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Linking large-scale circulation patterns to low-cloud properties 期刊论文
, 2020, 卷号: 20, 期号: 12
作者:  Juliano T.W.;  Lebo Z.J.
收藏  |  浏览/下载：20/0  |  提交时间：2020/07/28
atmospheric circulation  boundary layer  cloud cover  cloud microphysics  machine learning  marine atmosphere  tropical cyclone  Pacific Ocean  Pacific Ocean (Northeast)  
Developing a novel hybrid model for the estimation of surface 8 h ozone (O3) across the remote Tibetan Plateau during 2005-2018 期刊论文
, 2020, 卷号: 20, 期号: 10
作者:  Li R.;  Zhao Y.;  Zhou W.;  Meng Y.;  Zhang Z.;  Fu H.
收藏  |  浏览/下载：14/0  |  提交时间：2020/07/28
air quality  atmospheric modeling  atmospheric pollution  concentration (composition)  error analysis  estimation method  machine learning  ozone  performance assessment  pollution monitoring  satellite data  China  Qinghai-Xizang Plateau  
Stratocumulus cloud clearings: Statistics from satellites, reanalysis models, and airborne measurements 期刊论文
, 2020, 卷号: 20, 期号: 8
作者:  Dadashazar H.;  Crosbie E.;  Majdi M.S.;  Panahi M.;  Moghaddam M.A.;  Behrangi A.;  Brunke M.;  Zeng X.;  Jonsson H.H.;  Sorooshian A.
收藏  |  浏览/下载：44/0  |  提交时间：2020/07/28
airborne sensing  cloud classification  numerical model  remote sensing  satellite data  seasonal variation  statistical analysis  stratocumulus  California  Cape Blanco  Cape Mendocino  Oregon  United States  
Improved 1 km resolution PM2.5 estimates across China using enhanced space-time extremely randomized trees 期刊论文
, 2020, 卷号: 20, 期号: 6
作者:  Wei J.;  Li Z.;  Cribb M.;  Huang W.;  Xue W.;  Sun L.;  Guo J.;  Peng Y.;  Li J.;  Lyapustin A.;  Liu L.;  Wu H.;  Song Y.
收藏  |  浏览/下载：31/0  |  提交时间：2020/07/28
accuracy assessment  atmospheric modeling  atmospheric pollution  concentration (composition)  diameter  estimation method  machine learning  metropolitan area  particulate matter  satellite data  spatial resolution  China  
Technical note: Deep learning for creating surrogate models of precipitation in Earth system models 期刊论文
, 2020, 卷号: 20, 期号: 4
作者:  Weber T.;  Corotan A.;  Hutchinson B.;  Kravitz B.;  Link R.
收藏  |  浏览/下载：12/0  |  提交时间：2020/07/28
amplification  artificial neural network  climate prediction  machine learning  numerical model  optimization  precipitation assessment  sampling  
A machine learning examination of hydroxyl radical differences among model simulations for CCMI-1 期刊论文
, 2020, 卷号: 20, 期号: 3
作者:  Nicely J.M.;  Duncan B.N.;  Hanisco T.F.;  Wolfe G.M.;  Salawitch R.J.;  Deushi M.;  Haslerud A.S.;  Jöckel P.;  Josse B.;  Kinnison D.E.;  Klekociuk A.;  Manyin M.E.;  Marécal V.;  Morgenstern O.;  Murray L.T.;  Myhre G.;  Oman L.D.;  Pitari G.;  Pozzer A.;  Quaglia I.;  Revell L.E.;  Rozanov E.;  Stenke A.;  Stone K.;  Strahan S.;  Tilmes S.;  Tost H.;  Westervelt D.M.;  Zeng G.
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annual variation  artificial neural network  computer simulation  hydroxyl radical  machine learning  methane  troposphere  water vapor