Fisica - Fisica atmosferica e oceanica

Uno studio presenta CloudSense per identificare le nuvole che producono pioggia nei Ghati Occidentali usando dati radar.

Il modello FuXi-ENS migliora le previsioni del tempo a medio termine e cattura l'incertezza in modo efficace.

Il monossido di carbonio è fondamentale per capire vari ambienti e reazioni cosmiche.

Combinare il machine learning e i modelli tradizionali per migliorare l'accuratezza delle previsioni del tempo.

Esaminando il legame tra le forti piogge nel nord dell'India e la regione del Sahel.

Questo articolo esplora come la salinità e la temperatura influenzano la stabilità dell'AMOC.

Lo studio esamina l'impatto dell'AMV e dell'umidità del suolo sulle ondate di calore europee.

Un nuovo metodo migliora le previsioni del vento usando modelli statistici e integrazione dei dati.

Esplora le complessità dell'atmosfera umida e i suoi effetti sul clima.

I modelli di machine learning come FourCastNet migliorano l'accuratezza delle previsioni del tempo grazie all'assimilazione dei dati.

Un nuovo approccio migliora il tracciamento degli eddies oceanici affrontando le incertezze nei dati.

Esplorare il significato dell'AMOC nel clima della Terra e i suoi potenziali cambiamenti.

Un nuovo algoritmo migliora le previsioni modellando gli errori di fondo in modo più accurato.

Uno sguardo alla formazione e all'importanza delle piccole nuvole nel nostro clima.

Esplora come le nuvole cumuli influenzano gli aerosol nell'atmosfera e il tempo.

Un nuovo modello cerca di migliorare le previsioni del tempo a medio termine.

SWIFT migliora i metodi di trasporto atmosferico, garantendo proprietà essenziali nelle simulazioni.

Un nuovo metodo che usa statistiche gaussiane per prevedere con precisione eventi di caldo estremo.

Esaminare come il mixing influisce sulle oscillazioni oceaniche e sulle dinamiche climatiche.

Nuove antenne radar puntano a migliorare le previsioni delle correnti superficiali nelle acque costiere.

Questo articolo esplora come le dinamiche su piccola scala influenzano il trasporto di particelle nelle acque oceaniche turbolente.

Un nuovo framework migliora le previsioni dei modelli climatici rispettando le leggi fisiche.

Un nuovo modello matematico esamina gli effetti dei cambiamenti climatici sui fenomeni meteorologici estremi.

Il modello Ola migliora le previsioni del tempo stagionali usando l'IA per tenere traccia delle dinamiche dell'oceano e dell'atmosfera.

Questo studio affina le previsioni sulla temperatura per terreni complessi utilizzando tassi di cambiamento adattivi.

Un metodo innovativo per analizzare le occorrenze storiche dei venti föhn usando l'analisi dei dati.

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.