A Case Study: Evaluation of PAFOG One‐D Model With Advection in Simulations of Fog/Stratus From C‐FOG Experiment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fog simulation is a challenge due to the complex microphysical, radiative, and turbulent processes. C‐FOG (Coastal Fog) was a comprehensive experiment which aimed to improve our understanding and forecasting skill of fog in coastal areas of Atlantic Canada. An intermittent fog event, containing two fog periods occurring over the Grand Banks of Newfoundland beginning at 00:00 UTC on September 13, 2018, is investigated in this study. Our approach is to apply the Weather Research and Forecasting (WRF) model, in conjunction with a 1‐D model for the atmospheric boundary layer, PAFOG (Parameterized Fog model). Model results are evaluated against observations collected onboard the research vessel Hugh R. Sharp. We introduced an advection term to PAFOG to investigate the ability of the model to simulate the two‐level fog/stratus system and we developed a set of sensitivity experiments. Results suggest that PAFOG with the advection terms calculated from ERA5 shows a good ability to simulate intermittent fog caused by fog lifting as stratus, and by comparison, outperform results with advection terms derived from WRF simulations. Regarding the latter, in an experiment with high vertical resolution, WRF gives a delayed fog event, whereas with low vertical resolution, WRF gives descending stratus. Our results provide a possible methodology to study the detailed structure of fog/stratus using PAFOG, a sounding profile as initial conditions, and advection profiles derived from ERA5, with low computing cost.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».