Fisica - Fisica atmosferica e oceanica

Le eclissi solari influenzano in modo significativo i modelli delle nuvole e il tempo locale.

HEAL-ViT combina i Vision Transformers e le maglie sferiche per migliorare le previsioni del tempo.

La ricerca mostra come i fiumi atmosferici influenzano i livelli di ozono e i modelli meteorologici.

Un'immersione profonda nelle potenti correnti che plasmando i nostri oceani.

Un modello di machine learning fornisce stime tempestive delle emissioni di gas serra della Nuova Zelanda.

Questo studio esamina come la rotazione e i campi magnetici influenzano il movimento del calore nei fluidi.

Nuovo approccio di machine learning migliora la precisione dei modelli climatici per prevedere le ondate di calore.

La Posidonia oceanica supporta la biodiversità, pulisce l'acqua e sequestra carbonio nel Mediterraneo.

Utilizzare il machine learning per affrontare il problema dell'impatto dei dati sbilanciati nei modelli climatici per le previsioni delle onde gravitazionali.

I ricercatori migliorano le previsioni sul clima usando metodi di machine learning per una maggiore precisione.

SuperdropNet migliora la modellazione microfisica delle nuvole per previsioni meteo più accurate.

Un metodo rivoluzionario fornisce approfondimenti più profondi sui climi degli esopianeti in rotazione sincrona.

Scopri come i nuovi metodi stanno migliorando l'accuratezza dei modelli climatici.

Le fattorie di alghe influenzano il flusso dell'acqua, l'apporto di nutrienti e gli ecosistemi marini.

ExoCubed simula le atmosfere planetarie usando un formato a sfera cubica per maggiore precisione.

Uno studio rivela come gli aerosol influenzano il raffreddamento notturno e la formazione di nebbia.

Studio di come le onde oceaniche cambiano quando incontrano il ghiaccio marino.

La ricerca si concentra sulle variabili del sistema terrestre che influenzano gli errori di previsione delle temperature.

Nuove ricerche svelano la natura complessa delle interazioni aerosol-nubi che influiscono sulle previsioni climatiche.

Esaminando i modelli di pioggia intensa per migliorare le previsioni di inondazioni e la sicurezza della comunità.

Questo studio esamina gli effetti delle onde gravitazionali sulle prestazioni dei parchi eolici.

Esplora come l'apprendimento automatico interpretabile può migliorare le previsioni meteo e climatiche.

Una panoramica dei movimenti oceanici e del loro impatto sugli ambienti marini.

Aardvark Weather usa il machine learning per previsioni del tempo precise ed efficienti.

Questo articolo esamina come studiare le informazioni nei sistemi meteorologici.

Un modello raffinato migliora la comprensione della formazione dei cicloni tropicali e dei loro impatti sul clima.

Esplorando come le eruzioni vulcaniche influenzano il clima della Terra nel tempo.

Lo studio mostra come le onde influenzano le collisioni tra gli iceberg nella Zona di Ghiaccio Marginale.

Una panoramica di come si studia la causalità nelle scienze della Terra per affrontare le questioni ambientali.

Un nuovo approccio migliora le simulazioni delle precipitazioni per una risposta climatica migliore.

Usare le CNN per migliorare le previsioni dei modelli meteorologici importanti.

Metodi migliorati per stimare la velocità del vento dei cicloni usando i dati satellitari.

Nuovi metodi migliorano l'analisi e le previsioni dei dati sulla chimica atmosferica.

Nuovi metodi migliorano l'analisi delle correnti oceaniche e della distribuzione dell'energia.

Uno studio sull'aumento delle ondate di caldo estremo e i loro impatti.

Esaminando la dinamica delle onde influenzata dalla rotazione e dalla curvatura della Terra.

Un nuovo sistema che migliora le previsioni del tempo attraverso un'assimilazione dei dati efficiente e il deep learning.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza nelle previsioni meteo e nei modelli climatici.

Esaminando come il ghiaccio che si scioglie cambia la temperatura e la salinità degli oceani.

ClimODE combina l'apprendimento automatico e la fisica per migliorare le previsioni del tempo.