An evaluation of the expression of the atmospheric refractivity for GPS signals
Notice bibliographique
Résumé
[1] An expression is derived from first principles for the refractivity of air at L band frequencies, which includes GPS, as well as other GNSS satellite radionavigation signals. Under conditions of pressure, temperature, and moisture content found in the Earth's atmosphere, the expression has an average relative error of approximately 0.01%. This level of accuracy is required to guarantee that the expression does not introduce bias, when it is used within the context of Numerical Weather Prediction (NWP) applications. The thermodynamic dependences of the air's refractivity N are revisited, and the possible sources of uncertainty are analyzed. A first principles microphysical model is constructed, which relates the refractivity at L band frequencies with several measurable properties of matter. The experimental values that are critical for this purpose are already available in the literature and are of high accuracy. Based on this model, a simple expression suitable for atmospheric and weather applications is proposed: N ≡ (n − 1) · 106 = N0 · (1 + N0) where N0 = (222.682 + 0.069 · τ) · ρd + (6701.605 + 6385.886 · τ) · ρw with ρd and ρw as the densities of dry air and water vapor in the air (kg/m3), τ = 273.15/T − 1, and T as the absolute temperature in K. The dependence of the coefficients in the expression with respect to the input physical parameters is analyzed. Given the error of the experimental parameters, it is concluded that the proposed expression improves the accuracy to meet the needs of NWP applications.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».