Zobrazeno 1 - 10
of 73
pro vyhledávání: '"Iglesias-Suarez, Fernando"'
Climate models play a critical role in understanding and projecting climate change. Due to their complexity, their horizontal resolution of about 40-100 km remains too coarse to resolve processes such as clouds and convection, which need to be approx
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2406.03920
Autor:
Behrens, Gunnar, Beucler, Tom, Iglesias-Suarez, Fernando, Yu, Sungduk, Gentine, Pierre, Pritchard, Michael, Schwabe, Mierk, Eyring, Veronika
Deep learning has proven to be a valuable tool to represent subgrid processes in climate models, but most application cases have so far used idealized settings and deterministic approaches. Here, we develop ensemble and stochastic parameterizations w
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2402.03079
Autor:
Yu, Sungduk, Hu, Zeyuan, Subramaniam, Akshay, Hannah, Walter, Peng, Liran, Lin, Jerry, Bhouri, Mohamed Aziz, Gupta, Ritwik, Lütjens, Björn, Will, Justus C., Behrens, Gunnar, Busecke, Julius J. M., Loose, Nora, Stern, Charles I., Beucler, Tom, Harrop, Bryce, Heuer, Helge, Hillman, Benjamin R., Jenney, Andrea, Liu, Nana, White, Alistair, Zheng, Tian, Kuang, Zhiming, Ahmed, Fiaz, Barnes, Elizabeth, Brenowitz, Noah D., Bretherton, Christopher, Eyring, Veronika, Ferretti, Savannah, Lutsko, Nicholas, Gentine, Pierre, Mandt, Stephan, Neelin, J. David, Yu, Rose, Zanna, Laure, Urban, Nathan, Yuval, Janni, Abernathey, Ryan, Baldi, Pierre, Chuang, Wayne, Huang, Yu, Iglesias-Suarez, Fernando, Jantre, Sanket, Ma, Po-Lun, Shamekh, Sara, Zhang, Guang, Pritchard, Michael
Modern climate projections lack adequate spatial and temporal resolution due to computational constraints, leading to inaccuracies in representing critical processes like thunderstorms that occur on the sub-resolution scale. Hybrid methods combining
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2306.08754
Autor:
Iglesias-Suarez, Fernando, Gentine, Pierre, Solino-Fernandez, Breixo, Beucler, Tom, Pritchard, Michael, Runge, Jakob, Eyring, Veronika
Publikováno v:
Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 129, e2023JD039202
Climate models are essential to understand and project climate change, yet long-standing biases and uncertainties in their projections remain. This is largely associated with the representation of subgrid-scale processes, particularly clouds and conv
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2304.12952
Autor:
Behrens, Gunnar, Beucler, Tom, Gentine, Pierre, Iglesias-Suarez, Fernando, Pritchard, Michael, Eyring, Veronika
Deep learning can accurately represent sub-grid-scale convective processes in climate models, learning from high resolution simulations. However, deep learning methods usually lack interpretability due to large internal dimensionality, resulting in r
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2204.08708
Autor:
Grundner, Arthur, Beucler, Tom, Gentine, Pierre, Iglesias-Suarez, Fernando, Giorgetta, Marco A., Eyring, Veronika
Publikováno v:
Journal of Advances in Modeling Earth Systems (JAMES), 2022
A promising approach to improve cloud parameterizations within climate models and thus climate projections is to use deep learning in combination with training data from storm-resolving model (SRM) simulations. The ICOsahedral Non-hydrostatic (ICON)
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2112.11317
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.