Wavenumber Spectra of Atmospheric Gravity Waves and Medium‐Scale Traveling Ionospheric Disturbances Based on More Than 10‐Year Airglow Images in Japan, Russia, and Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We have studied atmospheric gravity waves (AGWs) and nighttime medium‐scale traveling ionospheric disturbances (MSTIDs) by applying three‐dimensional spectral analysis technique to 557.7‐ and 630.0‐nm airglow images at Shigaraki (SGK) (35°N, 136°E, 1999–2017) and Rikubetsu (RIK) (44°N, 144°E, 1999–2017), Japan, Athabasca (ATH), Canada, (55°N, 247°E, 2005–2017), and Magadan (MGD), Russia (60°N, 151°E, 2008–2017), focusing on their horizontal wavenumber spectra. For the AGWs in 557.7‐nm images, the power spectra in summer are stronger than in other seasons, probably due to stronger tropospheric convection. The highest energy content of the waves are mostly at wavelengths between 20 and 300 km at MGD, ATH, and RIK, while it is above 200 km at SGK. The largest power spectral density is obtained at RIK at wavelengths of 30–100 km and then ATH. The slopes of the horizontal wavenumber spectra varies from −2.77 to −3.22. From the MSTIDs in 630.0‐nm images, the power spectra in summer at RIK and SGK are stronger than those in other seasons regardless of solar activity. The power spectra in solar quiet time are stronger than those in solar active time at all four stations. These features can be explained by the Perkins instability with coupling between sporadic E and F layers. The spectral slope decreases with increasing latitudes. Weak positive correlations were obtained between the daily wave power of AGWs in 557.7‐nm images and MSTIDs in 630.0‐nm images, suggesting that the MSTIDs in the thermosphere may be partially generated by the AGWs from the mesopause region.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».