Artificial Intelligence for Air Quality

Near-surface temperature forecasting by deep learning

Auteurs: Gong, Bing; Langguth, Michael; Mozaffari, Amirpasha; Ji, Yianing ; Stadtler, Scarlet; Mache, Karim; Schultz, Martin
Publié dans: ML for Earth System Modelling and Analytics workshop 2021, online, Germany,, 2021
Éditeur: Forschungszentrum Jülich

Performance analysis and optimization of a TByte-scale atmospheric observation database

Auteurs: Clara Betancourt; Sabine Schröder; Björn Hagemeier; Martin Schultz
Publié dans: EGU2020: Sharing Geoscience Online, EGU2020, online, online conference, 2020-05-04 - 2020-05-08, 2020
Éditeur: Copernicus
DOI: 10.5194/egusphere-egu2020-13637

A Statistical Model for Automated Quality Assessment of the TOAR-II

Auteurs: Najmeh Kaffashzadeh; Kai-Lan Chang; Sabine Schröder; Martin G. Schultz
Publié dans: "EGU2020: Sharing Geoscience Online, #shareEGU20, Vienna, Austria, 2020-05-04 - 2020-05-08", 2020
Éditeur: Copernicus
DOI: 10.5194/egusphere-egu2020-13357

TOAR-II data portal for global measurements of ozone and its precursors

Auteurs: Schröder, Sabine; Mozaffari, Amirpasha; Romberg, Mathilde; Selke, Niklas; Leufen, Lukas Hubert; Ahring, Jessica; Schultz, Martin
Publié dans: CEOS Atmospheric Composition Virtual Constellation AC-VC-18, virtual, Belgium, 2022
Éditeur: Forschungszentrum Jülich

Global fine resolution mapping of ozone metrics through explainable machine learning

Auteurs: Clara Betancourt; Scarlet Stadtler; Timo Stomberg; Ann-Kathrin Edrich; Ankit Patnala; Ribana Roscher; Julia Kowalski; Martin G. Schultz
Publié dans: EGU General Assembly 2021, vEGU21, Online, Online, 2021-04-19 - 2021-04-30, 2021
Éditeur: Copernicus
DOI: 10.13140/rg.2.2.17134.13123

FAIRness in the multi-service data infrastructure of the Tropospheric Ozone Assessment Report (TOAR) and Artificial Intelligence for Air Quality (IntelliAQ) project

Auteurs: Amirpasha Mozaffari; Schröder, Sabine; Apweiler, Sander; Rajveer Saini; Hagemeier, Björn; Schultz, Martin G.
Publié dans: RDA Deutschland Tagung 2020, Berlin, Germany, 2020-02-25 - 2020-02-27, Numéro 1, 2020
Éditeur: Research Data Alliance
DOI: 10.13140/rg.2.2.24046.13123

Enhancing FAIRness of global air quality data: The Tropospheric Ozone Assessment Report database

Auteurs: Schröder, Sabine. Apweiler, Sander. Saini, Rajveer. Hagemeier, Björn. Schultz, Martin. G.
Publié dans: Enhancing FAIRness of global air quality data: The Tropospheric Ozone Assessment Report database, 2019
Éditeur: Zenodo
DOI: 10.5281/zenodo.3549626

Automatic quality control and quality control schema in the Observation to Archive

Auteurs: Silva, Brenner; Kaffashzadeh, Najmeh; Nixdorf, Erik; Immoor, Sebastian; Fischer, Philipp; Anselm, Norbert; Gerchow, Peter; Schäfer, Angela; Koppe, Roland
Publié dans: "EGU2020: Sharing Geoscience Online, #shareEGU20, Vienna, Austria, 2020-05-04 - 2020-05-08", Numéro 1, 2021
Éditeur: Copernicus
DOI: 10.5194/egusphere-egu2020-15961

FAIRness in Air Quality and Weather Forecast

Auteurs: Mozaffari, Amirpasha; Schröder, Sabine; Apweiler, Sander; Saini, Rajveer; Hagemeier, Björn; Schultz, Martin
Publié dans: Research Data Alliance 15th Plenary Meeting, RDA 15, Melbourne, Australia, 2020-03-18 - 2020-03-20, 2020
Éditeur: Research Data Alliance

The TOAR database: metadata harmonization and data quality assurance on global air quality data

Auteurs: Selke, N. Schröder, S. Romberg, M. Ahring, J. Leufen, L. H. Apweiler, S. Schultz, M.
Publié dans: 2021
Éditeur: FZJ

