Abstract 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.

中文翻译：

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使用特定于事件的 GDAS 气氛使用 LOFAR 重建风淋室参数

摘要 湿度、压力、温度和折射率等大气参数的有限知识一直是从空气簇射的无线电发射重建簇射最大值深度的重要系统不确定性之一。当前的风淋室 Monte Carlo 模拟代码（如 CORSIKA 和无线电插件 CoREAS）使用各种平均参数化大气。但是，用于 LOFAR 数据的宇宙射线分析方法需要时间相关和特定于位置的大气模型。在那里，每个探测到的宇宙射线都使用专用的模拟集，以考虑测量时的实际大气条件。使用全球数据同化系统 (GDAS)，一种全球大气模型，我们已经实现了与时间相关的、CORSIKA 和 CoREAS 中的真实大气剖面。我们为所有使用 LOFAR 测量的风淋室制作了逼真的事件特定气氛，这是一个跨越数年和许多不同天气条件的事件集。对我们数据集的完整重新分析表明，对于大多数数据，我们之前的校正因子表现相当不错；我们发现重建的 Xmax 中只有 2 g/cm2 的小系统偏移。然而，在极端天气条件下，例如非常低的气压，变化可能高达 15 g/cm2。我们提供了一个修正公式来确定 Xmax 的偏移，该偏移是通过对使用 US-Std 大气和基于 GDAS 的大气进行的模拟进行比较而产生的。一个跨越数年和许多不同天气条件的事件集。对我们数据集的完整重新分析表明，对于大多数数据，我们之前的校正因子表现相当不错；我们发现重建的 Xmax 中只有 2 g/cm2 的小系统偏移。然而，在极端天气条件下，例如非常低的气压，变化可能高达 15 g/cm2。我们提供了一个修正公式来确定 Xmax 的偏移，该偏移是通过对使用 US-Std 大气和基于 GDAS 的大气进行的模拟进行比较而产生的。一个跨越数年和许多不同天气条件的事件集。对我们数据集的完整重新分析表明，对于大多数数据，我们之前的校正因子表现相当不错；我们发现重建的 Xmax 中只有 2 g/cm2 的小系统偏移。然而，在极端天气条件下，例如非常低的气压，变化可能高达 15 g/cm2。我们提供了一个修正公式来确定 Xmax 的偏移，该偏移是通过对使用 US-Std 大气和基于 GDAS 的大气进行的模拟进行比较而产生的。气压极低，位移可达15 g/cm2。我们提供了一个修正公式来确定 Xmax 的偏移，该偏移是通过对使用 US-Std 大气和基于 GDAS 的大气进行的模拟进行比较而产生的。气压极低，位移可达15 g/cm2。我们提供了一个修正公式来确定 Xmax 的偏移，该偏移是通过对使用 US-Std 大气和基于 GDAS 的大气进行的模拟进行比较而产生的。