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Understanding and Modelling the Earth System with Machine Learning

CORDIS bietet Links zu öffentlichen Ergebnissen und Veröffentlichungen von HORIZONT-Projekten.

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Veröffentlichungen

Towards Causal Discovery for Earth System Sciences

Autoren: Emiliano Diaz
Veröffentlicht in: 2023
Herausgeber: Universitat de València

Consistent long-term observational datasets of soil moisture and vegetation reveal trends and variability in soil moisture, improve carbon cycle models, and constrain climate models.

Autoren: Olya Skulovich
Veröffentlicht in: 2024
Herausgeber: Columbia University

Causal discovery of Atlantic-Pacific interactions in observations and CMIP6 models (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Karmouche, Soufiane
Veröffentlicht in: 2024
Herausgeber: University of Bremen
DOI: 10.26092/elib/2833

Understanding and Modelling Convection with Machine Learning (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Behrens, Gunnar
Veröffentlicht in: 2024
Herausgeber: University of Bremen
DOI: 10.26092/elib/3050

A comparison of drought indices in CMIP6 climate projections

Autoren: Lukas Ruhe
Veröffentlicht in: Master Thesis, 2022
Herausgeber: University of Bremen, Germany

Detecting Activity of Tropical Cyclones with the Unsupervised Maximally Divergent Interval Algorithm

Autoren: Simon Zitzmann
Veröffentlicht in: Master Thesis, 2020
Herausgeber: LMU Munich

Data-driven cloud cover parameterizations for the ICON earth system model using deep learning and symbolic regression (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Grundner, Arthur
Veröffentlicht in: Dissertation, 2024
Herausgeber: University of Bremen
DOI: 10.26092/elib/2821

Machine-learning based observational cloud products for process-oriented climate model evaluation (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Kaps, Arndt
Veröffentlicht in: 2024
Herausgeber: University of Bremen
DOI: 10.26092/elib/2997

Understanding Land-Atmosphere Interactions Across Multiple Scales

Autoren: Yu Huang
Veröffentlicht in: 2024
Herausgeber: Columbia university

Estimating Information in Earth System Data with Machine Learning

Autoren: Emmanuel J. Johnson
Veröffentlicht in: 2021
Herausgeber: University of Valencia

Constraining uncertainties in multi-model projections of the future climate with observations (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Manuel Schlund
Veröffentlicht in: Dissertation, 2021
Herausgeber: University of Bremen
DOI: 10.26092/elib/941

Carbon system state determines warming potential of emissions (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Alexander J. Winkler, Ranga Myneni, Christian Reimers, Markus Reichstein, Victor Brovkin
Veröffentlicht in: PLOS ONE, Ausgabe 19, 2024, Seite(n) e0306128, ISSN 1932-6203
Herausgeber: Public Library of Science
DOI: 10.1371/journal.pone.0306128

Detecting extreme temperature events using Gaussian mixture models (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Paçal, A., Hassler, B., Weigel, K., Kurnaz, M. L., Wehner, M. F., Eyring, V.
Veröffentlicht in: Journal of Geophysical Research: Atmospheres, Ausgabe Volume 128; Ausgabe 18; 22.09.2023, 2023, Seite(n) e2023JD038906, ISSN 2169-897X
Herausgeber: ADVANCING EARTH AND SPACE SCIENCES
DOI: 10.1029/2023jd038906

Regulation of the global carbon and water cycles through vegetation structural and physiological dynamics (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Wantong Li, Gregory Duveiller, Sebastian Wieneke, Matthias Forkel, Pierre Gentine, Markus Reichstein, Shuli Niu, Mirco Migliavacca, Rene Orth
Veröffentlicht in: Environmental Research Letters, Ausgabe 19, 2024, Seite(n) 073008, ISSN 1748-9326
Herausgeber: Institute of Physics Publishing
DOI: 10.1088/1748-9326/ad5858

Soil dryness matters to ecosystem photosynthesis when and where it does (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Jiangong Liu, Qiren Wang, Weiwei Zhan, Xu Lian, Pierre Gentine
Veröffentlicht in: Nature water submitted, 2024, ISSN 1758-678X
Herausgeber: Nature Publishing Group
DOI: 10.21203/rs.3.rs-5147541/v1

Deep Learning and Earth Observation to Support the Sustainable Development Goals (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Persello, C., Wegner, J.D., Hänsch, R., Tuia, D., Ghamisi, P., Koeva, M., Camps-Valls, G.
Veröffentlicht in: IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine, 2022, Seite(n) 2-30, ISSN 2168-6831
Herausgeber: IEEE Geosciene and Remote Sensing Society
DOI: 10.1109/mgrs.2021.3136100

Characterizing clouds with the CCClim dataset, a machine learning cloud class climatology (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Arndt Kaps, Axel Lauer, Rémi Kazeroni, Martin Stengel, Veronika Eyring
Veröffentlicht in: Earth System Science Data, Ausgabe 16, 2024, Seite(n) 3001-3016, ISSN 1866-3516
Herausgeber: Copernicus GmbH
DOI: 10.5194/essd-16-3001-2024

Reliance on fossil fuels increases during extreme temperature events in the continental United States (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Wenli Zhao, Biqing Zhu, Steven J. Davis, Philippe Ciais, Chaopeng Hong, Zhu Liu, Pierre Gentine
Veröffentlicht in: Communications Earth & Environment, Ausgabe 4, 2023, ISSN 2662-4435
Herausgeber: NA
DOI: 10.1038/s43247-023-01147-z

Structural learning of simple staged trees (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Manuele Leonelli, Gherardo Varando
Veröffentlicht in: Data Mining and Knowledge Discovery, Ausgabe 38, 2024, Seite(n) 1520-1544, ISSN 1384-5810
Herausgeber: Kluwer Academic Publishers
DOI: 10.1007/s10618-024-01007-0

Evaluation of native Earth system model output with ESMValTool v2.6.0 (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Manuel Schlund, Birgit Hassler, Axel Lauer, Bouwe Andela, Patrick Jöckel, Rémi Kazeroni, Saskia Loosveldt Tomas, Brian Medeiros, Valeriu Predoi, Stéphane Sénési, Jérôme Servonnat, Tobias Stacke, Javier Vegas-Regidor, Klaus Zimmermann, Veronika Eyring
Veröffentlicht in: Geoscientific Model Development, Ausgabe 16, 2023, Seite(n) 315-333, ISSN 1991-9603
Herausgeber: Copernicus GmbH
DOI: 10.5194/gmd-16-315-2023

Pushing the frontiers in climate modelling and analysis with machine learning (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Veronika Eyring, William D. Collins, Pierre Gentine, Elizabeth A. Barnes, Marcelo Barreiro, Tom Beucler, Marc Bocquet, Christopher S. Bretherton, Hannah M. Christensen, Katherine Dagon, David John Gagne, David Hall, Dorit Hammerling, Stephan Hoyer, Fernando Iglesias-Suarez, Ignacio Lopez-Gomez, Marie C. McGraw, Gerald A. Meehl, Maria J. Molina, Claire Monteleoni, Juliane Mueller, Michael S. Pritch
Veröffentlicht in: Nature Climate Change, Ausgabe 14, 2024, Seite(n) 916-928, ISSN 1758-678X
Herausgeber: Nature Publishing Group
DOI: 10.1038/s41558-024-02095-y

Interpretable Multiscale Machine Learning‐Based Parameterizations of Convection for ICON (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Helge Heuer, Mierk Schwabe, Pierre Gentine, Marco A. Giorgetta, Veronika Eyring
Veröffentlicht in: Journal of Advances in Modeling Earth Systems, Ausgabe 16, 2024, ISSN 1942-2466
Herausgeber: American Geophysical Union
DOI: 10.1029/2024ms004398

Monitoring and benchmarking Earth system model simulations with ESMValTool v2.12.0 (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Axel Lauer, Lisa Bock, Birgit Hassler, Patrick Jöckel, Lukas Ruhe, Manuel Schlund
Veröffentlicht in: Geoscientific Model Development, Ausgabe 18, 2025, Seite(n) 1169-1188, ISSN 1991-9603
Herausgeber: Copernicus Publications
DOI: 10.5194/gmd-18-1169-2025

Inferring causal relations from observational long-term carbon and water fluxes records (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Díaz, E. Adsura, J.E., Martínez, Á.M, Piles, M., Camps-Valls, G
Veröffentlicht in: Scientific Reports, Ausgabe 12, 2022, Seite(n) 1610, ISSN 2045-2322
Herausgeber: Nature Publishing Group
DOI: 10.1038/s41598-022-05377-7

Constraining uncertainty in projected gross primary production with machine learning (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: M. Schlund, V. Eyring, G.-Camps-Valls, P. Friedlingstein, P. Gentine, & M. Reichstein
Veröffentlicht in: American Geophysical Union / Wiley Periodicals, 2020, ISSN 2576-604X
Herausgeber: American Geophysical Union / Wiley Periodicals
DOI: 10.1029/2019jg005619

Evidence for widespread thermal acclimation of canopy photosynthesis (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Jiangong Liu, Youngryel Ryu, Xiangzhong Luo, Benjamin Dechant, Benjamin Stocker, Trevor Keenan, Pierre Gentine, Xing Li, Bolun Li, Sandy Harrison, Iain Prentice
Veröffentlicht in: Nature Ecology - accepted, 2024, ISSN 1758-678X
Herausgeber: Nature Publishing Group
DOI: 10.21203/rs.3.rs-4013319/v1

A hybrid generative adversarial network for weakly-supervised cloud detection in multispectral images (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Jun Li, Zhaocong Wu, Qinghong Sheng, Bo Wang, Zhongwen Hu, Shaobo Zheng, Gustau Camps-Valls, Matthieu Molinier
Veröffentlicht in: Remote Sensing of Environment, Ausgabe 280, 2022, Seite(n) 113197, ISSN 0034-4257
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.rse.2022.113197

