Interaction of plasma drifts: A hypothesis for equatorial spread F occurrence
Notice bibliographique
Résumé
Studies on the generation mechanisms of post-sunset ionospheric irregularities, which constitute a threat to trans-ionospheric radio propagation, particularly at the African sector, are quite sparse. Recently, a GNSS scintillation monitor was co-located with an existing HF Doppler receiver at the University of Lagos (geographic: 3.27° E, 6.48° N; dip latitude −1.72°), Nigeria. The availability of data from both instruments for the period March–September 2022 provided an opportunity to study ionospheric irregularities using the datasets from the instruments. The post-sunset rise of the ionosphere was obtained from the HF Doppler monitor, while plasma bubble depth was determined from GPS total electron content (TEC) measurements. Ionospheric scintillation, determined from amplitude scintillation index (S4 index), was observed to peak in amplitude at latitudes 7°–10° south of the dip equator with a lower peak occurring in the vicinity of the dip equator. Amplified wave structures were consistently identified in filtered time series of slant TEC from GPS satellites in view of the receiver during the time of scintillation occurrence. These wave structures were predominant at about the time of local sunset, when shear flow between eastward and westward plasma drifts is known to be greatest. Rising plumes were also observed during local sunset, and the results suggest that these plumes could be signatures of interacting eastward and westward plasma drifts. Linear correlation analysis of S4 index and wave amplitude yielded a higher correlation index, compared with a similar analysis of S4 index and post-sunset rise. It is postulated that even when the post-sunset rise is low, the interaction of waves can generate rising plumes, which in turn facilitate the development of the Rayleigh-Taylor instability and ionospheric irregularities.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».