Spread-F characteristics at the southern anomaly crest in South America during the descending phase of solar cycle 24
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ionospheric F-region irregularities can acutely affect navigation and communication systems. To develop predictive capabilities on their occurrence, it is key to understand their variabilities in a wide range of time scales. Previous studies at low latitudes in South America have been performed mostly for the eastern sector, and fewer efforts have been done in the Argentinian region. This work presents the analysis of the spread-F (range spread-F, frequency spread-F and strong spread-F) and plasma bubble occurrence characteristics near the southern crest of the Equatorial Ionization Anomaly (Tucumán, 26.8°S, 65.2°W; magnetic latitude 15.5°S). We used ionosonde and Global Positioning System (GPS) data from November 2014 to December 2019 for different solar and geomagnetic conditions. The data shows that spread-F and plasma bubble occurrence rates peak in summer and are minimum in equinox and winter, respectively. There is, usually, a negative correlation between each type of spread-F and solar activity, whereas the opposite happens for plasma bubbles. Geomagnetic activity suppresses the generation of spread-F in equinox and summer and enhances it in winter. Plasma bubble occurrence is higher during disturbed days than during quiet days, but under medium solar activity, summer months register more plasma bubbles in quiet conditions. Range spread-F observed in winter under low solar activity is not associated with plasma bubbles originated at the magnetic equator. These results contribute to the knowledge necessary to improve the prediction of the spatial and temporal distribution of the night-time ionospheric irregularities.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».