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Enregistrement W3004136112 · doi:10.1051/swsc/2020008

A global climatological model of extreme geomagnetic field fluctuations

2020· article· en· W3004136112 sur OpenAlexfundno aff
Neil Rogers, J. A. Wild, Emma Eastoe, J. W. Gjerloev, Alan Thomson

Notice bibliographique

RevueJournal of Space Weather and Space Climate · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueEarthquake Detection and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilGoddard Space Flight CenterAlberta Agricultural Research InstituteUniversità degli Studi dell'AquilaBritish Antarctic SurveySveriges Geologiska UndersökningUniversity of LeedsUniversity of LeicesterSight Research UKFlorida Institute of TechnologyU.S. Geological SurveyBritish Geological SurveyUniversitetet i TromsøNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésEarth's magnetic fieldSubstormPhysicsElectrojetGeomagnetic stormGeophysicsInterplanetary magnetic fieldIonosphereExtreme value theoryPercentileSolar windMagnetosphereMagnetic fieldGeologyMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a multi-parameter global statistical model of extreme horizontal geomagnetic field fluctuations (d B H /d t ), which are a useful input to models assessing the risk of geomagnetically induced currents in ground infrastructure. Generalised Pareto (GP) distributions were fitted to 1-min measurements of |d B H /d t | from 125 magnetometers (with an average of 28 years of data per site) and return levels (RL) predicted for return periods (RP) between 5 and 500 years. Analytical functions characterise the profiles of maximum-likelihood GP model parameters and the derived RLs as a function of corrected geomagnetic latitude, λ . A sharp peak in both the GP shape parameter and the RLs is observed at |λ| = 53° in both hemispheres, indicating a sharp equatorward limit of the auroral electrojet region. RLs also increase strongly in the dayside region poleward of the polar cusp (|λ| > 75°) for RPs > 100 years. We describe how the GP model may be further refined by modelling the probability of occurrences of |d B H /d t | exceeding the 99.97th percentile as a function of month, magnetic local time, and the direction of the field fluctuation, d B H , and demonstrate that these patterns of occurrence align closely to known patterns of auroral substorm onsets, ULF Pc5 wave activity, and (storm) sudden commencement impacts. Changes in the occurrence probability profiles with the interplanetary magnetic field (IMF) orientation reveal further details of the nature of the ionospheric currents driving extreme |d B H /d t | fluctuations, such as the changing location of the polar cusp and seasonal variations explained by the Russell-McPherron effect.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations64
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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