Examining the Potential of the Super Dual Auroral Radar Network for Monitoring the Space Weather Impact of Solar X‐Ray Flares
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Increased electron density in the ionosphere due to photoionization by radiation emitted during a solar X‐ray flare impacts high‐frequency (HF) radio wave propagation. Shortwave fadeout (SWF) due to the enhanced D region absorption that results is characterized by the level of cosmic radio noise attenuation derived from riometer measurements. SWF impacts HF radio propagation and has been identified in the Super Dual Auroral Radar Network (SuperDARN) data. An X2.1 solar X‐ray flare that erupted on 11 March 2015 is examined to determine its effects on HF radio propagation. Riometer data indicate a sharp enhancement in absorption, which falls off with increasing solar zenith angle. SuperDARN radars observed a suppression of both ground scatter and ionospheric echoes. Ground scatter data indicated a rapid weakening of signal from far to near ranges followed by a ~20‐min interval of complete signal loss. Recovery lasted ~30 min and proceeded from near to far ranges. Prior to the complete signal loss, an apparent sharp velocity impulse (Doppler flash) lasting 1–2 min was observed in the ground scatter data. The peak of this flash preceded the onset of enhanced absorption. The onset of signal loss by SuperDARN preceded the onset of enhanced absorption observed by riometers. Both data sets observed a positive correlation between increasing delay in onset and increasing solar zenith angle with onset progressing at an average rate of 16.7°/min (0.060 min/°). Agreement between riometer and SuperDARN indicates the possibility of using a joint data set for improved monitoring of the space weather impact of solar X‐ray flares.
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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 | 0,001 |
| 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 ».