The Low-latitutde ionosphere: monitoring its behaviour with GPS
Notice bibliographique
Résumé
Since the late 1980’s various research groups have been investigating the behaviour of the ionosphere using Global Positioning System (GPS) data. These investigations are based on the total electron content (TEC) measurements derived from dual-frequency GPS observations taking advantage of the dispersive nature of the ionospheric medium. Currently, there is a large number of GPS receivers in continuous operation worldwide. Even though large in number, these stations are unevenly distributed, being situated mostly in the northern hemisphere region. The relatively smaller number of GPS receivers in the southern hemisphere, and consequently the reduced number of available TEC measurements, causes ionospheric modelling to be less accurate for this region. GPS data from the Brazilian Network for Continuous Monitoring by GPS (RBMC) have been used for the first time to obtain TEC values in order to monitor the ionospheric behaviour in the South American region. For this task, we are using the University of New Brunswick (UNB) Ionospheric Modelling Technique which uses a spatial linear approximation of the vertical TEC above each station using stochastic parameters in a Kalman filter estimation to describe the local time and geomagnetic latitude dependence of the TEC. The utilisation of the RBMC GPS data to monitor the ionosphere over South America can help us to obtain a better understanding of many important low latitude ionospheric phenomena, such as the Appleton Equatorial Anomaly and the South Atlantic Anomaly as well as more accurate and representative regional and global ionospheric models. Furthermore, the effect of geomagnetic storms on the equatorial and low-latitude ionosphere is discussed, as well as the integrity of GPS data obtained in equatorial and low-latitude regions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».