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World File Search System电离层
解决中等尺度旅行电离层干扰（MSTIDS）
1 ITM Physics Lab, NASA Goddard Space Flight Center, Greenbelt, MD, United States, 2 Space Sciences Division, US Naval Research Laboratory, Washington, DC, United States, 3 Université Paris Cité, Institut de physique du globe de Paris (IPGP), Paris, France, 4 Institute of Astronomy Astrophysics Space Applications and Remote Sensing, National Observatory of Athens, Athens,希腊，五物理系，联邦联邦De Campina Grande大学，巴西，巴西，6物理与工程系，斯克兰顿大学，宾夕法尼亚州斯克兰顿大学，美国宾夕法尼亚州斯克兰顿大学，7个空间 - 毕业士环境研究所，纳戈亚大学，日本纳戈亚，日本纳戈亚，日本，日本，8个Syntek Techneries Inc.，Fairfax，Fairfax，va。克莱姆森大学物理与天文学，美国南卡罗来纳州克莱姆森大学，美国11号工艺艺术与科学学院，克里亚大学，印度斯里市，莱布尼兹物理研究所12号，罗斯托克大学，德国罗斯托克大学，德国罗斯托克大学，13
DRDO的第67届基金会日 1740739211.pdf DBS脑植入癫痫治疗手术 1739054349.pdf 工作未来报告2025 1740740158.pdf 划界和南部国家的关注 泥炭地保护 关于健康挑战和健康生活方式的研讨会 印度的人口普查 Humboldt的Enigma 火山喷发和电离层干扰 世界上最强大的氢训练发动机 GDP以外的经济见解：ICOR 储蓄的悖论 Sambhav-2024 废水管理 1738300604.pdf iPef选举印度为供应链委员会副主席 30米望远镜（TMT） 印度的健康领导道路
防空系统：防空战术控制雷达（ADTCR），防空消防雷达（ADFCR）。导弹系统：远程陆地攻击导弹（LR-LACM），对空气导弹的快速反应表面（QRSAM）和中型反舰队导弹（MRASHM）。高级平台：多帝国海事飞机（MMMA），SCA（信号智能和COMJAM飞机）和反坦克影响矿山的Prachand。AI工具：DRDO开发了“ Divya Drishti”，该工具将面部识别与不变的生理特征相结合，例如步态（步行模式）和骨骼。旗舰计划：两项旗舰计划的全面工程开发（FSED）是高级中型战斗机（AMCA）和安得拉邦的新导弹测试范围，并被内阁安全委员会（CCS）批准。导弹系统：
INSPIRE-SAT 7，第二颗立方体卫星，用于测量地球能量预算和探测电离层
1 LATMOS、CNRS、凡尔赛圣康坦伊夫林大学、巴黎萨克雷大学、索邦大学 (SU)，11 Boulevard d'Alembert，78280 Guyancourt，法国； Philippe.Keckhut@latmos.ipsl.fr （PK）; Alain.Sarkissian@latmos.ipsl.fr（AS）; Thomas.Bouteraon@latmos.ipsl.fr（TB）; Slimane.Bekki@latmos.ipsl.fr （SB）; Luc.Dame@latmos.ipsl.fr（LD）; Patrick.Galopeau@latmos.ipsl.fr（PG）; Alain.Hauchecorne@latmos.ipsl.fr（AH）; Christophe.Dufour@latmos.ipsl.fr (光盘)； Adrien.Finance@latmos.ipsl.fr（AF）; andre-jean.vieau@latmos.ipsl.fr（A.-JV）; emmanuel.bertran@latmos.ipsl.fr（EB）； pierre.gilbert@latmos.ipsl.fr（PG）; nicolas.caignard@latmos.ipsl.fr （北卡罗来纳州）; clement.dias@latmos.ipsl.fr （光盘）; Jean-Luc.Engler@latmos.ipsl.fr（J.