A scheme for forecasting severe space weather
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A scheme is suggested and tested for forecasting severe space weather (SvSW) using solar wind velocity ( V ) and the north‐south component ( B z ) of the interplanetary magnetic field (IMF) measured using the ACE (Advanced Composition Explorer) satellite from 1998 to 2016. SvSW has caused all known electric power outages and telegraph system failures. Earlier SvSW events such as the Carrington event of 1859, Quebec event of 1989 and an event in 1958 are included with information from the literature. Dst storms are used as references to identify 89 major space weather events ( Dst Min ≤ −100 nT) in 1998–2016. The coincidence of high coronal mass ejection (CME) front (or CME shock) velocity Δ V (sudden increase in V over the background by over 275 km/s) and sufficiently large B z southward at the time of the Δ V increase is associated with SvSW; and their product (Δ V × B z ) is found to exhibit a large negative spike at the speed increase. Such a product (Δ V × B z ) exceeding a threshold seems suitable for forecasting SvSW. However, the coincidence of high V (not containing Δ V ) and large B z southward does not correspond to SvSW, indicating the importance of the impulsive action of large B z southward and high Δ V coming through when they coincide. The need for the coincidence is verified using the CRCM (Comprehensive Ring Current Model), which produces extreme Dst storms (< Dst MP > < −250 nT) characterizing SvSW when there is coincidence.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».