TOAR-II Data Workshop

Auteurs: Schultz, Martin. Schröder, Sabine. Selke, Niklas. Epp, Eleonora. Romberg, Mathilde. Sun, Janing. Ahring, Jessica. Mozaffari, Amirphasha. Lensing, Max. Betancourt, Clara. Leufen, Lukas. Hubert. Hagemeier, Björn. Saini, Rajvee.
Publié dans: 2021
Éditeur: Forschungszentrum Jülich

Deep learning for short-term temperature forecasts with video prediction methods

Auteurs: Gong, Bing; Stadtler, Scarlet; Langguth, Michael; Mozaffari, Amirpasha; Vogelsang, Jan; Schultz, Martin
Publié dans: European Geosciences Union 2020, EGU2020, Virtual, Austria, 2020-05-04 - 2020-05-08, 2020
Éditeur: Copernicus

Geodata enrichment for air quality

Auteurs: Selke, Niklas; Leufen, Lukas Hubert; Mozaffari, Amirpasha; Schröder, Sabine; Schultz, Martin
Publié dans: Living Planet Symposium 2022, LPS2022, Bonn, Germany, 2022
Éditeur: Forschungszentrum Jülich

Prediction of Daily Maximum Ozone Threshold Exceedances by Artificial Intelligence Techniques in Germany

Auteurs: Gong, Bing; Kleinert, Felix; Schultz, Martin
Publié dans: EGU General Assembly 2019, EGU2019, Vienna, Austria, 2019-04-07 - 2019-04-12, 2019
Éditeur: Copernicus

Near Surface Ozone Predictions Based on Multiple ANN Architectures

Auteurs: Kleinert, Felix; Gong, Bing; Götz, Markus; Schultz, Martin
Publié dans: EGU General Assembly 2019, EGU2019, Wien, Austria, 2019-04-07 - 2019-04-12, 2019
Éditeur: Copernicus

A Web Service Architecture for Objective Station Classification Purposes

Auteurs: Martin G. Schultz, Sander Apweiler, Jan Vogelsang, Bjorn Hagemeier, Felix Kleinert, Daniel Mallmann
Publié dans: 2018 IEEE 14th International Conference on e-Science (e-Science), 2018, Page(s) 283-284, ISBN 978-1-5386-9156-4
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/escience.2018.00051

On the use of containers for machine learning and visualization workflows on JUWELS

Auteurs: Gong, Bing; Vogelsang, Jan; Amirpasha Mozaffari; Schultz, Martin
Publié dans: NIC Symposium 2020, Jülich, Germany, 2020-02-27 - 2020-02-28, 2020
Éditeur: Forschungszentrum Jülich
DOI: 10.13140/rg.2.2.27401.57442

A Novel Concept for Automated Quality Control of Atmospheric Time Series

Auteurs: Kaffashzadeh, Najmeh; Schröder, Sabine; Schultz, Martin
Publié dans: European Geoscience Union (EGU), Vienna, Austria, 2019-04-07 - 2019-04-12, 2019
Éditeur: Copernicus

TOAR-II Overview and Database

Auteurs: Cooper, Owen; Schröder, Sabine; Romberg, Mathilde; Selke, Niklas; Leufen, Lukas Hubert; Ahring, Jessics; Mozaffari, Amirpasha; Schultz, Martin
Publié dans: 2022
Éditeur: Forschungszentrum Jülich

Tropospheric Ozone Assessment Report (TOAR) Data Infrastructure

Auteurs: Schröder, Sabine; Epp, Eleonora; Leufen, Lukas Hubert; Mozaffari, Amirpasha; Romberg, Mathilde; Schultz, Martin; Sun, Jianing
Publié dans: WMO Data Conference, Virtual, Virtual, 2020-11-16 - 2020-11-19, 2020
Éditeur: World Meteorological Organisation

Deep Learning for Weather Forecasting and Climate Prediction

Auteurs: Martin Schultz
Publié dans: 2022
Éditeur: aiforgood.itu.int

Advancing FAIRness for global air quality data analyses

Auteurs: Mozaffari, Amirpasha; Schröder, Sabine ; Romberg, Mathilde ; Epp, Eleonora ; Ahring, Jessica Betancourt, Clara ; Leufen, Lukas Hubert; Kleinert, Felix ; Schultz, Martin
Publié dans: International Data Week 2022, IDW2022, Seoul, South Korea, 2022
Éditeur: Forschungszentrum Jülich

