Physique - Physique atmosphérique et océanique

Un nouvel outil aide les chercheurs à modéliser la turbulence optique de manière efficace.

Cette étude examine comment les rayonnements à haute énergie affectent la formation de particules de nuage.

Une nouvelle approche minimise les réflexions des ondes, améliorant la précision de la modélisation en dynamique des fluides.

De nouvelles méthodes améliorent la vitesse et la précision dans la modélisation de la chimie atmosphérique.

Examiner comment les vagues affectent la glace de mer dans la zone de glace marginale.

Un nouveau modèle améliore les prévisions pour les événements de fortes pluies.

Une étude évalue à quel point l'AMOC est susceptible de s'effondrer à cause du changement climatique.

Explorer comment la technologie GNSS aide à surveiller la vapeur d'eau atmosphérique.

Des chercheurs améliorent les méthodes pour mesurer le mouvement des gaz dans des conditions stables.

Examiner comment le vent affecte les collecteurs solaires en forme de parabolique pour mieux les concevoir.

Examiner comment les vents et la température affectent le transport de chaleur dans l'océan Atlantique.

L'IA générative propose des outils innovants pour l'analyse de données en géosciences.

Un aperçu de l'impact du dioxyde de carbone sur le changement climatique.

De nouvelles méthodes améliorent la compréhension du mouvement des marées noires grâce à des modèles océaniques.

Un ensemble de données de référence améliore l'apprentissage automatique pour une meilleure détection des tornades.

Une nouvelle méthode améliore les prévisions météo en temps réel pour l'Italie, en se concentrant sur la vitesse du vent.

Un nouveau regard sur comment les modèles d'IA prédisent les résultats météo.

Un aperçu de comment les tempêtes tropicales prennent de l'intensité grâce à différents facteurs.

YingLong améliore les prévisions météo à court terme en utilisant l'apprentissage profond et des données haute résolution.

Des chercheurs développent TEAMS pour de meilleures prévisions des événements météorologiques extrêmes.

Les avancées récentes en deep learning améliorent les modèles climatiques et les prévisions météo.

La recherche avec des poteaux de neige révèle des infos sur la profondeur et la densité de la neige.

On compare deux méthodes pour récupérer les profils des vagues océaniques à partir des mesures du fond marin.

Une nouvelle méthode utilise des modèles de diffusion pour améliorer la précision des prévisions météo.

Un aperçu de comment la forme du fond océanique affecte la dynamique des vagues.

Explorer comment la rotation façonne les nuages et le climat sur Terre et au-delà.

Comprendre le comportement de la lumière dans des matériaux complexes améliore la technologie dans plein de domaines.

De nouveaux modèles améliorent les prévisions des phénomènes climatiques ENSO et de leurs impacts globaux.

De nouveaux modèles améliorent la compréhension des dynamiques du carbone dans la science climatique.

Des chercheurs relient les changements des ondes de surface aux courants océaniques en utilisant la carte U2H.

Un nouveau modèle améliore les prévisions pour les événements de fortes pluies en Italie.

Les éclipses solaires influencent vachement les types de nuages et la météo locale.

HEAL-ViT combine des Vision Transformers et des maillages sphériques pour améliorer les prévisions météo.

Des recherches montrent comment les rivières atmosphériques affectent les niveaux d'ozone et les modèles météorologiques.

Une plongée profonde dans les puissants courants qui façonnent nos océans.

Un modèle d'apprentissage automatique donne des estimations à jour des émissions de gaz à effet de serre de la Nouvelle-Zélande.

Cette étude examine comment la rotation et les champs magnétiques affectent le mouvement de chaleur dans les fluides.

Une nouvelle méthode d'apprentissage automatique améliore la précision des modèles climatiques pour prédire les vagues de chaleur.

Posidonia oceanica soutient la biodiversité, nettoie l'eau et séquestre du carbone dans la Méditerranée.

Utiliser le machine learning pour gérer le déséquilibre des données dans les modèles climatiques pour les prédictions des ondes de gravité.