-LE）; patrick.lacroix@latmos.ipsl.fr （PL）2 DEMR，ONERA，巴黎萨克雷大学，6 Chemin de la Vauve aux Granges，91123 Palaiseau，法国； fabrice.boust@onera.fr（脸书）； Kevin.grossel@onera.fr（KG）; Veronique.Rannou@onera.fr （虚拟现实）; stephane.saillant@onera.fr （SS）3 ACRI-ST–CERGA，10 Avenue Nicolas Copernic，06130 Grasse，法国； Valentin.Stee@acri-st.fr（VS）; Antoine.Mangin@acri-st.fr (AM) 4 PIT, OVSQ, 11 Boulevard d'Alembert, 78280 Guyancourt, 法国； pierre.maso@uvsq.fr（下午）; sebastien.ancelin@uvsq.fr （SA）5 Adrelys, 52 rue Paul Lescop, 92000 Nanterre, 法国； yavelino@adrelys.com 6 Oledcomm, 10-12 Av. de l'Europe, 78140 Vélizy-Villacoublay, 法国； benjamin.azoulay@oledcomm.net （BA）; cyril.brand@oledcomm.net （CB）; carlos.dominguez@oledcomm.net (CD) 7 ISIS–Innovative Solutions in Space BV, Motorenweg 23, 2623CR 代尔夫特，荷兰； a.haasz@isispace.nl （AH）; a.paskeviciute@isispace.nl（美联社） k.segura@isispace.nl （KS）8 AMSAT-Francophone，14 bis rue des Gourlis，92500 Rueil Malmaison，法国； christophe.mercier@amsat-f.org 9 比利时空间航空研究所（BIRA-IASB），Ringlaan 3, 1180 Brussels, Belgium； David.Bolsee@aeronomie.be 10 凡尔赛大学圣康坦伊夫林分校流行病学和抗生素逃避建模 (EMAE) 部门，巴黎萨克雷大学，校长办公室和中央服务部，巴黎大道 55 号，78035 凡尔赛，法国； catherine.billard@uvsq.fr * 通信地址：Mustapha.Meftah@latmos.ipsl.fr;电话：+33-180-285-179
使用机器学习预测低电离层参数和低频天波传播强度
研究低频无线电波传播预测对于支撑固定和移动长距离通信、遥控导航、授时服务等应用具有重要意义。因此，为提高低频天波传播的预测精度，提出了一种基于机器学习的改进方法。首先，利用机器学习的方法建立对低频天波传播影响显著的低电离层E层临界频率（fo E）的预测模型。其次，基于低电离层参数模型增强了低频天波传播的预测方法。通过对比东亚地区实测数据和基于跳波理论的预测数据，提出的方法使低频天波场强提高了6.16%。
火山喷发和电离层干扰
绿色能量定义为源自可再生能源的能量。它也被称为干净，可持续或可再生能源。绿色能源产生不会向大气中发出危险的温室气体，从而几乎没有环境影响。太阳能，风，地热，沼气，低影响力的水电和某些合格的生物质来源都是关键的绿色能源。
建模时代的金星电离层的结构
上下文。Venus的Co 2较厚的大气与电离层共存，该电离层主要是通过太阳能极端紫外线和软X射线光子的大气中性的电离来形成的。尽管进行了广泛的建模工作，但对电子分布的重现得很好，但我们注意到与先前的研究有关的两个主要缺点。生产和库仑相互作用的影响对于揭示金星电离层的结构和组成至关重要。目标。我们首次评估了质子化物种对时代金星电离层结构的作用。我们还评估了离子库仑碰撞的作用，在许多现有模型中被忽略了。方法。专注于预计质子化效果更突出的太阳最小条件，我们为时代的维纳西亚电离层建立了一个详细的一维光化学模型，并结合了50个以上的离子和中性物种（其中17种是质子化的物种），以及最彻底的化学网络。我们包括离子中性和离子库仑碰撞。光电子影响过程是通过两流动力学模型实现的。结果。我们的模型可以很好地重现观察到的电子分布。该模型表明质子化倾向于通过一系列质子转移反应沿着低至高质子相关的质子转移反应来分散电离流到更多的通道中。结论。另外，在高海拔地区，质子化近2倍的质子化可以增强O + 2的分布，在该系数通过O和OH +之间的反应有效产生。我们发现，库仑碰撞不仅直接通过抑制离子扩散，而且通过修饰离子化学来影响顶部的金星电离层。可以根据库仑碰撞的作用来区分两个离子基：一个在高海拔地区优先生产并积聚在顶部离子室中的组，该组应与在低海拔地区优先生产的另一组进行比较，而在上层离子层中则耗尽。质子化和库仑碰撞都对顶部的金星电离层产生了明显的影响，这说明了这项研究和早期计算之间模型离子分布的许多显着差异。
通过 GIRO 和 GNSS 数据融合进行全球电离层天气监测
