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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Artificial Intelligence and Machine Learning for Enhanced Representation of Processes and Extremes in Earth System Models

CORDIS fournit des liens vers les livrables publics et les publications des projets HORIZON.

Les liens vers les livrables et les publications des projets du 7e PC, ainsi que les liens vers certains types de résultats spécifiques tels que les jeux de données et les logiciels, sont récupérés dynamiquement sur OpenAIRE .

Publications

Environmental Research Letters (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Elizabeth A Barnes; Noah S Diffenbaugh; Sonia I Seneviratne
Publié dans: Environmental Research Letters, Numéro 20 (1), 2024, ISSN 1748-9326
Éditeur: IOP Science
DOI: 10.3929/ETHZ-B-000712192

Sub-seasonal forest carbon dynamics lose persistence under extremes (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Tristan K E Williams, Álvaro Moreno Martínez, Francesco Martinuzzi, Miguel D Mahecha, Gustau Camps-Valls
Publié dans: Environmental Research Letters, Numéro 20, 2025, ISSN 1748-9326
Éditeur: IOP Publishing
DOI: 10.1088/1748-9326/ADE8FF

Scale‐Aware Parameterization of Cloud Fraction and Condensate for a Global Atmospheric Model Machine‐Learned From Coarse‐Grained Kilometer‐Scale Simulations (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Cyril Morcrette, Tobias Cave, Helena Reid, Joana da Silva Rodrigues, Teo Deveney, Lisa Kreusser, Kwinten Van Weverberg, Chris Budd
Publié dans: Journal of Advances in Modeling Earth Systems, Numéro 17, 2025, ISSN 1942-2466
Éditeur: American Geophysical Union (AGU)
DOI: 10.1029/2024MS004651

Early-twentieth-century cold bias in ocean surface temperature observations (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Sippel, Sebastian; Kent, Elizabeth C.; Meinshausen, Nicolai; Chan, Duo; Kadow, Christopher; Neukom, Raphael; Fischer, Erich M.; Humphrey, Vincent; Rohde, Robert; de Vries, Iris; Knutti, Reto
Publié dans: Nature, Numéro 635, 2024, ISSN 1476-4687
Éditeur: Springer Nature
DOI: 10.5194/EGUSPHERE-EGU25-6761

Distilling Machine Learning’s Added Value: Pareto Fronts in Atmospheric Applications (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Tom Beucler, Arthur Grundner, Sara Shamekh, Peter Ukkonen, Matthew Chantry, Ryan Lagerquist
Publié dans: Artificial Intelligence for the Earth Systems, Numéro 4, 2025, ISSN 2769-7525
Éditeur: American Meteorological Society
DOI: 10.1175/AIES-D-24-0078.1

Artificial intelligence for modeling and understanding extreme weather and climate events (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Gustau Camps-Valls, Miguel-Ángel Fernández-Torres, Kai-Hendrik Cohrs, Adrian Höhl, Andrea Castelletti, Aytac Pacal, Claire Robin, Francesco Martinuzzi, Ioannis Papoutsis, Ioannis Prapas, Jorge Pérez-Aracil, Katja Weigel, Maria Gonzalez-Calabuig, Markus Reichstein, Martin Rabel, Matteo Giuliani, Miguel D. Mahecha, Oana-Iuliana Popescu, Oscar J. Pellicer-Valero, Said Ouala, Sancho Salcedo-Sanz, Sebastian Sippel, Spyros Kondylatos, Tamara Happé, Tristan Williams
Publié dans: Nature Communications, Numéro 16, 2025, ISSN 2041-1723
Éditeur: Springer Science and Business Media LLC
DOI: 10.1038/S41467-025-56573-8

Combining climate models and observations to predict the time remaining until regional warming thresholds are reached (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Elizabeth A Barnes, Noah S Diffenbaugh, Sonia I Seneviratne
Publié dans: Environmental Research Letters, Numéro 20, 2025, ISSN 1748-9326
Éditeur: IOP Publishing
DOI: 10.1088/1748-9326/AD91CA

