Influence of Solar Rotation Influence on Ionospheric/Thermospheric Parameters: Modeling and Observations for Case Studies
Notice bibliographique
Résumé
We investigated the effect of ~27 day solar rotation on the thermosphere-ionosphere system at different latitudes using both model results and multi-instrumental observation data. Considered ionospheric stations (ionosondes, GPS receivers, ISR radars) were located from the middle to high latitudes in Northern hemisphere. We analyzed also TIMED/GUVI variations of the O/N2 ratio in the thermosphere. Three different temporal periods were considered: December 2012-January 2013; January 2014; June-July 2014. The Global Self-consistent Model of the Thermosphere, Ionosphere, and Protonosphere (GSM TIP) were used for interpretation of coupled processes in the thermosphere-ionosphere system during one solar rotation cycle. There is a distinct response of daytime ionospheric electron density to the ~27-day variation in solar flux (F10.7). Using comparative and correlative analysis we revealed a delay in variation of modeled daytime critical frequency (foF2) and total electron content (TEC) with respect to F10.7 variation. According to model results variations in O/N2 ratio seems to be the main possible mechanism for this delay. Some model/data disagreement was discussed in context of importance of atmosphere-ionosphere coupling and geomagnetic control of ionospheric variability. Seasonal changes and difference between ~27-day variation in foF2 and TEC were discussed.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».