Evidence for the Significant Differences in Response Times of Equatorial Ionization Anomaly Crest Corresponding to Plasma Fountains During Daytime and Post‐Sunset Hours
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Based on 10 years' (2010–2019) of vertical total electron content (VTEC) data from Ahmedabad (23.0°N, 72.6°E, dip angle 35.2°) and campaign based OI 630.0 nm airglow intensity measurements from Mt. Abu (24.6°N, 72.7°E, dip angle 38.0°), it is shown that plasma density over the equatorial ionization anomaly (EIA) crest region increases in varying degrees during post‐sunset hours (2000–2100 LT) in magnetically quiet periods. The post‐sunset peak in VTEC precedes the corresponding peak in airglow intensity. By comparing post‐sunset VTEC enhancements with ionosonde observations from Tirunelveli (8.7°N, 77.7°E, dip angle 1.7°), it is shown that pre‐reversal enhancement (PRE) of the zonal electric field causes these enhancements over the EIA crest region. These observations are supported by TEC measurements by GAGAN (GPS Aided Geo Augmented navigation), the Indian Satellite‐based Augmentation System (SBAS). Comparison of average VTEC variations with global empirical model drifts reveals that the post‐sunset enhancements in VTEC occurs ∼1.7 h after the PRE and are significant only during December solstice and equinoctial months in high solar activity years similar to seasonal variations in PRE amplitudes. This time delay (response time of EIA crest) is almost half compared to the average response time (3–4 h) associated with the daytime fountain. Based on the latitudinal gradient in SBAS‐TEC, it is proposed that the PRE drives plasma from 5°N to 10°N magnetic latitudes to the EIA crest region leading to shorter response time. These results show the important role of the PRE in conditioning the EIA crest region.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».