Linking marine fog variability in Atlantic Canada to changes in large-scale atmospheric and marine features
Notice bibliographique
Résumé
Marine and coastal fog forms mainly from the cooling of warm and moist air advected over a colder sea surface. Atlantic Canada is one of the foggiest regions of the world due to the strong temperature contrast between the two oceanic currents in the vicinity. Recurring periods of low visibility notably disrupt off-shore operations and marine traffic, but also land and air transportation. On longer time-scales, marine fog variability also has a significant impact on the global radiative budget. Clouds, including fog, are the greatest source of uncertainty in the current climate projections because of their complex feedback mechanisms. Meteorological records indicate a significant negative trend in the occurrence of foggy conditions over the past six decades at most airports in Atlantic Canada, with large internal variability, including interannual and interdecadal variations. Using the airport observations, reanalysis data and climate model outputs, we investigated the various variabilities on the trend, at interannual and interdecadal scales, and attempted to address what caused these changes in fog frequency. Our results show that the strength and position of the North Atlantic Subtropical High as well as the sea-surface temperature of the cold and warm waters near Atlantic Canada were highly correlated with fog occurrence. We applied the derived fog indices on climate model outputs and projected the fog trends and variability in the different future climate scenarios. The results from this study will be compared with those obtained from other methods and the implications will be discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».