Ionospheric Vertical Correlation Distances: Estimation From ISR Data, Analysis, and Implications For Ionospheric Data Assimilation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The construction of the background covariance matrix is an important component of ionospheric data assimilation algorithms, such as Ionospheric Data Assimilation Four‐Dimensional (IDA4D). It is a matrix that describes the correlations between all the grid points in the model domain and determines the transition from the data‐driven to model‐driven regions. The vertical component of this matrix also controls the shape of the assimilated electron density profile. To construct the background covariance matrix, the information about the spatial ionospheric correlations is required. This paper focuses on the vertical component of the model covariance matrix. Data from five different incoherent scatter radars (ISR) are analyzed to derive the vertical correlation lengths for the International Reference Ionosphere (IRI) 2016 model errors, because it is the background model for IDA4D. The vertical distribution of the correlations is found to be asymmetric about the reference altitude around which the correlations are calculated, with significant differences between the correlation lengths above and below the reference altitude. It is found that the correlation distances not only increase exponentially with height but also have an additional bump‐on‐tail feature. The location and the magnitude of this bump are different for different radars. Solar flux binning introduces more pronounced changes in the correlation distances in comparison to magnetic local time (MLT) and seasonal binning of the data. The latitudinal distribution of vertical correlation lengths is presented and can be applied to the construction of the vertical component of the background model covariance matrix in data assimilation models that use IRI or similar empirical models as the background.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».