Regional Mapping of Small‐Scale Equatorial Ionospheric Irregularities Using Swarm Echo Satellite Measurements
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We propose a novel approach to produce regional maps of small‐scale scintillation‐causing irregularities using a single satellite. To construct the maps, we employ several ionospheric GPS indices, including total electron content, high‐resolution ROTI, and S4, calculated from the Swarm Echo GPS Attitude, Positioning, and Profiling Experiment Occultation (GAP‐O) receiver with its antenna pointed upward. GAP‐O's high‐sample‐rate observations enable irregularities as small as 320 m to be resolved. We present two case studies in which we compare the maps with in situ measurements of irregularities and simultaneous vertical TEC maps obtained from the ground. In situ measurements of net current onto the external surface of the Imaging and Rapid‐scanning Ion Mass Spectrometer sensor on board Swarm Echo were utilized to quantify plasma density fluctuations. Then, we apply the method to synthetic data to illustrate the efficacy of the method. Modeling results show that the irregularity maps can determine the horizontal geo‐locations of small‐scale irregularities, though with significant uncertainties in the cross‐track direction (east‐west). As Swarm Echo traverses different altitudes, these maps provide additional information on the altitudinal distribution of plasma fluctuations. This technique facilitates a better understanding of the morphology of scintillation‐causing irregularities, which are challenging to map from ground‐based receiver arrays alone.
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 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 ».