Energy Flux and Conductance from Meso-Scale Auroral Features Observed by All-Sky-Imagers
Notice bibliographique
Résumé
Earth’s Magnetosphere-Ionosphere-Thermosphere system is inseparably coupled, with driving from above and below by various terrestrial and space weather phenomena. Global models have done well at capturing large-scale effects, but currently do not capture the meso-scale (~10s-500 km) phenomena which often are locally more intense. As computing power improves, and modeling meso-scales now becomes possible, it is vital to provide data-informed inputs of the relevant drivers. In this presentation, we focus on the energy flux deposited into the ionosphere from the magnetosphere by precipitating particles that result in the aurora, specifically at meso-scales, and the resulting conductance. Thanks to NASA’s THEMIS mission, an array of all-sky-imagers (ASIs) across Canada monitors the majority of the nightside auroral oval at a 3 second cadence, providing a global view at temporal & spatial resolutions required to study the aurora on meso-scales. Thus, we present 2-D maps over time of the energy flux, energy, and conductance that result from the aurora during solar storms and substorms, including those features at meso-scales. We determine conductance using the ASI-determined eflux and energy as inputs to the Boltzman Three Constituent (B3C) auroral transport code, compare values with Poker Flat ISR observations, and find a good comparison. We find that meso-scale aurora contributes at least 60-70% of the total precipitated energy flux during the first ten minutes of a substorm. Our results can be utilized by the broad community, for example, as inputs to atmospheric models or as the resulting conductance from precipitation inferred by magnetospheric models or satellite observations.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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 ».