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Enregistrement W3207428464 · doi:10.1051/0004-6361/202141276

Combining white light and UV Lyman-<i>α</i>coronagraphic images to determine the solar wind speed

2021· article· en· W3207428464 sur OpenAlexaboutno aff
А. Бемпорад, S. Giordano, L. Zangrilli, F. Frassati

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSolar and Space Plasma Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsWhite lightAstrophysicsAstronomyWhite dwarfSolar windOpticsStarsPlasma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context. The availability of multi-channel coronagraphic images in different wavelength intervals acquired from the space will provide a new view of the solar corona, allowing us to investigate the 2D distribution and time evolution of many plasma physical parameters, such as plasma density, temperature, and outflow speed. Aims. This work focuses on the combination of white light (WL) and UV (Ly α ) coronagraphic images to demonstrate the capability of measuring the solar wind speed in the inner corona directly with the ratio of these two images (a technique called the quick inversion method), thus avoiding having to account for the line-of-sight (LOS) integration effects in the inversion of data. Methods. After a derivation of the theoretical basis and illustration of the main hypotheses in the quick inversion method, the data inversion technique is tested first with 1D radial analytic profiles and then with 3D numerical MHD simulations in order to show the effects of variabilities related to different phases of the solar activity cycle and the complex LOS distribution of plasma parameters. The same technique is also applied to average WL and UV images obtained from real data acquired by the SOHO UVCS and LASCO instruments around the minimum and maximum of the solar activity cycle. Results. Comparisons between input and output velocities show a good agreement overall, demonstrating that this method, which allowed us to infer the solar wind speed with the WL-to-UV image ratio, can be complementary to more complex techniques requiring the full LOS integration. The analysis described here also allowed us to quantify the possible errors in the outflow speed, and to identify the coronal regions where the quick inversion method performs at the best. The quick inversion applied to real UVCS and LASCO data also allowed us to reconstruct the typical bimodal distribution of fast and slow wind at solar minimum, and to derive a more complex picture around the solar maximum. Conclusions. The application of the technique shown here will be very important for the future analyses of data acquired with multi-channel WL and UV (Ly α ) coronagraphs, such as Metis on board the Solar Orbiter, LST on board ASO-S, and any other future WL and UV Ly α multi-channel coronagraphs.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,481
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,191 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations13
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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