Cold Fog Amongst Complex Terrain
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cold fog forms via various thermodynamic, dynamic, and microphysical processes when the air temperature is less than 0°C. It occurs frequently during the cold season in the western United States yet is challenging to detect using standard observations and is very difficult to predict. The Cold Fog Amongst Complex Terrain (CFACT) project was conceived to investigate the life cycle of cold fog in mountain valleys. The overarching goals of the CFACT project are to 1) investigate the life cycle of cold-fog events over complex terrain with the latest observation technology, 2) improve microphysical parameterizations and visibility algorithms used in numerical weather prediction (NWP) models, and 3) develop data assimilation and analysis methods for current and next-generation (e.g., subkilometer scale) NWP models. The CFACT field campaign took place in Heber Valley, Utah, during January and February 2022, with support from NSF’s Lower Atmospheric Observing Facilities (managed by NCAR’s Earth Observing Laboratory), the University of Utah, and Ontario Technical University. A network of ground-based and aerial in situ instruments and remote sensing platforms were used to obtain comprehensive measurements of thermodynamic profiles, cloud microphysics, aerosol properties, and environmental dynamics. Nine intensive observation periods (IOPs) explored various mountainous weather and cold-fog conditions. Field observations, NWP forecasts, and large-eddy simulations provided unprecedented data sources to help understand the mechanisms associated with cold-fog weather and to identify and mitigate numerical model deficiencies in simulating winter weather over mountainous terrain. This article summarizes the CFACT field campaign, its observations, and challenges during the field campaign, including real-time fog prediction issues and future analysis.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».