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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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An Information Theoretic Approach to Improving the Reliability of Weather and Climate Simulations

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

A Generative Deep Learning Approach to Stochastic Downscaling of Precipitation Forecasts (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Lucy Harris; Andrew T. T. McRae; Matthew Chantry; Peter D. Dueben; Tim N. Palmer
Publié dans: Journal in Advances of Modelling Earth Systems, 2022, ISSN 1942-2466
Éditeur: American Geophysical Union
DOI: 10.1029/2022ms003120

Compressing atmospheric data into its real information content (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Milan Klower, Miha Razinger, Juan J Dominguez, Peter Duben, Tim Palmer
Publié dans: Nature Computational Science, 2021, ISSN 2662-8457
Éditeur: Nature
DOI: 10.1038/s43588-021-00156-2

Forecast-based attribution of a winter heatwave within the limit of predictability (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Nicholas Leach, Antje Weisheimer, Myles Allen, Tim Palmer
Publié dans: Proceedings of the National Academy of Sciences, 2021, ISSN 0027-8424
Éditeur: National Academy of Sciences
DOI: 10.1073/pnas.2112087118

Forecasting feels-like temperatures as a strategy to reduce heat illnesses during sporting events (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Milan Klower, Pascal Edouard, Andreas Niess, Sebastien Racinais, Yannis Pitsiladis, Florian Pappenberger, Karsten Hollander
Publié dans: British Journal of Sports Medicine, 2023, ISSN 0306-3674
Éditeur: BMJ Publishing Group
DOI: 10.1136/bjsports-2022-106413

Improved teleconnection between Arctic sea ice and the North Atlantic Oscillation through stochastic process representation. (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: K. Strommen, S. Juricke, F. Cooper
Publié dans: Weather and Climate Dynamics, 2022, ISSN 2698-4016
Éditeur: Copernicus
DOI: 10.5194/wcd-3-951-2022

Quantum Computers for Weather and Climate Prediction: The Good, the Bad and the Noisy (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Felix Tennie, Tim Palmer
Publié dans: Bulletin of the American Meteorological Society, 2023, ISSN 0003-0007
Éditeur: American Meteorological Society
DOI: 10.1175/bams-d-22-0031.1

Deep Learning for Downscaling Tropical Cyclone Rainfall to Hazard-Relevant Spatial Scales (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Emily Vosper, Peter Watson, Lucy Harris, Andrew McRae, Raul Santos-Rodriguez, Laurence Aitchison, Dann Mitchell
Publié dans: Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 2023, ISSN 2169-8996
Éditeur: John Wiley and Sons
DOI: 10.1029/2022jd038163

Fluid simulations accelerated with 16 bits: Approaching 4x speedup on A64FX by squeezing ShallowWaters.jl into Float16 (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Milan Klöwer, Sam Hatfield, Matteo Croci, Peter D. Düben, Tim N. Palmer
Publié dans: Journal of Advances in Modelling Earth Systems, 2022, ISSN 1942-2466
Éditeur: American Geophysical Union
DOI: 10.1029/2021ms002684

Deep learning for quality control of surface physiographic fields using satellite Earth observations (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Tom Kimpson, Margarita Choulga, Matthew Chantry, Gianpaolo Balsamo, Souhail Boussetta, Peter Dueben, and Tim Palmer
Publié dans: Hydrology and Earth System Science, 2022, ISSN 1812-2116
Éditeur: Copernicus Publications
DOI: 10.5194/egusphere-2022-1177

The physics of numerical analysis: a climate modelling case study (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: T. N. Palmer
Publié dans: Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, Numéro 378/2166, 2020, Page(s) 20190058, ISSN 1364-503X
Éditeur: Royal Society of London
DOI: 10.1098/rsta.2019.0058

Single-Precision in the Tangent-Linear and Adjoint Models of Incremental 4D-Var (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Sam Hatfield, Andrew McRae, Tim Palmer, Peter Düben
Publié dans: Monthly Weather Review, Numéro 148/4, 2020, Page(s) 1541-1552, ISSN 0027-0644
Éditeur: American Meteorological Society
DOI: 10.1175/mwr-d-19-0291.1

The scaling and skewness of optimally transported meshes on the sphere (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Chris J. Budd, Andrew T.T. McRae, Colin J. Cotter
Publié dans: Journal of Computational Physics, Numéro 375, 2018, Page(s) 540-564, ISSN 0021-9991
Éditeur: Academic Press
DOI: 10.1016/j.jcp.2018.08.028

Reduced‐precision parametrization: lessons from an intermediate‐complexity atmospheric model (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Leo Saffin, Sam Hatfield, Peter Düben, Tim Palmer
Publié dans: Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 2020, ISSN 0035-9009
Éditeur: Royal Meteorological Society
DOI: 10.1002/qj.3754

The scientific challenge of understanding and estimating climate change (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Tim Palmer, Bjorn Stevens
Publié dans: Proceedings of the National Academy of Sciences, Numéro 116/49, 2019, Page(s) 24390-24395, ISSN 0027-8424
Éditeur: National Academy of Sciences
DOI: 10.1073/pnas.1906691116

Mixed-precision for Linear Solvers in Global Geophysical Flows (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Jan Ackmann; Peter D. Dueben; Tim Palmer; Piotr K. Smolarkiewicz
Publié dans: Journal of Advances in Modeling Earth Systems, 2022, ISSN 1942-2466
Éditeur: American Geophysical Union
DOI: 10.1002/essoar.10511194.1