1 马萨诸塞大学洛厄尔分校空间科学实验室，洛厄尔，马萨诸塞州 01854，美国 2 瓦尔米亚-马祖里大学空间无线电诊断研究中心，奥尔什丁 10-720 Olsztyn，波兰；adam.fron@uwm.edu.pl (A.F.)；kand@uwm.edu.pl (A.K.)；kacper.kotulak@uwm.edu.pl (K.K.)；pawel.flisek@student.uwm.edu.pl (P.F.) 3 洛厄尔 Digisonde International, LLC，洛厄尔，马萨诸塞州 01854，美国；bodo.reinisch@digisonde.com 4 UPC-IonSAT，加泰罗尼亚理工大学数学系，巴塞罗那 08034，西班牙； manuel.hernandez@upc.edu (M.H.-P.); roma@ieec.cat (D.R.D.); alberto.garcia.rigo@upc.edu (A.G.-R.) 5 阿卜杜勒萨拉姆国际理论物理中心，34151 Trieste，意大利；bnava@ictp.it 6 乔治梅森大学物理与天文系，弗吉尼亚州费尔法克斯 22030，美国；dbilitza@gmu.edu 7 空间物理数据设施，美国国家航空航天局戈达德太空飞行中心，马里兰州格林贝尔特 20771，美国 8 中国科学院空天信息研究院 (AIR)，北京 100094，中国；lizishen@aircas.ac.cn (Z.L.); wangningbo@aoe.ac.cn (N.W.) 9 中国济南历城区工业北路 44 号齐鲁航天信息研究院，邮编 250132 10 国家空间研究院，圣若泽多斯坎波斯，圣保罗 12227-010，巴西； inez.batista@inpe.br * 通讯：ivan_galkin@uml.edu；电话：+1-(978)-934-4912
地球极地电离层上的太空飓风
在地球低沉的大气中，飓风的大小巨大，螺旋风和巨大的雨水/降雨/降水，这是破坏性的。但是，在地球上层大气中尚未发现类似于赫里斯的干扰。在这里，我们报告了低太阳能和其他低地磁活性期间极地电离层和磁层中的持久空间飓风。该飓风显示出较强的圆形水平等离子体流，带有剪切，几乎零流动中心以及由强烈的电子沉淀引起的，由与强烈的向上磁性电流相关的电流相关的强烈电子沉淀引起的。在中心附近，沉淀电子被基本上加速至约10 keV。尽管条件极为安静，但飓风将大量的能量和动量沉积赋予电离层。观察结果和模拟表明，在北向北向磁场的几个小时内，太空飓风是由稳定的高纬度瓣磁重新连接和电流连续性产生的，太阳磁场和太阳风密度和速度非常低。
朱诺号对木星赤道电离层上方的现场观测
摘要 朱诺号抵达木星后，人们可以在木星电离层上方进行重复的现场观测。朱诺号在近木点的低海拔和高速度使得直接采样电离层离子群成为可能。我们介绍了木星极光分布实验离子传感器（JADE-I）在电离层上方的首次直接观测。当看向航天器撞击方向时，JADE-I 可以测量低于 1 eV/q 的离子能量分布以及离子成分。我们报告了 17 次朱诺号通过近木点的观测结果。在这些纬度，低能离子由质子和较重的离子组成，质子是主要种类。每次通过时都可以看到重离子——主要是可能来自磁层的氧和硫，但它们的强度会有所不同。在一些近木星点上还观测到了其他痕量轻离子：H 3 +（17 个近木星点中的 6 个）、He +（17 个近木星点中的 2 个）。电离层离子的观测高度可达 ~7,000 公里。
基于熵权法的长期电离层foF2组合预测模型
摘要：准确预报电离层F2层临界频率（foF2）具有十分重要的意义，它极大地限制了通信、雷达和导航系统的效率。本文引入熵权法，建立了澳大利亚达尔文站（12.4 ◦ S，131.5 ◦ E）长期foF2的组合预报模型（CPM）。在完成校准期单个模型的仿真后，利用熵权法确定CPM中各单个模型的权重系数。为验证本研究采用的方法，分析了两组数据：一组是2000年和2009年，属于校准期（1998—2016年），另一组是校准周期之外的数据（1997年和2017年）。为了检验性能，我们将观测到的每月 foF2 中值、所提出的 CPM、国际无线电科学联盟 (URSI) 和国际无线电咨询委员会 (CCIR) 的均方根误差 (RMSE) 进行比较。1997 年、2000 年、2009 年和 2017 年，从 CPM 计算出的年度 RMSE 平均值小于从 URSI 和 CCIR 计算出的年度 RMSE 平均值。2000 年和 2009 年，CPM 与 URSI 之间的平均百分比改进为 9.01%，CPM 与 CCIR 之间的平均百分比改进为 13.04%。在校准期之外，CPM 与 URSI 之间的平均百分比改进为 13.2%，CPM 与 CCIR 之间的平均百分比改进为 12.6%。预测结果表明，无论是在校准期内还是在校准期外，所提出的 CPM 都比 URSI 和 CCIR 具有更高的预测精度和稳定性。