Seasonal and Diurnal Dynamics of Radio Noise for 8–20 MHz Poleward‐Oriented Mid‐Latitude Radars
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Based on ray tracing in a smooth ionosphere described by the IRI‐2012 model we have inferred the seasonal‐diurnal dynamics of radio noise observed by four mid‐latitude high‐frequency (HF) radars. In the calculations, noise is assumed to be homogeneous and stationary, but the main contribution comes from the radar skip zone boundary due to focusing radiowaves effect. Noise absorption along the ray path is simulated from the IRI‐2012 electron density, and from the molecular nitrogen density and electron temperatures obtained from the NRLMSISE‐00 model. Earth magnetic field is not taken into account both in the absorption and ray‐tracing calculations due to insufficient accuracy of the ionospheric model. The model results are compared with experimental radar data, and good agreement between the two is demonstrated. It is shown that experimentally observed seasonal and diurnal dynamics of the noise correlates well with model predictions. We demonstrated saturation effect at low noise levels. The model makes it possible to estimate the amount of absorption in D‐ and E‐layers using noise observations at SuperDARN and SuperDARN‐like poleward‐oriented radars, especially at mid‐latitudes. This is important for the retrieval of long term variations in the electron density in the lower ionosphere, by using wide coverage provided by these radars' network. The model also makes it feasible to interpret vertical absorption by experimental noise observations, thereby significantly expanding the capability of HF radars to monitor the lower ionosphere, and to provide data for joint analysis with other data, obtained by these radars at E‐ and F‐layer heights.
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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 ».