Ionospheric Electron Heating Associated With Pulsating Auroras: Joint Optical and PFISR Observations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In a recent study, Liang et al. (2017, https://doi.org/10.1002/2017JA024127 ) repeatedly identified strong electron temperature ( T e ) enhancements when Swarm satellites traversed pulsating auroral patches. In this study, we use joint optical and Poker Flat Incoherent Scatter Radar (PFISR) observations to further investigate the F region plasma signatures related to pulsating auroras. On 19 March 2015 night, which contained multiple intervals of pulsating auroral activities, we identify a statistical trend, albeit not a one‐to‐one correspondence, of strong T e enhancements (~500–1000 K) in the upper F region ionosphere during the passages of pulsating auroras over PFISR. On the other hand, there is no discernible and repeatable density enhancement in the upper F region during pulsating auroral intervals. Collocated optical and NOAA satellite observations suggest that the pulsating auroras are composed of energetic electron precipitation with characteristic energy >10 keV, which is inefficient in electron heating in the upper F region. Based upon PFISR observations and simulations from Liang et al. (2017) model, we propose that thermal conduction from the topside ionosphere, which is heated by precipitating low‐energy electrons, offers the most likely explanation for the observed electron heating in the upper F region associated with pulsating auroras. Such a heating mechanism is similar to that underlying the “stable auroral red arcs” in the subauroral ionosphere. Our proposal conforms to the notion on the coexistence of an enhanced cold plasma population and the energetic electron precipitation, in magnetospheric flux tubes threading the pulsating auroral patch. In addition, we find a trend of enhanced ion upflows during pulsating auroral intervals.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».