UNIVERSITY OF CALGARY Evaluation of 2-Dimensional Ionosphere Models for National And Regional GPS Networks in Canada
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this research is to determine a 2-dimensional ionosphere model, applicable in real-time, that provides optimal accuracy of vertical delays at ionospheric grid points (IGPs). This model is based on GPS delays measured at ionospheric pierce points (IPPs), as observed from dual-frequency GPS tracking stations. Two algorithms are selected for possible implementation: spherical harmonic model and thin plate spline interpolation. These methods are based on two-dimensional estimation on an ionospheric shell at 350 km altitude. The input observations are computed as slant delays using dual frequency GPS observations. In the spherical harmonics model, the coefficients and receiver differential code biases are estimated every 5 minutes in a real-time mode using a Kalman filter. Thin-plate spline is a 2-dimensional generalization of the cubic spline in 1 dimension. The basic idea of this method is to build a function that passes through the grid points and minimizes the roughness of the surface. The performance of the two algorithms is evaluated in terms of accuracy of the residuals between observed vertical TECs (VTECs) and estimated VTECs at IGPs in two GPS networks: Canadian Active Control System (CACS) and Western Canada Deformation Array (WCDA). The evaluation results show that the thin plate spline outperforms the spherical harmonics model in both networks. The spatial and temporal variation of the geomagnetic storm is also investigated by plotting vertical TEC maps over Canada. In considering the VTEC maps generated for the storm period, it is observed that regions with large enhancements of vertical TEC coincide well with the locations of stations with larger rms values. iii
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 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 | 0,000 | 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 ».