An Explainable Deep-learning Model of Proton Auroras on Mars
Notice bibliographique
Résumé
Proton auroras are widely observed on the dayside of Mars, identified as a significant intensity enhancement in the hydrogen Lyman alpha (121.6 nm) emission between 110 - 150 km altitudes. Solar wind protons penetrating as energetic neutral atoms into Mars thermosphere are thought to be primarily responsible for these auroras. Recent observations of spatially localized (patchy) proton auroras suggest a possible direct deposition of protons into Mars atmosphere during unstable solar wind conditions. Improving our understanding of proton auroras is therefore important for characterizing the solar wind interaction with Mars atmosphere. Here, we develop a first purely data-driven model of proton auroras using Mars Atmosphere and Volatile EvolutioN (MAVEN) in-situ observations and limb scans of Ly-alpha emissions between 2014 - 2022. We train an artificial neural network (ANN) that reproduces individual Lyman alpha intensities and relative Lyman alpha peak intensity enhancements with a Pearson correlation of 0.94 and 0.60 respectively for the test data, along with a faithful reconstruction of the shape of the observed Lyman alpha emission altitude profiles. By performing a SHapley Additive exPlanations (SHAP) analysis, we find that solar zenith angle, solar longitude, CO2 atmosphere variability, solar wind speed and temperature are the most important features for the modeled Lyman alpha peak intensity enhancements. Additionally, we find that the modeled peak intensity enhancements are high for early local time hours, particularly near polar latitudes, as well as weaker induced magnetic fields. Through SHAP analysis, we also identify the influence of biases in the training data and interdependecies between the measurements used for the modeling, and an improvement on those aspects can significantly improve the performance and applicability of the ANN model.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».