MetaFlux: Meta-learning global carbon fluxes from sparse spatiotemporal observations (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Juan Nathaniel, Jiangong Liu, Pierre Gentine
Veröffentlicht in: Scientific Data, Ausgabe 10, 2023, ISSN 2052-4463
Herausgeber: NA
DOI: 10.1038/s41597-023-02349-y

Spatiotemporal upscaling of sparse air-sea pCO2 data via physics-informed transfer learning (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Siyeon Kim, Juan Nathaniel, Zhewen Hou, Tian Zheng, Pierre Gentine
Veröffentlicht in: Scientific Data, Ausgabe 11, 2024, ISSN 2052-4463
Herausgeber: NA
DOI: 10.1038/s41597-024-03959-w

Hybrid modeling: Fusion of a deep approach and physics-based model for global hydrological modeling (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Kraft, B., Jung, M., Körner, M., & Reichstein, M.
Veröffentlicht in: The International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Science, Ausgabe 21949034, 2020, ISSN 2194-9034
Herausgeber: Copernicus Publications
DOI: 10.5194/isprs-archives-xliii-b2-2020-1537-2020

Satellite Analyses Unravel the Multi-Decadal Impact of Dam Management on Tropical Floodplain Vegetation (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Luca Salerno, Álvaro Moreno-Martínez, Emma Izquierdo-Verdiguier, Nicholas Clinton, Annunziato Siviglia, and Carlo Camporeale
Veröffentlicht in: Frontiers in Environmental Science, Ausgabe 2296665X, 2022, ISSN 2296-665X
Herausgeber: Frontiers
DOI: 10.3389/fenvs.2022.871530

Pairwise causal discovery with support measure machines (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Gherardo Varando, Salvador Catsis, Emiliano Diaz, Gustau Camps-Valls
Veröffentlicht in: Applied Soft Computing, Ausgabe 150, 2024, Seite(n) 111030, ISSN 1568-4946
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.asoc.2023.111030

Deep Learning With Noisy Labels for Spatiotemporal Drought Detection (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Jordi Cortés-Andrés, Miguel-Ángel Fernández-Torres, Gustau Camps-Valls
Veröffentlicht in: IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Ausgabe 62, 2024, Seite(n) 1-13, ISSN 0196-2892
Herausgeber: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/tgrs.2024.3504340

Learning latent functions for causal discovery (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: E Diaz. JE Johnson, G Varando, G Camps-Valls
Veröffentlicht in: Machine Learning: Science and Technology, 2023, ISSN 2632-2153
Herausgeber: IOP Science
DOI: 10.1088/2632-2153/ace151

Climate-invariant machine learning (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Tom Beucler, Pierre Gentine, Janni Yuval, Ankitesh Gupta, Liran Peng, Jerry Lin, Sungduk Yu, Stephan Rasp, Fiaz Ahmed, Paul A. O’Gorman, J. David Neelin, Nicholas J. Lutsko, Michael Pritchard
Veröffentlicht in: Science Advances, Ausgabe 10, 2024, ISSN 2375-2548
Herausgeber: NA
DOI: 10.1126/sciadv.adj7250

Learning Atmospheric Boundary Layer Turbulence (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Sara Shamekh, Pierre Gentine
Veröffentlicht in: JAMES in review, 2023, ISSN 1758-678X
Herausgeber: Nature Publishing Group
DOI: 10.22541/essoar.168748456.60017486/v1

A spatiotemporal stochastic climate model for benchmarking causal discovery methods for teleconnections (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Tibau, X., Reimers, C., Gerhardus, A., Denzler, J., Eyring, V., Runge, J.
Veröffentlicht in: Environmental Data Science, Ausgabe 26344602, 2022, ISSN 2634-4602
Herausgeber: Cambridge University Press
DOI: 10.1017/eds.2022.11

Generative networks for spatio-temporal gap filling of Sentinel-2 reflectances (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Maria Gonzalez-Calabuig, Miguel-Ángel Fernández-Torres, Gustau Camps-Valls
Veröffentlicht in: ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Ausgabe 220, 2025, Seite(n) 637-648, ISSN 0924-2716
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.isprsjprs.2025.01.016

Causal hybrid modeling with double machine learning—applications in carbon flux modeling (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Kai-Hendrik Cohrs, Gherardo Varando, Nuno Carvalhais, Markus Reichstein, Gustau Camps-Valls
Veröffentlicht in: Machine Learning: Science and Technology, Ausgabe 5, 2024, Seite(n) 035021, ISSN 2632-2153
Herausgeber: IOP Science
DOI: 10.1088/2632-2153/ad5a60

X-BASE: the first terrestrial carbon and water flux products from an extended data-driven scaling framework, FLUXCOM-X (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Jacob A. Nelson, Sophia Walther, Fabian Gans, Basil Kraft, Ulrich Weber, Kimberly Novick, Nina Buchmann, Mirco Migliavacca, Georg Wohlfahrt, Ladislav Šigut, Andreas Ibrom, Dario Papale, Mathias Göckede, Gregory Duveiller, Alexander Knohl, Lukas Hörtnagl, Russell L. Scott, Jiří Dušek, Weijie Zhang, Zayd Mahmoud Hamdi, Markus Reichstein, Sergio Aranda-Barranco, Jonas Ardö, Maarten Op de Beeck
Veröffentlicht in: Biogeosciences, Ausgabe 21, 2025, Seite(n) 5079-5115, ISSN 1726-4189
Herausgeber: Biogeosciences
DOI: 10.5194/bg-21-5079-2024

Causally‐Informed Deep Learning to Improve Climate Models and Projections (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Fernando Iglesias‐Suarez, Pierre Gentine, Breixo Solino‐Fernandez, Tom Beucler, Michael Pritchard, Jakob Runge, Veronika Eyring
Veröffentlicht in: Journal of Geophysical Research: Atmospheres, Ausgabe 129, 2024, ISSN 2169-897X
Herausgeber: AGU
DOI: 10.1029/2023jd039202

Quantifying uncertainty in high resolution biophysical variable retrieval maps

Autoren: Laura Martínez-Ferrer, Álvaro Moreno-Martínez, Manuel Campos-Taberner, Francisco Javier García-Haro, Jordi Munoz-Marí, Steven W. Running, John Kimball, Nicholas Clinton, Gustau Camps-Valls
Veröffentlicht in: Remote Sensing of Environment (RSE), 2022, ISSN 0034-4257
Herausgeber: Elsevier BV

Assessing and improving the transferability of current global spatial prediction models. (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Ludwig, Marvin and Moreno-Martinez, Alvaro and Hölzel, Norbert and Pebesma, Edzer and Meyer, Hanna
Veröffentlicht in: Global Ecology and Biogeography, 2023, ISSN 1466-822X
Herausgeber: Blackwell Publishing Inc.
DOI: 10.1111/geb.13635

Role of locality, fidelity and symmetry regularization in learning explainable representations (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Michele Ronco, Gustau Camps-Valls
Veröffentlicht in: Neurocomputing, Ausgabe 562, 2023, Seite(n) 126884, ISSN 0925-2312
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.neucom.2023.126884

Reflections and projections on a decade of climate science (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: V. Eyring, V. Mishra, G. Griffith, L. Chen, T. F. Keenan, M. R. Turetsky, S. Brown, F. Jotzo, F. C. Moore, and S. van der Linden
Veröffentlicht in: Nature Publishing Group / Springer Nature, 2021, ISSN 1758-6798
Herausgeber: Nature Publishing Group / Springer Nature
DOI: 10.1038/s41558-021-01020-x

Causal inference for time series (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: J., Runge, A., Gerhardus, G., Varando, V., Eyring, G., Camps-Valls
Veröffentlicht in: nature reviews earth & environment, Ausgabe Volume 4; 07.2023, 2023, Seite(n) 487-505, ISSN 2662-138X
Herausgeber: Springer Nature
DOI: 10.1038/s43017-023-00431-y

Within-season crop monitoring at continental scale utilizing new gap-filled Landsat temporal series (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: C. Rajadel-Lambistos, E. Izquierdo-Verdiguier, A. Moreno-Martínez, M. P. Maneta, S. Begueria, J. S. Kimball, N. Clinton, C. Atzberger, G. Camps-Valls, S.W. Running
Veröffentlicht in: International Journal of Digital Earth, Ausgabe 17, 2025, ISSN 1753-8947
Herausgeber: Taylor & Francis
DOI: 10.1080/17538947.2024.2359577

Collaboration between artificial intelligence and Earth science communities for mutual benefit (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Min Chen, Zhen Qian, Niklas Boers, Felix Creutzig, Gustau Camps-Valls, Klaus Hubacek, Christophe Claramunt, John P. Wilson, Stefano Nativi, Anthony J. Jakeman, R. Dietmar Müller, Michael Batty, Chenghu Zhou, Fahu Chen, Qiao Wang, Fan Zhang, C. Michael Barton, Josef Strobl, Michael Meadows, Carlo Ratti, Philipp Hess, Qingsong Xu, Zhixin Zhang, Qiushi Gu, A-Xing Zhu, Hui Lin, Linwang Yuan, Guonian
Veröffentlicht in: Nature Geoscience, Ausgabe 17, 2024, Seite(n) 949-952, ISSN 1752-0894
Herausgeber: Nature Publishing Group
DOI: 10.1038/s41561-024-01550-x

Converging Findings of Climate Models and Satellite Observations on the Positive Impact of European Forests on Cloud Cover (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Luca Caporaso, Gregory Duveiller, Graziano Giuliani, Filippo Giorgi, Martin Stengel, Emanuele Massaro, Matteo Piccardo, Alessandro Cescatti
Veröffentlicht in: Journal of Geophysical Research: Atmospheres, Ausgabe 129, 2024, ISSN 2169-897X
Herausgeber: Wiley Online Library
DOI: 10.1029/2023jd039235

