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Enregistrement W3200080162 · doi:10.1029/2021sw002779

Development and Validation of Precipitation Enhanced Densities for the Empirical Canadian High Arctic Ionospheric Model

2021· article· en· W3200080162 sur OpenAlexafffundabout
Chris Watson, David R. Themens, P. T. Jayachandran

Notice bibliographique

RevueSpace Weather · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueIonosphere and magnetosphere dynamics
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Space Agency
Mots-clésIonospherePrecipitationElectron precipitationAtmospheric sciencesIonizationGeomagnetic latitudeEarth's magnetic fieldPolarSatelliteIncoherent scatterLatitudeEnvironmental scienceMeteorologyPhysicsGeophysicsMagnetospherePlasmaAstronomyIon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,232
Score d'incertitude au seuil0,467

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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