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Enregistrement W4402917684 · doi:10.1029/2024ja032884

A New Proton‐Hydrogen‐Electron Transport Model for Simulating Optical Emissions From Proton Aurora and Comparison With Ground Observations

2024· article· en· W4402917684 sur OpenAlexafffund
Jun Liang, Xiaohua Fang, E. Spanswick, E. Donovan, D. M. Gillies

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Space Physics · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueIonosphere and magnetosphere dynamics
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Space Agency
Mots-clésProtonElectronHydrogenEnvironmental sciencePhysicsNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Energetic proton precipitation from the magnetosphere plays an important role in the magnetosphere‐ionosphere‐thermosphere coupling and energy transfer. Proton precipitation causes hydrogen emissions, such as Hβ (486.1 nm), and also triggers the excitation of other emission lines such as the blue‐line (427.8 nm) and the green‐line (557.7 nm). In light of the growing availability of ground‐based proton auroral measurements in recent years, we revisit the proton auroral modeling in this study, with more focus on the application for interpreting ground observations. An accurate simulation of these optical emissions requires a comprehensive understanding of particle transport and collisions in the upper atmosphere, where the simultaneous consideration of precipitating protons, newly generated energetic hydrogen atoms, and secondary electrons is critical. For this purpose, we couple a 3D Monte‐Carlo proton transport model and an electron transport model. The integrated model framework can compute the emission rates of most major auroral emission lines/bands resulting from proton precipitation, along with self‐consistent calculation of the ionospheric electron density variations. The model results show improved agreement with ground optical observations in terms of the Hβ yield and the green‐to‐Hβ ratio compared to previous model studies. Our new model is a valuable tool for quantifying excitation and ionization due to proton aurora. It has the potential to leverage ground observations to infer precipitating conditions at high altitudes and even for studying magnetospheric activity.

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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,302 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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