Near-Real-Time Regional Ionospheric Data Assimilation Using The Local Ensemble Transform Kalman Filter
Notice bibliographique
Résumé
The high latitude ionosphere provides a challenging environment for space weather forecasting due to its highly dynamic behaviour and the sparsity of data. By design, climatological models cannot adequately capture the short-term variability of the ionosphere. To be able to provide the best possible understanding of the current state of the ionosphere, augmenting traditional empirical models with near-real-time data sources is necessary. A number of instruments are able to provide data with less than two-hour latency, including Global Navigation Satellite System (GNSS) receivers, ionosondes, and satellite-borne altimeters and GNSS receivers. These instruments are both sparsely and unevenly distributed at high latitudes, which creates challenges for traditional assimilation approaches. The locations of ground-based GNSS receivers preclude tomography in much of the region, a condition which is worsened when assimilation is limited to those stations that provide near-real-time data. We use a Local Ensemble Transform Kalman Filter (LETKF) to assimilate data from the above sources [1]. The assimilation is defined over a HEALPIX grid aligned with the geomagnetic pole, ensuring an even spacing of grid points and minimizing computational footprint [2]. The vertical electron density is parameterized as a modified semi-epstein layer, fitted from an empirical model. The Empirical Canadian High Arctic Model (ECHAIM) is used as a basis for the assimilation above 450 magnetic latitude, with the NeQuick model used below [3, 4]. We will here present results using real data collected during the geomagnetic storm during early September 2017. By limiting our assimilation data to those sources that provide data in near-real-time, we can test the capabilities of the assimilation during a large scale disturbance from climatology.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».