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Enregistrement W4220889894 · doi:10.5194/egusphere-egu22-6535

High-resolution Poynting fluxes derived from the ESA Swarm mission: How much are we underestimating?

2022· preprint· en· W4220889894 sur OpenAlexaff
Daniel Billett, K. A. McWilliams

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGeomagnetism and Paleomagnetism Studies
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoynting vectorSwarm behaviourElectric fieldPhysicsFlux (metallurgy)IonosphereSmoothingComputational physicsMagnetic fieldMagnetometerMagnetic fluxGeophysicsStatisticsMathematicsMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ESA Swarm constellation of satellites have been measuring the ionospheric electric and perturbation magnetic fields since 2013. Recently, the entire dataset of Swarm electric fields has been reprocessed into a 16Hz data product, allowing the analysis of ionospheric dynamics on sub-kilometre scales. In combination with the on-board magnetometer data, the Swarm satellites can use the electric field measurements to determine the total electromagnetic energy into and out of the ionosphere, the Poynting flux. The 16Hz dataset allows for the capturing of much smaller scale sizes than previously considered, thus presenting the opportunity to study how much Poynting flux is missed when utilizing data across typically monitored scales (usually on the order of tens to hundreds of kilometres). We present a statistical analysis of the Swarm A and B derived 16Hz Poynting flux, utilising various low-pass filters on the electric and magnetic field data to simulate smoothing the data to larger scale sizes. We find that by increasing the width of the low-pass filters, measured Poynting flux decreases significantly and quickly. Our results show that there is an over 50% underestimation in the total hemisphere integrated Poynting flux when observing it on scale sizes of a few hundred kilometres, compared to the raw 16Hz measurements that correspond to scales of around 0.5km. Under certain circumstances, as much as a 10% underestimation in the Poynting flux is observed by increasing scale size to only 5km. These results stress the importance observing small-scale electric and magnetic fields, as they may account for a large proportion of the ionosphere-thermosphere energy budget.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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