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Enregistrement W4200156983 · doi:10.3847/1538-3881/ac341b

Visibility Predictions for Near-future Satellite Megaconstellations: Latitudes near 50° Will Experience the Worst Light Pollution

2021· article· en· W4200156983 sur OpenAlexaff
Samantha Lawler, Aaron C. Boley, Hanno Rein

Notice bibliographique

RevueThe Astronomical Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of TorontoUniversity of British ColumbiaCampion CollegeUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSolsticeSkySunsetLight pollutionSatelliteNight skyEnvironmental scienceVisibilityLatitudeMeteorologySunriseRemote sensingGeographyAstronomyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Megaconstellations of thousands to tens of thousands of artificial satellites (satcons) are rapidly being developed and launched. These satcons will have negative consequences for observational astronomy research, and are poised to drastically interfere with naked-eye stargazing worldwide should mitigation efforts be unsuccessful. Here we provide predictions for the optical brightnesses and on-sky distributions of several satcons, including Starlink, OneWeb, Kuiper, and StarNet/GW, for a total of 65,000 satellites on their filed or predicted orbits. We develop a simple model of satellite reflectivity, which is calibrated using published Starlink observations. We use this model to estimate the visible magnitudes and on-sky distributions for these satellites as seen from different places on Earth, in different seasons, and different times of night. For latitudes near 50° north and south, satcon satellites make up a few percent of all visible point sources all night long near the summer solstice, as well as near sunrise and sunset on the equinoxes. Altering the satellites’ altitudes only changes the specific impacts of the problem. Without drastic reduction of the reflectivities, or significantly fewer total satellites in orbit, satcons will greatly change the night sky worldwide.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,154
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,234 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations47
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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