The June–September Low Cloud Cover in Western Central Africa: Mean Spatial Distribution and Diurnal Evolution, and Associated Atmospheric Dynamics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Western central Africa (WCA) was recently shown to be one of the cloudiest areas of the tropics. Analyzing an ensemble of satellite products and surface cloud observations, we show that in June–September, WCA cloud cover is dominated by single-layered low stratiform clouds. Despite an underestimation of low cloud frequency in satellite estimates at night, comparisons with surface observations bring insights into the spatial distribution and diurnal cycle of low clouds. Both appear strongly influenced by orography: to the west, the coastal plains and the ocean-facing valleys have the largest cloud cover and a lower-amplitude diurnal cycle with a maximum cloud phase at 0400 local time (LT). To the east, across the windward slopes, plateaus, and downwind slopes, the cloud cover becomes progressively reduced and the diurnal cycle has a larger amplitude with a maximum cloud phase at 1000 LT. In terms of atmospheric dynamics, the east/west gradient observed in low cloud frequency and amount is related to a foehn effect without substantial rainfall on windward slopes. The diurnal cycle of low clouds on the windward slopes and plateaus is related to the reversal, from mean subsidence at 0700 LT over the Atlantic and inland to rising motion inland at 1300 LT. In addition, the airmass stability in low levels prevents the vertical development of cloud cover. Last, we could not detect in the European reanalyses any nocturnal jet as observed in southern West Africa (SWA), suggesting different mechanisms triggering low cloud formation in WCA compare to SWA.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».