On the Relative Strength of Electric and Magnetic ULF Wave Radial Diffusion During the March 2015 Geomagnetic Storm
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this paper, we study electron radial diffusion coefficients derived from Pc4‐Pc5 ultralow frequency (ULF) wave power during the intense geomagnetic storm on 17–18 March 2015. During this storm the population of highly relativistic electrons was depleted within 2 hr of the storm commencement. This radial diffusion, depending upon the availability of source populations, can cause outward radial diffusion of particles and their loss to the magnetosheath, or inward transport and acceleration. Analysis of electromagnetic field measurements from Geostationary Operational Environment Satellite (GOES), Time History of Events and Macroscale Interactions during Substorms (THEMIS) satellite, and ground‐based magnetometers shows that the main phase storm‐specific radial diffusion coefficients do not correspond to statistical estimates. Specifically, during the main phase, the electric diffusion ( ) is reduced, and the magnetic diffusion ( ) is increased, compared to empirical models based on K p . Contrary to prior results, the main phase magnetic radial diffusion cannot be neglected. The largest discrepancies, and periods of dominance of over , occur during intervals of strongly southward IMF. However, during storm recovery, both magnetic and electric diffusion rates are consistent with empirical estimates. We further verify observationally, for the first time, an energy coherence for both and where diffusion coefficients do not depend on energy. We show that, at least for this storm, properly characterizing main phase radial diffusion, potentially associated with enhanced ULF wave magnetopause shadowing losses, cannot be done with standard empirical models. Modifications, associated especially with southward IMF, which enhance the effects of and introduce larger main phase outward transport losses, are needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,002 |
| 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 tête enseignante, 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 ».