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Enregistrement W4220833021 · doi:10.5194/egusphere-egu22-6269

Dawn-dusk asymmetry of solar flare-driven ionospheric current at high latitudes

2022· preprint· en· W4220833021 sur OpenAlexaboutno aff
Pierre Cavarero, M. Yamauchi, Magnar G. Johnsen, Shin-Ichi. Ohtani, Janet Machol

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSolar and Space Plasma Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEarth's magnetic fieldFlareIonospherePhysicsSolar flareLatitudeHigh latitudePolarAtmospheric sciencesAstrophysicsGeophysicsAstronomyMagnetic field

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Solar flares are known to enhance the ionospheric electron density and thus influence the D- and E-region electric currents in the sunlit hemisphere. The resultant geomagnetic disturbances (called "crochet") are found at both low latitudes and high latitudes with a minimum in between. The subsolar response, with short-lived and symmetric changes around the subsolar region, is understood as a temporal re-distribution of the electron density. However, no systematic study has been made of the high-latitude responses, covering the auroral oval, the cusp, and the dayside sub-auroral region. Even global patterns are not well described or understood. Using data from GOES satellites and SuperMAG, we made a statistical study of the high-latitude geomagnetic responses to X-class solar flares in the northern polar region. First, we needed to create a reliable X-flare database that we could use to get precise timings of when the flares start and when they stop. We merged XRS databases from different GOES satellites to create a X-class solar flare database between 1984 and 2017, gathering 331 X-flares over 34 years. For all these X-flares, we plotted the geomagnetic disturbance (∆B) on a polar map during the periods when the X-ray flux exceeds 1e-4 W/m2 (>X1 flare). Plots were made also for merged data, i.e., different events on the same map organized by geographic coordinates and local time to obtain the average disturbance pattern caused by the flares. Large events (∆B >300 nT) were excluded to minimize the contamination from substorm events. In these "merged" plots, we classify the data by season (summer - 4 months, equinox ±2 months, winter 4 months), flare intensity (X1-X2 flares and >X2 flares), and maximum ∆B among all stations > 65° GGlat (< 100 nT and 100-300 nT). Except for winter, we found a large poleward ∆B which peaks at 13-16 LT, particularly for > X2 flares, but no enhancements in the pre-noon sector. This asymmetry, surprisingly, remains even after we consider IMF By polarity. We do not have any plausible explanation for this result, and we will discuss it during the presentation. [Acknowledgement: This work is resulted from a 2021 summer internship study at the Swedish Institute of Space Physics, Kiruna. The GOES X-ray data is provided by NOAA (USA). The geomagnetic data at high latitudes are obtained from SuperMAG and are originally provided by DTU (Denmark), TGO (Norway), FMI (Finland), SGO (Finland), SGU (Sweden), GSC (Canada), USGS (USA), AARI (Russia), PGI (Russia), IZMIRAN (Russia), BAS (UK), BGS (UK), IPGP (France), PAS (Poland), ZAMF (Austria), and ASCR (Czech)]

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,244 · 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'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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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