Iron deposit effect observed in Kiruna geomagnetic fluctuations: Indications for an improved approach of magnetotellurics searching methods
Notice bibliographique
Résumé
Geomagnetic data at Kiruna station (KIR) in Sweden has been expected to be affected by the iron ore mine because high conductance underground generally means depressed ΔZor dZ/dt compared to ΔH or dH/dt, where Z and H are downward and horizontal components, respectively, Δ indicates deviation, and we took 1-min average of 1-sec resolution data when defining d/dt values. We examined the 1-sec resolution magnetometer data using both frequency-domain (i.e., standard magnetotellurics) and time-domain analyses, and compared general behaviours with the other high-latitude stations on the same longitude (Hornsund: HRN, Abisko: ABK, Lycksele: LYC, Uppsala: UPS, Nurmijärvi: NUR) for the same period (September 2014-2020). Surprisingly, we found KIR anomaly only in time-domain derivative dB/dt and not in the frequency domain spectrum. To quantify this anomaly, we examined the standard deviation of each parameter (1-min average of 1-sec resolution values) over 3 hours. With this quantification, the level of anomaly was about the same between old magnetometer until 2019 and new magnetometer from 2020. The anomaly is somewhat present in both dZ/dt and dH/dt but is the clearest in the ratio of dZ/dt to dH/dt. On the other hand, neither ΔZ nor ΔH showed anomaly. Furthermore, no anomaly is recognized in the inclination I (=atan(Z/H)), i.e., ΔI nor dI/dt. From all of these, we believe that the observed anomaly is caused by underground iron ore deposit and not by the magnetometer filtering setting. The reason why the anomaly is found only in d/dt values is not clear, but we suspect that the iron ore deposit might cause time delay between dZ/dt and dH/dt when step-like variation dominates as the input variation, which is often the case with auroral activity. In such variation, neither the frequency domain analyses, nor simple time domain analyses (ΔB) show any anomaly. We applied this method to the other meridians (three meridians in North America). We could not find any anomaly similar to what KIR data showed. However, we found another type of anomaly (on dI/dt) in Barrow, Alaska. It can be related to its location, surrounded by the arctic sea in both east and west, but we have not yet found an appropriate interpretation. [Acknowledgements: This work resulted from a 2021 summer internship study at the Swedish Institute of Space Physics, Kiruna. The 1-sec resolution geomagnetic data are obtained from INTERMAGNET and are originally provided by SGU (Sweden: UPS, LYC, KIR, ABK), FMI (Finland: NUR), PAS (Poland: BEL, HLP, HRN), GSC (Canada: BLC, CBB, FCC, IQA, OTT, RES, STJ, YKC), USGS (USA: BRW, CMO, FRD, SHU, SIT), IPGP (France: CLF), ZAMF (Austria, WIC), and ASCR (Czech: BDV).]
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».