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Enregistrement W4414741676 · doi:10.3389/fspas.2025.1644152

Thermospheric density variations during extreme geomagnetic storms and their potential impact on the orbit of the China space station

2025· article· en· W4414741676 sur OpenAlexaboutno aff
Kun Zhang, Yanshi Huang, Fengsi Wei, Pingbing Zuo, Hao Yang, Jinlong Ji, Zehao Chen

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Astronomy and Space Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueIonosphere and magnetosphere dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeomagnetic stormSpace weatherThermosphereEarth's magnetic fieldSatelliteStormSolar minimumOrbit (dynamics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Temporal variation and spatial distribution of the thermospheric density can change significantly during geomagnetic storms. These variations in thermospheric density enhance atmospheric drag, posing risks to Low-Earth-Orbit (LEO) spacecraft. Therefore, studying the characteristics of intense storm-time thermospheric density perturbations and orbit decay is crucial for practical applications. In this study, neutral density was simulated for the strongest magnetic storm events of solar cycles 24, 23, and 22, corresponding to minimum Dst indices of −234 nT (2015 St. Patrick’s Day storm), −442 nT (20 November 2003 storm), and −598 nT (1989 Quebec blackout storm). Four representative thermospheric models (DTM-2020, JB 2008, NRLMSIS 2.0, and TIEGCM 2.0) were employed to evaluate their performance during extreme geomagnetic storms by comparing simulated densities with satellite observations from Swarm, CHAMP, and GRACE during the November 2003 and March 2015 storm events. The results indicate that the errors of all models exhibit larger errors in the main and recovery phases, with a bias toward underestimation of density during the main phase. It is important to note that no thermospheric model is perfect and each model has its own limitations, especially dealing with extreme space weather events. Although JB2008 performs relatively well, it does not maintain the best performance across all phases, and its predictions still deviate from observations by at least 20%. Therefore, combining multiple model outputs is recommended for extreme cases. Furthermore, these thermospheric models were coupled with the High-Precision Orbit Propagator (HPOP) to examine the orbital decay of the China Space Station (CSS, ∼380–400 km altitude) during these events. The effects of drag on CSS during the strongest magnetic storm events in the 24th, 23rd and 22nd solar cycles were simulated. The orbital decay is about 233%, 300% and 266% higher than that in the quiet period, respectively. The reults of this study might serve as a reference for spacecraft for possible upcoming extreme magnetic storm events.

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 enseignants0,173
Score d'incertitude au seuil0,343

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,186 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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