A precipitation parameterization for the Empirical Canadian High Arctic Ionospheric Model (E-CHAIM) and other empirical models
Notice bibliographique
Résumé
The Empirical Canadian High Arctic Ionospheric Model (E-CHAIM) [1,2,3] was developed as an alternative to the use of traditional global empirical ionospheric models at high latitudes, namely the International Reference Ionosphere (IRI) [4] and NeQuick [5]. While E-CHAIM has been demonstrated significantly improvements over those models at high latitudes [1,2], it lacks the implementation of an auroral precipitation scheme and as such does not account for significantly enhanced E-Region densities in that region [3]. In this study, we will present the new auroral precipitation module that has been developed for implementation with ECHAIM. Assuming a Maxwellian energy distribution, the scheme uses a Fang et. al. (2010) [6] parameterization with an NRLMSIS background neutral atmosphere to represent the vertical structure of precipitation-induced ionization for an input precipitation flux and mean energy. Precipitation flux and mean energy are then modeled based on TIMED GUVI- and DMSP SSUSI-inferred precipitation characteristics. Beginning with an overview of how the parameterization was implemented, we will further validate the model against Incoherent Scatter Radar (ISR) measurements of auroral electron density and compare the performance of the model with what can be achieved with the parameterization when using the Zhang and Paxton (2008) [7] mean precipitation energy and flux model. We will further examine the possibility of implementing such a scheme in the IRI and examine whether hemispheric differences in mean energy and flux must be accommodated in such a system.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».