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Enregistrement W4366599004 · doi:10.1029/2022ja031123

Equinoctial Asymmetry in the Upper Ionosphere: Comparison of Satellite Observations and Models

2023· article· en· W4366599004 sur OpenAlexafffund
Levan Lomidze, D. J. Knudsen, M. G. Shepherd, J. D. Huba, Astrid Maute

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Space Physics · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueIonosphere and magnetosphere dynamics
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Space AgencyNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésIonosphereThermosphereEquinoxRadio occultationAsymmetryAtmospheric sciencesAtmosphere (unit)PhysicsSolar minimumCOSMIC cancer databaseTECLatitudeElectron densityEnvironmental scienceSolar cycleMeteorologyGeophysicsElectronSolar windAstrophysicsAstronomyPlasma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The terrestrial ionosphere displays significant equinoctial asymmetry despite the upper atmosphere receiving similar levels of solar ionization energy at a given location and local time in March and September during similar solar activity conditions. This intriguing feature is not well understood or modeled, particularly in the upper ionosphere, and causes of the asymmetry are not fully established and quantified. Yet, their study is important to provide better insights into the atmosphere‐ionosphere coupling processes. Analysis of Langmuir probe data from ESA's Swarm B satellite at ∼525 km altitude reveals that the daytime electron density is larger for all latitudes during the March equinox than during the September equinox, while the electron temperature shows an inverted asymmetry except at low latitudes. Simultaneously obtained neutral density data from Swarm GPS accelerations indicate that the thermosphere is denser during the March equinox. The asymmetry seen by Swarm electron density observations is also present in electron densities obtained using GPS radio occultation measurements from the COSMIC satellites. Simulations were performed using physics‐based ionosphere models (SAMI3, WACCM‐X, and TIE‐GCM) to determine their ability to produce the observed asymmetry, understand the generation mechanism(s), and establish the relative role of physical drivers. Results produced by TIE‐GCM are closest to the observations when seasonally varying eddy diffusivity is considered in the model. The asymmetry produced by other models is noticeably weaker. Modeling of the asymmetry by SAMI3 driven with the TIE‐GCM neutral atmosphere shows that both neutral density and winds play a critical role, but the density has a greater effect.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,094

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,092
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,283 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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