Day‐To‐Day Quantification of Changes in Global Lightning Activity Based on Schumann Resonances
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The importance of lightning has long been recognized from the point of view of climate‐related phenomena. However, the detailed investigation of lightning on global scales is currently hindered by the incomplete and spatially uneven detection efficiency of ground‐based global lightning detection networks and by the restricted spatio‐temporal coverage of satellite observations. We are developing different methods for investigating global lightning activity based on Schumann resonance (SR) measurements. SRs are global electromagnetic resonances of the Earth‐ionosphere cavity maintained by the vertical component of lightning. Since charge separation in thunderstorms is gravity‐driven, charge is typically separated vertically in thunderclouds, so every lightning flash contributes to the measured SR field. This circumstance makes SR measurements very suitable for climate‐related investigations. In this study, 19 days of global lightning activity in January 2019 are analyzed based on SR intensity records from 18 SR stations and the results are compared with independent lightning observations provided by ground‐based (WWLLN, GLD360, and ENTLN) and satellite‐based (GLM, LIS/OTD) global lightning detection. Daily average SR intensity records from different stations exhibit strong similarity in the investigated time interval. The inferred intensity of global lightning activity varies by a factor of 2–3 on the time scale of 3–5 days which we attribute to continental‐scale temperature changes related to cold air outbreaks from polar regions. While our results demonstrate that the SR phenomenon is a powerful tool to investigate global lightning, it is also clear that currently available technology limits the detailed quantitative evaluation of lightning activity on continental scales.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».