JUWELS Booster – A Supercomputer for Large-Scale AI Research

Auteurs: Kesselheim, Stefan; Herten, Andreas; Cavallaro, Gabriele; Sedona, Rocco; Schug, Alexander; Strube, Alexandre; Kamath, Roshni; Schultz, Martin G.; Riedel, Morris; Lippert, Thomas; Krajsek, Kai; Ebert, Jan; Jitsev, Jenia; Cherti, Mehdi; Langguth, Michael; Gong, Bing; Stadtler, Scarlet; Mozaffari, Amirpasha
Publié dans: Lecture Notes in Computer Science ISBN: 9783030905385, Numéro 1, 2022
Éditeur: Arxiv-Preprints
DOI: 10.1007/978-3-030-90539-2_31

O3ResNet: A Deep Learning–Based Forecast System to Predict Local Ground-Level Daily Maximum 8-Hour Average Ozone in Rural and Suburban Environments

Auteurs: Lukas Hubert Leufen; Felix Kleinert; Martin G. Schultz
Publié dans: Artificial Intelligence for the Earth Systems, Numéro Volume 2, Numéro 3, 2023
Éditeur: American Meteorological Society
DOI: 10.1175/aies-d-22-0085.1

AtmoRep: A stochastic model of atmosphere dynamics using large scale representation learning

Auteurs: Christian Lessig, Ilaria Luise, Bing Gong, Michael Langguth, Scarlet Stadtler, Martin Schultz
Publié dans: Arxiv, 2023
Éditeur: Cornell University
DOI: 10.48550/arxiv.2308.13280

Mapping Yearly Fine Resolution Global Surface Ozone through the Bayesian Maximum Entropy Data Fusion of Observations and Model Output for 1990–2017

Auteurs: Marissa N. DeLang, Jacob S. Becker, Kai-Lan Chang, Marc L. Serre, Owen R. Cooper, Martin G. Schultz, Sabine Schröder, Xiao Lu, Lin Zhang, Makoto Deushi, Beatrice Josse, Christoph A. Keller, Jean-François Lamarque, Meiyun Lin, Junhua Liu, Virginie Marécal, Sarah A. Strode, Kengo Sudo, Simone Tilmes, Li Zhang, Stephanie E. Cleland, Elyssa L. Collins, Michael Brauer, and J. Jason West*
Publié dans: Environmental Science & Technology, Numéro 2021,55,8, 2021, Page(s) 4389-4398
Éditeur: ACS Publications
DOI: 10.1021/acs.est.0c07742

Multi-decadal surface ozone trends at globally distributed remote locations

Auteurs: Owen R. Cooper, Martin G. Schultz, Sabine Schröder, Kai-Lan Chang, Audrey Gaudel, Gerardo Carbajal Benítez, Emilio Cuevas, Marina Fröhlich, Ian E. Galbally, Suzie Molloy, Dagmar Kubistin, Xiao Lu, Audra McClure-Begley, Philippe Nédélec, Jason O’Brien, Samuel J. Oltmans, Irina Petropavlovskikh, Ludwig Ries, Irina Senik, Karin Sjöberg, Sverre Solberg, Gerard T. Spain, Wolfgang Spangl, Martin
Publié dans: Knowledge Domain: Atmospheric Science, Numéro Elementa: Science of the Anthropocene (2020) 8: 23., 2020
Éditeur: ucpress.edu
DOI: 10.1525/elementa.420

Trend detection of atmospheric time series: Incorporating appropriate uncertainty estimates and handling extreme events

Auteurs: Kai-Lan Chang, Martin G. Schultz, Xin Lan, Audra McClure-Begley, Irina Petropavlovskikh, Xiaobin Xu, Jerald R. Ziemke
Publié dans: Elementa Science of the Anthropocene, Numéro (2021) 9 (1): 00035, 2021
Éditeur: ucpress.edu
DOI: 10.1525/elementa.2021.00035

Advancing caching and automation with FDO

Auteurs: Amirpasha Mozaffari, Niklas Selke, Martin Schultz
Publié dans: Research Ideas and Outcomes, Numéro 8, e94856, 2022
Éditeur: Pensoft
DOI: 10.3897/rio.8.e94856

AQ-Bench: A Benchmark Dataset for Machine Learning on GlobalAir Quality Metrics

Auteurs: Clara Betancourt; Timo Stomberg; Scarlet Stadtler; Ribana Roscher; Martin G. Schultz
Publié dans: Earth System Science Data, 2021, ISSN 1866-3516
Éditeur: Copernicus
DOI: 10.5194/essd-2020-380

MLAir (v1.0) – a tool to enable fast and flexible machine learning on air data time series

Auteurs: Lukas Hubert Leufen, Felix Kleinert, Martin G. Schultz
Publié dans: Geoscientific Model Development, Numéro 14/3, 2021, Page(s) 1553-1574, ISSN 1991-9603
Éditeur: Copernicus
DOI: 10.5194/gmd-14-1553-2021

Can deep learning beat numerical weather prediction?

