A comparison of EISCAT and SuperDARN <i>F</i>‐region measurements with consideration of the refractive index in the scattering volume
Notice bibliographique
Résumé
Gillies et al. (2009) proposed the use of interferometric measurements of the angle of arrival as a proxy for the scattering region refractive index n s needed to estimate the line‐of‐sight Doppler velocity of the ionospheric plasma from HF [Super Dual Auroral Radar Network (SuperDARN)] radar observations. This study continues this work by comparing measurements of line‐of‐sight velocities by SuperDARN with tristatic velocity measurements by the EISCAT incoherent scatter radar from 1995 to 1999. From a statistical viewpoint, velocities measured by SuperDARN were lower than velocities measured by EISCAT. This can, at least partially, be explained by the neglect in the SuperDARN analysis of the lower‐than‐unity refractive index of the scattering structures. The elevation angle measured by SuperDARN was used as a proxy estimate of n s and this improved the comparison, but the velocities measured by SuperDARN were still lower. Other estimates of n s using electron densities N e based on both EISCAT measurements and International Reference Ionosphere model values did not increase the SuperDARN velocities enough to attain the EISCAT values. It is proposed that dense structures that were of comparable size to the SuperDARN scattering volume partially help resolve the low‐velocity issue. These dense, localized structures would provide the N e gradients required for generation of the coherent irregularities from which the SuperDARN radar waves scatter, whereas EISCAT incoherent radar measurements provide only the background N e and not the density of the small‐scale structures. The low‐velocity SuperDARN results suggest that small‐scale dense structures with refractive indices well below unity must exist within the SuperDARN scattering volume and may contribute greatly to the scattering process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».