Extreme value statistics in the solar wind: An application to correlated Lévy processes
Notice bibliographique
Résumé
The interplay between the solar wind and the Earth's magnetosphere is a longstanding and challenging problem. An estimate of the energy influx into the magnetosphere is given by the Akasofu ε parameter. Extreme values of this parameter are of interest not only for magnetospheric response but also for the design of satellites, space stations, and considerations of astronaut safety. For the ε time series derived from ACE spacecraft measurements for the years 2000–2007, we find that its distribution of extreme values over time windows of about 18 h and longer can be accurately described by parametric models based on the mathematical theory of generalized extreme value statistics. These models predict that significantly larger values than observed to date can be expected during any 50 year period. While our findings seem to suggest that correlations and/or nonstationarities do not play a significant role for the extreme value statistics of the Akasofu ε parameter, we show that the contrary is in fact true. To isolate the effect of correlations and finite observation periods, we also consider the distribution of maximal changes in the ε parameter and compare it to the extreme value statistics of a recently proposed fractional Lévy motion‐type model. However, we find that fractional Lévy motion does not reliably capture the extremal behavior of the ε time series.
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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 | 0,005 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».