Physique - Physique atmosphérique et océanique

De nouvelles estimations suggèrent que l'effondrement de l'AMOC pourrait se produire entre 2037 et 2064.

DustNet propose des prévisions rapides et précises des niveaux de poussière et de leurs impacts sur l'atmosphère.

Voici WeatherQA, un dataset pour mieux prédire les événements météorologiques extrêmes.

Une étude approfondie sur le comportement des particules de poussière dans l'air turbulent et ses implications environnementales.

La technologie AI améliore les prévisions météo localisées grâce à des méthodes d'affinage avancées.

Enquête sur comment les courants de marée influencent le comportement des vagues dans l'océan.

Une étude sur comment différentes fréquences radar améliorent l'observation des tempêtes.

Les modèles d'IA améliorent les prévisions météo en donnant des prévisions locales détaillées.

Les chercheurs proposent des méthodes pour améliorer les ensembles de données afin de mieux comprendre les particules d'aérosols.

Les modèles de diffusion offrent de nouvelles manières de générer efficacement des données sur la glace de mer.

Une approche hybride améliore l'exactitude et l'efficacité de la modélisation climatique en utilisant l'apprentissage automatique.

Les ondes gravitationnelles jouent un rôle clé dans la dynamique atmosphérique et les motifs météorologiques.

Explorer comment l'IA améliore l'analyse des prévisions météorologiques extrêmes.

Une expérience simule les mouvements et interactions de l'air humide dans l'atmosphère.

Une étude examine comment la turbulence atmosphérique affecte la qualité d'image des télescopes dans des endroits en haute altitude.

Cet article explore les vagues quasi-inertielles et leur rôle dans le mélange océanique et le climat.

Une étude révèle des moyens de réduire les émissions toxiques des feux de forêt et des brûlages contrôlés.

Un nouveau modèle améliore les prévisions de pluie à court terme en utilisant des techniques avancées.

De nouveaux modèles d'apprentissage automatique améliorent les simulations climatiques pour de meilleures prédictions.

Enquête sur la résilience de l'AMOC dans un climat qui change.

De nouvelles techniques radar améliorent la mesure actuelle dans le Alderney Race pour l'énergie marémotrice.

De nouvelles méthodes de filtrage améliorent les prévisions climatiques et la prise de décisions.

Une approche d'apprentissage automatique offre des prévisions climatiques plus rapides et plus précises.

Cet article parle de la combinaison des modèles NWP et IA pour de meilleures prévisions météo.

De nouvelles méthodes améliorent la précision des prévisions de changement de niveau de la mer régional en utilisant l'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode pour estimer les paramètres de vagues avec HFR montre une précision améliorée par rapport aux techniques traditionnelles.

Cette étude examine le comportement des risers en conditions marines à travers une analyse de clusters.

Analyser la transition Permien-Trias révèle des infos sur les dynamiques du changement climatique.

Une nouvelle méthode améliore la capacité à localiser les sources d'odeurs au milieu de flux complexes.

De nouvelles méthodes améliorent la compréhension des courants océaniques à partir des données satellites.

De nouvelles techniques améliorent les prévisions météo locales en pleine crise climatique.

Examiner le lien entre l'activité solaire et les précipitations au Kerala, en Inde.

La suie influence le climat grâce à son comportement unique dans l'atmosphère.

Examiner comment le changement climatique influence les intempéries sévères à travers deux approches analytiques.

Un nouveau modèle améliore les prévisions météo en utilisant des données satellites et l'apprentissage automatique.

De nouvelles techniques aident à compresser d'énormes ensembles de données atmosphériques pour une meilleure analyse et des prévisions plus précises.

Examiner les problèmes et les améliorations dans les calculs de budget MSE dans les modèles climatiques.

CPMGEM propose des prévisions de pluie haute résolution à prix cool pour aider à s'adapter au climat.

Apprends comment les filaments submésoscales influencent le mouvement de l'océan et les écosystèmes marins.

Utiliser l'apprentissage automatique pour améliorer la précision des prévisions météo à partir des observations.