More accuracy with less precision (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Simon T. K. Lang, Andrew Dawson, Michail Diamantakis, Peter Dueben, Samuel Hatfield, Martin Leutbecher, Tim Palmer, Fernando Prates, Christopher D. Roberts, Irina Sandu, Nils Wedi
Publié dans: Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 2021, ISSN 1477-870X
Éditeur: John Wiley and Sons
DOI: 10.1002/qj.4181

Climate Modelling in Low-Precision: Effects of both Deterministic & Stochastic Rounding (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Adam Paxton, Matthew Chantry, Milan Klöwer, Leo Saffin, Tim Palmer
Publié dans: Journal of Climate, 2022, ISSN 0894-8755
Éditeur: American Meteorological Society
DOI: 10.1175/jcli-d-21-0343.1

Periodic orbits in chaotic systems simulated at low precision (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Milan Klöwer, Peter V. Coveney, E. Adam Paxton & Tim N. Palmer
Publié dans: Scientific Reports, 2023, ISSN 2045-2322
Éditeur: Nature Publishing Group
DOI: 10.1038/s41598-023-37004-4

Machine Learning Emulation of Gravity Wave Drag in Numerical Weather Forecasting (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Matthew Chantry, Sam Hatfield, Peter Dueben, Inna Polichtchouk, Tim Palmer
Publié dans: Journal of Advances in Modeling Earth Systems, Numéro 13/7, 2021, ISSN 1942-2466
Éditeur: American Geophysical Union
DOI: 10.1029/2021ms002477

Climate change modelling at reduced floating-point precision with stochastic rounding (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Tom Kimpson, Adam Paxton, Mat Chantry, Tim Palmer
Publié dans: Quarterly Journal of the Royal Meterological Society, 2023, ISSN 0035-9009
Éditeur: Royal Meteorological Society
DOI: 10.1002/qj.4435

Computing the ecRad radiation scheme with half-precision arithmetic (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Anton Pershin, Matthew Chantry, Peter Dominik Dueben, Robin J Hogan, Tim Palmer
Publié dans: ESS Open Archive, 2023
Éditeur: Earth and Space Science Open Archive
DOI: 10.22541/essoar.169603511.10575870/v1

SoftPosit.jl (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: M Kloewer, M Giordano
Publié dans: Zenodo, 2019
Éditeur: Zenodo
DOI: 10.5281/zenodo.3541798

ShallowWaters.jl (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: M Kloewer
Publié dans: Zenodo, 2020
Éditeur: zenodo
DOI: 10.5281/zenodo.3626102

Sonums.jl (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: M Kloewer
Publié dans: Zenodo, 2019
Éditeur: Zenodo
DOI: 10.5281/zenodo.3531886

Sherlogs.jl (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: M Kloewer
Publié dans: Zonodo, 2019
Éditeur: Zonodo
DOI: 10.5281/zenodo.3543604

Float8s.jl

Auteurs: M Kloewer
Publié dans: Github, 2019
Éditeur: Github

LogFixPoint16s.jl

Auteurs: M Kloewer
Publié dans: github, 2019
Éditeur: github

StochasticRounding.jl

Auteurs: M Kloewer
Publié dans: github, 2019
Éditeur: github

Lorenz63.jl (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: M Kloewer
Publié dans: Zenodo, 2019
Éditeur: Zenodo
DOI: 10.5281/zenodo.3541740

Jenks.jl

Auteurs: M Kloewer
Publié dans: github, 2019
Éditeur: github

Lorenz96.jl (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: M Kloewer
Publié dans: Zenodo, 2019
Éditeur: zenodo
DOI: 10.5281/zenodo.3541775

coolFFT.jl

Auteurs: M Kloewer
Publié dans: github, 2019
Éditeur: github

public-downscaling-cgan

Auteurs: Andrew McRae, Lucy Harris, Matthew Chantry, Fenwick Cooper, Jussi Leinonen
Publié dans: 2023
Éditeur: GitHub

Further analysis of cGAN: A system for Generative Deep Learning Post-processing of Precipitation (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Fenwick C. Cooper, Andrew T. T. McRae, Matthew Chantry, Bobby Antonio, Tim N. Palmer
Publié dans: ArXiv, 2023, ISSN 2331-8422
Éditeur: ArXiv
DOI: 10.48550/arxiv.2309.15689

Using reduced-precision arithmetic in the adjoint model of MITgcm (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Andrew McRae, Tim Palmer
Publié dans: ArXiv, 2020, ISSN 2331-8422
Éditeur: ArXiv
DOI: 10.48550/arxiv.2003.08972

Compatible Finite Element Methods for Geophysical Flows - Automation and Implementation Using Firedrake (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Thomas Gibson, Andrew McRae, Colin Cotter, Lawrence Mitchell, David Ham
Publié dans: 2019, ISBN 978-3-030-23957-2
Éditeur: Springer
DOI: 10.1007/978-3-030-23957-2

Posits as an alternative to floats for weather and climate models (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Milan Klöwer, Peter D. Düben, Tim N. Palmer
Publié dans: Proceedings of the Conference for Next Generation Arithmetic 2019 on - CoNGA'19, 2019, Page(s) 1-8, ISBN 9781450371391
Éditeur: ACM Press
DOI: 10.1145/3316279.3316281

Machine learning for weather and climate modelling (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Matthew Chantry, Hannah Christensen, Peter Dueben and Tim Palmer
Publié dans: ‘Machine learning for weather and climate modelling’ Philosophical Transactions of the Royal Society A, Numéro Volume 379 Numéro 2194, 2021
Éditeur: Royal Society Publishing
DOI: 10.1098/rsta.2020.0083

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