Validation of the space weather modeling framework using ground‐based magnetometers
Notice bibliographique
Résumé
Geomagnetically induced currents (GICs) can disrupt power grid operations, causing significant interference for many people; therefore, predictions of ground‐based magnetic perturbations and their time derivatives are quite important. This study quantifies how well the University of Michigan's Global MHD code predicts approximately 150 ground‐based magnetometer traces for a number of storm‐time intervals. It is found that in order to accurately represent the magnetic perturbation, Biot‐Savart integrals over the entire hemisphere are needed, especially when calculating the vertical component. The 4 May 1998 storm is examined in detail. The code compares well with some stations, quantified by a normalized root mean squared error and cross correlation, while missing even the general trends for other stations. When multiple magnetometer station perturbations are averaged together, the model does an adequate job in the north and vertical components but reverses the trends in the eastward component. The code does significantly better when comparing an AL‐like index but does not have as strong a variation as the actual data. Comparison of dB/dt in a wide window rather than simultaneously shows better model performance in capturing events but worse in yielding false alarms. It is further found that the MHD code models the magnetic perturbations better in the summer hemisphere than in the winter hemisphere.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».