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Enregistrement W4221045063 · doi:10.5194/egusphere-egu22-95

Predicting the occurrence of extreme El Nino events based on Schumann resonancemeasurements?

2022· preprint· en· W4221045063 sur OpenAlexaboutno aff
Tamás Bozóki, Earle Williams, Gabriella Sátori, Ciarán Beggan, Colin Price, Péter Steinbach, Anirban Guha, Yakun Liu, Anne Neska, R. Boldi, Mike Atkinson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueLightning and Electromagnetic Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLightning (connector)Schumann resonancesClimatologyIntensity (physics)TroposphereGeologyAtmospheric sciencesPhysicsGeophysicsIonosphere

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multi-station observations of Schumann resonance (SR) intensity document common behavior in the evolution of continental-scale lightning activity in two super El Niño events, occurring in 1997/98 and 2015/16. The vertical electric field component of SR at Nagycenk, Hungary and the two horizontal magnetic field components in Rhode Island, USA in 1997, and in 2014-2015, the two horizontal magnetic field components at Hornsund, Svalbard and Eskdalemuir, United Kingdom as well as in Boulder Creek, California and Alberta, Canada exhibit considerable increases in SR intensity from some tens of percent up to a few hundred percent in the transition months preceding the two super El Niño events. The UT time distribution of anomalies in SR intensity indicates that in 1997 the lightning activity increased mainly in Southeast Asia, the Maritime Continent and India, i.e. the Asian chimney region. On the other hand, a global response in lightning is indicated by the anomalies in SR intensity in 2014 and 2015. SR-based results are strengthened by comparison to independent lightning observations from the Optical Transient Detector and the World Wide Lightning Location Network, which also exhibit increased lightning activity in the transition months. The increased lightning is attributable to increased instability due to thermodynamic disequilibrium between the surface and the mid-troposphere during the transition. Our main conclusion is that variations in SR intensity may act as a precursor for the occurrence and magnitude of these extreme climate events, and in keeping with earlier findings, as a precursor to maxima in global surface air temperature. As a continuation of our research we plan to set up a webpage dedicated to monitor the actual state of global lightning activity based on SR measurements which may contribute to the early identification of increased instability preceding the next super El Niño event.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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