Temporal and Spatial Distribution of Phase Scintillation and GNSS Positioning Errors in Northern Canada During the 2017 September Geomagnetic Storms
Notice bibliographique
Résumé
High latitude phase scintillation is strongly related to geomagnetic storms. It can significantly decrease the Global Navigation Satellite System (GNSS) performance by increasing positioning errors. Based on the scintillation data recorded by 5 ionospheric scintillation monitoring receiver (ISMR) stations, this study investigates the temporal and spatial distributions of phase scintillation occurrence during the 2017 September Geomagnetic storms, which is the severest storm in solar cycle 24. The positioning errors at these ISMR stations are estimated using precise point positioning (PPP) techniques. It is found that both the phase scintillation levels and positioning errors present strong temporal and spatial dependence. The positioning errors can increase to a maximum value of 2.54 m in the up direction. Additionally, the phase scintillation occurrence and the positioning errors are analyzed against the geomagnetic field activities, which are measured by another 5 magnetometer stations nearby the ISMR stations. Correlation between the Geometric Dilution of Precision (GDOP) normalized 3D positioning errors and the geomagnetic field horizontal component is investigated. Results show that large positioning errors tend to relate to strong geomagnetic field activities. This study is beneficial for better understanding the high latitude phase scintillation effects on GNSS positioning. It also helps to develop forecasting models to predict positioning errors during geomagnetic storms.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».