Physical Models for Solar Cycle Predictions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The dynamic activity of stars such as the Sun influences (exo)planetary space environments through modulation of stellar radiation, plasma wind, particle and magnetic fluxes. Energetic solar-stellar phenomena such as flares and coronal mass ejections act as transient perturbations giving rise to hazardous space weather. Magnetic fields – the primary driver of solar-stellar activity – are created via a magnetohydrodynamic dynamo mechanism within stellar convection zones. The dynamo mechanism in our host star – the Sun – is manifest in the cyclic appearance of magnetized sunspots on the solar surface. While sunspots have been directly observed for over four centuries, and theories of the origin of solar-stellar magnetism have been explored for over half a century, the inability to converge on the exact mechanism(s) governing cycle to cycle fluctuations and inconsistent predictions for the strength of future sunspot cycles have been challenging for models of the solar cycles. This review discusses observational constraints on the solar magnetic cycle with a focus on those relevant for cycle forecasting, elucidates recent physical insights which aid in understanding solar cycle variability, and presents advances in solar cycle predictions achieved via data-driven, physics-based models. The most successful prediction approaches support the Babcock-Leighton solar dynamo mechanism as the primary driver of solar cycle variability and reinforce the flux transport paradigm as a useful tool for modelling solar-stellar magnetism.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».