Review and perspectives: Understanding natural‐hazards‐generated ionospheric perturbations using GPS measurements and coupled modeling
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Natural hazards including earthquakes, volcanic eruptions, and tsunamis have been significant threats to humans throughout recorded history. Global navigation satellite systems (GNSS; including the Global Positioning System (GPS)) receivers have become primary sensors to measure signatures associated with natural hazards. These signatures typically include GPS‐derived seismic deformation measurements, coseismic vertical displacements, and real‐time GPS‐derived ocean buoy positioning estimates. Another way to use GPS observables is to compute the ionospheric total electron content (TEC) to measure, model, and monitor postseismic ionospheric disturbances caused by, e.g., earthquakes, volcanic eruptions, and tsunamis. In this paper, we review research progress at the Jet Propulsion Laboratory and elsewhere using examples of ground‐based and spaceborne observation of natural hazards that generated TEC perturbations. We present results for state‐of‐the‐art imaging using ground‐based and spaceborne ionospheric measurements and coupled atmosphere‐ionosphere modeling of ionospheric TEC perturbations. We also report advancements and chart future directions in modeling and inversion techniques to estimate tsunami wave heights and ground surface displacements using TEC measurements and error estimates. Our initial retrievals strongly suggest that both ground‐based and spaceborne GPS remote sensing techniques could play a critical role in detection and imaging of the upper atmosphere signatures of natural hazards including earthquakes and tsunamis. We found that combining ground‐based and spaceborne measurements may be crucial in estimating critical geophysical parameters such as tsunami wave heights and ground surface displacements using TEC observations. The GNSS‐based remote sensing of natural‐hazard‐induced ionospheric disturbances could be applied to and used in operational tsunami and earthquake early warning systems.
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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 | 0,001 | 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 découle