Notice bibliographique
Résumé
Magnetic Anomaly Detection (MAD) is an application in which airborne magnetometers are used to detect small magnetic variations against the Earth’s background magnetic field. This technique is used in aeromagnetic surveys, to detect mineral deposits, and applications such as antisubmarine warfare. The magnetic signals of interest typically have periods of 1-100 s and amplitudes of 0.0011 nT. In order to isolate and detect such signals, all other sources of magnetic noise in this frequency band must be modeled, or measured, and mitigated. Despite reduction of many error sources for MAD, a limiting factor remains – the small-amplitude variations caused by geomagnetic pulsations arising from ionospheric processes. In the frequency band of interest for MAD (0.01-1Hz), Pc 3 pulsations represent a significant error source. These continuous pulsations are apparent as pulse trains in magnetic time series for intervals as long as several minutes. These pulsations arise from resonant oscillations in the Earth’s environment driven by solar processes. For compressional Pc 3, electron density variations occur in the Earth’s ionosphere. Such fluctuations may be observed in GPS total electron content (TEC) observations. Using GPS to independently detect the presence of Pc 3 pulsations alleviates the necessity for closely-spaced ground reference magnetometers in aeromagnetic surveys, and allows long-range airborne operation without expensive ground infrastructure. Such survey operations already have dual frequency GPS capabilities onboard the airborne platform for estimation of precise aircraft trajectories. It is a natural extension to make use of such data in a novel manner to improve geophysical surveying capabilities. In previous studies we have demonstrated limited cases where Pc 3 pulsations were observed in GPS TEC variations. In some cases, results agreed very well with theory. In many cases, however, the TEC variations did not match theoretical predictions. In this paper we analyse additional data sets to clearly define the potential of Pc 3 detection using GPS. Analyses are conducted using 1 Hz data available from Canadian and Australian GPS reference stations and co-located magnetometers. Relative TEC variations are derived from the precise dualfrequency GPS carrier phase observations and bandpass filtered. Dominant TEC variations at Pc 3 frequencies are then correlated with local magnetic time series from the ground reference. Results indicate potential for statistically identifying periods of pulsation activity using GPS.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».