Space Apps Challenge 2017

如前所述，本計畫主要分為兩部分，分別為

PART1： 運用CARI-7設計一網站，使用者可藉由上傳航班飛行數據來獲得該航班的輻射吸收量的估計，並以python動畫方式呈現，另外也利用圖表讓使用者瞭解該輻射對健康可能造成的影響。

PART2： 利用VPython建立具體、圖像化的物理模型，用以模擬來自太陽的帶電粒子進入地球磁場範圍時的運動模式，讓使用者可以更具體的瞭解日常生活中會受到來自太陽的粒子的影響背後的原因。

PART 1 輻射風險評估網站

我們設計一方法引導使用者將他們想知道的歷史航班飛行軌跡、高度、時間等資訊轉化為一.csv檔案，並將此檔案輸入至CARI-7運算，便可以得到乘客隨著航程的進行，其輻射吸收量的時變率與最後的總輻射吸收量。

在得到此數據後，我們進一步地將該抽象數值與輻射相關疾病發生率進行連結，並於參考各疾病受輻射影響程度與官方建議安全輻射吸收量後，定出一簡易的圖表與燈號使乘客得以快速將抽象的輻射量與危險程度進行連結。

另外，為了讓使用者有更視覺化的瞭解，我們利用VPython寫出了一個「航班輻射地圖」——會依據使用者輸入的航班資訊，在Vpython中讓一架飛機在地球上循實際路線飛行，並且即時顯示於各個時刻所接收到的輻射劑量、以及該次航班所累積的總輻射劑量。

PART 2 太陽風暴模型

事實上，在PART 1中利用程式輔助計算所得到的的輻射劑量中，有考慮到在不同日期的航班，因為太陽風強度不同，造成的輻射劑量差異。然而，太陽產生的帶電粒子到達地球後(太陽風)，是如何進入地球並影響到人們接收的輻射劑量對於大部分的人而言仍然是一個陌生的觀念。因此，我們利用簡單的VPython模型模擬來自太陽的帶電粒子進到地球磁場之後，是如何受到磁場影響而向兩極集中，也就是為什麼提到飛行時接收的輻射時總是要特別注意靠近兩極的高緯度航線。有了這個VPython的模型，即使對於非科學背景出身的使用者，也能藉著此具體而簡易的圖像，對於這個物理現象有更清楚的瞭解。

未來展望

1. 找到更可靠、快速、穩定之航班飛行資料來源，讓使用者可以更容易查詢到搭乘不同航班所受到的輻射量。

2. 在PART 1的計算中，已經將太陽風暴的影響納入考慮，因此可以藉此得到不同的太陽風暴強度對於航班乘客的輻射劑量的影響。在未來我們希望可以和NOAA的spaceweather網站整合，結合其 " Solar Raidation Activity Forecast"中的資料，藉此提供給即將要搭乘長途高緯度航班的旅客一個輻射劑量的參考。

3. 由於現階段比賽時間緊迫，寫網站時以功能正常為優先考量，而無法顧及使用者介面之美觀以及易於使用。在將來可以繼續朝更方便使用的UI，以及功能更完整整合的網站為目標開發。

網路資源：

1. CARI-7 (https://www.faa.gov/data_research/research/med_hum...)

2. FAA flight radiation calculator (http://jag.cami.jccbi.gov/cariprofile.asp)

3. NOAA space weather prediction (http://www.swpc.noaa.gov)

4. Aircrew safety and health (https://www.cdc.gov/niosh/topics/aircrew/cosmicion...)

5. In-flight radiation exposure (https://www.faa.gov/documentLibrary/media/Advisory...)

6. FlightAware (http://flightaware.com)

7. VPython (http://vpython.org)