Auteurs: M. G. Schultz, C. Betancourt, B. Gong, F. Kleinert, M. Langguth, L. H. Leufen, A. Mozaffari, S. Stadtler
Publié dans: Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, Numéro 379/2194, 2021, Page(s) 20200097, ISSN 1364-503X
Éditeur: Royal Society of London
DOI: 10.1098/rsta.2020.0097

Explainable Machine Learning Reveals Capabilities, Redundancy, and Limitations of a Geospatial Air Quality Benchmark Dataset

Auteurs: Scarlet Stadtler; Ribana Roscher; Clara Betancourt
Publié dans: Machine Learning and Knowledge Extraction; Volume 4; Numéro 1; Pages: 150-171, Numéro 1, 2022, ISSN 2504-4990
Éditeur: MDPI
DOI: 10.3390/make4010008

Artificial Intelligence for Air Quality

Auteurs: Martin Schultz
Publié dans: The Project Repository Journal (PRj), Numéro Volume 6, June 2020, 2020, Page(s) 30-32, ISSN 2632-4067
Éditeur: http://www.europeandissemination.eu/

IntelliO3-ts v1.0: A neural network approach to predict near-surface ozone concentrations in Germany

Auteurs: Lukas Hubert Leufen; Martin Schultz; Felix Kleinert
Publié dans: Geoscientific model development 14(1), 1 - 25 (2021). doi:10.5194/gmd-14-1-2021, 2021, ISSN 1991-9603
Éditeur: Copernicus
DOI: 10.5194/gmd-2020-169

IntelliO3-ts v1.0: a neural network approach to predict near-surface ozone concentrations in Germany

Auteurs: Felix Kleinert, Lukas H. Leufen, Martin G. Schultz
Publié dans: Geoscientific Model Development, Numéro 14/1, 2021, Page(s) 1-25, ISSN 1991-9603
Éditeur: Copernicus GmbH
DOI: 10.5194/gmd-14-1-2021

Context aware benchmarking and tuning of a TByte-scale air quality database and web service

Auteurs: Clara Betancourt, Björn Hagemeier, Sabine Schröder, Martin G. Schultz
Publié dans: Earth Science Informatics, Numéro 14/3, 2021, Page(s) 1597-1607, ISSN 1865-0473
Éditeur: Springer Verlag
DOI: 10.1007/s12145-021-00631-4

Enabling Canonical Analysis Workflows Documented Data Harmonization on Global Air Quality Data

Auteurs: Sabine Schröder, Eleonora Epp, Amirpasha Mozaffari, Mathilde Romberg, Niklas Selke, Martin G. Schultz
Publié dans: Data Intelligence, Numéro Volume 4, Numéro 2, 2022, Page(s) 259 - 270, ISSN 2641-435X
Éditeur: MIT Press Cambridge
DOI: 10.1162/dint_a_00130

Canonical Workflows to Make Data FAIR

Auteurs: Peter Wittenburg, Alex Hardisty, Yann Le Franc, Amirpasha Mozaffari, Limor Peer, Nikolay A. Skvortsov, Zhiming Zhao, Alessandro Spinuso
Publié dans: Data Intelligence, Numéro Volume 4, Numéro 2, 2022, Page(s) 286–305, ISSN 2641-435X
Éditeur: MIT Press Cambridge
DOI: 10.1162/dint_a_00132

Exploring decomposition of temporal patterns to facilitate learning of neural networks for ground-level daily maximum 8-hour average ozone prediction

Auteurs: Lukas Hubert Leufen, Felix Kleinert, Martin G. Schultz
Publié dans: Environmental Data Science, 2022, ISSN 2634-4602
Éditeur: Cambridge University Press
DOI: 10.1017/eds.2022.9

Using Regionalized Air Quality Model Performance and Bayesian Maximum Entropy data fusion to map global surface ozone concentration

Auteurs: Jacob S. Becker, Marissa N. DeLang, Kai-Lan Chang, Marc L. Serre, Owen R. Cooper, Hantao Wang, Martin G. Schultz, Sabine Schröder, Xiao Lu, Lin Zhang, Makoto Deushi, Beatrice Josse, Christoph A. Keller, Jean-François Lamarque, Meiyun Lin, Junhua Liu, Virginie Marécal, Sarah A. Strode, Kengo Sudo, Simone Tilmes, Li Zhang, Michael Brauer, J. Jason West
Publié dans: Elementa: Science of the Anthropocene, Numéro (2023) 11 (1): 00025, 2023, ISSN 2325-1026
Éditeur: University of California Press
DOI: 10.1525/elementa.2022.00025

