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    A derecho climatology (2004–2021) in the United States based on machine learning identification of bow echoes.
    Li, Jianfeng ; Geiss, Andrew ; et al.
    In: Earth System Science Data Discussions, 2024-06-24, S. 1-41
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    A Fortran-Python Interface for Integrating Machine Learning Parameterization into Earth System Models.
    Zhang, Tao ; Morcrette, Cyril ; et al.
    In: Geoscientific Model Development Discussions, 2024-06-03, S. 1-26
    Online academicJournal
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    Multivariate adjustment of drizzle bias using machine learning in European climate projections.
    Lazoglou, Georgia ; Economou, Theo ; et al.
    In: Geoscientific Model Development, Jg. 17 (2024-06-01), Heft 11, S. 4689-4703
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    Autoencoder-based feature extraction for the automatic detection of snow avalanches in seismic data.
    Simeon, Andri ; Pérez-Guillén, Cristina ; et al.
    In: Geoscientific Model Development Discussions, 2024-05-27, S. 1-37
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    Learning from conceptual models – a study of emergence of cooperation towards resource protection in a social-ecological system.
    Harati-Asl, Saeed ; Perez, Liliana ; et al.
    In: Geoscientific Model Development Discussions, 2024-05-27, S. 1-32
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    GEOMAPLEARN 1.0: Detecting geological structures from geological maps with machine learning.
    Oakley, David ; Loiselet, Christelle ; et al.
    In: Geoscientific Model Development Discussions, 2024-05-27, S. 1-34
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    A Global Daily High Spatial-temporal Coverage Merged Tropospheric NO<subscript>2</subscript> dataset (HSTCM-NO2) from 2007 to 2022 based on OMI and GOME-2.
    Qin, Kai ; Gao, Hongrui ; et al.
    In: Earth System Science Data Discussions, 2024-05-14, S. 1-32
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    A global monthly field of seawater pH over 3 decades: a machine learning approach.
    Zhong, Guorong ; Li, Xuegang ; et al.
    In: Earth System Science Data Discussions, 2024-05-15, S. 1-20
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    Retrieving Ground-Level PM<subscript>2.5</subscript> Concentrations in China (2013–2021) with a Numerical Model-Informed Testbed to Mitigate Sample Imbalance-Induced Biases.
    Li, Siwei ; Ding, Yu ; et al.
    In: Earth System Science Data Discussions, 2024-05-15, S. 1-18
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    A 10 km daily-level ultraviolet radiation predicting dataset based on machine learning models in China from 2005 to 2020.
    Jiang, Yichen ; Shi, Su ; et al.
    In: Earth System Science Data Discussions, 2024-05-15, S. 1-22
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    Atmospheric motion vector (AMV) error characterization and bias correction by leveraging independent lidar data: a simulation using an observing system simulation experiment (OSSE) and optical flow AMVs.
    Nguyen, Hai ; Posselt, Derek ; et al.
    In: Atmospheric Measurement Techniques, Jg. 17 (2024-05-15), Heft 10, S. 3103-3119
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    Optimal estimation of cloud properties from thermal infrared observations with a combination of deep learning and radiative transfer simulation.
    Huang, He ; Wang, Quan ; et al.
    In: Atmospheric Measurement Techniques Discussions, 2024-05-08, S. 1-29
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    Data mining-based machine learning methods for improving hydrological data a case study of salinity field in the Western Arctic Ocean.
    Tao, Shuhao ; Du, Ling ; et al.
    In: Earth System Science Data Discussions, 2024-05-03, S. 1-22
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    Forward Model Emulator for Atmospheric Radiative Transfer Using Gaussian Processes And Cross Validation.
    Lamminpää, Otto M. ; Susiluoto, Jouni I. ; et al.
    In: Atmospheric Measurement Techniques Discussions, 2024-05-03, S. 1-32
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    CH4Net: a deep learning model for monitoring methane super-emitters with Sentinel-2 imagery.
    Vaughan, Anna ; Mateo-García, Gonzalo ; et al.
    In: Atmospheric Measurement Techniques, Jg. 17 (2024-05-01), Heft 9, S. 2583-2593
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    Efficient and stable coupling of the SuperdropNet deep-learning-based cloud microphysics (v0.1.0) with the ICON climate and weather model (v2.6.5).
    Arnold, Caroline ; Sharma, Shivani ; et al.
    In: Geoscientific Model Development, Jg. 17 (2024-05-01), Heft 9, S. 4017-4029
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    LB-SCAM: a learning-based method for efficient large-scale sensitivity analysis and tuning of the Single Column Atmosphere Model (SCAM).
    Guo, Jiaxu ; Zheng, Juepeng ; et al.
    In: Geoscientific Model Development, Jg. 17 (2024-05-01), Heft 9, S. 3975-3992
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    Diagnosing drivers of PM2.5 simulation biases in China from meteorology, chemical composition, and emission sources using an efficient machine learning method.
    Wang, Shuai ; Zhang, Mengyuan ; et al.
    In: Geoscientific Model Development, Jg. 17 (2024-05-01), Heft 9, S. 3617-3629
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    A 30 m annual cropland dataset of China from 1986 to 2021.
    Tu, Ying ; Wu, Shengbiao ; et al.
    In: Earth System Science Data, Jg. 16 (2024-05-01), Heft 5, S. 2297-2316
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    Mid-Atlantic Nocturnal Low-Level Jet Characteristics: A machine learning analysis of radar wind profiles.
    Roots, Maurice ; Sullivan, John T. ; et al.
    In: Atmospheric Measurement Techniques Discussions, 2024-04-29, S. 1-19
    Online academicJournal
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