EMIC wave induced proton precipitation during the 27-28 May 2017 storm:Comparison of BATSRUS+RAM-SCB simulations with ground/space based observations
Notice bibliographique
Résumé
Recent studies have shown that the ion precipitation induced by EMIC waves can contribute significantly to the total energy flux deposited into the ionosphere and severely affect the magnetosphere-ionosphere coupling. During the geomagnetic storm of 27-28 May 2017, the ARASE and the RBSPa satellites observed typical signatures of EMIC waves in the inner magnetosphere. The DMSP and MetOp satellites observed enhanced proton precipitation during the main phase of the storm. In order to understand the evolution of proton precipitation into the ionosphere, its correspondence to the time and location of excitation of the EMIC waves and its relation to the source and distribution of proton temperature anisotropy, we conducted two simulations of the BATSRUS+RAMSCBE model with and without EMIC waves included. Simulation results suggest that the H- and He-band EMIC waves are excited within regions of strong temperature anisotropy of protons in the vicinity of the plasmapause. In regions where the Arase/RBSPa satellite measurements recorded EMIC wave activity, an increase in the simulated growth rates of H- and He-band EMIC waves is observed indicating that the model is able to capture the EMIC wave activity. The RAM-SCBE simulation with EMIC waves reproduces the precipitating fluxes in the premidnight sector fairly well, and is found to be in good agreement with the DMSP and MetOp satellite observations. The results suggest that the EMIC wave scattering of ring current ions gives rise to the proton precipitation in the premidnight sector at subauroral latitudes during the main phase of the 27 May 2017 storm.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».