Simulating Atmospheric Processes in Earth System Models and Quantifying Uncertainties With Deep Learning Multi‐Member and Stochastic Parameterizations (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Gunnar Behrens, Tom Beucler, Fernando Iglesias‐Suarez, Sungduk Yu, Pierre Gentine, Michael Pritchard, Mierk Schwabe, Veronika Eyring
Publié dans: Journal of Advances in Modeling Earth Systems, Numéro 17, 2025, ISSN 1942-2466
Éditeur: American Geophysical Union (AGU)
DOI: 10.1029/2024MS004272

Analyzing climate scenarios using dynamic mode decomposition with control (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Nathan Mankovich, Shahine Bouabid, Peer Nowack, Deborah Bassotto, Gustau Camps-Valls
Publié dans: Environmental Data Science, Numéro 4, 2025, ISSN 2634-4602
Éditeur: Cambridge University Press (CUP)
DOI: 10.1017/EDS.2025.8

Enhanced Computational Complexity in Continuous-Depth Models: Neural Ordinary Differential Equations With Trainable Numerical Schemes (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Said Ouala, Laurent Debreu, Bertrand Chapron, Fabrice Collard, Lucile Gaultier, Ronan Fablet
Publié dans: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2025, ISSN 0162-8828
Éditeur: Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
DOI: 10.1109/TPAMI.2025.3599629

Adjoint‐Based Online Learning of Two‐Layer Quasi‐Geostrophic Baroclinic Turbulence (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: F. E. Yan, H. Frezat, J. Le Sommer, J. Mak, K. Otness
Publié dans: Journal of Advances in Modeling Earth Systems, Numéro 17, 2025, ISSN 1942-2466
Éditeur: American Geophysical Union (AGU)
DOI: 10.1029/2024MS004857

Either Or: Interactive Articles or Videos for Climate Science Communication (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: J. Poehls, M. Meuschke, N. Carvalhais, K. Lawonn
Publié dans: Computer Graphics Forum, Numéro 44, 2025, ISSN 0167-7055
Éditeur: Wiley
DOI: 10.1111/CGF.70129

Improving vertical detail in simulated temperature and humidity data using machine learning (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Joana D. da Silva Rodrigues, Cyril J. Morcrette
Publié dans: Atmospheric Science Letters, Numéro 26, 2025, ISSN 1530-261X
Éditeur: Wiley
DOI: 10.1002/ASL.1288

Record-breaking extremes in a warming climate (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Fischer, Erich; Bador, Margot; Huser, Raphaël; Kendon, Elizabeth; Robinson, Alexander; Sippel, Sebastian
Publié dans: Nature Reviews Earth & Environment, Numéro 6 (7), 2025, ISSN 2662-138X
Éditeur: Springer Nature
DOI: 10.1038/S43017-025-00681-Y

Tuning the ICON-A 2.6.4 climate model with machine-learning-based emulators and history matching (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: P. Bonnet; L. Pastori; M. Schwabe; M. Giorgetta; F. Iglesias-Suarez; V. Eyring; V. Eyring
Publié dans: Geoscientific Model Development, Numéro 18 (12), 2025, ISSN 1991-9603
Éditeur: EGU
DOI: 10.5194/GMD-18-3681-2025

Online calibration of deep learning sub-models for hybrid numerical modeling systems (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Ouala, Said; Chapron, Bertrand; Collard, Fabrice; Gaultier, Lucile; Fablet, Ronan
Publié dans: Communications Physics, Numéro 7, 2024, ISSN 2399-3650
Éditeur: Springer Nature
DOI: 10.48550/ARXIV.2311.10665

