Characterizing Mesoscale Thermospheric F-region Winds Associated with Quasi-steady and Transient Nightside Auroral Arcs

表征与准稳态和瞬态夜侧极光弧相关的中尺度热层 F 区风

基本信息

  • 批准号:
    2331593
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 41.48万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Continuing Grant
  • 财政年份:
    2023
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2023-05-01 至 2024-04-30
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

The magnetosphere is a leading source of auroral energy and momentum transport within the high-latitude thermosphere. Winds at these so-called 'meso' scales play a crucial role in the transport processes, yet have never been systematically characterized due to lack of observations. The PIs will statistically catalog mesoscale F-region (150-600 km above Earth?s surface) wind occurrences, structure and evolution. The proposed efforts leverage substantial NSF assets to lay the ground for inferring winds from auroral morphology. This work will inform efforts to model magnetosphere-ionosphere-thermosphere interaction at mesoscales. Its broader impacts include support for young scientists and a female postdoc, and publicizing auroral events. The team will categorize mesoscale winds according to different auroral arcs and geomagnetic and solar conditions. They will synergize European satellite wind data with several datasets that are closely spaced and/or observe common volumes over Alaska and western Canada. The spatial scales and direction of thermospheric winds provide information on underlying forcing, and serve as indicators of the efficiency of ionosphere-thermosphere coupling.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
磁层是高纬度热层内极光能量和动量传输的主要来源。这些所谓的“中观”尺度的风在传输过程中发挥着至关重要的作用,但由于缺乏观测,从未被系统地描述过。 PI将对中尺度F区(地球表面以上150-600公里)风的发生、结构和演化进行统计编录。拟议的工作利用大量 NSF 资产为从极光形态推断风奠定基础。这项工作将为中尺度磁层-电离层-热层相互作用的建模工作提供信息。其更广泛的影响包括支持年轻科学家和女性博士后,以及宣传极光事件。该团队将根据不同的极光弧以及地磁和太阳条件对中尺度风进行分类。他们将把欧洲卫星风数据与几个间隔很近的数据集和/或观察阿拉斯加和加拿大西部的共同体积数据集相结合。热层风的空间尺度和方向提供了有关潜在强迫的信息,并作为电离层-热层耦合效率的指标。该奖项反映了 NSF 的法定使命,并通过使用基金会的智力价值和更广泛的影响进行评估,被认为值得支持审查标准。

项目成果

期刊论文数量(8)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Auroral Drivers of Large dB∕dt During Geomagnetic Storms
地磁风暴期间大 dBâdt 的极光驱动因素
  • DOI:
    10.1029/2022sw003121
  • 发表时间:
    2022-11
  • 期刊:
  • 影响因子:
    3.7
  • 作者:
    Zou, Ying;Dowell, Caleb;Ferdousi, Banafsheh;Lyons, Larry R.;Liu, Jiang
  • 通讯作者:
    Liu, Jiang
Verification of Substorm Onset From Intruding Flow Channels With High‐Resolution SuperDARN Radar Flow Maps
使用高分辨率 SuperDARN 雷达流图验证入侵流道的亚暴爆发
  • DOI:
    10.1029/2022ja030723
  • 发表时间:
    2022-08
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Lyons, Larry R.;Nishimura, Yukitoshi;Liu, Jiang;Bristow, William A.;Zou, Ying;Donovan, Eric F.
  • 通讯作者:
    Donovan, Eric F.
Effects of Substorms on High‐Latitude Upper Thermospheric Winds
亚暴对高纬度上层热层风的影响
  • DOI:
    10.1029/2020ja028193
  • 发表时间:
    2021-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Zou, Ying;Lyons, Larry;Conde, Mark;Varney, Roger;Angelopoulos, Vassilis;Mende, Stephen
  • 通讯作者:
    Mende, Stephen
Ionospheric Plasma Density Gradients Associated With Night‐Side Energetic Electron Precipitation
与夜侧高能电子沉淀相关的电离层等离子体密度梯度
  • DOI:
    10.1029/2023gl105630
  • 发表时间:
    2023-11-09
  • 期刊:
  • 影响因子:
    5.2
  • 作者:
    Xiao‐jia Zhang;X. Meng;A. Artemyev;Ying Zou;D. Mourenas
  • 通讯作者:
    D. Mourenas
Contribution of Kinetic Alfvén Waves to Energetic Electron Precipitation From the Plasma Sheet During a Substorm
亚暴期间动力学阿尔文波对等离子体片高能电子沉淀的贡献
  • DOI:
    10.1029/2023ja031350
  • 发表时间:
    2023-04
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Shen, Yangyang;Artemyev, Anton V.;Zhang, Xiao‐Jia;Zou, Ying;Angelopoulos, Vassilis;Vasko, Ivan;Runov, Andrei;Tsai, Ethan;Wilkins, Colin
  • 通讯作者:
    Wilkins, Colin
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  • 发表时间:
    2024
  • 期刊:
  • 影响因子:
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    Ying Zou;J. C. Ip;J. Xie;Y. Yeung;Lu Wei;Zhiqiang Guo;Yanjie Zhang;Jian
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  • DOI:
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    5.9
  • 作者:
    Jingping Wu;Ying Zou;Xiao Meng;Zhaoyang Fan;Rob J. van der Geest;Fang Cui;Jianyong Li;Tengyuan Zhang;Fan Zhang
  • 通讯作者:
    Fan Zhang
Detecting Refactoring Commits in Machine Learning Python Projects: A Machine Learning-Based Approach
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  • DOI:
    10.48550/arxiv.2404.06572
  • 发表时间:
    2024-04-09
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Shayan Noei;Heng Li;Ying Zou
  • 通讯作者:
    Ying Zou

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知道了