Fisica - Fisica atmosferica e oceanica

Nuove stime suggeriscono che il collasso dell'AMOC potrebbe avvenire tra il 2037 e il 2064.

DustNet offre previsioni rapide e accurate sui livelli di polvere e i loro impatti atmosferici.

Presentiamo WeatherQA, un dataset per prevedere meglio gli eventi meteorologici estremi.

Uno studio approfondito sul comportamento delle particelle di polvere nell'aria turbolenta e le sue implicazioni ambientali.

La tecnologia AI migliora le previsioni meteo locali grazie a metodi di downscaling avanzati.

Investigare come le correnti di marea influenzano il comportamento delle onde nell'oceano.

Uno studio su come diverse frequenze radar migliorano l'osservazione delle tempeste.

I modelli di intelligenza artificiale migliorano le previsioni del tempo offrendo previsioni locali dettagliate.

I ricercatori propongono metodi per migliorare i dataset per una migliore comprensione delle particelle aerosol.

I modelli di diffusione offrono nuovi modi per generare dati sul ghiaccio marino in modo efficiente.

Un approccio ibrido migliora l'accuratezza e l'efficienza dei modelli climatici usando il machine learning.

Le onde gravitazionali sono fondamentali nella dinamica atmosferica e nei modelli meteo.

Esplorare come l'IA migliori l'analisi delle previsioni meteorologiche estreme.

Un esperimento simula i movimenti e le interazioni dell'aria umida nell'atmosfera.

Uno studio esamina come la turbolenza atmosferica influisce sulla qualità delle immagini dei telescopi in luoghi ad alta quota.

Questo articolo esplora le onde quasi-inerziali e il loro ruolo nella miscelazione degli oceani e nel clima.

Uno studio rivela modi per ridurre le emissioni tossiche da incendi boschivi e combustioni controllate.

Un nuovo modello migliora le previsioni della pioggia a breve termine usando tecniche avanzate.

Nuovi modelli di machine learning migliorano le simulazioni climatiche per previsioni più accurate.

Indagare sulla resilienza dell'AMOC in un clima che cambia.

Nuove tecniche radar migliorano la misurazione attuale nel Alderney Race per l'energia mareomotrice.

Nuovi metodi di filtraggio migliorano le previsioni climatiche e il processo decisionale.

Un approccio di machine learning offre previsioni climatiche più veloci e precise.

Questo articolo parla di come unire i modelli di NWP e AI per avere previsioni del tempo migliori.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza delle previsioni dei cambiamenti del livello del mare regionale usando il machine learning.

Un nuovo metodo per stimare i parametri delle onde usando HFR mostra un'accuratezza migliore rispetto alle tecniche tradizionali.

Questo studio analizza il comportamento dei riser in condizioni marine tramite analisi dei cluster.

Analizzare la transizione Permiano-Triassico svela informazioni sulle dinamiche del cambiamento climatico.

Un nuovo approccio migliora la capacità di individuare le fonti di odore in mezzo a flussi complessi.

Nuovi metodi migliorano la comprensione delle correnti oceaniche dai dati satellitari.

Nuove tecniche migliorano le previsioni meteorologiche locali in mezzo ai cambiamenti climatici.

Esaminando il legame tra l'attività solare e le precipitazioni in Kerala, India.

La fuliggine impatta il clima grazie al suo comportamento unico nell'atmosfera.

Esaminando come il cambiamento climatico influisce sul tempo severo attraverso due approcci analitici.

Un nuovo modello migliora le previsioni meteo usando dati satellitari e machine learning.

Nuove tecniche aiutano a comprimere enormi set di dati atmosferici per analisi e previsioni migliori.

Esaminando i problemi e i miglioramenti nei calcoli del budget MSE nei modelli climatici.

CPMGEM offre previsioni di pioggia ad alta risoluzione a prezzi convenienti per aiutare nell'adattamento al clima.

Scopri come i filamenti submesoscala influenzano il movimento degli oceani e gli ecosistemi marini.

Usare il machine learning per migliorare l'accuratezza delle previsioni del tempo a partire dalle osservazioni.