Changing effects of external forcing on Atlantic–Pacific interactions (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Soufiane Karmouche, Evgenia Galytska, Gerald A. Meehl, Jakob Runge, Katja Weigel, Veronika Eyring
Veröffentlicht in: Earth System Dynamics, Ausgabe 15, 2024, Seite(n) 689-715, ISSN 2190-4987
Herausgeber: Copernicus GmbH
DOI: 10.5194/esd-15-689-2024

Physics-aware nonparametric regression models for Earth data analysis (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Jordi Cortés-Andrés; Gustau Camps-Valls; Sebastian Sippel; Enikő Székely; Dino Sejdinovic; Emiliano Diaz; Adrián Pérez-Suay; Zhu Li; Miguel Mahecha; Markus Reichstein
Veröffentlicht in: Environmental Research Letters, 17 (5), Ausgabe 17489326, 2022, ISSN 1748-9326
Herausgeber: Institute of Physics Publishing
DOI: 10.3929/ethz-b-000546957

Identifying compound weather drivers of forest biomass loss with generative deep learning (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Mohit Anand, Friedrich J. Bohn, Gustau Camps-Valls, Rico Fischer, Andreas Huth, Lily-belle Sweet, Jakob Zscheischler
Veröffentlicht in: Environmental Data Science, Ausgabe 3, 2024, ISSN 2634-4602
Herausgeber: Cambridge Press
DOI: 10.1017/eds.2024.2

Quantifying uncertainty in high resolution biophysical variable retrieval with machine learning (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Laura Martínez-Ferrer, Álvaro Moreno-Martínez, Manuel Campos-Taberner, Francisco Javier García-Haro, Jordi Muñoz-Marí, Steven W. Running, John Kimball, Nicholas Clinton, Gustau Camps-Valls
Veröffentlicht in: Remote Sensing of Environment, Ausgabe 280, 2022, Seite(n) 113199, ISSN 0034-4257
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.rse.2022.113199

Contrasting drought legacy effects on gross primary productivity in a mixed versus pure beech forest (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Yu, X. and Orth, R. and Reichstein, M. and Bahn, M. and Klosterhalfen, A. and Knohl, A. and Koebsch, F. and Migliavacca, M. and Mund, M. and Nelson, J. A. and Stocker, B. D. and Walther, S. and Bastos, A.
Veröffentlicht in: Biogeosciences, Ausgabe 17264189, 2022, ISSN 1726-4189
Herausgeber: Copernicus Publications
DOI: 10.5194/bg-19-4315-2022

ClimateBench v1.0: A Benchmark for Data-Driven Climate Projections

Autoren: Watson-Parris, D., Rao, Y., Olivié, D., Seland, Ø., Nowack, P., Camps-Valls, G., Stier, P., Bouabid, S., Dewey, M., Fons, E., Gonzalez, J., Harder, P., Jeggle, K., Lenhardt, J., Manshausen, P., Novitasari, M., Ricard, L., Roesch, C.
Veröffentlicht in: Journal of Advances in Modeling Earth Systems, Ausgabe 14 (10) :e2021MS002954, 2022, ISSN 1942-2466
Herausgeber: American Geophysical Union

Biogeophysical Radiative Forcings of Large‐Scale Afforestation in Europe Are Highly Localized and Dominated by Surface Albedo Change (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Ryan M. Bright, Luca Caporaso, Gregory Duveiller, Matteo Piccardo, Alessandro Cescatti
Veröffentlicht in: Geophysical Research Letters, Ausgabe 52, 2025, ISSN 0094-8276
Herausgeber: American Geophysical Union
DOI: 10.1029/2024gl112739

ClimateBench v1.0: A Benchmark for Data‐Driven Climate Projections (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: D. Watson‐Parris, Y. Rao, D. Olivié, Ø. Seland, P. Nowack, G. Camps‐Valls, P. Stier, S. Bouabid, M. Dewey, E. Fons, J. Gonzalez, P. Harder, K. Jeggle, J. Lenhardt, P. Manshausen, M. Novitasari, L. Ricard, C. Roesch
Veröffentlicht in: Journal of Advances in Modeling Earth Systems, Ausgabe 14, 2023, ISSN 1942-2466
Herausgeber: American Geophysical Union
DOI: 10.1029/2021ms002954

The AIDE Toolbox: Artificial intelligence for disentangling extreme events [Software and Data Sets] (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Maria Gonzalez-Calabuig, Jordi Cortés-Andrés, Tristan Keith Ellis Williams, Mengxue Zhang, Oscar Jose Pellicer-Valero, Miguel-Ángel Fernández-Torres, Gustau Camps-Valls
Veröffentlicht in: IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine, Ausgabe 12, 2024, Seite(n) 113-118, ISSN 2168-6831
Herausgeber: IEEE Geosciene and Remote Sensing Society
DOI: 10.1109/mgrs.2024.3382544

Discovering causal relations and equations from data (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Gustau Camps-Valls, Andreas Gerhardus, Urmi Ninad, Gherardo Varando, Georg Martius, Emili Balaguer-Ballester, Ricardo Vinuesa, Emiliano Diaz, Laure Zanna, Jakob Runge
Veröffentlicht in: Physics Reports, Ausgabe 1044, 2024, Seite(n) 1-68, ISSN 0370-1573
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.physrep.2023.10.005

Soil moisture–atmosphere feedback dominates land carbon uptake variability (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Humphrey, V., Berg, A., Ciais, P., Gentine, P., Jung, M., Reichstein, M., Seneviratne, S.I. and Frankenberg, C.
Veröffentlicht in: Nature, Ausgabe 14764687, 2021, ISSN 1476-4687
Herausgeber: Springer Nature
DOI: 10.1038/s41586-021-03325-5

AI-empowered next-generation multiscale climate modelling for mitigation and adaptation (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Veronika Eyring, Pierre Gentine, Gustau Camps-Valls, David M. Lawrence, Markus Reichstein
Veröffentlicht in: Nature Geoscience, Ausgabe 17, 2024, Seite(n) 963-971, ISSN 1752-0894
Herausgeber: Nature Publishing Group
DOI: 10.1038/s41561-024-01527-w

Groundwater rivals aridity in determining global photosynthesis (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Francesco Giardina, Sonia I. Seneviratne, Jiangong Liu, Benjamin D. Stocker, Pierre Gentine
Veröffentlicht in: Nature Geo submitted, 2024, ISSN 1758-678X
Herausgeber: Nature Publishing Group
DOI: 10.21203/rs.3.rs-3793488/v1

Data‐Driven Equation Discovery of a Cloud Cover Parameterization (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Arthur Grundner, Tom Beucler, Pierre Gentine, Veronika Eyring
Veröffentlicht in: Journal of Advances in Modeling Earth Systems, Ausgabe 16, 2024, ISSN 1942-2466
Herausgeber: American Geophysical Union
DOI: 10.1029/2023ms003763

Analyzing climate scenarios using dynamic mode decomposition with control (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Nathan Mankovich, Shahine Bouabid, Peer Nowack, Deborah Bassotto, Gustau Camps-Valls
Veröffentlicht in: Environmental Data Science, Ausgabe 4, 2025, ISSN 2634-4602
Herausgeber: Cambridge Press
DOI: 10.1017/eds.2025.8

Causal discovery reveals complex patterns of drought-induced displacement (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Jose María Tárraga, Eva Sevillano-Marco, Jordi Muñoz-Marí, María Piles, Vasileios Sitokonstantinou, Michele Ronco, María Teresa Miranda, Jordi Cerdà, Gustau Camps-Valls
Veröffentlicht in: iScience, Ausgabe 27, 2025, Seite(n) 110628, ISSN 2589-0042
Herausgeber: Elsevier
DOI: 10.1016/j.isci.2024.110628

Invertible Neural Networks for Probabilistic Aerosol Optical Depth Retrieval (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Paolo Pelucchi, Jorge Vicent Servera, Philip Stier, Gustau Camps-Valls
Veröffentlicht in: IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Ausgabe 63, 2025, Seite(n) 1-13, ISSN 0196-2892
Herausgeber: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/tgrs.2025.3540173

Implicit learning of convective organization explains precipitation stochasticity (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Sara Shamekh, Kara D. Lamb, Yu Huang, Pierre Gentine
Veröffentlicht in: Proceedings of the National Academy of Sciences, Ausgabe 120, 2023, ISSN 0027-8424
Herausgeber: National Academy of Sciences
DOI: 10.1073/pnas.2216158120

Satellite remote sensing reveals the footprint of biodiversity on multiple ecosystem functions across the NEON eddy covariance network (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Ulisse Gomarasca, Gregory Duveiller, Javier Pacheco-Labrador, Guido Ceccherini, Alessandro Cescatti, Marco Girardello, Jacob A Nelson, Markus Reichstein, Christian Wirth, Mirco Migliavacca
Veröffentlicht in: Environmental Research: Ecology, Ausgabe 3, 2024, Seite(n) 045003, ISSN 2752-664X
Herausgeber: IOP Publishing Ltd
DOI: 10.1088/2752-664x/ad87f9

Methodological challenges and new perspectives of shifting vegetation phenology in eddy covariance data. (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Panwar, A., Migliavacca, M., Nelson, J.A., Cortés, J., Bastos, A., Forkel, M., Winkler, A.J.
Veröffentlicht in: Sci Rep, Ausgabe 13, 13885, 2023, ISSN 2045-2322
Herausgeber: Nature Publishing Group
DOI: 10.1038/s41598-023-41048-x