Advanced climate model evaluation with ESMValTool v2.11.0 using parallel, out-of-core, and distributed computing. (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Schlund, M., Andela, B., Benke, J., Comer, R., Hassler, B., Hogan, E., Kalverla, P., Lauer, A., Little, B., Loosveldt Tomas, S., Nattino, F., Peglar, P., Predoi, V., Smeets, S., Worsley, S., Yeo, M., & Zimmermann, K.
Publié dans: Geoscientific Model Development, Numéro 18, 2025, ISSN 1991-9603
Éditeur: EGU
DOI: 10.5194/GMD-2024-236

Online Learning of Entrainment Closures in a Hybrid Machine Learning Parameterization (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Costa Christopoulos, Ignacio Lopez‐Gomez, Tom Beucler, Yair Cohen, Charles Kawczynski, Oliver R. A. Dunbar, Tapio Schneider
Publié dans: Journal of Advances in Modeling Earth Systems, Numéro 16, 2025, ISSN 1942-2466
Éditeur: American Geophysical Union (AGU)
DOI: 10.1029/2024MS004485

Examining the Fidelity of Leith Subgrid Closures for Parameterizing Mesoscale Eddies in Idealized and Global (NEMO) Ocean Models (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: T. Wilder, T. Kuhlbrodt
Publié dans: Journal of Advances in Modeling Earth Systems, Numéro 17, 2025, ISSN 1942-2466
Éditeur: American Geophysical Union (AGU)
DOI: 10.1029/2025MS004950

Estimating Information Theoretic Measures via Multidimensional Gaussianization (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Valero Laparra, Juan Emmanuel Johnson, Gustau Camps-Valls, Raúl Santos-Rodríguez, Jesús Malo
Publié dans: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Numéro 47, 2025, ISSN 0162-8828
Éditeur: Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
DOI: 10.1109/TPAMI.2024.3495827

Calibration and uncertainty quantification for deep learning-based drought detection (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Mengxue Zhang, Miguel-Ángel Fernández-Torres, Kai-Hendrik Cohrs, Gustau Camps-Valls
Publié dans: International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, Numéro 140, 2025, ISSN 1569-8432
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.JAG.2025.104563

Navigating the Noise: Bringing Clarity to ML Parameterization Design With O $\boldsymbol{\mathcal{O}}$(100) Ensembles (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Jerry Lin, Sungduk Yu, Liran Peng, Tom Beucler, Eliot Wong‐Toi, Zeyuan Hu, Pierre Gentine, Margarita Geleta, Mike Pritchard
Publié dans: Journal of Advances in Modeling Earth Systems, Numéro 17, 2025, ISSN 1942-2466
Éditeur: American Geophysical Union (AGU)
DOI: 10.1029/2024MS004551

Flash drought impacts on global ecosystems amplified by extreme heat (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Lei Gu; Dominik L. Schumacher; Erich M. Fischer; Louise J. Slater; Jiabo Yin; Sebastian Sippel; Jie Chen; Pan Liu; Reto Knutti
Publié dans: Nature Geoscience, Numéro 18, 2025, ISSN 1752-0908
Éditeur: Springer Nature
DOI: 10.3929/ETHZ-B-000739383

Neural Variational Data Assimilation with Uncertainty Quantification Using SPDE Priors (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Beauchamp, Maxime; Fablet, Ronan; Benaichouche, Simon; Tandeo, Pierre; Desassis, Nicolas; Chapron, Bertrand
Publié dans: Artificial Intelligence for the Earth Systems, Numéro 4 (3), 2025, ISSN 2769-7525
Éditeur: American Meteorological Society
DOI: 10.48550/ARXIV.2402.01855

Classifying and Tracking of Mesoscale Cloud Patterns from Satellite Images using Machine Learning

Auteurs: Granberg, A., & Lundholm, V.
Publié dans: 2025
Éditeur: DiVA, Linköping University

Towards Physically Consistent Deep Learning For Climate Model Parameterizations (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Birgit Kühbacher, Fernando Iglesias-Suarez, Niki Kilbertus, Veronika Eyring
Publié dans: 2024 International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA), 2025
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/ICMLA61862.2024.00044

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