Development and Validation of Precipitation Enhanced Densities for the Empirical Canadian High Arctic Ionospheric Model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Empirical Canadian High Artic Ionospheric Model (E‐CHAIM) provides the four‐dimensional ionosphere electron density at northern high latitudes (>50° geomagnetic latitude). Despite its emergence as the most reliable model for high‐latitude ionosphere density, there remain significant deficiencies in E‐CHAIM's representation of the lower ionosphere (below ∼200 km) due to a sparsity of reliable measurements at these altitudes, particularly during energetic particle precipitation events. To address this deficiency, we have developed a precipitation component for E‐CHAIM to be driven by satellite‐based far‐ultraviolet (FUV) imager data. Satellite observations of FUV emissions may be used to infer the characteristics of energetic particle precipitation and subsequently calculate the precipitation‐enhanced ionization rates and ionosphere densities. In order to demonstrate the improvement of E‐CHAIM's ionosphere density representation with the addition of a precipitation component, this paper presents comparisons of E‐CHAIM precipitation‐enhanced densities with ionosphere density measurements of three auroral region incoherent scatter radars (ISRs) and one polar cap ISR. Calculations for 29,038 satellite imager and ISR conjunctions during the years 2005–2019 revealed that the root‐mean‐square difference between E‐CHAIM and ISR measurements decreased by up to 2.9 × 1010 ele/m3 (altitude dependent) after inclusion of the precipitation component at auroral sites, and by 2.6 × 109 ele/m3 in the polar cap. Improvements were most substantial in the winter season and during active auroral conditions. The sensitivity of precipitation‐enhanced densities to uncertainties inherent to the calculation method was also examined, with the bulk of the errors due to uncertainties in FUV imager data and choice of distribution function for precipitation energy spectra.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».