Editors’ Note: Special Issue on Canonical Workflow Frameworks for Research

Auteurs: Peter Wittenburg, Alex Hardisty, Amirpasha Mozzafari, Limor Peer, Nikolay Skvortsov, Alessandro Spinuso, Zhiming Zhao
Publié dans: Data Intelligence, Numéro Volume 4, Numéro 2, 2022, Page(s) 149–154, ISSN 2641-435X
Éditeur: MIT Press Cambridge
DOI: 10.1162/dint_e_00122

Global, high-resolution mapping of tropospheric ozone – explainable machine learning and impact of uncertainties

Auteurs: Clara Betancourt, Timo T. Stomberg, Ann-Kathrin Edrich, Ankit Patnala, Martin G. Schultz, Ribana Roscher, Julia Kowalski, and Scarlet Stadtler
Publié dans: Geoscientific Model Development, Numéro Volume 15, Numéro 11, 2022, Page(s) 4331-4354, ISSN 1991-9603
Éditeur: Copernicus Publications
DOI: 10.5194/gmd-15-4331-2022

Tropospheric Ozone Assessment Report: Database and metrics data of global surface ozone observations

Auteurs: Martin G. Schultz, Sabine Schröder, Olga Lyapina, Owen R. Cooper, Ian Galbally, Irina Petropavlovskikh, Erika von Schneidemesser, Hiroshi Tanimoto, Yasin Elshorbany, Manish Naja, Rodrigo J. Seguel, Ute Dauert, Paul Eckhardt, Stefan Feigenspan, Markus Fiebig, Anne-Gunn Hjellbrekke, You-Deog Hong, Peter Christian Kjeld, Hiroshi Koide, Gary Lear, David Tarasick, Mikio Ueno, Markus Wallasch, Darrel B
Publié dans: Elementa Science of the Anthropocene, Numéro 5, 2017, Page(s) 58, ISSN 2325-1026
Éditeur: BioOne
DOI: 10.1525/elementa.244

Generating Views Using Atmospheric Correction for Contrastive Self-Supervised Learning of Multispectral Images

Auteurs: Ankit Patnala; Scarlet Stadtler; Martin G. Schultz; Juergen Gall
Publié dans: IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, Numéro Volume 20, 2023, ISSN 1558-0571
Éditeur: IEEE journal
DOI: 10.1109/lgrs.2023.3274493

Temperature forecasting by deep learning methods

Auteurs: Bing Gong, Michael Langguth, Yan Ji, Amirpasha Mozaffari, Scarlet Stadtler, Karim Mache, and Martin G. Schultz
Publié dans: Geoscientific Model Development, Numéro Volume 15, Numéro 23, 2022, Page(s) 8931–8956, ISSN 1991-9603
Éditeur: Copernicus
DOI: 10.5194/gmd-15-8931-2022

HPC-oriented Canonical Workflows for Machine Learning Applications in Climate and Weather Prediction

Auteurs: Amirpasha Mozaffari, Michael Langguth, Bing Gong, Jessica Ahring, Adrian Rojas Campos, Pascal Nieters, Otoniel José Campos Escobar, Martin Wittenbrink, Peter Baumann, Martin G. Schultz
Publié dans: Data Intelligence, Numéro Volume 4, Numéro 2, 2022, Page(s) 271-285, ISSN 2641-435X
Éditeur: MIT Press Cambridge
DOI: 10.1162/dint_a_00131

Representing chemical history in ozone time-series predictions – a model experiment study building on the MLAir (v1.5) deep learning framework

Auteurs: Felix Kleinert, Lukas H. Leufen, Aurelia Lupascu, Tim Butler, and Martin G. Schultz
Publié dans: Geoscientific Model Development, Numéro Volume 15, Numéro 23, 2022, Page(s) 8913–8930, ISSN 1991-9603
Éditeur: Copernicus Publications
DOI: 10.5194/gmd-15-8913-2022

A New Tool for Automated Quality Control of Environmental Time Series (AutoQC4Env) in Open Web Services

Auteurs: Najmeh Kaffashzadeh, Felix Kleinert, Martin G. Schultz
Publié dans: Business Information Systems Workshops - BIS 2019 International Workshops, Seville, Spain, June 26–28, 2019, Revised Papers, Numéro 373, 2019, Page(s) 513-518, ISBN 978-3-030-36690-2
Éditeur: Springer International Publishing
DOI: 10.1007/978-3-030-36691-9_43

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