Validation of NeQuick 2 Model Topside Ionosphere and Plasmasphere Electron Content Using COSMIC POD TEC
Notice bibliographique
Résumé
Abstract An accurate representation of the topside ionosphere and plasmasphere electron content is still one of the important issues for ionospheric models, particularly for those used in GNSS applications. In this work, a validation of NeQuick 2 empirical ionospheric model has been performed in terms of ionosphere topside and plasmasphere electron content in the altitude range ~800–20,200 km. For this purpose, total electron content (TEC) data derived from precise orbit determination (POD) antennas onboard COSMIC low earth orbit (LEO) satellites tracking GPS signals have been used. The data span the period from 2006 to 2018 and correspond to different heliogeophysical conditions. In order to remove unrealistic TEC values from the validation process, a specific filtering procedure has been applied to POD‐derived TEC data. Subsequently, the statistical analysis of the difference between the modeled and the corresponding experimentally derived TEC values has been performed on data obtained during geomagnetically quiet periods. The results are presented as a function of solar activity level, season, local time, and geomagnetic latitude plots. They show that NeQuick 2 model underestimates the ionosphere topside and plasmasphere electron content, particularly during the early morning hours. The conditions under which the discrepancy between the model and experimental data is the highest have been also identified and considered as indications for future model improvements.
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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) | 0,001 | 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 ».