Fisica - Fisica atmosferica e oceanica

PoET migliora le previsioni del tempo con tecniche avanzate di machine learning.

Un nuovo framework riduce le incertezze nelle previsioni climatiche analizzando gli effetti degli aerosol.

Nuovi metodi che usano grafi e machine learning migliorano le previsioni della temperatura superficiale del mare.

I ricercatori usano le onde sonore dei terremoti per monitorare i cambiamenti di temperatura dell'oceano nel tempo.

Un nuovo approccio migliora le previsioni dell'intensità dei cicloni tropicali usando la selezione di caratteristiche causali.

I ricercatori usano il deep learning per migliorare le previsioni dei modelli di ghiaccio marino e capire meglio il clima.

Esplorando come l'umidità del suolo influisca sulle previsioni di pioggia e meteo.

Uno studio rivela il ruolo delle pozzanghere di fusione nei modelli climatici artici e nelle applicazioni di machine learning.

Esplorare l'impatto della Circolazione Meridionale Atlantica sul clima.

Nuovi modelli di subgriglia migliorano la comprensione della dinamica oceanica e della turbolenza.

Una recensione dei metodi usati per stimare le emissioni di metano e il loro impatto.

Le ondate di calore marine stanno aumentando in frequenza e intensità, influenzando gli ecosistemi e le economie.

Uno sguardo semplificato all'Oscillazione Madden-Julian e al suo impatto sul meteo.

FouRKS migliora la stabilità nei gemelli digitali per previsioni climatiche più accurate.

Questo articolo esplora come l'aumento delle temperature oceaniche influisca sugli habitat delle larve di tonno e pesci spada.

Le recenti novità nei modelli climatici offrono una visione più chiara delle sfide future.

Un nuovo modo per prevedere la copertura nuvolosa usando equazioni più semplici e comprensibili.

I segnali precoci indicano un possibile collasso dell'AMOC a causa del cambiamento climatico.

Le emissioni di idrossile offrono importanti spunti sulle dinamiche atmosferiche e i cambiamenti climatici.

I modelli generativi offrono nuove idee per previsioni climatiche più accurate.

Uno sguardo a come i modelli nuvolosi influenzano il tempo e il clima.

Nuovi metodi migliorano le previsioni della turbolenza ottica usando l'apprendimento automatico e dati meteorologici.

Questo articolo esamina come l'acqua calda raggiunge le piattaforme di ghiaccio antartiche e i suoi effetti.

Nuovi modelli migliorano l'accuratezza e la comprensione nelle previsioni di pioggia.

I ricercatori migliorano le previsioni climatiche locali usando tecniche avanzate di deep learning.

Investigando gli effetti del campionamento dei dati sui modelli di previsione meteorologica.

Il testing nel mondo reale è fondamentale per i modelli meteo basati sui dati.

Esaminando come le temperature oceaniche influenzano il clima e le condizioni stratosferiche.

Questa ricerca usa il machine learning per analizzare le proprietà delle nuvole cirro e il loro impatto sul clima.

Esplorare l'impatto della turbolenza sulla formazione delle nuvole e sui sistemi climatici.

Questo studio valuta come i modelli climatici influenzano l'affidabilità energetica in Texas.

Le reti neurali hanno difficoltà a modellare bene le dinamiche climatiche complesse.

I ricercatori usano l'IA per analizzare eventi di temperatura oceanica insoliti per avere spunti sul clima.

Quest'articolo valuta gli effetti del cambiamento climatico sull'ambiente dell'Ontario.

Scopri come la percolazione di rete aiuta a prevedere cambiamenti improvvisi in sistemi interconnessi.

Questo studio usa dati delle onde per stimare le proprietà del ghiaccio marino a Svalbard.

La ricerca mostra che il polline influisce sul ghiaccio nelle nuvole e sulla pioggia, influenzando il meteo locale.

Esaminare l'accuratezza dei dati sulle emissioni nel settore petrolifero e del gas.

La ricerca rivela gli effetti della turbolenza sulla qualità della trasmissione della luce quantistica.

I ricercatori usano l'apprendimento automatico per migliorare le previsioni dell'umidità del combustibile per gli incendi.