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CelesTrak综合空间天气数据集是由Dr. T.S. Kelso维护的空间天气数据文件，包含每日的Kp指数（每天8个三小时值）、Ap指数、F10.7太阳射电流量以及其他对SGP4/SDP4轨道传播、大气密度模型（JB2008、NRLMSISE-00、DTM）、碰撞规避机动规划和空间天气研究至关重要的太阳/地磁参数。数据集包含25,243条每日记录，时间跨度为1957-10-01至2041-10-01，共31列。数据每天UTC时间12:00通过GitHub Actions更新。数据来源于CelesTrak Space Data，原始数据来自NOAA SWPC、USAF和其他机构。该数据集适用于表格回归和时间序列预测任务，广泛应用于轨道传播、大气拖曳建模和空间天气研究等领域。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集整合了CelesTrak维护的空间天气数据，涵盖了从1957年10月1日至2041年10月1日长达84年的每日记录，总计25,245条数据。构建过程中，数据源汇集了来自NOAA SWPC、美国空军及其他机构的权威观测结果，通过自动化流程每日更新，确保信息的时效性与连续性。数据集以Parquet格式存储，包含31个关键变量，如Kp指数、Ap指数和F10.7太阳射电流量，这些参数经过标准化处理，适用于轨道传播与大气模型计算。

特点

本数据集的核心特点在于其全面性与高精度，不仅收录了每日八个时段的Kp指数与Ap指数，还提供了F10.7观测值与调整值，以及相关的81天中心化与滞后化序列。数据时间跨度覆盖多个太阳活动周期，为长期空间天气研究提供了丰富样本。其结构化设计便于集成至SGP4/SDP4传播器、JB2008等大气密度模型中，支持轨道预测、碰撞规避及太阳活动分析等多类应用场景。

使用方法

使用该数据集时，可通过Hugging Face的datasets库直接加载，并转换为Pandas DataFrame进行后续分析。典型应用包括绘制F10.7太阳射电流量随时间的变化趋势，或结合Kp、Ap指数评估地磁活动水平。数据每日自动更新，用户可实时获取最新空间天气状态，适用于轨道力学仿真、空间环境监测及科研建模等领域，为相关决策提供数据支撑。

背景与挑战

背景概述

CelesTrak空间天气数据集由CelesTrak机构及其创始人T.S. Kelso博士主导构建，其历史可追溯至1957年，旨在系统整合太阳与地磁活动指数，为轨道动力学研究提供关键数据支撑。该数据集涵盖了Kp指数、Ap指数、F10.7太阳射电流量等核心参数，广泛应用于SGP4/SDP4轨道预报、大气密度模型（如JB2008、NRLMSISE）及空间碰撞规避分析，深刻影响了航天任务规划与空间环境科学研究。

当前挑战

在空间天气领域，精确预测太阳活动与地磁扰动对卫星轨道衰减及通信导航干扰的影响，始终是极具复杂性的科学难题，数据集需应对非线性、高噪声的时间序列建模挑战。构建过程中，数据融合面临多源异构观测系统的校准与一致性整合困难，例如协调NOAA、USAF等机构的实时与历史记录，并需确保长期数据跨度（1957年至2041年）的完整性与时效性，以支持高精度轨道传播需求。

常用场景

经典使用场景

在航天动力学领域，轨道传播与预测是确保航天器安全运行的核心任务。CelesTrak空间天气数据集通过提供每日Kp、Ap、F10.7等太阳与地磁指数，为SGP4/SDP4传播器及JB2008、NRLMSISE等大气密度模型提供了关键输入参数。这些数据直接用于计算大气阻力对轨道的影响，使得研究人员能够精确模拟近地轨道物体的长期演化轨迹，从而支持卫星轨道确定、寿命预测以及碎片规避等关键操作。

衍生相关工作

基于该数据集衍生的经典工作包括高精度大气密度模型的持续优化，如JB2008与NRLMSISE-00模型的校准与验证研究。同时，它催生了多项目标传播算法的改进，例如结合机器学习方法的空间天气指数预测模型，用于提升长期轨道预报的准确性。相关研究还拓展至空间天气与航天器异常关联分析领域，为揭示卫星故障与环境扰动之间的因果关系提供了数据支撑。

数据集最近研究

最新研究方向

在空间天气研究领域，CelesTrak空间天气数据集正成为轨道预测与空间态势感知的核心数据源。随着近地轨道卫星数量的激增，精准的大气阻力建模与碰撞规避需求日益迫切，该数据集提供的长期太阳与地磁指数为机器学习驱动的轨道传播算法优化提供了关键支撑。当前研究热点聚焦于利用深度时序模型融合Kp、Ap及F10.7等多维指标，以提升长期空间天气事件的预测精度，从而增强卫星在轨寿命管理与空间交通协调的可靠性。这些进展不仅推动了JB2008等大气模型的迭代更新，也为应对日益复杂的空间环境挑战奠定了数据基石。