Rapid Outer Radiation Belt Flux Dropouts and Fast Acceleration During the March 2015 and 2013 Storms: The Role of Ultra‐Low Frequency Wave Transport From a Dynamic Outer Boundary
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present simulations of the outer radiation belt electron flux during the March 2015 and 2013 storms using a radial diffusion model. Despite differences in disturbance short‐time intensity between the two storms, the response of the ultra‐relativistic electrons in the outer radiation belt was remarkably similar, both showing a sudden drop in the electron flux followed by a rapid enhancement in the outer belt flux to levels over an order of magnitude higher than those observed during the pre‐storm interval. Simulations of the ultra‐relativistic electron flux during the March 2015 storm show that outward radial diffusion can explain the flux dropout down to L *~4. However, in order to reproduce, the observed flux dropout at L * < 4 requires the addition of a loss process characterized by an electron lifetime of around 1 hr operating below L *~3.5 during the flux dropout interval. Nonetheless, during the pre‐storm and recovery phase of both storms, the radial diffusion simulation reproduces the observed flux dynamics. For the March 2013 storm, the flux dropout across all L‐shells is reproduced by outward radial diffusion activity alone. However, during the flux enhancement interval at relativistic energies, there is evidence of a growing local peak in the electron phase space density at L *~3.8, consistent with local acceleration such as by very low frequency chorus waves. Overall, the simulation results for both storms can accurately reproduce the observed electron flux only when event specific radial diffusion coefficients are used, instead of the empirical diffusion coefficients derived from ultra‐low frequency wave statistics.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».