A performance assessment of the World Wide Lightning Location Network (WWLLN) via comparison with the Canadian Lightning Detection Network (CLDN)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The World Wide Lightning Location Network (WWLLN) uses globally-distributed Very Low Frequency (VLF) receivers in order to observe lightning around the globe. Its objective is to locate as many global lightning strokes as possible, with high temporal and spatial (< 10 km) accuracy. Since detection is done in the VLF range, signals from high peak current lightning strokes are able to propagate up to ~104 km before being detected by the WWLLN sensors, allowing for receiving stations to be sparsely spaced. Through a comparison with measurements made by the Canadian Lightning Detection Network (CLDN) between May and August 2008 over a 4° latitude by 4° longitude region centered on Toronto, Canada, this study found that WWLLN detection was most sensitive to high peak current lightning strokes. Events were considered shared between the two networks if they fell within 0.5 ms of each other. Using this criterion, 19 128 WWLLN strokes (analyzed using the Stroke_B algorithm) were shared with CLDN lightning strokes, producing a detection efficiency of 2.8%. The peak current threshold for WWLLN detection is found to be ~20 kA, with its detection efficiency increasing from 11.3% for peak currents greater than 20 kA to 75.8% for peak currents greater than 120 kA. The detection efficiency is seen to have a clear diurnal dependence, with a higher detection efficiency at local midnight than at local noon; this is attributed to the difference in the thickness of the ionospheric D-region between night and day. The mean time difference (WWLLN − CLDN) between shared events was −6.44 μs with a standard deviation of 35 μs, and the mean absolute location accuracy was 7.24 km with a standard deviation of 6.34 km. These results are generally consistent with previous comparison studies of the WWLLN with other regional networks around the world. Additional receiver stations are continuously being added to the network, acting to improve this detection efficiency.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».