Statistical Analysis of Ultra‐Low‐Frequency Total Electron Content Disturbances: Relationship to Magnetospheric Waves
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Disturbances in ionospheric Total Electron Content (dTEC) with frequencies of 1–100 mHz can be driven from above by processes in the magnetosphere and below by processes on the Earth's surface and lower atmosphere. Past studies showed the potential of dTEC as a diagnostic of magnetospheric Ultra Low Frequency (ULF) wave activity and demonstrated that ULF dTEC can impact space weather by, for example, changing ionospheric conductance. However, most past work has focused on single event studies, lacked magnetospheric context, or used sampling rates too low to capture most ULF waves. Here, we perform a statistical study using Time History of Events and Macrsoscale Interactions during Substorms (THEMIS) satellite conjunctions with a ground‐based magnetometer and Global Navigation Satellite System (GNSS) receiver at 65° magnetic latitude. We find that magnetospheric ULF waves generate dTEC variations across the broad range of frequencies examined in this study (2–50 mHz), and that ULF dTEC wave power is correlated with Kp, AE, solar wind speed, and magnetic field wave power observed in the magnetosphere and on the ground. We further find that magnetospheric ULF waves generate dTEC amplitudes up to TECU ( background), with the largest amplitudes occurring during geomagnetically active conditions, at frequencies below 7 mHz, and at local times near midnight. We finally discuss the implications of our results for magnetosphere‐ionosphere coupling and remote sensing techniques related to ULF waves.
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 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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 ».