Solar cycle and solar wind dependence of the occurrence of large dB/dt events
Notice bibliographique
Résumé
We investigate sharp changes in magnetic field that can produce Geomagnetically Induced Currents (GICs) which damage pipelines and power grids. We use one-minute cadence SuperMAG observations to find the occurrence distribution of magnetic field “spikes”. Recent studies have determined recurrence statistics for extreme events and charted the local time distribution of spikes; however, their relation to solar activity and conditions in the solar wind is poorly understood. We study spike occurrence during solar cycles 23 and 24, roughly 1995 to 2020. We find three local time hotspots in occurrence: the pre-midnight region associated with substorm onsets, the dawn sector associated with omega band activity, and the pre-noon sector associated with the Kelvin-Helmholtz instability occurring at the magnetopause. Magnetic field perturbations are mainly North-South for substorms and KHI, and East-West for omega bands. Substorm spikes occur at all phases of the solar cycle, but maximise in the declining phase. Omega-band and KHI spikes are confined to solar maximum and the declining phase. Substorm spikes occur during moderate solar wind driving, omega band spikes during strong driving, and KHI spikes during quiet conditions but with high solar wind speed. We show that the shapes of these distributions do not depend on the magnitude of the spikes, so it appears that our results can be extrapolated to extreme events.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».