Estimating the CO<sub>2</sub> Fertilization Effect on Extratropical Forest Productivity From Flux‐Tower Observations (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Chunhui Zhan, René Orth, Hui Yang, Markus Reichstein, Sönke Zaehle, Martin G. De Kauwe, Anja Rammig, Alexander J. Winkler
Veröffentlicht in: Journal of Geophysical Research: Biogeosciences, Ausgabe 129, 2024, Seite(n) e2023JG007910, ISSN 2169-8953
Herausgeber: Wiley Online Library
DOI: 10.1029/2023jg007910

Towards hybrid modeling of the global hydrological cycle (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: "Kraft, B. and Jung, M. and K\""orner, M. and Koirala, S. and Reichstein, M."
Veröffentlicht in: Hydrology and Earth System Sciences, Ausgabe 16077938, 2022, ISSN 1607-7938
Herausgeber: Copernicus Publications
DOI: 10.5194/hess-26-1579-2022

Estimation of vegetation traits with kernel NDVI. (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Qiang Wang and Álvaro Moreno-Martínez and Jordi Muñoz-Marí and Manuel Campos-Taberner and Gustau Camps-Valls
Veröffentlicht in: ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Ausgabe 195, 2023, Seite(n) 408-417, ISSN 0031-8663
Herausgeber: Elsevier
DOI: 10.1016/j.isprsjprs.2022.12.019

Towards a Collective Agenda on AI for Earth Science Data Analysis (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Tuia D, Roscher R, Wegner, JD, Jacobs, N, Zhu XX, Camps-Valls, G
Veröffentlicht in: IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine, Ausgabe 9, 2021, Seite(n) 88-104, ISSN 2168-6831
Herausgeber: IEEE Geosciene and Remote Sensing Society
DOI: 10.1109/mgrs.2020.3043504

A new class of generative classifiers based on staged tree models (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Federico Carli, Manuele Leonelli, Gherardo Varando
Veröffentlicht in: Knowledge-Based Systems, Ausgabe 268, 2024, Seite(n) 110488, ISSN 0950-7051
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.knosys.2023.110488

Gaussianizing the Earth: Multidimensional Information Measures for Earth Data Analysis (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: J. Emmanuel Johnson; Valero Laparra; Maria Piles; Gustau Camps-Valls
Veröffentlicht in: IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine, Ausgabe 21686831, 2021, ISSN 2168-6831
Herausgeber: IEEE Geosciene and Remote Sensing Society
DOI: 10.48550/arxiv.2010.06476

Exploring Optimal Complexity for Water Stress Representation in Terrestrial Carbon Models: A Hybrid-Machine Learning Model Approach

Autoren: Jianing Fang, Pierre Gentine
Veröffentlicht in: Journal of Advances in Modeling Earth Systems, 2024, ISSN 2662-4435
Herausgeber: NA

Hybrid modeling of evapotranspiration: inferring stomatal and aerodynamic resistances using combined physics-based and machine learning (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: ElGhawi, R., Kraft, B., Reimers, C., Reichstein, M., Körner, M., Gentine, P., Winkler, A.J.,
Veröffentlicht in: Environ. Res. Lett., Ausgabe 18, 034039, 2023, ISSN 1748-9326
Herausgeber: Institute of Physics Publishing
DOI: 10.1088/1748-9326/acbbe0

Retrieval of Physical Parameters With Deep Structured Kernel Regression (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: G. Camps-Valls, M. Campos-Taberner, V. Laparra, L. Martino and J. Muñoz-Marí
Veröffentlicht in: IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Ausgabe 60, 2022, Seite(n) 1-10, ISSN 0196-2892
Herausgeber: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/tgrs.2022.3211554

Emergence of the physiological effects of elevated CO2 on land–atmosphere exchange of carbon and water (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Zhan, Chunhui and Orth, René and Migliavacca, Mirco and Zaehle, Sönke and Reichstein, Markus and Engel, Jan and Rammig, Anja and Winkler, Alexander J.
Veröffentlicht in: Global Change Biology, Ausgabe 13652486, 2022, ISSN 1365-2486
Herausgeber: Wiley Online Library
DOI: 10.1111/gcb.16397

Constraining biospheric carbon dioxide fluxes by combined top-down and bottom-up approaches (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Samuel Upton, Markus Reichstein, Fabian Gans, Wouter Peters, Basil Kraft, Ana Bastos
Veröffentlicht in: Atmospheric Chemistry and Physics, Ausgabe 24, 2024, Seite(n) 2555-2582, ISSN 1680-7324
Herausgeber: Copernicus Publications
DOI: 10.5194/acp-24-2555-2024

Global patterns of tree wood density (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Hui Yang, Siyuan Wang, Rackhun Son, Hoontaek Lee, Vitus Benson, Weijie Zhang, Yahai Zhang, Yuzhen Zhang, Jens Kattge, Gerhard Boenisch, Dmitry Schepaschenko, Zbigniew Karaszewski, Krzysztof Stereńczak, Álvaro Moreno‐Martínez, Cristina Nabais, Philippe Birnbaum, Ghislain Vieilledent, Ulrich Weber, Nuno Carvalhais
Veröffentlicht in: Global Change Biology, Ausgabe 30, 2024, ISSN 1354-1013
Herausgeber: Blackwell Publishing Inc.
DOI: 10.1111/gcb.17224

Regime-oriented causal model evaluation of Atlantic-Pacific teleconnections in CMIP6 (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Karmouche, S., Galytska, E., Runge, J., Meehl, G. A., Phillips, A. S., Weigel, K., Eyring, V.
Veröffentlicht in: Earth System Dynamics, Ausgabe Volume 14; Ausgabe 2; 21.03.2023, 2023, Seite(n) 309-344, ISSN 2190-4979
Herausgeber: Copernicus Gesellschaft mbH
DOI: 10.5194/esd-14-309-2023

Non-Linear Dimensionality Reduction With a Variational Encoder Decoder to Understand Convective Processes in Climate Models (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: G. Behrens, T. Beucler, P. Gentine, F. Iglesias-Suarez, M. Pritchard, V. Eyring
Veröffentlicht in: Journal of Advances in Modeling Earth Systems, Ausgabe 19422466, 2022, ISSN 1942-2466
Herausgeber: American Geophysical Union
DOI: 10.1029/2022ms003130

Evaluating causal Arctic-midlatitude teleconnections in CMIP6 (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Galytska, E., Weigel, K., Handorf, D., Jaiser, R., Köhler, R., Runge, J., Eyring, V.
Veröffentlicht in: Journal of Geophysical Research: Atmospheres, Ausgabe Volume 128; Ausgabe 17; 09.09.2023, 2023, Seite(n) e2022JD037978, ISSN 2169-897X
Herausgeber: ADVANCING EARTH AND SPACE SCIENCES
DOI: 10.1029/2022jd037978

Enhanced global carbon cycle sensitivity to tropical temperature linked to internal climate variability (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Na Li, Sebastian Sippel, Nora Linscheid, Christian Rödenbeck, Alexander J. Winkler, Markus Reichstein, Miguel D. Mahecha, Ana Bastos
Veröffentlicht in: Science Advances, Ausgabe 10, 2024, Seite(n) eadl6155, ISSN 2375-2548
Herausgeber: American Association for the Advancement of Science
DOI: 10.1126/sciadv.adl6155

DeepPhenoMem V1.0: deep learning modelling of canopy greenness dynamics accounting for multi-variate meteorological memory effects on vegetation phenology (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Guohua Liu, Mirco Migliavacca, Christian Reimers, Basil Kraft, Markus Reichstein, Andrew D. Richardson, Lisa Wingate, Nicolas Delpierre, Hui Yang, Alexander J. Winkler
Veröffentlicht in: Geoscientific Model Development, Ausgabe 17, 2024, Seite(n) 6683-6701, ISSN 1991-9603
Herausgeber: Copernicus Publications
DOI: 10.5194/gmd-17-6683-2024

Multioutput Feature Selection for Emulation and Sensitivity Analysis (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Jorge Vicent Servera, Luca Martino, Jochem Verrelst, Juan Pablo Rivera-Caicedo, Gustau Camps-Valls
Veröffentlicht in: IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Ausgabe 62, 2024, Seite(n) 1-11, ISSN 0196-2892
Herausgeber: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/tgrs.2024.3358231

Estimating Information Theoretic Measures via Multidimensional Gaussianization (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Valero Laparra, Juan Emmanuel Johnson, Gustau Camps-Valls, Raúl Santos-Rodríguez, Jesús Malo
Veröffentlicht in: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Ausgabe 47, 2025, Seite(n) 1293-1308, ISSN 0162-8828
Herausgeber: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/tpami.2024.3495827

Large language models for causal hypothesis generation in science (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Kai-Hendrik Cohrs, Emiliano Diaz, Vasileios Sitokonstantinou, Gherardo Varando, Gustau Camps-Valls
Veröffentlicht in: Machine Learning: Science and Technology, Ausgabe 6, 2025, Seite(n) 013001, ISSN 2632-2153
Herausgeber: IOP Science
DOI: 10.1088/2632-2153/ada47f

Differentiable Land Model Retrieves Global Environmental Controls of Ecological Parameters

Autoren: Jianing Fang, Kevin Bownan, Wenli Zhao, Xu Lian, Pierre Gentine
Veröffentlicht in: Nature (submitted), 2024, ISSN 2662-4435
Herausgeber: NA

Inference over radiative transfer models using variational and expectation maximization methods (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Svendsen, Daniel Heestermans, Daniel Hernandez-Lobato, Luca Martino, Valero Laparra, Alvaro Moreno-Martinez, and Gustau Camps-Valls
Veröffentlicht in: Machine Learning, 2021, Seite(n) 1-17, ISSN 0885-6125
Herausgeber: Kluwer Academic Publishers
DOI: 10.1007/s10994-021-05999-4

