Physik - Atmosphären- und Ozeanphysik

ClimODE vereint maschinelles Lernen und Physik für bessere Wettervorhersagen.

Eine Studie über die kombinierten Effekte von Luftschadstoffen in Kalifornien.

Untersuchen, wie Wellen die Sedimentbewegung in Küstengebieten beeinflussen.

Steigende Temperaturen gefährden die Gesundheit, besonders bei gefährdeten Gruppen in Österreich.

Eine Übersicht darüber, wie geschert konvektive Turbulenzen die Fluiddynamik und Wetterphänomene beeinflussen.

Untersuchen, wie ENSO die extremen Niederschlagsmuster im Sommermonsun Indiens beeinflusst.

Die Untersuchung von Randwellen und Neigungen bei baroklinischer Instabilität verbessert Wetter- und Klimamodelle.

Erforschen, wie maschinelles Lernen die Analyse und Vorhersage von Klimadaten verbessert.

Studie untersucht, wie ozeanische Aktivitäten die empfindlichen CUORE-Detektoren in Italien beeinflussen.

Untersuchung des Potenzials von ML-Modellen zur Vorhersage von extremen Wetterereignissen.

Innere Gezeiten beeinflussen das marine Leben und Küstene kosysteme erheblich.

Untersuchen, wie Temperaturänderungen die Fluidbewegung in rotierenden Systemen beeinflussen.

Die Untersuchung von Sauerstoffvariationen in den Eiskernen von Dronning Maud Land liefert Einblicke in den Klimawandel.

Eine neue Methode, um Energiebewegungen in fluiden Systemen zu erforschen.

Lern, wie die Hadley-Zirkulation das Klima beeinflusst und auf die globale Erwärmung reagiert.

Dieser Artikel untersucht, wie interplanetare Schockwinkel geomagnetische Ströme auf der Erde beeinflussen.

Unerwartete Veränderungen in der Erdatmosphäre hängen mit den Positionen der Planeten zusammen, was das wissenschaftliche Verständnis herausfordert.

Eine Übersicht über die Lagrange'sche Mittelung und ihre Rolle in der Fluidanalyse.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit bei der Berechnung von Eigenschaften von Ozeanwellen.

Eine Studie präsentiert CloudSense, um regenproduzierende Wolken im Westghats mit Radardaten zu identifizieren.

Das FuXi-ENS-Modell verbessert die Wettervorhersagen im mittleren Bereich und erfasst die Unsicherheit effektiv.

Kohlenmonoxid ist wichtig, um verschiedene kosmische Umgebungen und Reaktionen zu verstehen.

Die Kombination aus Maschinenlernen und traditionellen Modellen, um die Genauigkeit der Wettervorhersage zu verbessern.

Untersuchen der Verbindung zwischen starken Regenfällen in Nordindien und der Sahelregion.

Dieser Artikel untersucht, wie Salinität und Temperatur die Stabilität des AMOC beeinflussen.

Studie untersucht die Auswirkungen von AMV und Bodenfeuchtigkeit auf Hitzewellen in Europa.

Eine neue Methode verbessert die Windvorhersagen mit statistischen Modellen und Datenintegration.

Erkunde die Komplexität der feuchten Atmosphäre und ihre Auswirkungen auf das Wetter.

Machine-Learning-Modelle wie FourCastNet verbessern die Genauigkeit von Wettervorhersagen durch Datenauswertung.

Ein neuer Ansatz verbessert das Tracking von Ozeanwellen, indem er Datenunsicherheiten angeht.

Die Bedeutung des AMOC für das Klima der Erde und mögliche Veränderungen erforschen.

Ein neuer Algorithmus verbessert die Vorhersagen, indem er Hintergrundfehler genauer modelliert.

Ein Blick auf die Entstehung und Bedeutung von kleinen Wolken in unserem Klima.

Untersuche, wie Cumuluswolken Aerosole in der Atmosphäre und das Wetter beeinflussen.

Ein neues Modell soll die Wettervorhersagen für den mittleren Zeitraum verbessern.

SWIFT verbessert die Methoden des atmosphärischen Transports und sorgt dafür, dass wichtige Eigenschaften in Simulationen erhalten bleiben.

Eine neuartige Methode, die Gausssche Statistiken nutzt, um extreme Hitzewellen genau vorherzusagen.

Untersuchen, wie Mischungen die Ozean-Oszillationen und Klimadynamik beeinflussen.

Neue Radarantennen sollen die Vorhersagen der Oberflächenströmungen in Küstengewässern verbessern.

Dieser Artikel untersucht, wie kleine dynamische Vorgänge den Partikeltransport in turbulenten Ozeanwässern beeinflussen.