The Empirical Canadian High Arctic Ionospheric Model (E‐CHAIM): <i>N</i><sub><i>m</i></sub><i>F</i><sub>2</sub> and <i>h</i><sub><i>m</i></sub><i>F</i><sub>2</sub>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present here the Empirical Canadian High Arctic Ionospheric Model (E‐CHAIM) quiet NmF2, perturbation NmF2, and quiet hmF2 models. These models provide peak ionospheric characteristics for a domain above 50°N geomagnetic latitude. Model fitting is undertaken using all available ionosonde and radio occultation electron density data, constituting a data set of over 28 million observations. A comprehensive validation of the model is undertaken, and performance is compared to that of the International Reference Ionosphere (IRI). In the case of the quiet NmF2 model, the E‐CHAIM model provides a systematic improvement over the IRI Union Radio Scientifique Internationale maps. At all stations within the polar cap, we see drastic RMS error improvements over the IRI by up to 1.3 MHz in critical frequency (up to 60% in NmF2). These improvements occur primarily during equinox periods and at low solar activities, decreasing somewhat as one tends to lower latitudes. Qualitatively, the E‐CHAIM is capable of representing auroral enhancements in NmF2, as well as the location and extent of the main ionospheric trough, not reproduced by the IRI. The included NmF2 storm model demonstrates improvements over the IRI by up to 35% and over the quiet time E‐CHAIM model by up to 30%. In terms of hmF2, over the validation periods used in this study, we found overall RMS errors of ~13 km for E‐CHAIM, with IRI2007 overall hmF2 errors ranging between 16 km and 22 km. The E‐CHAIM performs comparably to or slightly better than the IRI within the polar cap; however, significant improvements are found within the auroral oval.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».