Integration of a Deep‐Learning‐Based Fire Model Into a Global Land Surface Model (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Rackhun Son, Tobias Stacke, Veronika Gayler, Julia E. M. S. Nabel, Reiner Schnur, Lazaro Alonso, Christian Requena‐Mesa, Alexander J. Winkler, Stijn Hantson, Sönke Zaehle, Ulrich Weber, Nuno Carvalhais
Veröffentlicht in: Journal of Advances in Modeling Earth Systems, Ausgabe 16, 2024, ISSN 1942-2466
Herausgeber: American Geophysical Union
DOI: 10.1029/2023ms003710

A Data-Driven Approach to Partitioning Net Ecosystem Exchange using a Deep State Space Model (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Trifunov, V., T., Shadaydeh, M., Runge, J., Reichstein, M., and Denzler, J. A.
Veröffentlicht in: IEEE Access, Ausgabe 24732001, 2021, ISSN 2473-2001
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/access.2021.3101129

Bringing it all together: science priorities for improved understanding of Earth system change and to support international climate policy (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Colin G. Jones, Fanny Adloff, Ben B. B. Booth, Peter M. Cox, Veronika Eyring, Pierre Friedlingstein, Katja Frieler, Helene T. Hewitt, Hazel A. Jeffery, Sylvie Joussaume, Torben Koenigk, Bryan N. Lawrence, Eleanor O'Rourke, Malcolm J. Roberts, Benjamin M. Sanderson, Roland Séférian, Samuel Somot, Pier Luigi Vidale, Detlef van Vuuren, Mario Acosta, Mats Bentsen, Raffaele Bernardello, Richard Betts
Veröffentlicht in: Earth System Dynamics, Ausgabe 15, 2024, Seite(n) 1319-1351, ISSN 2190-4987
Herausgeber: Copernicus GmbH
DOI: 10.5194/esd-15-1319-2024

Leaf-level coordination principles propagate to the ecosystem scale.

Autoren: Gomarasca, Ulisse, Mirco Migliavacca, Jens Kattge, Jacob A. Nelson, Ülo Niinemets, Christian Wirth, Alessandro Cescatti et al.
Veröffentlicht in: Nature communications, Ausgabe 14, no. 1, 3948, 2023, ISSN 2041-1723
Herausgeber: Nature Publishing Group

Domain knowledge-driven variational recurrent networks for drought monitoring (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Mengxue Zhang, Miguel-Ángel Fernández-Torres, Gustau Camps-Valls
Veröffentlicht in: Remote Sensing of Environment, Ausgabe 311, 2024, Seite(n) 114252, ISSN 0034-4257
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.rse.2024.114252

Getting the leaves right matters for estimating temperature extremes (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Gregory Duveiller, Mark Pickering, Joaquin Muñoz-Sabater, Luca Caporaso, Souhail Boussetta, Gianpaolo Balsamo, Alessandro Cescatti
Veröffentlicht in: Geoscientific Model Development, Ausgabe 16, 2023, Seite(n) 7357-7373, ISSN 1991-9603
Herausgeber: Copernicus Publications
DOI: 10.5194/gmd-16-7357-2023

Emulation of Forward Modeled Top-of-Atmosphere MODIS-Based Spectral Channels Using Machine Learning (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Jessenia Gonzalez, Sudhakar Dipu, Odran Sourdeval, Alexandre Siméon, Gustau Camps-Valls, Johannes Quaas
Veröffentlicht in: IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, Ausgabe 18, 2024, Seite(n) 1896-1911, ISSN 1939-1404
Herausgeber: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/jstars.2024.3507692

Soil and vegetation water content identify the main terrestrial ecosystem changes (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Diego Bueso, Maria Piles, Philippe Ciais, Jean-Pierre Wigneron, Alvaro Moreno-Martínez, Gustau Camps-Valls
Veröffentlicht in: National Science Review, Ausgabe Volume 10, Ausgabe 5, May 2023, nwad026, 2023, ISSN 2095-5138
Herausgeber: Oxford Press
DOI: 10.1093/nsr/nwad026

Artificial intelligence for modeling and understanding extreme weather and climate events (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: 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,
Veröffentlicht in: Nature Communications, Ausgabe 16, 2025, ISSN 2041-1723
Herausgeber: Nature Publishing Group
DOI: 10.1038/s41467-025-56573-8

Multifidelity Gaussian Process Emulation for Atmospheric Radiative Transfer Models (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Vicent, J. and Martino, L. and Verrelst, L. and Camps-Valls, G
Veröffentlicht in: IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Ausgabe 61, 2023, Seite(n) 1-10, ISSN 0196-2892
Herausgeber: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/tgrs.2023.3300460

The R Package stagedtrees for Structural Learning of Stratified Staged Trees

Autoren: Carli, F., Leonelli, M., Riccomagno, E., & Varando, G
Veröffentlicht in: Journal of Statistical Software, 2022, ISSN 1548-7660
Herausgeber: University of California at Los Angeles

A Scalable Unsupervised Feature Selection With Orthogonal Graph Representation for Hyperspectral Images (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Gulsen Taskin; E. Fatih Yetkin; Gustau Camps-Valls
Veröffentlicht in: IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Ausgabe 18, 2023, ISSN 0196-2892
Herausgeber: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/tgrs.2023.3284475

Machine learning-based parametrizations for the ICON model

Autoren: Fernando Iglesias-Suarez, Arthur Grundner, Gunnar Behrens, Tom Beucler, Pierre Gentine, Marco Giorgetta, Michael Pritchard, and Veronika Eyring
Veröffentlicht in: AGU (American Geophysical Union) Fall Meeting 2021, 2021
Herausgeber: AGU

Simulating Atmospheric Processes in ESMs and Quantifying Uncertainties with Deep Learning Multi-Member and Stochastic Parameterizations

Autoren: Behrens, Gunnar und Beucler, Tom und Iglesias-Suarez, Fernando und Yu, Sungduk und Gentine, Pierre und Pritchard, Michael und Schwabe, Mierk und Eyring, Veronika
Veröffentlicht in: Oxford Workshop on Model Uncertainty, 2024
Herausgeber: Oxford Workshop on Model Uncertainty

Machine learning-based parametrizations for the ICON model

Autoren: Arthur Grundner, Fernando Iglesias-Suarez, Veronika Eyring, Pierre Gentine, Tom Beucler, and Marco Giorgetta
Veröffentlicht in: 3rd NOAA Workshop on Leveraging AI in Environmental Sciences, 2021
Herausgeber: NOAA

Non-Linear Dimensionality Reduction With a Variational Encoder Decoder (VED) to Understand Convective Processes in Climate Models

Autoren: Behrens, Gunnar und Beucler, Tom und Gentine, Pierre und Iglesias-Suarez, Fernando und Pritchard, Michael und Eyring, Veronika
Veröffentlicht in: American Geophysical Union Fall Meeting 2022, 2022
Herausgeber: American Geophysical Union

Understanding Climate Impacts on Vegetation with Gaussian Processes in Granger Causality

Autoren: M Morata, D Bueso, M Piles, G Camps-Valls
Veröffentlicht in: NeurIPS AI for Earth Sciences, 2020
Herausgeber: Neurips

Carbon fluxes estimation with aleatoric and epistemic uncertainties at high spatial resolution over large areas

Autoren: Laura Martínez-Ferrer, Álvaro Moreno-Martínez, John S. Kimball, Steven W. Running, Nicholas Clinton, and Gustau Camps-Valls
Veröffentlicht in: EGU General Assembly 2022, 2022
Herausgeber: EGU General Assembly 2022

Causally-informed neural nets to improve convection in climate models

Autoren: F. Iglesias-Suarez, V. Eyring, P. Gentine, T. Beucler, M. Pritchard, J. Runge, and B. Solino-Fernandez
Veröffentlicht in: 2nd ELLIS workshop on Machine Learning for Earth and Climate sciences, 2022
Herausgeber: ELLIS

Large Scale Masked Autoencoding for Reducing Label Requirements on SAR Data

Autoren: Allen, M., Dorr, F., Gallego-Mejia, J.A., Martínez-Ferrer, L., Jungbluth, A., Kalaitzis, F., Ramos-Pollán, R.
Veröffentlicht in: NeurIPS 2023 - Workshop on Tackling Climate Change with Machine Learning., 2023
Herausgeber: NeuIPS

On the Generalization of Agricultural Drought Classification from Climate Data (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: J. Gottfriedsen, M. Berrendorf, P. Gentine, B. Hassler, M. Reichstein, K. Weigel, V. Eyring
Veröffentlicht in: NeurIPS, 2021, ISSN 2331-8422
Herausgeber: Climate Change AI
DOI: 10.48550/arxiv.2111.15452

Machine learning-based parameterizations for the ICON model

Autoren: Arthur Grundner, Fernando Iglesias-Suarez, Tom Beucler, Pierre Gentine, Marco Giorgetta, and Veronika Eyring
Veröffentlicht in: ICCARUS, 2022
Herausgeber: ICCARUS

Causally-informed neural nets to improve subgrid processes in climate models

Autoren: F. Iglesias-Suarez, V. Eyring, P. Gentine, T. Beucler, M. Pritchard, J. Runge, and B. Solino-Fernandez
Veröffentlicht in: II ELLIS Doctoral Symposium 2022, 2022
Herausgeber: ELLIS

Interpretable multiscale Machine Learning-Based Parameterizations of Convection for ICON (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Helge Heuer, Mierk Schwabe, Pierre Gentine, Marco A. Giorgetta, Veronika Eyring
Veröffentlicht in: EGU General Assembly 2024, 2024
Herausgeber: EGU
DOI: 10.5194/egusphere-egu24-10325

Physics-Aware Machine Learning For Geosciences And Remote Sensing (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: G Camps-Valls, DH Svendsen, J Cortés, A Moreno-Martínez, A Pérez-Suay, J Adsuara, I Martin, M Piles, J Muñoz-Marí, L Martino
Veröffentlicht in: IGARSS 2021 - 2021 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, Brussels, Belgium 2021, 2021, ISBN 978-1-6654-0369-6
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/igarss47720.2021.9554521

Bootstrap aggregation and confidence measures to improve time series causal discovery

Autoren: Kevin Debeire; Andreas Gerhardus; Jakob Runge; Veronika Eyring
Veröffentlicht in: Proceedings of Machine Learning Research, Ausgabe 236, 2024
Herausgeber: PMLR

Location-Aware Convolutional Encoder-Decoder for Drought Detection in Europe

Autoren: J. Cortés-Andrés, M.Á. Fernández-Torres, G. Camps-Valls
Veröffentlicht in: AGU 2021, 2021
Herausgeber: AGU 2021

Upscaling plant traits to ecosystem level: blending local biodiversity, global traits databases, and remote sensing data.

