Calibration and Validation of Swarm Plasma Densities and Electron Temperatures Using Ground‐Based Radars and Satellite Radio Occultation Measurements
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this study we calibrate and validate in situ ionospheric electron density (Ne) and temperature (Te) measured with Langmuir probes (LPs) on the three Swarm satellites orbiting the Earth in circular, nearly polar orbits at ~500 km altitude. We assess the accuracy and reliability of the LP data (December 2013 to June 2016) by using nearly coincident measurements from low‐ and middle‐latitude incoherent scatter radars (ISRs), low‐latitude ionosondes, and Constellation Observing System for Meteorology, Ionosphere, and Climate (COSMIC) satellites, covering all latitudes. The comparison results for plasma frequency ( ) for each Swarm satellite are consistent across these three, principally different measurement techniques. It shows that the Swarm LPs systematically underestimate plasma frequency by about 10% (0.5–0.6 MHz). The correlation coefficients are high (≥0.97), indicating accurate relative variation in the Swarm LP densities. The comparison of Te from high‐gain LPs and those from ISRs reveals that all three satellites overestimate it by 300–400 K but exhibit high correlations (0.92–0.97) against the validation data. The low‐gain LP Te data show larger overestimation (~700 K) and lower correlation (0.86–0.90). The adjustment of the Swarm LP data based on Swarm‐ISR comparison results removes the systematic biases in the Swarm data and gives plasma frequencies and high‐ and low‐gain electron temperatures that are precise within about 0.4 MHz (8%), 150–230 K, and 260–360 K, respectively. We demonstrate that the applied correction significantly improves the agreement between (1) the plasma densities from Swarm, and from ionosondes and COSMIC, and (2) the Te from Swarm LPs and International Reference Ionosphere 2016.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».