Comment nous surveillons le pouls de la Terre : notre réseau de 3 stations

Pourquoi trois stations

Une seule station de surveillance peut vous dire ce qui se passe à cet endroit précis. Elle ne peut pas vous dire ce qui se passe à l'échelle mondiale.

Un orage à 300 km d'un magnétomètre produit un signal local qui ressemble exactement à un événement géomagnétique global sur un spectrogramme. Les machines industrielles, les équipements agricoles, les lignes électriques à proximité — tout cela génère du bruit électromagnétique qu'une seule station ne peut pas distinguer d'une véritable activité de la résonance de Schumann.

SunGeo surveille trois stations réparties sur deux continents. Quand un signal apparaît sur les trois, il est presque certainement réel. Quand il n'apparaît que sur une seule, c'est presque certainement du bruit local. Cette validation croisée est ce qui distingue nos données d'une simple capture d'écran d'un spectrogramme unique.

Station 1 : Tomsk, Russie

Le Space Observing System de Tomsk surveille la résonance de Schumann en continu depuis des années. C'est l'une des stations les plus référencées au monde — le spectrogramme que vous voyez sur la plupart des sites dédiés à la résonance provient de là.

Ce qu'elle mesure : Le spectre électromagnétique complet dans la bande de Schumann (0-40 Hz), affiché sous forme de spectrogramme glissant sur 24 heures. L'axe horizontal représente le temps, l'axe vertical la fréquence, et l'intensité des couleurs la puissance du signal.

Pourquoi c'est utile : Tomsk se trouve en Sibérie centrale, loin de la plupart des interférences électromagnétiques industrielles. Sa position continentale offre un profil de distance aux éclairs différent de celui des stations méditerranéennes, ce qui signifie qu'elle "entend" un mélange différent de l'activité orageuse mondiale.

Comment nous l'utilisons : Tomsk est notre source de données principale. Nous récupérons l'image du spectrogramme toutes les heures, l'analysons avec des algorithmes au niveau du pixel et des modèles de vision par IA, et l'utilisons comme référence pour nos scores d'état.

Station 2 : Observatoire ETNA, Sicile

L'Observatoire radio ETNA exploite un magnétomètre à bobine sur les pentes du mont Etna. Oui, le volcan.

Ce qu'elle mesure : Les signaux électromagnétiques de 0 à 105 Hz — bien au-delà des harmoniques standard de Schumann. Le spectrogramme couvre une fenêtre glissante de 8 heures, mis à jour environ toutes les 30 minutes. Résolution : 813 x 601 pixels.

Pourquoi c'est utile : La localisation méditerranéenne donne à ETNA une perspective fondamentalement différente sur la foudre mondiale. L'activité orageuse africaine et moyen-orientale s'enregistre plus fortement ici qu'à Tomsk. L'environnement volcanique produit aussi occasionnellement des signatures électromagnétiques liées à l'activité géophysique propre de l'Etna.

Lire les données ETNA : L'échelle de couleurs va du sombre (calme) au vert et jaune (modéré) jusqu'au rouge et blanc (intense). Les lignes rouges horizontales fixes à certaines fréquences sont des artefacts instrumentaux — à ignorer. Cherchez les caractéristiques spectrales larges qui évoluent au fil du temps.

Station 3 : Cumiana, Italie

La station de Cumiana, près de Turin, exploite un capteur géomagnétique orienté vers la détection VLF (Very Low Frequency).

Ce qu'elle mesure : Les pulsations géomagnétiques dans la bande de Schumann. Le type de capteur est différent du magnétomètre à bobine d'ETNA — il est optimisé pour détecter les variations du champ magnétique plutôt que les composantes du champ électrique. Résolution : 815 x 569 pixels, mise à jour environ toutes les 30 minutes.

Pourquoi c'est utile : Des types de capteurs différents réagissent différemment au même signal. Un véritable événement de résonance de Schumann apparaîtra à la fois sur les capteurs de champ électrique (comme la bobine ETNA) et sur les capteurs de champ magnétique (comme le géophone de Cumiana). L'accord entre types de capteurs est une preuve solide que le signal est réel.

Le duo complémentaire : ETNA et Cumiana sont distantes d'environ 900 km — assez proches pour partager le même environnement orageux général, mais assez éloignées pour que les sources de bruit local affectent rarement les deux. Quand les deux stations italiennes sont d'accord mais que Tomsk diverge, on sait que le signal est régional (européen/méditerranéen). Quand les trois sont d'accord, c'est mondial.

Le pipeline d'analyse

Les spectrogrammes bruts ne sont que des images. Ils ont besoin d'interprétation. Voici ce qui se passe entre le téléchargement de l'image et le statut que vous voyez sur la page d'accueil.

