Improvement of HF coherent radar line-of-sight velocities by estimating the refractive index in the scattering volume using radar frequency shifting
Notice bibliographique
Résumé
[1] Measurements of ionospheric drift velocities using HF coherent scatter radars, such as SuperDARN, are generally underestimated because the refractive index in the scattering volume has not been taken into account. Refractive index values evaluated from electron density measurements, international reference ionosphere predictions, or elevation angle measurements have been applied to SuperDARN velocities in past studies. However, the SuperDARN velocities so obtained were, on average, statistically lower than velocities measured by other instruments. One possible explanation for this underestimation is that HF coherent scatter preferentially occurs in regions of the ionosphere where the scattering cross section is largest, and such regions are characterized by small-scale structures which have higher-than-average electron densities. This was not accounted for in past studies because the refractive index estimates used were from large scale and therefore smoothed estimates of electron density. In this paper, a new method of estimating the actual electron density (or plasma frequency) at the location of SuperDARN scatter (instead of the larger-scale background electron density) is presented. This method takes advantage of the frequency shifts which occur in normal SuperDARN operations. If it is assumed that, on average, the actual ionospheric drift velocity and plasma frequency are roughly constant before and after a shift in frequency, any change in measured velocity as SuperDARN changes frequency is due to a change in refractive index. An analysis of the change in the measured velocity resulting from each shift in frequency gives an experimentally based estimate of the electron density in the scattering volume. A statistical analysis of essentially all frequency shifts by SuperDARN and the estimated electron densities in the scattering volume has been performed. The resulting electron densities are appreciably higher than previous methods to estimate electron density predict. Application of this new method to velocity comparisons between SuperDARN and other instruments results in agreement between the HF radar and non-HF radar velocities for the first time. This new method allows for the first direct measurements of electron densities in the exact locations where the cross section for SuperDARN scatter maximizes.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».