Physik - Atmosphären- und Ozeanphysik

FuXi verbessert langfristige Wettervorhersagen mit Hilfe von Machine-Learning-Techniken.

Die Rolle von halogenierten Gasen in der globalen Erwärmung und ihre Umweltauswirkungen erkunden.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit von Wellenvorhersagen für maritime Aktivitäten.

Generative Modelle verbessern die Genauigkeit und senken die Kosten bei der Wettervorhersage.

Das Verständnis des mittleren Flusses hilft dabei, die Bewegung von Schadstoffen und den Energieaustausch in den Ozeanen vorherzusagen.

Ein Rahmen zur Analyse von Klimafaktoren und ihren Beziehungen.

Neueste Forschungen zeigen, wie MRGWs entstehen und wie sie das Wetter beeinflussen.

Ein Rahmenwerk verbessert die Vorhersagen für starke Regenfälle in ganz Europa.

Entdeck, wie extreme Hitze die Regenmuster verändert und zu intensiven Überschwemmungen führt.

Eine Studie zur Effektivität von Klimamodellen bei der Vorhersage von Wettermustern.

Die Wahl der richtigen Daten ist entscheidend für genaue Vorhersagen des Verhaltens der Ozeane.

Diese Forschung untersucht, wie Wolken die solarstrahlung beeinflussen und welche Folgen das hat.

Saudi-Arabien investiert in fortschrittliche Methoden zur Vorhersage von Daten für erneuerbare Windenergie.

CREDI hilft dabei, die Schwankungen bei der Erzeugung erneuerbarer Energien zu planen.

Neue Methoden verbessern Vorhersagen zum Verhalten von Eisschichten und zum Anstieg des Meeresspiegels.

Ein Blick auf Methoden zur Vorhersage von zunehmenden Hitzewellen.

Maschinenlernen verändert, wie wir das Wetter vorhersagen, und bietet schnellere und effizientere Vorhersagen.

Ein neues Deep-Learning-Modell verbessert die Genauigkeit der Niederschlagsvorhersage.

ENSO beeinflusst Wetterbedingungen weltweit und zeigt seine vielfältige Natur sowie die Verbindungen zum Klimawandel.

Wie die Tiefe der Pycnokline die Effizienz der Ozeanwärmeaufnahme im Zuge des Klimawandels beeinflusst.

Forschung darüber, wie Partikel durch turbulente Luft fallen, beeinflusst Klima- und Luftqualitätsvorhersagen.

Erforschen der Rolle von GANs in der Atmosphärenmodellierung für bessere Wettervorhersagen.

Neue Methoden verbessern die Vorhersage von Klimaereignissen mit Hilfe von Machine-Learning-Techniken.

Studie über die Auswirkungen von windbedingten Wellen auf die Ozeandynamik.

Untersuchen, wie die Prandtl-Zahl Turbulenz und Mischraten in der Fluiddynamik beeinflusst.

Maschinelles Lernen und Satellitendaten helfen uns, zukünftige Veränderungen des Meeresspiegels vorherzusagen.

Diese Studie verbessert Klimavorhersagen mit fortschrittlichen Deep-Learning-Techniken.

Forschung zeigt besorgniserregende Trends im Atlantischen Meridionalen Umwälzzirkulation.

Diese Studie stellt ein System vor, um flugzeuggenerierte Kondensstreifen mithilfe von Satellitendaten zu identifizieren.

Ein näherer Blick auf die Bedeutung von konvektiven Grenzschichten in Wetter und Klima.

Erforsche, wie die Bewegungen der Ozeane das Klima und die Wettersysteme weltweit beeinflussen.

Techniken zur Analyse von Klimawandel-Trends und -Zyklen aus Beobachtungsdaten.

Ein Deep Learning Modell verbessert die Vorhersagen zur Konzentration von arktischem Meereis.

Untersuchen von Kohlenstoffs Rolle in chemischen Reaktionen in verschiedenen planetaren Atmosphären.

Wissenschaftler erkunden die einzigartige Atmosphäre von 55 Cancri e für neue Erkenntnisse.

Neue Methoden verbessern die Genauigkeit von kurzfristigen Wettervorhersagen durch Deep Learning.

Forschung zeigt, dass es komplexe Zusammenhänge zwischen menschlichen Aktivitäten und extremen Wetterereignissen gibt.

Die Analyse der Bewegung des Mittelmeerabflusswassers und seine Rolle in den Ozeanströmungen.

Dieser Artikel untersucht, wie Deep-Learning-Techniken die Vorhersage von extremen Wetterereignissen verbessern.

Mikroplastikfasern reisen weit und beeinflussen unsere Umwelt erheblich.