Autoren: Álvaro Moreno-Martínez, Jose E Adsuara, Jordi Muñoz-Marí, Emma Izquierdo-Verdiguier, Jens Katge, Nuno Carvalhais, Markus Reichstein, Steven W Running, Gustau Camps-Valls
Veröffentlicht in: EGU General Assembly 2021, 2021
Herausgeber: EGU

M3LEO: A Multi-Modal, Multi-Label Earth Observation Dataset Integrating Interferometric SAR and Multispectral Data.

Autoren: Allen, M., Dorr, F., Gallego-Mejia, J.A., Martínez-Ferrer, L., Jungbluth, A., Kalaitzis, F., Ramos-Pollán, R.
Veröffentlicht in: Part of Advances in Neural Information Processing Systems Datasets and Benchmarks Track 37 (NeurIPS 2024) (pp. 104694-104723), 2024
Herausgeber: NeuIPS

Learning Granger Causal Feature Representations

Autoren: G Varando, MA Fernández-Torres, G Camps-Valls
Veröffentlicht in: ICML 2021 - International Conference on Machine Learning - Workshop on Tackling Climate Change with Machine Learning, 2021
Herausgeber: ICML

Fewshot learning on global multimodal embeddings for earth observation tasks,

Autoren: Allen, M., Dorr, F., Gallego-Mejia, J.A., Martínez-Ferrer, L., Jungbluth, A., Kalaitzis, F., Ramos-Pollán, R
Veröffentlicht in: NeurIPS 2023 - R0-FoMo: Workshop on Robustness of Few-shot and Zero-shot Learning in Foundation Models, 2023
Herausgeber: NeurIPS

Towards Inference in Hybrid Earth System Models

Autoren: Kai-Hendrik Cohrs
Veröffentlicht in: AAAI 2024 Bridge on Knowledge-Guided Machine Learning, Ausgabe Invited talk, 2024
Herausgeber: AAAI

ClimSim: A large multi-scale dataset for hybrid physics-ML climate emulation (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Sungduk Yu, Zeyuan Hu, Akshay Subramaniam, Walter Hannah, Liran Peng, Jerry Lin, Mohamed Aziz Bhouri, Ritwik Gupta, Björn Lütjens, Justus C. Will, Gunnar Behrens, Julius J. M. Busecke, Nora Loose, Charles I. Stern, Tom Beucler, Bryce Harrop, Helge Heuer, Benjamin R. Hillman, Andrea Jenney, Nana Liu, Alistair White, Tian Zheng, Zhiming Kuang, Fiaz Ahmed, Elizabeth Barnes, Noah D. Brenowitz, Chris
Veröffentlicht in: 37th Conference on Neural Information Processing Systems, NeurIPS 2023, 2023
Herausgeber: NeurIPS
DOI: 10.48550/arxiv.2306.08754

Context-Specific Causal Discovery for Categorical Data Using Staged Trees

Autoren: Leonelli, M., Varando, G.
Veröffentlicht in: Proceedings of The 26th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, PMLR, 206: 8871–8888, 2023
Herausgeber: PMLR

Anomaly Attribution of Multivariate Time Series using Counterfactual Reasoning (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Trifunov, V., T., Shadaydeh, M., Barz, B., and Denzler, J. A.
Veröffentlicht in: ICMLA, 2021
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/icmla52953.2021.00033

Time Series Causal Link Estimation under Hidden Confounding using Knockoff Interventions

Autoren: Violeta-Teodora Trifunov, Maha Shadaydeh, Joachim Denzler
Veröffentlicht in: A causal view on dynamical systems, NeurIPS 2022 workshop, 2022
Herausgeber: NeurIPS

Causal model evaluation

Autoren: Katja Weigel, Kevin Debeire, Evgenia Galytska, Soufiane Karmouche, Jakob Runge, and Veronika Eyring
Veröffentlicht in: Exploring the Frontiers in Earth System Modeling with Machine Learning and Big Data, 2022
Herausgeber: AGCI

A two-stage machine learning framework using global satellite data of cloud classes for process-oriented model evaluation

Autoren: Kaps, A., Lauer, A., Camps-Valls,G., Gentine, P., Gómez-Chova,L., Eyring, V.
Veröffentlicht in: Living Planet Symposium 2022, 2022
Herausgeber: EESA

Learning Granger Causal Feature Representations

Autoren: G. Varando, M.Á. Fernández-Torres, G. Camps-Valls
Veröffentlicht in: AGU (American Geophysical Union) Fall Meeting 2021, 2022
Herausgeber: AGU

Causally-informed neural nets to improve subgrid processes in climate models

Autoren: F. Iglesias-Suarez, V. Eyring, P. Gentine, T. Beucler, M. Pritchard, J. Runge, and B. Solino-Fernandez
Veröffentlicht in: Exploring the Frontiers in Earth System Modeling with Machine Learning and Big Data, 2022
Herausgeber: AGCI

Graphs in State-Space Models for Granger Causality in Climate Science

Autoren: Elvira, V., Chouzenoux, É., Cerdà-Bautista, J., Camps-Valls, G.
Veröffentlicht in: CausalStats23: When Causal Inference Meets Statistical Analysis, 2023
Herausgeber: CNRS

Development of a Machine Learning Based Parameterization of Convection for ICON

Autoren: H. Heuer, M. Schwabe, P. Gentine, V. Eyring
Veröffentlicht in: Atmospheric Physics: Experiment meets Modelling, 2022
Herausgeber: Bad Honnef Physics School

Identifying the Causes of Pyrocumulonimbus (PyroCb)

Autoren: Díaz Salas-Porras, E., Tazi, K., Braude, A., Okoh, D., Lamb, K.D., Watson-Parris, D., Harder, P., Meinert, N.
Veröffentlicht in: NeurIPS 2022 Workshop - Causality for Real-world Impact, 2022
Herausgeber: Neurips

Long-time record andcontinuous high resolution gross primary productivity estimates at continental scales.

Autoren: Alvaro Moreno, Laura Martínez-Ferrer, John Kimball, Martin Jung, Markus Reichstein, Steven W Running, Nicholas Clinton and Gustau Camps-Valls
Veröffentlicht in: AGU (American Geophysical Union) Fall Meeting 2021, 2021
Herausgeber: AGU

Machine Learning-Based Parameterizations of Convection for ICON

Autoren: Heuer, Helge Gustav Helmut; Schwabe, Mierk; Gentine, Pierre; Giorgetta, Marco A.; Eyring, Veronika
Veröffentlicht in: AGU Fall Meeting 2023, 2023
Herausgeber: AGU

Investigation on the biophysical and biogeochemical responses of ecosystem conductance to water stress using eddy-covariance data

Autoren: Han J., Zhan W., Gentine P.
Veröffentlicht in: American Geophysical Union Fall 2021, 2021
Herausgeber: AGU

Machine learning-based parametrizations for ICON and evaluation with satellite data using the ESMValTool

Autoren: Fernando Iglesias-Suarez, Arthur Grundner, Manuel Schlund, Mierk Schwabe, Tom Beucler, Pierre Gentine, Marco A. Giorgetta, and Veronika Eyring
Veröffentlicht in: Living Planet Symposium 2022, 2022
Herausgeber: EESA

Recent Trends, Challenges and Limitations of Explainable AI in Remote Sensing

Autoren: Höhl, A., Obadic, I., Fernández-Torres, M. Á., Oliveira, D., & Zhu, X. X.
Veröffentlicht in: . In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 8199-8205)., 2024
Herausgeber: CVF

Exploring Generalisability of Self-Distillation with No Labels for SAR-Based Vegetation Prediction

Autoren: Martínez-Ferrer, L., Jungbluth, A., Gallego-Mejia, J.A., Allen, M., Dorr, F., Kalaitzis, F., Ramos-Pollán, R.
Veröffentlicht in: NeurIPS 2023 - Workshop on Distribution Shifts: New Frontiers with Foundation Models, 2023
Herausgeber: Neurips

Semiparametric Inference and Equation Discovery with the Bayesian Machine Scientist

Autoren: Cohrs, K-H. and Varando, G. and Guimerà, R. and Sales-Pardo, M. and Camps-Valls, G
Veröffentlicht in: AI for Differential Equations in Science Workshop in ICLR 2024, 2024
Herausgeber: ICLR

Double Machine Learning for Earth and Climate Sciences

Autoren: Kai Hendrik Cohrs, Gherardo Varando, Nuno Carvalhais, Markus Reichstein, Gustau Camps-Valls
Veröffentlicht in: Nordic Probabilistic AI Summer School 2022, 2022
Herausgeber: Nordic Probabilistic AI Summer School 2022

Exploiting Spatial and Temporal Information with ConvLSTM Networks for Cloud Detection over Landmarks

