Tracking patchy pulsating aurora through all-sky images
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Pulsating aurora is frequently observed in the evening and morning sector auroral oval. While the precipitating electrons span a wide range of energies, there is increasing evidence that the shape of pulsating auroral patches is controlled by structures in near-equatorial cold plasma; these patches appear to move with convection, for example. Given the tremendous and rapidly increasing amount of auroral image data from which the velocity of these patches can be inferred, it is timely to develop and implement techniques for the automatic identification of pulsating auroral patch events in these data and for the automatic determination of the velocity of individual patches from that data. As a first step towards this, we have implemented an automatic technique for determining patch velocities from sequences of images from the Time History of Events and Macroscale Interactions during Substorms (THEMIS) all-sky imager (ASI) and applied it to many pulsating aurora events. Here we demonstrate the use of this technique and present the initial results, including a comparison between ewograms (east–west keograms) and time series of patch position as determined by the algorithm. We discuss the implications of this technique for remote sensing convection in the inner magnetosphere.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».