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Enregistrement W2751299226 · doi:10.1002/2017gl074759

Experimental Evidence of Arctic Summer Mesospheric Upwelling and Its Connection to Cold Summer Mesopause

2017· article· en· W2751299226 sur OpenAlexafffund
Fazlul I. Laskar, Jorge L. Chau, J.‐P. St.‐Maurice, Gunter Stober, Chris Hall, Masaki Tsutsumi, Josef Höffner, Peter Hoffmann

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueIonosphere and magnetosphere dynamics
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesJet Propulsion LaboratoryCanada Excellence Research Chairs, Government of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésMesopauseMesosphereAtmospheric sciencesGlobal wind patternsWind speedGeologyThermosphereGeostrophic windDivergence (linguistics)Environmental scienceClimatologyStratosphereGeophysicsIonosphereOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Common volume mesospheric meteor detections from two radar stations separated by about 130 km were used to retrieve horizontal wind fields between 82 and 96 km altitudes at high latitudes, near 69°N. The horizontal wind divergence was estimated from the gradients of the wind fields. This determination is the first of its kind for the mesosphere. Twelve years of nearly continuous data sets reveal systematic summer signatures in the horizontal wind divergence field, namely, a minimum just below the mesopause. There are indications that the horizontal divergence near the mesopause minimum is correlated with the mesopause temperature. Also, the altitude corresponding to the mesospheric divergence minimum tends to increase over the years. We derived the vertical velocity from the horizontal wind divergence at the mesosphere, which shows upward winds peaking near the mesopause. These winds indicate that adiabatic cooling was strongest at the region of the deep temperature minimum seen in the summer mesopause. Common volume mesospheric meteor detections from two radar stations separated by about 130 km were used to retrieve horizontal wind fields between 82 and 96 km altitudes at high latitudes, near 69°N. The horizontal wind divergence was estimated from the gradients of the wind fields. This determination is the first of its kind for the mesosphere. Twelve years of nearly continuous data sets reveal systematic summer signatures in the horizontal wind divergence field, namely, a minimum just below the mesopause. There are indications that the horizontal divergence near the mesopause minimum is correlated with the mesopause temperature. Also, the altitude corresponding to the mesospheric divergence minimum tends to increase over the years. We show that the reversal in the horizontal wind divergence at the mesosphere is consistent with upward winds peaking near the mesopause. These winds indicate that adiabatic cooling was strongest at the region of the deep temperature minimum seen in the summer mesopause. Common volume mesospheric meteor detections from two radar stations separated by about 130 km were used to retrieve horizontal wind fields between 82 and 96 km altitudes at high latitudes, near 69°N. The horizontal wind divergence was estimated from the gradients of the wind fields. This determination is the first of its kind for the mesosphere. Twelve years of nearly continuous data sets reveal systematic summer signatures in the horizontal wind divergence field, namely, a minimum just below the mesopause. There are indications that the horizontal divergence near the mesopause minimum is correlated with the mesopause temperature. Also, the altitude corresponding to the mesospheric divergence minimum tends to increase over the years. We show that the reversal in the horizontal wind divergence at the mesosphere is consistent with upward winds peaking near the mesopause. These winds indicate that adiabatic cooling was strongest at the region of the deep temperature minimum seen in the summer mesopause.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,296 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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