Characteristics of GPS TEC variations in the polar cap ionosphere
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper presents statistical characteristics (occurrence rate, amplitude, and frequency) of low‐frequency (<100 mHz) variations in total electron content (TEC) observed in the polar cap ionosphere. TEC variations were primarily associated with mesoscale (tens to hundreds of kilometers) ionization structures and were observed by five Global Positioning System (GPS) receivers over a 6 year period (2009–2014). The altitude of ionization structures was estimated by using colocated ionosonde radars. High data rate receivers combined with broad spatial coverage of multisatellite TEC measurements provided high‐resolution magnetic local time/latitude maps of TEC variation characteristics, which were examined as a function of solar cycle and season. These high‐resolution maps improve upon the current observational picture of mesoscale structuring in the polar cap and provide accurate links to particular magnetospheric source regions. Occurrence of TEC variations was consistently highest in dayside regions mapping to low latitude and plasma mantle boundary layers, while largest‐amplitude TEC variations were observed in dayside regions close to the polar cusp, and lower latitudes around midnight. Occurrence and amplitude of TEC variations increased significantly during the ascending phase of the solar cycle, independent of solar wind conditions, while seasonal statistics showed highest dayside occurrence and amplitude in winter months, lowest in summer, and highest nightside occurrence and amplitude around equinox. A surprising result in the frequency distributions of TEC variations was discrete frequencies of about 2 and 4 mHz, which appeared to originate from regions corresponding to the plasma mantle, immediately poleward of the polar cusp.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| 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 ».