Using Temporal Relationship of Thermospheric Density With Geomagnetic Activity Indices and Joule Heating as Calibration for NRLMSISE‐00 During Geomagnetic Storms
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The responses of thermospheric densities to geomagnetic activity indices and Joule heating are analyzed during 265 geomagnetic storms and can be used to calibrate the model NRLMSISE‐00 with neutral mass density observed at 400 km based on the CHAMP satellite from 2002 to 2008. In this work, the geomagnetic activities at high and low latitudes are identified by AE indices and Dst indices. During geomagnetic storms, Joule heating and its impacts on the thermospheric density are calculated by the Weimer‐2001 electric potential model and the DMSP spacecraft. The results show that the response of thermospheric density to both AE and Dst index takes a longer time as geomagnetic storms intensify. During weak and moderate storms, density delays AE indices for about 0–1 hr, while it is 2–4 hr for intense storms. In addition, the time differences between Dst indices and AE indices increase as storms intensify. During weak and moderate geomagnetic storms, the difference in the time corresponding to Dst indices with the time when AE indices peak is only 1–2 hr, while it increases to 3–5 hr for the intense storms. Furthermore, the calibration of the NRLMSISE‐00 model results can reproduce the storm‐time thermospheric density well, with the Mean Relative Error (MRE) between density observation and model decreasing from 40% to 10% after the correction.
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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 ».