Satellite observations of mean winds and tides in the lower thermosphere: 1. Aliasing and sampling issues
Notice bibliographique
Résumé
The Canadian Middle Atmosphere Model, a general circulation model extending up to 200 km, is used to analyze the impact of aliasing and data gaps on satellite observations of zonal mean winds and migrating tides in the lower thermosphere. Focus is placed on measurements from the Wind Imaging Interferometer (WINDII). Mock data sets are constructed by sampling daily zonal mean and migrating tides from the model like the satellite. Previously unverified assumptions that satellite observations of the zonal mean zonal winds and the meridional component of the diurnal tide winds are largely unaffected by aliasing are confirmed. Of the two, the meridional component of the diurnal tide is more robust. The amplitude of the zonal component of the diurnal tide is not strongly affected by aliasing. Tidal phase is nearly unaffected. Gaps in the WINDII data do not adversely affect the results provided sufficient local time coverage is available. The analysis suggests that more subtle features in the WINDII observations, such as the tidally driven cell‐like structures in the zonal mean meridional wind at low latitudes, may be observable. Issues pertaining to the sampling interval and the use of daytime‐only data are also addressed. Sampling every second or third day provides nearly as good results as sampling every day, and that using daytime‐only data results in substantial biases in the zonal mean zonal winds in the lower thermosphere. The latter underscores the importance of the accurate removal of the migrating diurnal tide from climatologies generated from daytime‐only satellite data.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».