Auroral Energy Deposition and Conductance During the 2013 St. Patrick's Day Storm: Meso‐Scale Contributions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Geomagnetic storms transfer massive amounts of energy from the sun to geospace. Some of that energy is dissipated in the ionosphere as energetic particles precipitate and transfer their energy to the atmosphere, creating the aurora. We used the Time History of Events and Macroscale Interactions during Substorms (THEMIS) mosaic of all‐sky‐imagers across Canada and Alaska to measure the amount of energy flux deposited into the ionosphere via auroral precipitation during the 2013 March 17 storm. We determined the time‐dependent percent of the total energy flux that is contributed by meso‐scale (<500 km wide) auroral features, discovering they contribute up to 80% during the sudden storm commencement (SSC) and >∼40% throughout the main phase, indicating meso‐scale dynamics are important aspects of a geomagnetic storm. We found that average conductance was higher north of 65° until SYM‐H reached −40 nT. We also found that the median conductance was higher in the post‐midnight sector during the SSC, though localized conductance peaks (sometimes >75 mho) were much higher in the pre‐midnight sector throughout. We related the post‐midnight/pre‐dawn conductance to other recent findings regarding meso‐scale dynamics in the literature. We found sharp conductance peaks and gradients in both time and space related to meso‐scale aurora. Data processing included a new moonlight removal algorithm and cross‐instrument calibration with a meridian scanning photometer and a standard photometer. We compared ASI results to Poker Flat Incoherent Scatter Radar (PFISR) observations, finding energy flux, mean energy, and Hall conductance were highly correlated, moderately correlated, and highly correlated, respectively.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».