Possible impacts of climate change on fog in the Arctic and subpolar North Atlantic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. A conventional parameterization of midlatitude warm fog occurrence, based on in situ observations, is employed to estimate marine surface visibility in the Arctic and North Atlantic from three datasets: an ensemble member of the Hadley Earth System (HadGEM2) model and a nested regional WRF simulation that follow historical and future emissions scenarios for 1979–2100, and the ERA-Interim reanalysis for 1979–2004. Over large scales (of an entire year and region), all three gridded datasets agree well in terms of variables like surface air temperature, whose systematic differences seem small by comparison with its predicted change over the course of this century. On the other hand, systematic differences are more apparent in large-scale estimates of relative humidity and visibility. Large differences are attributed to a sensitivity to representation bias that is inherent in the formulation of each individual model and analysis. Two simple linear calibrations are examined, both of which assume that an in situ based parameterization is broadly consistent with the use of marine (ICOADS) observations of air and dew point temperature as an error-free reference. A single-step calibration is considered that takes the mean and variance of ICOADS frequency distributions as a reference. A two-step calibration is also performed in which ICOADS collocations are taken as a reference for the ERA reanalysis, which in turn is taken as a large-scale reference for the 1979–2004 HadGEM2 and WRF simulations. Both linear calibrations are applied (locally in time and space to air and dew point temperature) to the future climate scenarios of HadGEM2 and WRF. Although ICOADS observations are not error-free and parameterized visibility estimates are unlikely to capture much more than half the variance found in observations, attempts are made to present consistent regional changes in the frequency of high relative humidity, as a proxy for warm fog occurrence. The large-scale decrease in visibility over the 21st century is in the range of 8 %–12 % in the Arctic and 0 %–5 % in the North Atlantic.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».