Satellite‐beacon Ionospheric‐scintillation Global Model of the upper Atmosphere (SIGMA) II: Inverse modeling with high‐latitude observations to deduce irregularity physics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ionospheric scintillation is caused by irregularities in the ionospheric electron density. The characterization of ionospheric irregularities is important to further our understanding of the underlying physics. Our goal is to characterize the intermediate (0.1–10 km) to medium (10–100 km) scale high‐latitude irregularities which are likely to produce these scintillations. In this paper, we characterize irregularities observed by Global Navigation Satellite System (GNSS) during a geomagnetically active period on 9 March 2012. For this purpose, along with the measurements, we are using the recently developed model: “Satellite‐beacon Ionospheric‐scintillation Global Model of the upper Atmosphere” (SIGMA). The model is particularly applicable at high latitudes as it accounts for the complicated geometry of the magnetic field lines in these regions and is presented in an earlier paper. We use an inverse modeling technique to derive irregularity parameters by comparing the high rate (50 Hz) GNSS observations to the modeled outputs. In this investigation, we consider experimental observations from both the northern and southern high latitudes. The results include predominance of phase scintillations compared to amplitude scintillations that imply the presence of larger‐scale irregularities of sizes above the Fresnel scale at GPS frequencies, and the spectral index ranges from 2.4 to 4.2 and the RMS number density ranges from 3e11 to 2.3e12 el/m3. The best fits we obtained from our inverse method that considers only weak scattering mostly agree with the observations. Finally, we suggest some improvements in order to facilitate the possibility of accomplishing a unique solution to such inverse problems.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».