An investigation of the influence of data and model inputs on assimilative mapping of ionospheric electrodynamics
Notice bibliographique
Résumé
The Geospace Environment Modeling (GEM) substorm challenge event of November 24, 1996, has been used as a test case to investigate the influence of different data and model inputs on the assimilative mapping of ionospheric electrodynamics (AMIE) outputs. During that period the interplanetary magnetic field (IMF) went from northward to southward and then returned to northward. In the later part of the day a moderate substorm with AL ∼ −600 nT took place. The AMIE convection patterns derived from the Super Dual Auroral Radar Network (SuperDARN) data alone are generally similar to those derived using ground magnetometer alone, especially during the relatively stable southward IMF period. However, some differences are found during the northward IMF period and during the substorm; namely, the reversed convection configuration near local noon imaged by SuperDARN is absent in the magnetometer observations while the strong convection on the nightside recorded by the magnetometers during the substorm expansion phase is not seen by the radars. Different conductance models do not seem to have a big effect on the large‐scale distributions of ionospheric convection and Joule heating, but they do alter the cross polar cap potential drop and the hemispheric integrated Joule heating rate by nearly a factor of 2. When the AMIE‐derived electric potential drop was compared with the in situ measurements along the satellite track, it is found that AMIE underestimated the potential drop by 20 kV, amounting to a 22% underestimation. The analysis of the AMIE results based on the SuperDARN and ground magnetometer data reiterates the view that the response of ionospheric convection to a sudden IMF southward turning is global and nearly simultaneous.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».