Marine And Coastal Fog: Forecasts and Evaluations
Notice bibliographique
Résumé
Accurate marine fog forecast is of importance for human activities in the coastal regions and over the ocean. However, it is still a challenge due to lack of observation and unsatisfactory model performance. This dissertation includes three studies on forecasting marine fog. The first study has summarized the performances of three different models during the FATIMA (Fog And Turbulence Interactions in the Marine Atmosphere) field campaign on Sable Island, Nova Scotia, including two WRF (Weather Research and Forecasting) models and a COAMPS (Coupled Ocean/Atmosphere Mesoscale Prediction System) model. It is found that the models can perform differently on fog prediction with similar errors in temperature, dew point, relative humidity, wind speed and wind direction. Additional tests show that the WRF model can be improved by adjusting the horizontal and vertical domains, and a spin-up time is necessary for forecasting fog. The second study has compared the liquid water content and droplet concentration observations from the field campaign to WRF variables in two periods. It is found that the WRF model produces liquid water contents up to 0.6 g m-3 while the observation has up to 0.3 g m-3, partly due to the updraft speed in the microphysics scheme being too high and causing a high activation rate towards droplets. The surface temperature of the island, not included in the GFS (Global Forecast System) data but assigned by WPS (WRF Preprocessing System) is also too high, causing the fog to incorrectly dissipate in daytime. The last study has used XGBoost, a machine learning model to post-process WRF output. XGBoost is trained with the ERA5 (ECMWF Reanalysis v5) data of St. John’s, Newfoundland and Labrador, and Yarmouth, Nova Scotia. XGBoost can predict fog or clear with given 2 m temperature and relative humidity, 10 m U and V winds, land surface pressure, their corresponding values one hour ago, hour, day and month. Tests using forecasts of the features from WRF in 2024 found that XGBoost improved the recall by up to 0.07 without decreasing the precision, compared to using WRF only. This shows the potential to combine the strength of both models.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».