Segmental interpolating spectra for solar particle events and in situ validation
Notice bibliographique
Résumé
It is a delicate task to accurately assess the impact of solar particle events (SPEs) on future long-duration human exploration missions. In the past, researchers have used several functional forms to fit satellite data for radiation exposure estimation. In this work we present a segmental power law interpolating algorithm to stream satellite data and get time series of proton spectra, which can be used to derive dosimetric quantities for any short period during which a single SPE or multiple SPEs occur. Directly using the corrected High Energy Proton and Alpha Detector fluxes of GOES, this method interpolates the intensity spectrum of a typical SPE to hundreds of MeV and extrapolates to the GeV level as long as sufficient particles are recorded in the high-energy sensors. The high-energy branch of the May 2012 SPE is consistent with the Band functional fitting, which is calibrated with ground level measurement. Modeling simulations indicate that the input spectrum of an SPE beyond 100 MeV is the major contributor for dose estimation behind the normal shielding thickness of spacecraft. Applying this method to the three SPEs that occurred in 2012 generates results consistent with two sets of in situ measurements, demonstrating that this approach could be a way to perform real-time dose estimation. This work also indicates that the galactic cosmic ray dose rate is important for accurately modeling the temporal profile of radiation exposure during an SPE.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».