Generation of Regional Ionospheric TEC Maps With EIA Nowcasting/Forecasting Capability During Geomagnetic Storm Conditions
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, ground based Global Positioning System (GPS) Total Electron Content (TEC) observations collected from the GPS Aided GEO Augmented Navigation (GAGAN) network over low latitude Indian subcontinent are assimilated into the Thermosphere Ionosphere Electrodynamics General Circulation Model (TIEGCM). Gauss-Markov Kalman filter methodology is utilized and the background model error covariance (BMEC) matrix is framed using solar, geomagnetic, cross tail potential and hemispheric power indices using multivariate principal component analysis (MPCA) method. The model variations through different high latitude electric field models (Weimer and Heelis) are utilized in the data assimilation analysis. The proper attempt is modeled for providing TEC forecasts during geomagnetic storm conditions from 15thto 20thMarch 2015 days over Indian region. The more concentration is given in understanding the equatorial ionization anomaly (EIA) characteristics during the initial, main and recovery phase of St. Patrick's Day March 2015 geomagnetic storm. The proposed model forecast outperforms the persistence forecast with maximum forecast score (1.6) and forecast skill (2.2) during recovery phase of storm. TEC forecasts are validated with current time step GPS observations and 93 % correlation is observed on quiet day (10thMarch 2015) and 82 % correlation is noticed on main phase of storm (17thMarch 2015). Also proposed TEC model analysis and forecast results are compared with International Global Navigation Satellite Service (IGS) TEC stations datasets. A clear negative storm effect (EIA inhibition) has been forecasted well with the proposed Kalman filter and MPCA methodology aspects.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».