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Enregistrement W3008769352 · doi:10.1029/2019ea000703

Boundary Layer Parameterizations to Simulate Fog Over Atlantic Canada Waters

2020· article· en· W3008769352 sur OpenAlexafffundabout
Changshuo Chen, Minghong Zhang, William Perrie, Rachel Chang, Xianyao Chen, Patrick Duplessis, Michael Wheeler

Notice bibliographique

RevueEarth and Space Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMeteorological Phenomena and Simulations
Établissements canadiensBedford Institute of OceanographyEnvironment and Climate Change CanadaFisheries and Oceans CanadaDalhousie University
Organismes subventionnairesOffice of Energy Research and DevelopmentOcean Frontier InstitutePolar Knowledge Canada
Mots-clésWeather Research and Forecasting ModelVisibilityModerate-resolution imaging spectroradiometerEnvironmental scienceMeteorologyDissipationMesoscale meteorologySpectroradiometerSatelliteBoundary layerRemote sensingGeologyPhysicsReflectivityOpticsMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this study, a series of fog events that occurred near Halifax, Canada, during 20 June to 31 July 2016 are investigated using the Weather Research and Forecasting Model Version 3.8.1 (WRF), in comparison with in situ and satellite remotely sensed observations from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer. We evaluate five planetary boundary layer (PBL) schemes available in WRF. Results show that these five PBL schemes lead to overestimates in liquid water content, especially the nonlocal schemes, and that they are biased early, in terms of the predicting the onset of fog, and late, in terms of fog dissipation, although their spatial patterns of fog are in good agreement with those suggested by Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer imagery. The Kunkel equation is used to calculate visibility, based on WRF modeling of liquid water content. Comparisons with observed visibility show that this methodology sometimes fails to predict fog dissipation. We present a modification of this formulation for visibility that shows improved agreement with observations and more accurate fog dissipation. Continued improvements in the PBL scheme and visibility parameterization are needed for more accurate fog prediction.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil0,354

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,195 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations39
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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