Ionospheric storm time dynamics as seen by GPS tomography and in situ spacecraft observations
Notice bibliographique
Résumé
During major geomagnetic storms anomalous enhancements of the ionospheric density are seen at high and middle latitudes. A number of physical mechanisms have been invoked to explain these storm time density anomalies including an expansion of high‐latitude electric plasma convection to midlatitudes, thermospheric neutral winds, and changes in the ionospheric composition. However, it remains unclear which mechanism plays the dominant role in the formation of storm time density anomalies, partly because of insufficient coverage of the measurements of global electric convection and thermospheric winds at midlatitudes. This paper describes a novel technique for extracting the storm time E × B convection boundary from in situ measurements of plasma bulk motion obtained by LEO DMSP satellites. The convection boundary estimated from the DMSP data during major magnetic storm of 20 November 2003 has been compared with the global distributions of the ionospheric plasma deduced from characteristics of GPS signals acquired by a ground‐based network of GPS receivers. The tomographic inversion of GPS data using a three‐dimensional time‐dependent inversion technique reveals the spatial and temporal evolution of the storm time density anomaly. Comparison between the tomographic reconstructions of the ionospheric plasma distributions and in situ DMSP measurements of plasma bulk motion suggests that the convective flow expanded low enough in latitude to encompass, in part, the formation of the midlatitude TEC anomaly. Some features of the TEC dynamics observed during the 20 November 2003 storm, however, suggest that mechanisms other than the expanded ionospheric convection (such as thermospheric neutral winds) are also involved in the formation of the midlatitude anomaly.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».