Altitude distribution of large and small-scale equatorial ionospheric irregularities sampled by the Swarm Echo satellite
Notice bibliographique
Résumé
Variations in ionospheric electron density, so-called irregularities, produce rapid fluctuations on propagating communication and navigation signals, which can be severe near the magnetic equator and in the polar regions. This may result in positioning error. Due to sparse sampling, our knowledge of the vertical distribution of small-scale irregularities is limited. In this study, we examine the vertical distribution of multi-scale scintillation-inducing irregularities in the low-latitude ionosphere. In four sets of novel experiments, we sampled altitudes from 330-1280 km in the 18-24 MLT sector using the Swarm Echo GAP-O GPS receiver with its antenna oriented toward zenith. In order to identify multi-scale irregularities both above and at the satellite’s position, we utilize high-sample-rate GAP-O amplitude and phase measurements along with a measurement of net current onto the surface of the IRM sensor on board, which serves as a proxy for density variations. We find that amplitude scintillations on the GPS signal coincide with strong in-situ small-scale density irregularities in 74% of cases, and above 500 km of altitude in all but one instance. In addition, we show that large-scale ionospheric disturbances occur predominantly below 500 km, and down to the 330 km perigee of Swarm Echo in the 18-21 MLT sector. In contrast, small-scale variations on total electron content (TEC) are detected at all MLTs between 18 MLT and magnetic midnight and at all altitudes sampled in this experiment. However, they are more frequent in the 22-24 MLT range.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».