Fatima-GB: Searching Clarity within Marine Fog
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fog constitutes a thick, opaque blanket of air hugging Earth’s surface, laden with small water droplets or ice crystals. Fog disrupts transportation, poses security threats, disorients human perception, and impacts communications and ecosystems. Collusion of atmospheric, terrestrial, and hydrologic processes produces fog droplets that pullulate over hygroscopic aerosols that act as condensation nuclei. Marine fog is particularly complex, since underlying dynamic, thermodynamic, and (bio)physicochemical processes span fifteen decades of spatial scales, from megameter-sized synoptic weather systems to nanometer-scale bioaerosols. This paper overviews the first international field campaign [Fog and Turbulence Interactions in the Marine Atmosphere-Grand Banks campaign (Fatima-GB)] of the project dubbed Fatima conducted during 1–31 July 2022 in the Grand Banks region of the North Atlantic. Therein, weather systems and commingling cold and warm oceanic waters provide entrée for fog genesis. Measurement platforms included an islet southwest of Nova Scotia (Sable Island), a research vessel ( Atlantic Condor ), an offshore oil platform, and autonomous surface vehicles. The instrument array comprised of extant remote and in situ sensors augmented by novel sensing systems prototyped and deployed in marine fog to penetrate the smallest scales of turbulence, examine aerosols, and quantify radiation budget. The comprehensive dataset so gathered, together with satellite and reanalysis products, mesoscale model, and large-eddy simulations, demonstrated that the long-held hypotheses of marine fog formation by warm air advection over colder water and in areas of enhanced (shelf) turbulence need to be revisited. The study also elicited new phenomena, for example, the fog shadow (clearings of fog downstream of islands). Significance Statement Fog research has escalated recently per climate change implications and directed energy (electromagnetic systems) applications. Here, we report selected findings of Fatima-GB, a comprehensive multidisciplinary field campaign conducted in Grand Banks, one of the world’s foggiest areas, for improving the understanding and predictability of marine fog. Our findings indicate historical understanding of marine fog life cycle requires a fundamental rethink to incorporate complexities of scale interactions. Fog covers 15 decades of spatial scales, wherein megameter-scale synoptic systems sway millimeter-scale turbulent eddies, within which micron-scale fog droplets spawn on either tens (bioaerosols) or hundreds (sea salt) of nanometer-sized marine aerosols. We demonstrate the collusion of meteorological, oceanographic, turbulence, thermodynamic, and (bio)physicochemical processes during marine fog evolution, which should help develop future subgrid parameterizations for numerical weather prediction (NWP) models.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».