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

Un nuovo metodo migliora l'efficienza e l'accuratezza della modellazione atmosferica usando metodi agli elementi finiti misti.

Studia i movimenti dei fluidi influenzati da differenze di temperatura in ambienti verticali.

Nuovi metodi di ensemble migliorano le previsioni nei sistemi meteorologici e climatici.

Un nuovo metodo per studiare il clima passato usando microfossili marini.

Esplora l'analisi delle traiettorie e le loro applicazioni in vari settori.

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

Combinare le fonti di dati per previsioni meteo migliori nelle Filippine.

Esaminando i cambiamenti climatici passati usando i rapporti degli isotopi dell'ossigeno nei sedimenti oceanici.

Nuovi metodi migliorano le previsioni del tempo usando tecniche di assimilazione dei dati.

Un nuovo metodo utilizza il deep learning per equazioni matematiche complesse in vari campi.

Esaminando come l'ENSO influisce sui modelli di pioggia estrema nel monsone estivo indiano.

Lo studio delle onde ai bordi e delle pendenze nell'instabilità baroclinica migliora i modelli meteorologici e climatici.

Esplorando come il machine learning migliora l'analisi e le previsioni dei dati climatici.

I modelli di base stanno cambiando il modo in cui analizziamo e prevediamo i cambiamenti climatici e ambientali.

Questo studio valuta come i modelli linguistici gestiscono le affermazioni sul cambiamento climatico.

Poseidon usa il machine learning per prevedere in modo efficiente soluzioni per PDE complessi.

Esaminando come la circolazione oceanica influisce sul clima e i potenziali impatti dei cambiamenti climatici.

Introducendo S3, un metodo per migliorare l'analisi dei dati temporali attraverso un riordino intelligente.

Uno sguardo al problema di Stefan e al comportamento dei cambiamenti di fase.

Questo documento parla di metodi per stimare parametri in equazioni differenziali stocastiche di secondo ordine usando dati del mondo reale.

Scopri come la circolazione di Hadley influisce sul clima e reagisce al riscaldamento globale.

Esaminare come l'inclinazione e l'atmosfera influenzano il potenziale di vita di TRAPPIST-1e.

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

Nuovi metodi migliorano l'efficienza del filtraggio di Kalman e le stime di incertezza in contesti ad alta dimensione.

Un nuovo approccio migliora l'accuratezza nelle previsioni meteo simulando più scale.

La rifinitura adattiva della maglia migliora l'accuratezza nelle previsioni del tempo regolando dinamicamente i dettagli.

La ricerca punta a migliorare le previsioni del vento solare usando i dati della Parker Solar Probe.

Presentiamo FB-LTS, un metodo che migliora l'efficienza nelle simulazioni in acque poco profonde.

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

Uno studio su come le gocce d'acqua influenzano l'accumulo di ghiaccio su diverse strutture.

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

Esaminare l'affidabilità e l'importanza dei magnetogrammi solari per capire l'attività solare.

Uno sguardo alle tecniche avanzate per una migliore assimilazione e filtraggio dei dati.

Una panoramica chiara della termodinamica, le sue leggi e le applicazioni in vari campi.

Nuovi metodi per identificare cambiamenti significativi nella varianza dei dati nel tempo.

Analizzando il legame tra inquinamento e aumento delle temperature per un'azione politica efficace.

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

Un nuovo approccio per misurare le dipendenze in set di dati estremi in vari campi.

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