Exploring the Dynamics of Sea Breeze Fronts in the Southwestern Caspian Sea: Analysis Using Observational Data, WRF Simulations, and Machine Learning Approaches
Notice bibliographique
Résumé
This research investigates the dynamics of the Sea Breeze Front (SBF) in the southwestern Caspian Sea, specifically focusing on Bandar Anzali, Iran. Utilizing two years of observational data alongside Weather Research and Forecasting (WRF) model simulations, the study examines the meteorological characteristics and behaviors associated with SBF events. SBF days were identified by analyzing land-sea temperature contrasts, supported by wind shifts, temperature decreases, increases in humidity, and cloud formation.In-depth analysis reveals consistent atmospheric patterns during SBF events, such as temperature variations and notable wind shifts. The intensity of the land-sea thermal contrast is influenced by both local topography and atmospheric stability. A detailed case study of March 4, 2022, highlighted key meteorological changes, including temperature drops and wind direction shifts. While the WRF model accurately captured temperature and pressure variations, it slightly underestimated humidity and dew point.Machine learning techniques, particularly K-means clustering, were employed to classify distinct atmospheric regimes linked to SBF occurrences. The clustering analysis identified two primary atmospheric patterns: cold, humid air masses favorable to SBF development, emphasizing the significant role of land-sea temperature gradients and local wind dynamics.This study highlights the value of combining observational data, numerical simulations, and machine learning techniques to better understand coastal mesoscale processes. The findings provide fresh insights into SBF behavior in the Caspian region, with implications for enhancing coastal weather forecasting and management. Future work should focus on improving the accuracy of WRF model simulations and further examining the impact of regional topography on SBF dynamics. Keywords: Sea Breeze Front, Machine Learning, WRF, K-means Clustering, Temperature Gradient, Caspian Sea,.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».