Comparative study between ground-based observations and NAVGEM-HA analysis data in the mesosphere and lower thermosphere region
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Recent studies have shown that day-to-day variability of the migrating semidiurnal solar (SW2) tide within the mesosphere and lower thermosphere (MLT) is a key driver of anomalies in the thermosphere–ionosphere system. Here, we study the variability in both the amplitude and phase of SW2 using meteor radar wind and lidar temperature observations at altitudes of 75–110 km as well as wind and temperature output from the Navy Global Environmental Model – High Altitude (NAVGEM-HA), a high-altitude meteorological analysis system. Application of a new adaptive spectral filter technique to both local radar wind observations and global NAVGEM-HA analyses offers an important cross-validation of both data sets and makes it possible to distinguish between migrating and non-migrating tidal components, which is difficult using local measurements alone. Comparisons of NAVGEM-HA, meteor radar and lidar observations over a 12-month period show that the meteorological analyses consistently reproduce the seasonal as well as day-to-day variability in mean winds, mean temperatures and SW2 features from the ground-based observations. This study also examines in detail the day-to-day variability in SW2 during two sudden stratospheric warming, events that have been implicated in producing ionospheric anomalies. During this period, both meteor radar and NAVGEM-HA winds show a significant phase shift and amplitude modulation, but no signs of coupling to the lunar tide as previous studies have suggested. Overall, these findings demonstrate the benefit of combining global high-altitude meteorological analyses with ground-based observations of the MLT region to better understand the tidal variability in the atmosphere.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».