Étape 1 : Analyse par pixels

Avant toute intervention de l'IA, nous effectuons une analyse au niveau du pixel sur le spectrogramme de Tomsk. Le PixelAnalyzer scanne cinq bandes de fréquence correspondant aux cinq premières harmoniques de Schumann (7,83, 14,3, 20,8, 27,3, 33,8 Hz).

Pour chaque bande, il calcule :

• La luminosité de base à partir du 25e percentile (P25) — cela représente le bruit de fond au repos
• La luminosité de pic à partir de multiples fenêtres d'échantillonnage sur les 2 dernières heures
• Le delta (pic moins base) — l'écart du signal par rapport au bruit de fond
• Le score de bande pondéré par la proximité de la fréquence fondamentale

Le score pixel devient un plancher pour l'analyse IA. L'IA peut attribuer une activité plus élevée que ce que les pixels suggèrent, mais jamais plus basse. Cela empêche l'IA d'halluciner des conditions calmes quand le spectrogramme montre clairement une activité élevée.

Étape 2 : Analyse par vision IA

Nous envoyons le spectrogramme à Google Gemini Flash (un modèle vision-langage) avec un prompt structuré qui inclut :

• Les résultats de l'analyse pixel comme contexte
• Les données actuelles du vent solaire provenant du NOAA
• L'indice Kp géomagnétique
• Des instructions pour évaluer le statut (calm/elevated/active/storm), la fréquence dominante, l'amplitude et les événements notables

L'IA renvoie une réponse JSON structurée avec le statut, un score (0-100), l'analyse fréquentielle et un résumé en langage naturel.

Étape 3 : Validation croisée multi-sources

ETNA et Cumiana reçoivent leur propre analyse IA indépendante. Le spectrogramme de chaque station est analysé séparément avec des prompts spécifiques à la station (car les formats d'image et les plages de fréquence diffèrent).

Le score de confiance que vous voyez sur le tableau de bord reflète l'accord entre les sources :

• Confiance élevée (3/3) : Les trois stations rapportent des niveaux d'activité cohérents
• Confiance moyenne (2/3) : Deux stations sont d'accord, une diverge ou est hors ligne
• Confiance faible (1/3) : Une seule station rapporte — considérez les données comme indicatives, pas définitives

Étape 4 : Traduction et affichage

L'IA génère des résumés en anglais. Pour les autres langues, un second appel IA traduit le résumé tout en préservant la précision technique et le ton naturel.

Coût total par cycle d'analyse : environ 0,04 $ (Gemini Flash pour la vision et l'interprétation). À 24 cycles par jour, cela représente environ 1 $ par mois pour une surveillance continue alimentée par l'IA.

Sources de données et coûts

| Composant | Source | Fréquence de mise à jour | Coût |

|-----------|--------|--------------------------|------|

| Spectrogramme Tomsk | Space Observing System, Université d'État de Tomsk | En continu | Gratuit (données publiques) |

| Spectrogramme ETNA | Observatoire Radio ETNA, Sicile | ~30 minutes | Gratuit (données publiques) |

| Spectrogramme Cumiana | Observatoire VLF.it, près de Turin | ~30 minutes | Gratuit (données publiques) |

| Données vent solaire | Satellite DSCOVR de la NOAA | Temps réel | Gratuit (API publique) |

| Indice Kp | Space Weather Prediction Center NOAA, 13 observatoires | Toutes les 3 heures | Gratuit (API publique) |

| Analyse IA | Google Gemini Flash (modèle de vision) | Toutes les heures | ~0,04 $/cycle (~1 $/mois) |

Ce qui nous distingue

La plupart des sites sur la résonance de Schumann affichent un seul spectrogramme et vous laissent l'interpréter vous-même. C'est utile si vous savez lire les spectrogrammes. Ce n'est pas le cas de la majorité des gens.

SunGeo ajoute trois couches que les autres n'ont pas :

1. La validation croisée multi-stations — pour savoir si l'activité est globale ou du bruit local

2. L'interprétation par IA — traduire des données spectrales complexes en langage courant ("le pouls de la Terre est élevé, vous pourriez vous sentir plus alerte")

3. L'intégration du contexte solaire — parce que la résonance de Schumann n'existe pas de manière isolée ; le vent solaire, l'indice Kp et les conditions géomagnétiques influencent tous ce que vous voyez

L'objectif est de rendre ces données accessibles sans les simplifier à l'excès. Les spectrogrammes bruts sont toujours là si vous les voulez. Mais vous ne devriez pas avoir besoin d'un doctorat en physique pour comprendre ce que fait la Terre en ce moment.