VLF Phase Perturbations Produced by the Variability in Large (V/m) Mesospheric Electric Fields in the 60-70 km Altitude Range
Notice bibliographique
Résumé
The large (V/m) mesospheric electric fields have been identified as a possible cause of VLF phase perturbations. These fields affect the fundamental processes that govern the lower D region parameters, primarily the electron temperature and effective collision frequency. The main ionospheric parameter needed to calculate VLF phase perturbations is the low-frequency electron plasma conductivity. This paper discusses the progress made in addressing large (V/m) mesospheric electric fields between 60- and 70-km altitudes since 1990. It focuses on achieving the development of a radio wave technique for sensing large electric fields remotely by using MF radar, and on the fact that the electric field variability leads to the variability of ionospheric conduction contours by a few kilometers in altitude. The statistical analysis of the large mesospheric electric field data acquired in the 60- and 67-km altitude region in Canada and Ukraine suggests that large mesospheric electric fields may occur during about 70% of all the time. However, reasonable assessments of VLF phase perturbations need information on the temporal and especially spatial variability of conduction contours, which remains a major challenge within this problem. First, the technique developed to specify electric fields requires signal-to-noise ratios in excess of a factor of five, which is achieved irregularly with the MF radars used at present. Second, the existing MF radars do not permit the observations of the spatial evolution of these fields at all. The latter problem can be overcome by developing dedicated radar. Meanwhile, colocated VLF phase perturbation measurements and electric field observations by existing MF radars may be combined to produce a pre-intermediate capability. Eventually, a better understanding of the dynamics and mesospheric and ionospheric D-region chemistry, which establish conductivity patterns, will require the combined efforts of the entire scientific community.
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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 | 0,000 | 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 ».