Autoren: D. López-Puigdollers, A. Pérez-Suay, G. Mateo-García, L. Gómez-Chova
Veröffentlicht in: Living Planet Symposium 2022, 2022
Herausgeber: Living Planet Symposium 2022 - ESA

Towards Physically Consistent Deep Learning For Climate Model Parameterizations (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Birgit Kühbacher; Fernando Iglesias-Suarez; Niki Kilbertus; Veronika Eyring
Veröffentlicht in: ICMLA 2024, 2024
Herausgeber: ICMLA
DOI: 10.48550/arxiv.2406.03920

Analyzing Climate Scenarios Using Dynamic Mode Decomposition With Control

Autoren: Mankovich M., Bouabid S. and Camps-Valls G.
Veröffentlicht in: Dynamics, Data and Deep Learning workshop, Bristol, UK 2024, 2024
Herausgeber: Bristol

Physics-informed Machine Learning-Based Cloud Microphysics Parameterization for Earth System Models

Autoren: Sarauer, E.; Schwabe, M.; Lauer, A.; Stier, P.; Weiss, P.; Eyring, V.
Veröffentlicht in: Tackling Climate Change with Machine Learning workshop at ICLR 2024, 2024
Herausgeber: ICLR

Characterizing the Earth complex dynamical system through spectral decomposition of kernel transfer operators

Autoren: J. Adsuara, G. Varando, A. Pérez-Suay, K. Cohrs, E. Díaz, D. Bueso, G. Camps-Valls
Veröffentlicht in: Living Planet Symposium 2022, 2022
Herausgeber: ESA

Development of a Machine Learning Based Parameterization of Convection for ICON

Autoren: H. Heuer, M. Schwabe, P. Gentine, V. Eyring
Veröffentlicht in: Summer School on Land-Atmosphere Interaction Processes and Convection, 2022
Herausgeber: CHESS

The Kernelized Taylor Diagram

Autoren: Kristoffer Wickstrøm, Juan Emmanuel Johnson, Sigurd Løkse, Gustau Camps-Valls, Karl Øyvind Mikalsen, Michael Kampffmeyer, and Robert Jenssen
Veröffentlicht in: Symposium of the Norwegian AI Society, 31 May-1 June 2022, Oslo, Norway 2022, 2022
Herausgeber: Norwegian AI Society

Recent Advances in Deep Learning for Spatio-Temporal Drought Monitoring, Forecasting and Model Understanding

Autoren: J. Cortés-Andrés, M.Á. Fernández-Torres, G. Camps-Valls
Veröffentlicht in: EGU 2021, 2021
Herausgeber: EGU

Learning Causal Representations with Granger PCA

Autoren: Varando, G., Fernández-Torres, M.Á., Muñoz-Marí, J., Camps-Valls, G.
Veröffentlicht in: Causal Representation Learning Workshop @ UAI'22,, 2022
Herausgeber: UAI

Interpretable AI – two examples

Autoren: M. Schwabe, G. Behrens, T. Beucler, F. Iglesias-Suarez, P. Gentine, M. Giorgetta, A. Grundner, M. Pritchard, V. Eyring
Veröffentlicht in: 2nd ELLIS workshop on Machine Learning for Earth and Climate sciences, 2022
Herausgeber: ELLIS

Causal discovery on climate models data

Autoren: Kevin Debeire, Jakob Runge, and Veronika Eyring
Veröffentlicht in: ML for Earth System Modelling and Analytics workshop 2021, 2021
Herausgeber: ML for Earth System Modelling and Analytics workshop

Causal evaluation of Arctic-midlatitude processes in CMIP6 model simulations (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Evgenia Galytska, Katja Weigel, Jakob Runge, Dörthe Handorf, Ralf Jaiser, Raphael Köhler, and Veronika Eyring
Veröffentlicht in: EGU General Assembly 2022, 2022
Herausgeber: EGU
DOI: 10.5194/egusphere-egu22-870

Intercomparing Global Foliar Trait and Canopy Height Maps: Upscaling Approaches and Spatial Patterns

Autoren: Benjamin Dechant, Ryan Pavlick, Jens Kattge, Fabian D Schneider, Ethan E Butler, Alvaro Moreno
Veröffentlicht in: AGU (American Geophysical Union) Fall Meeting 2021, 2021
Herausgeber: AGU (American Geophysical Union) Fall Meeting 2021

Learning Causal Representations with Granger PCA

Autoren: G. Varando, M.Á. Fernández-Torres, J. Muñoz-Marí, G. Camps-Valls
Veröffentlicht in: Causal Representation Learning workshop at the 38th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI CRL 2022), 2022
Herausgeber: UAI

Proof-of-concept: Using ChatGPT to Translate and Modernize an Earth System Model from Fortran to Python/JAX

Autoren: Anthony Zhou, Linnia Hawkins, Pierre Gentine
Veröffentlicht in: NeurIPS, 2024
Herausgeber: NeurIPS

Epistemic and aleatoric uncertainty maps in high resolution biophysical parameter retrieval

Autoren: Laura Martínez-Ferrer, Álvaro Moreno-Martínez, Jordi Muñoz-Marí,Emma Izquierdo-Verdiguier, Manuel Campos-Taberner, Javier García-Haro, MarcoManeta, Nathaniel Robinson, Nicholas Clinton, John Kimball, Steven W. Running, andGustau Camps-Valls
Veröffentlicht in: EGU General Assembly 2021, 2021
Herausgeber: EGU General Assembly 2021

A two-stage machine learning framework using global satellite data of cloud classes for process-oriented model evaluation (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Kaps, A., Lauer, A., Camps-Valls,G., Gentine, P., Gómez-Chova,L., Eyring, V.
Veröffentlicht in: EGU General Assembly 2022, 2022
Herausgeber: EGU
DOI: 10.5194/egusphere-egu22-676

Carbon fluxes estimation at scale: long-term, continuous, high spatial resolution with uncertainties at continental scales

Autoren: Laura Martínez-Ferrer, Alvaro Moreno‑Martínez, John S. Kimball, Steven W. Running, Nicholas Clinton, Gustau Camps-Valls
Veröffentlicht in: Living Planet Symposium 2022, 2022
Herausgeber: Living Planet Symposium 2022

Machine learning for improved understanding and projections of climate change

Autoren: Schwabe, Mierk; Eyring, Veronika
Veröffentlicht in: TRR 165/181 Conference, 2023
Herausgeber: TRR 165/181 Conference

Large Language Models for Constrained-Based Causal Discovery.

Autoren: Cohrs, K., Diaz, E., Sitokonstantinou, V., Varando G. and Camps-Valls, G.
Veröffentlicht in: AAAI 2024 Workshop on 'Are Large Language Models Simply Causal Parrots?, 2024
Herausgeber: AAAI

Comparing Data-Driven and Mechanistic Models for Predicting Phenology in Deciduous Broadleaf Forests (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Reimers, C.; Hafezi Rachti, D.; Liu, G.; Winkler, A.
Veröffentlicht in: arXiv, Ausgabe 9, 2023
Herausgeber: NeurIPS 2023 Workshop on Tackling Climate Change with Machine Learning
DOI: 10.48550/arxiv.2401.03960

Learning ENSO-related Principal Modes of Vegetation via a Granger-Causal Variational Autoencoder

Autoren: G. Varando, M.Á. Fernández-Torres, G. Camps-Valls
Veröffentlicht in: EGU 2022, 2022
Herausgeber: EGU

Highly Efficient Structural Learning of Sparse Staged Trees

Autoren: M. Leonelli, G. Varando
Veröffentlicht in: The 11th International Conference on Probabilistic Graphical Models, 2022
Herausgeber: PMLR press

Machine learning based gravity wave parametrizations for ICON

Autoren: Schwabe, M., Grundner, A., Gentine, P., Giorgetta, M. A., Rapp, M., Eyring, V.
Veröffentlicht in: SPARC Gravity Wave Symposium 2022, 2022
Herausgeber: SPARC

Spatio-Temporal Gaussianization Flows for Extreme Event Detection

Autoren: M.Á. Fernández-Torres, J.E. Johnson, M. Piles, G. Camps-Valls
Veröffentlicht in: EGU, 2021
Herausgeber: EGU

Deep learning based cloud cover parameterization for ICON (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Grundner, A., Beucler, T., Gentine, P., Iglesias-Suarez, F., Giorgetta, M. A., Eyring, V.
Veröffentlicht in: Journal of Advances in Modeling Earth Systems, Ausgabe Volume 14; Ausgabe 12; 14.12.2022, 2021, Seite(n) e2021MS002959, ISSN 1942-2466
Herausgeber: American Geophysical Union
DOI: 10.1029/2021ms002959

Causal model evaluation of Arctic-midlatitude teleconnections in CMIP6 (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: E. Galytska, K. Weigel, D. Handorf, R. Jaiser, R.H. Köhler, J. Runge, and V. Eyring
Veröffentlicht in: Earth and Space Science Open Archive, Ausgabe 23335084, 2022, ISSN 2333-5084
Herausgeber: Earth and Space Science Open Archive
DOI: 10.1002/essoar.10512569.1

Climate-Invariant Machine Learning (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Beucler, T., Pritchard, M., Yuval, J., Gupta, A., Peng, L., Rasp, S., Ahmed, F., O'Gorman, P.A., Neelin, J.D., Lutsko, N.J. and Gentine, P.
Veröffentlicht in: arXiv, Ausgabe 23318422, 2021, ISSN 2331-8422
Herausgeber: arXiv
DOI: 10.48550/arxiv.2112.08440

Integrating Domain Knowledge in Data-Driven Earth Observation With Process Convolutions (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Svendsen, D. H., Piles, M., Muñoz-Marí, J., Luengo, D., Martino, L, Camps-Valls G.
Veröffentlicht in: IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Ausgabe 60, 2022, Seite(n) 1-15, ISSN 0196-2892
Herausgeber: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/tgrs.2021.3059550

