Microphysics and Optical Attenuation in Fog: Observations from Two Coastal Sites
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A total of 15 fog events from two field campaigns are investigated: the High Energy Laser in Fog (HELFOG) project (central California) and the Toward Improving Coastal Fog Prediction (C-FOG) project (Ferryland Newfoundland). Nearly identical sensors were used in both projects to sample fog droplet-size spectra, wind, turbulence, and thermodynamic properties near the surface. Concurrent measurements of visibility were made by the present weather detector in both experiments, with the addition of a two-ended transmissometer in the HELFOG campaign. The analyses focused first on contrasting the observed fog microphysics and the associated thermodynamics from fog events in the two locations. The optical attenuation by fog was investigated using three methods: (1) derived from Mie theory using the measured droplet-size distribution, (2) parametrized as a function of fog liquid water content, and (3) parametrized in terms of total fog droplet number concentration. The consistency of these methods was investigated. The HELFOG data result in an empirical relationship between the meteorological range and liquid water content. Validation of such relationship is problematic using the C-FOG data due to the presence of rain and other factors. The parametrization with droplet number concentration only does not provide a robust visibility calculation since it cannot represent the effects of droplet size on visibility. Finally, a preliminary analysis of the mixed fog/rain case is presented to illustrate the nature of the problem to promote future research.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».