DETERMINATION OF CORONAL MASS EJECTION PHYSICAL PARAMETERS FROM A COMBINATION OF POLARIZED VISIBLE LIGHT AND UV Lyα OBSERVATIONS
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Visible-light observations of Coronal Mass Ejections (CMEs) performed with coronagraphs and heliospheric imagers (in primis on board the Solar and Heliospheric Observatory and STEREO missions) have offered the best way to study the kinematics and geometrical structure of these fundamental events so far. Nevertheless, it has been widely demonstrated that only combination of multi-wavelength data (including X-ray spectra, EUV images, EUV-UV spectra, and radio dynamic spectra) can provide complete information on the plasma temperature and density distributions, non-thermal motions, magnetic fields, and other physical parameters, for both CMEs and CME-related phenomena. In this work, we analyze three CMEs by combining simultaneous data acquired in the polarized visible light by the LASCO-C2 coronagraph and in the UV H i Ly α line (1216 Å) by the UVCS spectrometer, in order to estimate the CME plasma electron density (using the polarization-ratio technique to infer the 3D structure of the CME) and temperature (from the comparison between the expected and measured Ly α intensities) along the UVCS field of view. This analysis is primarily aimed at testing the diagnostic methods that will be applied to coronagraphic observations of CMEs delivered by the Metis instrument on board the next ESA-Solar Orbiter mission. We find that CME cores are usually associated with cooler plasma ( K), and that a significant increase of the electron temperatures is observed from the core to the front of the CME (where K), which seems to be correlated, in all cases, with the morphological structure of the CME as derived from visible-light images.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».