Probing of medium-scale traveling ionospheric disturbances using HF-induced scatter targets
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Experimental results from the Tromsø and Sura heating experiments at high and mid-latitudes are examined. It is shown that the combination of HF-induced target and bi-static HF Doppler radio scatter observations is a profitable method for probing medium-scale traveling ionospheric disturbances (TIDs) at high and mid-latitudes. HF ionospheric modification experiments provide a way of producing the HF-induced scatter target in a controlled manner at altitudes where the sensitivity to TIDs is highest. Bi-static HF Doppler radio scatter observations were carried out on the London-Tromsø-St. Petersburg path in the course of a Tromsø heating experiment on 16 November 2004 when the pump wave was reflected from an auroral Es-layer. During Sura heating experiments on 19 and 20 August 2004, when the HF pump wave was reflected from the F2 ionospheric layer, multi-position bi-static HF Doppler radio scatter observations were simultaneously performed at three reception points including St. Petersburg, Kharkov, and Rostov-on-Don. Ray tracing and Doppler shift simulations were made for all experiments. A computational technique has been developed allowing the reconstruction of the TID phase velocities from multi-position bi-static HF Doppler scatters. Parameters of medium-scale TIDs were found. In all experiments they were observed in the evening and pre-midnight hours. TIDs in the auroral E-region with periods of about 23 min were traveling southward at speeds of 210 m/s. TIDs in the mid-latitudinal F-region with periods from 20 to 45 min travelled at speeds between 40 and 150 m/s. During quiet magnetic conditions the waves were traveling in the north-east direction. In disturbed conditions the waves were moving in the south-west direction with higher speeds as compared with quiet conditions. Possible sources for the atmospheric gravity waves at middle and high latitudes are discussed.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».