Heavy rainfall, floods, and flash floods influenced by high-speed solar wind coupling to the magnetosphere–ionosphere–atmosphere system
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Heavy rainfall events causing floods and flash floods are examined in the context of solar wind coupling to the magnetosphere–ionosphere–atmosphere system. The superposed epoch (SPE) analyses of solar wind variables have shown the tendency of severe weather to follow arrivals of high-speed streams from solar coronal holes. Precipitation data sets based on rain gauge and satellite sensor measurements are used to examine the relationship between the solar wind high-speed streams and daily precipitation rates over several midlatitude regions. The SPE analysis results show an increase in the occurrence of high precipitation rates following arrivals of high-speed streams, including recurrence with a solar rotation period of 27 d. The cross-correlation analysis applied to the SPE averages of the green (Fe XIV; 530.3 nm) corona intensity observed by ground-based coronagraphs, solar wind parameters, and daily precipitation rates show correlation peaks at lags spaced by solar rotation period. When the SPE analysis is limited to years around the solar minimum (2008–2009), which was dominated by recurrent coronal holes separated by ∼ 120∘ in heliographic longitude, significant cross-correlation peaks are found at lags spaced by 9 d. These results are further demonstrated by cases of heavy rainfall, floods and flash floods in Europe, Japan, and the USA, highlighting the role of solar wind coupling to the magnetosphere–ionosphere–atmosphere system in severe weather, mediated by aurorally excited atmospheric gravity waves.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».