Photoelectron transport and associated Far Ultraviolet emissions: Model simulation and comparison with observations
Notice bibliographique
Résumé
Photoelectrons are produced by solar Extreme Ultraviolet radiation and contribute significantly to the ionization and heat balances in planetary upper atmospheres. They are also the source of dayglow emissions, whose intensities may become comparable to weak or moderate dayside auroras. Proper modeling of photoelectrons and dayglow components is desirable for global auroral imaging, one of the core objectives of the SMILE mission. In many previous studies and model simulations, the transport effects of photoelectrons are neglected, so that the photoelectron distribution is controlled by a balance between local production and energy degradation. However, photoelectrons, when generated, can move along the magnetic field line. In particular, some of the photoelectrons may precipitate into the conjugate dark hemisphere and induce auroral-like emissions there, which was reported in realistic observations [Kil et al., 2020]. As a part of the SMILE Ultraviolet imager (UVI) model platform, we have recently developed an auroral/dayglow model that takes into account the interhemispheric transport of photoelectrons and/or secondary electrons, as well as their interaction with the ionosphere/thermosphere. In this study, we report the model simulation of the photoelectron generation and transport, and their induced UV emissions in both the dayside and nightside atmosphere. The simulation results are found to be in reasonable agreement with the realistic SSUSI/GUVI 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».