Bringing it all together: Science and modelling priorities to support international climate policy (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Colin Gareth Jones, Fanny Adloff, Ben Booth, Peter Cox, Veronika Eyring, Pierre Friedlingstein, Katja Frieler, Helene Hewitt, Hazel Jeffery, Sylvie Joussaume, Torben Koenigk, Bryan N. Lawrence, Eleanor O'Rourke, Malcolm Roberts, Benjamin Sanderson, Roland Séférian, Samuel Somot, Pier-Luigi Vidale, Detlef van Vuuren, Mario Acosta, Mats Bentsen, Raffaele Bernardello, Richard Betts, Ed Blockley, Ju
Veröffentlicht in: EGUsphere, 2024, ISSN 2190-4987
Herausgeber: Copernicus GmbH
DOI: 10.5194/egusphere-2024-453

Machine-Learned Cloud Classes From Satellite Datafor Process-Oriented Climate Model Evaluation (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Kaps, A., Lauer, A., Camps-Valls, G., Gentine, P., Gómez-Chova, L., Eyring, V.
Veröffentlicht in: TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING, Ausgabe Volume 61; 31.01.2023, 2022, ISSN 2331-8422
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/tgrs.2023.3237008

Two for one: Partitioning CO2 fluxes and understanding the relationship between solar-induced chlorophyll fluorescence and gross primary productivity using machine learning (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Weiwei Zhan, Xi Yang, Youngryel Ryu, Benjamin Dechant, Yu Huang, Yves Goulas, Minseok Kang, Pierre Gentine
Veröffentlicht in: Agricultural and Forest Meteorology, Ausgabe 321, 2023, Seite(n) 108980, ISSN 0168-1923
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.agrformet.2022.108980

Evaluation of Native Earth System Model Output with ESMValTool v2.6.0 (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: M., Schlund, B., Hassler, A., Lauer, B., Andela, P., Jöckel, R., Kazeroni, S. L., Tomas, B., Medeiros, V., Predoi, S., Sénési, J., Servonnat, T., Stacke, J., Vegas-Regidor, K., Zimmermann, V., Eyring
Veröffentlicht in: Geoscientific Model Development Discussions, Ausgabe Volume 16; 11.01.2023, 2022, Seite(n) 315-333, ISSN 1991-962X
Herausgeber: Geoscientific Model Development Discussions
DOI: 10.5194/gmd-2022-205

Physics-aware Machine Learning for Earth Observation

Autoren: Camps-Valls, G.
Veröffentlicht in: NeurIPS 2022 - Workshop on Tackling Climate Change with Machine Learning, Ausgabe Keynote talk, 2022
Herausgeber: Neurips

Learning Causal Representations with Granger Rotated PCA

Autoren: Gherardo Varando
Veröffentlicht in: 16th International Conference of the ERCIM WG on Computational and Methodological Statistics, Ausgabe Invited talk, 2023
Herausgeber: CMS

Intercomparison of global foliar trait maps reveals fundamental differences and limitations of upscaling approaches.

Autoren: Benjamin Dechant , Jens Kattge, Ryan Pavlick, Fabian Schneider, Francesco Sabatini, Alvaro Moreno-Martinez, Ethan Butler, Peter van Bodegom, Helena Vallicrosa, Teja Kattenborn, Coline Boonman, Nima Madani, Ian Wright, Ning Dong, Hannes Feilhauer, Josep Penuelas, Jordi Sardans, Jesus Aguirre-Gutierrez, Peter Reich, Pedro Leitao, Jeannine Cavender-Bares, Isla H. Myers-Smith , Sandra Duran, Holly Cro
Veröffentlicht in: 2023
Herausgeber: EarthArchiv

Geological carbon cycle constraints on the terrestrial hydrological response to higher atmospheric CO2. (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Rugenstein, J.K.C., Winkler, A.J.
Veröffentlicht in: ESSOAR, 2022
Herausgeber: ESSOAR
DOI: 10.1002/essoar.10512683.1

Emergence of the physiological effects of elevated CO2 on land-atmosphere exchange of carbon and water (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Chunhui Zhan, René Orth, Mirco Migliavacca, Sönke Zaehle, Markus Reichstein, Jan Engel, Anja Rammig, Alexander J. Winkler
Veröffentlicht in: Earth and Space Science Open Archive, 2022
Herausgeber: Earth and Space Science Open Archive
DOI: 10.1002/essoar.10510955.1

The biogeophysical effects of idealized land cover and land management changes in Earth System Models (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Steven Johan De Hertog, Felix Havermann, Inne Vanderkelen, Suqi Guo, Fei Luo, Iris Manola, Dim Coumou, Edouard Léopold Davin, Gregory Duveiller, Quentin Lejeune, Julia Pongratz, Carl-Friedrich Schleussner, Sonia Isabelle Seneviratne, Wim Thiery
Veröffentlicht in: Earth System Dynamcis Discussions, 2022
Herausgeber: Copernicus GmbH
DOI: 10.5194/esd-2022-5

Better Better — machine learning for improved climate models and projections

Autoren: Eyring V. and Gentine P.
Veröffentlicht in: 2021
Herausgeber: UN

Interannual global carbon cycle variations linked to atmospheric circulation variability (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Na Li, Sebastian Sippel, Alexander J. Winkler, Miguel D. Mahecha, Markus Reichstein, Ana Bastos
Veröffentlicht in: Earth System Dynamics Discussion, 2022
Herausgeber: Copernicus GmbH
DOI: 10.5194/egusphere-2022-96

Extreme Event Monitoring, Everywhere, All at Once: Challenges and Strategies

Autoren: Fernández-Torres, M.A.
Veröffentlicht in: ICS Theoretical Astrophysics & Computational Science Seminar, Universität Zürich, Zurich, Switzerland, Ausgabe Invited talk, 2023
Herausgeber: ETH

Generative Adversarial Networks in the Geosciences

Autoren: Mateo-Garc\'\ia, Gonzalo and Laparra, Valero and Requena-Mesa, Christian and G\'omez-Chova, Luis
Veröffentlicht in: Deep learning for the Earth Sciences: A comprehensive approach to remote sensing, climate science and geosciences. Wiley & Sons 2021, 2021
Herausgeber: Wiley and sons

Combining system modeling and machine learning into hybrid ecosystem modeling. Science-guided Machine Learning: Emerging Trends in Combining Scientific Knowledge with Data-driven Methods, Data Mining and Knowledge Discovery Series. CRC Press 2021 (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Reichstein, M. and Ahrens, B. and Kraft, B. and Camps-Valls, G. and Carvalhais, N. and Gans, F. and Gentine, P. and Winkler, A.J.
Veröffentlicht in: 2022
Herausgeber: Chapman and Hall/CRC
DOI: 10.1201/9781003143376

Perspective on Deep Learning for Earth Sciences (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Gustau Camps-Valls
Veröffentlicht in: Generalization with Deep Learning, 2021, ISSN 1013-2511
Herausgeber: World Scientific
DOI: 10.1142/9789811218842_0007

Spatio-temporal Autoencoders in Weather and Climate Research (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Xavier-Andoni Tibau, Christian Reimers, Christian Requena-Mesa, and Jakob Runge
Veröffentlicht in: 2021, ISBN 9781119646181
Herausgeber: John Wiley & Sons, Ltd
DOI: 10.1002/9781119646181.ch13

Deep Learning for the Parametrization of Subgrid Processes in Climate Models (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: P. Gentine, V. Eyring and T. Beucler
Veröffentlicht in: Chapter 21 In Book: Deep Learning for the Earth Sciences, Eds G. Camps-Valls, D. Tuia, X. X. Zhu, M. Reichstein, 2021
Herausgeber: John Wiley & Sons Ltd
DOI: 10.1002/9781119646181.ch21

Learning Unsupervised Feature Representations of Remote Sensing Data with Sparse Convolutional Networks

Autoren: Adsuara, Jose E and Campos-Taberner, Manuel and Garc\'\ia-Haro, Javier and Gatta, Carlo and Romero, Adriana and Camps-Valls, Gustau
Veröffentlicht in: Deep learning for the Earth Sciences: A comprehensive approach to remote sensing, climate science and geosciences. Wiley & Sons 2021, 2021
Herausgeber: Wiley and sons

Introduction to Deep Learning for the Earth Sciences

Autoren: Gustau Camps-Valls, Xiao Xiang Zhu, Devis Tuia, and Markus Reichstein
Veröffentlicht in: Deep learning for the Earth Sciences: A comprehensive approach to remote sensing, climate science and geosciences. Wiley & Sons 2021, 2021
Herausgeber: Wiley and sons

Outloook to Deep Learning for the Earth Sciences (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Markus Reichstein, Gustau Camps-Valls, Devis Tuia, and Xiao Xiang Zhu
Veröffentlicht in: Deep learning for the Earth Sciences: A comprehensive approach to remote sensing, climate science and geosciences. Wiley & Sons 2021, 2021
Herausgeber: Wiley and sons
DOI: 10.1002/9781119646181.ch23

Emulating Ecological Memory with Recurrent Neural Networks (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Basil Kraft, Simon Besnard, and Sujan Koirala
Veröffentlicht in: 2021
Herausgeber: Wiley Online Library
DOI: 10.1002/9781119646181.ch18

Deep learning for the Earth Sciences: A comprehensive approach to remote sensing, climate science and geosciences (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Gustau Camps-Valls, Devis Tuia, Xiao Xiang Zhu, Markus Reichstein
Veröffentlicht in: Deep learning for the Earth Sciences: A comprehensive approach to remote sensing, climate science and geosciences, 2021, ISBN 9781119646181
Herausgeber: Wiley and sons
DOI: 10.1002/9781119646181

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