Large scale thermospheric density enhancements in relation to downward Poynting fluxes: Statistics from CHAMP, AMPERE and SuperDARN
Notice bibliographique
Résumé
Large thermospheric neutral density enhancements in the cusp region have been examined for many years. The CHAMP satellite for example has enabled many observations of the perturbation, showing that it is mesoscale in size and exists on statistical timescales. Further studies examining the relationship with magnetospheric energy input have shown that fine-scale Poynting fluxes are associated with the density perturbations on a case-by-case basis, whilst others have found that mesoscale downward fluxes also exist in the cusp region statistically. In this study, we use nearly 8 years of the overlapping SuperDARN and AMPERE datasets to generate global-scale patterns of the high-latitude and height-integrated Poynting flux into the ionosphere, with a time resolution of two minutes. From these, average patterns are generated based on the IMF orientation. We show the cusp is indeed an important feature in the Poynting flux maps, but the magnitude does not correlate well with statistical neutral mass density perturbations observed by the CHAMP satellite on similar spatial scales. Mesoscale height-integrated Poynting fluxes thus cannot fully account for the cusp neutral mass density enhancement, meaning energy deposition in the F-region or on fine-scales, which is not captured by our analysis, could be the primary driver.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».