Física - Física Atmosférica y Oceánica

Una mirada a las temperaturas de la superficie del mar y su impacto global.

Este estudio evalúa la precisión de la simulación oceánica LLC4320 usando datos de SST.

El Análisis de Estabilidad Wasserstein descubre cambios en los datos climáticos más allá de las tendencias de temperatura promedio.

Examinando cómo los patrones climáticos afectan la entrega de energía en Europa.

El aprendizaje automático mejora la precisión en las predicciones del tiempo a través de técnicas de post-procesamiento más afinadas.

WakeNet mejora la eficiencia de los parques eólicos a través de técnicas avanzadas de modelado para los estelas de turbinas.

Nuevos métodos mejoran la precisión en la simulación de nubes estratocúmulo para modelos climáticos.

Nuevos métodos mejoran la precisión de las predicciones del clima usando técnicas de aprendizaje automático.

PoET mejora las predicciones del clima mediante técnicas avanzadas de aprendizaje automático.

Nuevo marco reduce las incertidumbres en las predicciones climáticas al analizar los efectos de los aerosoles.

Nuevos métodos que usan gráficos y aprendizaje automático mejoran las predicciones de la temperatura de la superficie del mar.

Los investigadores usan las ondas sonoras de los terremotos para monitorear los cambios de temperatura en el océano a lo largo del tiempo.

Un nuevo enfoque mejora las predicciones de la intensidad de los ciclones tropicales usando selección de características causales.

Los investigadores usan aprendizaje profundo para mejorar los pronósticos del modelo de hielo marino y entender mejor el clima.

Explorando cómo la humedad del suelo influye en la lluvia y las predicciones del clima.

Un estudio revela el papel de los charcos de fusión en los modelos climáticos del Ártico y aplicaciones de aprendizaje automático.

Explorando el impacto de la Circulación Meridional de Vuelta Atlántica en el clima.

Nuevos modelos de subrejillas mejoran la comprensión de la dinámica oceánica y la turbulencia.

Una revisión de los métodos usados para estimar las emisiones de metano y su impacto.

Las olas de calor marinas están aumentando en frecuencia e intensidad, afectando ecosistemas y economías.

Una mirada simplificada a la Oscilación Madden-Julian y su impacto en el clima.

FouRKS mejora la estabilidad en gemelos digitales para una mejor predicción del clima.

Este artículo examina cómo el aumento de las temperaturas del océano afecta los hábitats de las larvas de atún y pez espada.

Las actualizaciones recientes en los modelos climáticos ofrecen una visión más clara de los desafíos futuros.

Un nuevo enfoque para predecir la cobertura de nubes usando ecuaciones más simples e interpretables.

Las señales de advertencia temprana sugieren un posible colapso de la AMOC debido al cambio climático.

Las emisiones de hidroxilo dan pistas clave sobre la dinámica atmosférica y el cambio climático.

Los modelos generativos ofrecen nuevas perspectivas para hacer predicciones climáticas más precisas.

Una mirada a cómo los patrones de nubes afectan el clima y el tiempo.

Nuevos métodos mejoran las predicciones de turbulencia óptica usando aprendizaje automático y datos meteorológicos.

Este artículo analiza cómo el agua caliente llega a las plataformas de hielo de la Antártida y sus efectos.

Nuevos modelos mejoran la precisión y comprensión en las predicciones de lluvia.

Los investigadores mejoran las predicciones climáticas locales usando técnicas avanzadas de aprendizaje profundo.

Investigando los efectos del muestreo de datos en los modelos de predicción del clima.

Las pruebas en el mundo real son clave para los modelos meteorológicos basados en datos.

Examinando cómo las temperaturas del océano influyen en el clima y las condiciones estratosféricas.

Esta investigación usa aprendizaje automático para analizar las propiedades de las nubes cirros y su impacto en el clima.

Explorando el impacto de la turbulencia en la formación de nubes y los sistemas climáticos.

Este estudio evalúa cómo los modelos climáticos afectan la fiabilidad energética en Texas.

Las redes neuronales tienen dificultades para modelar de manera efectiva las dinámicas climáticas complejas.