Đăng nhập
 
Tìm kiếm nâng cao
 
Tên bài báo
Tác giả
Năm xuất bản
Tóm tắt
Lĩnh vực
Phân loại
Số tạp chí
 

Bản tin định kỳ
Báo cáo thường niên
Tạp chí khoa học ĐHCT
Tạp chí tiếng anh ĐHCT
Tạp chí trong nước
Tạp chí quốc tế
Kỷ yếu HN trong nước
Kỷ yếu HN quốc tế
Book chapter
Tạp chí quốc tế 2020
Số tạp chí 123(2020) Trang:
Tạp chí: Astroparticle Physics

The limited knowledge of atmospheric parameters like humidity, pressure, temperature, and the index of refraction has been one of the important systematic uncertainties in reconstructing the depth of the shower maximum from the radio emission of air showers. Current air shower Monte Carlo simulation codes like CORSIKA and the radio plug-in CoREAS use various averaged parameterized atmospheres. However, time-dependent and location-specific atmospheric models are needed for the cosmic ray analysis method used for LOFAR data. There, dedicated simulation sets are used for each detected cosmic ray, to take into account the actual atmospheric conditions at the time of the measurement. Using the Global Data Assimilation System (GDAS), a global atmospheric model, we have implemented time-dependent, realistic atmospheric profiles in CORSIKA and CoREAS. We have produced realistic event-specific atmospheres for all air showers measured with LOFAR, an event set spanning several years and many different weather conditions. A complete re-analysis of our data set shows that for the majority of data, our previous correction factor performed rather well; we found only a small systematic shift of 2 g/cm2 in the reconstructed Xmax. However, under extreme weather conditions, for example, very low air pressure, the shift can be up to 15 g/cm2. We provide a correction formula to determine the shift in Xmax resulting from a comparison of simulations done using the US-Std atmosphere and the GDAS-based atmosphere.

Các bài báo khác
Số tạp chí 1(2020) Trang: 1-12
Tạp chí: Journal of Industrial and Management Optimization
Số tạp chí 1(2020) Trang: 1-19
Tạp chí: SN Computer Science
Số tạp chí 1(2020) Trang: 1-11
Tác giả: Đỗ Thanh Nghị
Tạp chí: SN Computer Science
Số tạp chí 9(2020) Trang: 6375-6383
Tạp chí: International Journal of Advanced Trends in Computer Science and Engineering
Số tạp chí 11(2020) Trang: 651-657
Tạp chí: International Journal of Advanced Computer Science and Applications
Số tạp chí 1(2020) Trang: 1-14
Tạp chí: Journal of Combinatorial Optimization
Số tạp chí 24(2020) Trang: 501-522
Tạp chí: Taiwanese Journal of Mathematics
Số tạp chí 292(2020) Trang: 97–112
Tạp chí: Annals of Operations Research
Số tạp chí 1(2020) Trang: 1-4
Tạp chí: Journal of the Operations Research Society of China
Số tạp chí 1125(2020) Trang: 1-6
Tạp chí: Advances in Intelligent Systems and Computing
Số tạp chí Vol. 15, No. 4,(2020) Trang: 372-378
Tạp chí: Journal of Communications


Vietnamese | English






 
 
Vui lòng chờ...