A comparison of northern hemisphere winds using SuperDARN meteor trail and MF radar wind measurements
Notice bibliographique
Résumé
The main purpose of the Super Dual Auroral Radar Network (Super‐DARN) is to use paired radars to deduce the F ‐region convection from Doppler measurements of backscatter seen at large ranges, typically beyond ∼900 km. Nearer to each HF radar, the nearest ranges at ∼165–400 km are dominated by meteor trail echoes. Once formed, the motion of these meteor trails is normally controlled by neutral winds in the 80–110 km altitude range. By combining the line‐of‐sight velocities from all 16 receiver beams (∼52° in azimuth) of a given SuperDARN radar, it is possible to determine the full horizontal wind vector field over the meteor trail height range. Elevation angles are also measured using an interferometer mode and as such height information can, in principle, be obtained from the combined range and elevation angle data. A comparison with neutral wind measurements from a colocated (Saskatoon, Canada) MF wind radar indicates good agreement between the two radar systems at heights of ∼95 km. Based on these detailed comparisons, a simple common method for determining two‐dimensional winds for all SuperDARN radars, which have extensive longitudinal coverage, was developed. Comparisons with other systems used for dynamical studies of tides and planetary waves are desirable and prove to be essential to obtain a good SuperDARN neutral wind motion analysis. The MF radars at Saskatoon and Tromsø, Norway, are located near the western and eastern ends of the Northern Hemisphere network of six SuperDARN radars. Comparisons between the two types of radars for two seasonal intervals (September and December) show that the SuperDARN radars provide good longitudinal coverage of tides in support of the more detailed MF radar data. The two systems complement each other effectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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) | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».