Performance and Consistency of Final Global Ionospheric Maps from Different IGS Analysis Centers
Notice bibliographique
Résumé
Ionospheric delay is one of the most problematic errors in satellite-based positioning data processing. The Global Ionospheric Map (GIM), which is publicly available daily in various analysis centers, is thus vitally important for positioning users. There are variations in the accuracy and consistency of GIMs issued by Ionosphere Associate Analysis Centers (IAACs) due to the differences in ionospheric modeling methods and selected tracking stations. In this study on the International GNSS Service’s (IGS) final GIM, the ionospheric total electron content (TEC) (from 243 global navigation satellite system (GNSS) monitoring stations around the world) and the ionospheric TEC (from the Jason-3 altimeter satellite) are selected as reference. By using these three references, we evaluate the performance and consistency of final GIM products from seven IGS IAACs, including the Chinese Academy of Sciences (CAS), the Center for Orbit Determination in Europe (CODE), Natural Resources Canada (EMR), the European Space Agency (ESA), the Jet Propulsion Laboratory (JPL), Universitat Politècnica de Catalunya (UPC), and Wuhan University (WHU) in the mid-solar activity year (2022) and the low-solar activity year (2020). Firstly, the comparison with the IGS final GIM shows that the consistency of each GIMs is basically the same, with the mean value ranging from −0.3 TECu (total electron content unit) to 1.4 TECu. Secondly, the validation with Jason-3 altimeter satellite shows that the accuracy of several GIMs is almost the same, except for the JPL with the worst accuracy and an overall mean deviation (BIAS) between 2 and 6 TECu. Thirdly, the comparison with VTEC extracted from GNSS monitor stations shows that the CAS has the best accuracy in different latitude bands with a root mean square (RMS) of about 2.2–4.7 TECu. In addition, it is found that the accuracy in areas with more stations for ionospheric modelling is better than those with less stations in different latitude bands; meanwhile, the accuracy is closely related to the modeling methods of different GIMs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».