PREDSTORM AND SOLARWIND2GIC: FORECASTING OF SPACE WEATHER EFFECTS AND GICS WITH PYTHON

Rachel Louise Bailey, C Möstl, U. V. Amerstorfer, T. Amerstorfer, A. J. Weiss, J. Hinterreiter, M. A. Reiss, Dennis Albert

Publikation: KonferenzbeitragPosterBegutachtung

Abstract

PREDSTORM is a package developed as part of the project “Enhanced
lead time for geomagnetic storms”. The aim is to build a framework that
will provide a forecast of the solar wind at the L1 point using a
combination of empirical and machine learning methods. Among the
properties that can then be predicted from the L1 data are the
geomagnetic Dst index and the magnitudes of GICs in power grids.
Originalspracheenglisch
Seitenumfang1
PublikationsstatusVeröffentlicht - 2019
VeranstaltungMachine Learning in Heliophysics - The Royal Tropical Institute - Koninklijk Instituut voor de Tropen (KIT), Amsterdam, Niederlande
Dauer: 16 Sept. 201920 Sept. 2019
https://ml-helio.github.io/

Konferenz

KonferenzMachine Learning in Heliophysics
KurztitelML-Helio
Land/GebietNiederlande
OrtAmsterdam
Zeitraum16/09/1920/09/19
Internetadresse

ASJC Scopus subject areas

  • Erdkunde und Planetologie (insg.)

Treatment code (Nähere Zuordnung)

  • Application
  • ETG Kongress 2021

    Dennis Albert (Teilnehmer/-in)

    18 Mai 202119 Mai 2021

    Aktivität: Teilnahme an / Organisation vonWorkshop, Seminar oder Kurs (Teilnahme an/Organisation von)

  • Geomagnetically Induced Currents and Space Weather Prediction in Austria

    Dennis Albert (Redner/in), Philipp Schachinger (Redner/in) & Rachel Louise Bailey (Redner/in)

    22 Apr. 2021

    Aktivität: Vortrag oder PräsentationPosterpräsentationScience to science

  • Space Weather Workshop 2021

    Dennis Albert (Teilnehmer/-in), Philipp Schachinger (Teilnehmer/-in) & Rachel Louise Bailey (Teilnehmer/-in)

    20 Apr. 202122 Apr. 2021

    Aktivität: Teilnahme an / Organisation vonWorkshop, Seminar oder Kurs (Teilnahme an/Organisation von)

Dieses zitieren