Assessment of ionosphere tomographic modeling performance using GPS data during the October 2003 geomagnetic storm event
Notice bibliographique
Résumé
Precise ionospheric modeling is important for single‐frequency Global Positioning System (GPS) users to achieve optimal positioning accuracy because the ionospheric signal delay is now the largest error source for positioning and navigation with GPS. The ionospheric modeling during ionospheric storms is particularly critical since the signal delay may be higher than normal and may differ significantly from the broadcast ionosphere model (currently employed by single‐frequency users). In this study, a tomographic technique is used to model the ionosphere over North America using data collected from a network of dual‐frequency GPS receivers. In support of real‐time applications of the ionosphere model, short‐term (5‐min) forecasts of ionospheric total electron content (TEC) are also performed. To validate the accuracy of the forecast ionospheric TEC, a comparison of the TEC predictions with the observed TEC data (which are inferred from dual‐frequency GPS observations) is carried out. Analyses are conducted using GPS data recorded during a 2003 geomagnetic storm event (29–31 October). Results indicate that under less disturbed conditions, an average accuracy of 5 ∼ 6.5 total electron content units (TECU, 1 TECU = 1016 el m−2) can be obtained for the vertical TEC prediction and that 80% of slant TEC can be recovered by the model predictions. During extreme ionospheric storm periods (Kp = 9), the vertical TEC forecasting accuracy has a degradation of 2 ∼ 3 TECU from the 3‐day mean value, and the relative error is several percent to 10% larger than the 3‐day average level.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».