論文の概要: Science through Machine Learning: Quantification of Poststorm Thermospheric Cooling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.05824v1
• Date: Sun, 12 Jun 2022 19:40:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-15 04:50:32.608295
• Title: Science through Machine Learning: Quantification of Poststorm Thermospheric Cooling
• Title（参考訳）: 機械学習による科学:ポストストーム熱圏冷却の定量化
• Authors: Richard J. Licata, Piyush M. Mehta, Daniel R. Weimer, Douglas P. Drob, W. Kent Tobiska, Jean Yoshii
• Abstract要約: 本研究では,中温圏におけるポストストーム冷却の有無を学習する機械学習モデルを開発した。 NRLS 2.0 と JB2008-ML はいずれも,強大な地磁気嵐後の冷暖房を考慮しない。 その結果,嵐の場所や強度によって,最大40%の密度低下が1～3日後に起こりうることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning (ML) is often viewed as a black-box regression technique that is unable to provide considerable scientific insight. ML models are universal function approximators and - if used correctly - can provide scientific information related to the ground-truth dataset used for fitting. A benefit to ML over parametric models is that there are no predefined basis functions limiting the phenomena that can be modeled. In this work, we develop ML models on three datasets: the Space Environment Technologies (SET) High Accuracy Satellite Drag Model (HASDM) density database, a spatiotemporally matched dataset of outputs from the Jacchia-Bowman 2008 Empirical Thermospheric Density Model (JB2008), and an accelerometer-derived density dataset from CHAllenging Minisatellite Payload (CHAMP). These ML models are compared to the Naval Research Laboratory Mass Spectrometer and Incoherent Scatter radar (NRLMSIS 2.0) model to study the presence of post-storm cooling in the middle-thermosphere. We find that both NRLMSIS 2.0 and JB2008-ML do not account for post-storm cooling and consequently perform poorly in periods following strong geomagnetic storms (e.g. the 2003 Halloween storms). Conversely, HASDM-ML and CHAMP-ML do show evidence of post-storm cooling indicating that this phenomenon is present in the original datasets. Results show that density reductions up to 40% can occur 1--3 days post-storm depending on location and the strength of the storm.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)はしばしば、科学的知見を十分に提供できないブラックボックス回帰技術と見なされる。 MLモデルは普遍関数近似器であり、正しく使用すれば、フィッティングに使用される地上真実のデータセットに関する科学的情報を提供することができる。 パラメトリックモデルよりもmlの利点は、モデル化できる現象を制限する事前定義された基底関数がないことである。 本研究では,宇宙環境技術 (set) の高精度衛星ドラッグモデル (hasdm) 密度データベース,jacchia-bowman 2008 実験熱球密度モデル (jb2008) からの出力の時空間マッチングデータセット,challing minisatellite payload (champ) からの加速度計による密度データセットの3つのデータセットを用いたmlモデルを開発した。 これらのMLモデルと海軍研究所の質量分析計と Incoherent Scatter radar (NRLMSIS 2.0) モデルを比較して、中温圏におけるポストストーム冷却の有無を調べた。 その結果,nrlmsis 2.0 と jb2008-ml は,強大な地磁気嵐(例えば2003年ハロウィン嵐)の後に発生する温度低下を考慮しないことがわかった。 逆に、HASDM-MLとCHAMP-MLは暴風後の冷却の証拠を示し、この現象が元のデータセットに存在することを示している。 その結果,嵐の場所や強度によって,最大40%の密度低下が1～3日後に起こりうることがわかった。

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