Linking Marine Fog Variability in Atlantic Canada to Changes in Large-Scale Atmospheric and Marine Features
Notice bibliographique
Résumé
Marine fog varies on annual, decadal, and climate change scales, with implications on transportation and the global radiative budget. Using reanalysis and airport meteorological data from 1953 to 2019, this study investigates these long-term variations along the Canadian Atlantic coast and its underlying drivers. A shift in dominant drivers is observed in the early 1990s: prior to that, sea-level pressure moderately correlated with annual fog at Sable Island (R = 0.58, p < 0.001), whereas sea-surface temperature (SST) became the primary influence afterward, with a significant negative correlation (R = −0.55, p = 0.003). This change coincides with a rapid warming of SST along the Scotian Shelf, which reduced the air–sea temperature contrast necessary for fog formation. Annual fog frequency also declined significantly over time, with trends of −25 to −45 h per decade across the six coastal stations studied. These trends were most pronounced in the foggiest period of the year: spring and summer. In addition to ocean warming, a weakening of near-surface temperature inversions and long-term rise in boundary layer height (BLH) suggest reduced atmospheric stability as a key mechanism limiting fog formation. These stability indicators co-vary with fog on interannual timescales and reinforce the role of stratification in supporting marine fog. This study highlights the evolving role of fog drivers in a changing climate and offers a physical basis to improve future fog projections.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».