A Ground-Up Data-Driven Approach to Distinguishing Magnetospheric Sources of Geomagnetically Induced Currents > 10 A during the 17 March 2013 Event
Notice bibliographique
Résumé
We combine wavelet analysis and data fusion to investigate geomagnetically induced currents (GICs) on the Mäntsälä pipeline and the associated horizontal geomagnetic field, BH, variations during the late main phase of the 17 March 2013 geomagnetic storm. The wavelet analysis decomposes the GIC and BH signals at increasing ‘scales’ to show distinct multi-minute spectral features around the GIC spikes. Four GIC spikes > 10 A occurred while the pipeline was in the dusk sector – the first sine-wave-like spike at ~16 UT was ‘compound.’ It was followed by three ‘self-similar’ spikes two hours later. The contemporaneous multi-resolution observations from ground-(magnetometer, SuperMAG, SuperDARN), and space-based (AMPERE, TWINS) platforms capture multi-scale activity to reveal two magnetospheric modes causing the spikes. The GIC at ~16 UT occurred in two parts with the negative spike associated with a transient sub-auroral eastward electrojet that closed a developing partial ring current (PRC) loop, whereas the positive spike developed with the arrival of the associated mesoscale flow-channel in the auroral zone. The three spikes between 18-19 UT were due to bursty bulk flows (BBFs). We attribute all spikes to flow-channel injections (substorms) of varying scales. We use previously published MHD simulations of the event to substantiate our conclusions, given the dearth of timely in-situ satellite observations. Our results show that multi-scale magnetosphere-ionosphere activity that drives GICs can be understood using multi-resolution analysis. This new framework of combining wavelet analysis with multi-platform observations opens a research avenue for GIC investigations and other space weather impacts.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».