Investigating the Soft X-Ray Spectra of Solar Flare Onsets
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this study, we present the analysis of six solar flare events that occurred in 2022, using new data from the third-generation Miniature X-Ray Solar Spectrometer, also known as the Dual-zone Aperture X-ray Solar Spectrometer (DAXSS). The primary focus of this study is on the flare’s onset phase , which is characterized by elevated soft X-ray emissions even before the flare’s impulsive phase. We analyze the temporal evolution of plasma temperature, emission measure, and elemental abundance factors during the flare onset phase by fitting the DAXSS spectra with the Astrophysical Plasma Emission Code model. The model fitting results indicate that the flaring plasma is already at a high temperature (10–15 MK) during the onset period. The temperature rises during the onset phase, followed by a decrease and subsequent increase during the impulsive phase. Elemental abundance factors show a trend of falling below preflare values during the onset phase, with some recovery before the impulsive phase. During the impulsive phase, the abundance factors decrease from elevated coronal values to about photospheric values. We also analyze images from the 193 Å channel of the Atmospheric Imaging Assembly (AIA), highlighting the formation or brightening of coronal loop structures during the onset phase. Two distinct onset loop configurations are observed, which are referred to as one-loop and two-loop onsets. Both DAXSS and AIA observations indicate that the flare onset phase exhibits hot coronal plasma properties similar to those of the impulsive phase, suggesting that the onset phase may act as a preconditioning effect for some flares.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».