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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Understanding and Modelling the Earth System with Machine Learning

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

Towards Causal Discovery for Earth System Sciences

Auteurs: Emiliano Diaz
Publié dans: 2023
Éditeur: 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.

Auteurs: Olya Skulovich
Publié dans: 2024
Éditeur: Columbia University

Causal discovery of Atlantic-Pacific interactions in observations and CMIP6 models (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Karmouche, Soufiane
Publié dans: 2024
Éditeur: University of Bremen
DOI: 10.26092/elib/2833

Understanding and Modelling Convection with Machine Learning (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Behrens, Gunnar
Publié dans: 2024
Éditeur: University of Bremen
DOI: 10.26092/elib/3050

A comparison of drought indices in CMIP6 climate projections

Auteurs: Lukas Ruhe
Publié dans: Master Thesis, 2022
Éditeur: University of Bremen, Germany

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

Auteurs: Simon Zitzmann
Publié dans: Master Thesis, 2020
Éditeur: LMU Munich

Data-driven cloud cover parameterizations for the ICON earth system model using deep learning and symbolic regression (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Grundner, Arthur
Publié dans: Dissertation, 2024
Éditeur: University of Bremen
DOI: 10.26092/elib/2821

Machine-learning based observational cloud products for process-oriented climate model evaluation (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Kaps, Arndt
Publié dans: 2024
Éditeur: University of Bremen
DOI: 10.26092/elib/2997

Understanding Land-Atmosphere Interactions Across Multiple Scales

Auteurs: Yu Huang
Publié dans: 2024
Éditeur: Columbia university

Estimating Information in Earth System Data with Machine Learning

Auteurs: Emmanuel J. Johnson
Publié dans: 2021
Éditeur: University of Valencia

Constraining uncertainties in multi-model projections of the future climate with observations (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Manuel Schlund
Publié dans: Dissertation, 2021
Éditeur: University of Bremen
DOI: 10.26092/elib/941

Carbon system state determines warming potential of emissions (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Alexander J. Winkler, Ranga Myneni, Christian Reimers, Markus Reichstein, Victor Brovkin
Publié dans: PLOS ONE, Numéro 19, 2024, Page(s) e0306128, ISSN 1932-6203
Éditeur: Public Library of Science
DOI: 10.1371/journal.pone.0306128

Detecting extreme temperature events using Gaussian mixture models (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Paçal, A., Hassler, B., Weigel, K., Kurnaz, M. L., Wehner, M. F., Eyring, V.
Publié dans: Journal of Geophysical Research: Atmospheres, Numéro Volume 128; Numéro 18; 22.09.2023, 2023, Page(s) e2023JD038906, ISSN 2169-897X
Éditeur: ADVANCING EARTH AND SPACE SCIENCES
DOI: 10.1029/2023jd038906

Regulation of the global carbon and water cycles through vegetation structural and physiological dynamics (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Wantong Li, Gregory Duveiller, Sebastian Wieneke, Matthias Forkel, Pierre Gentine, Markus Reichstein, Shuli Niu, Mirco Migliavacca, Rene Orth
Publié dans: Environmental Research Letters, Numéro 19, 2024, Page(s) 073008, ISSN 1748-9326
Éditeur: Institute of Physics Publishing
DOI: 10.1088/1748-9326/ad5858

Soil dryness matters to ecosystem photosynthesis when and where it does (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Jiangong Liu, Qiren Wang, Weiwei Zhan, Xu Lian, Pierre Gentine
Publié dans: Nature water submitted, 2024, ISSN 1758-678X
Éditeur: Nature Publishing Group
DOI: 10.21203/rs.3.rs-5147541/v1

Deep Learning and Earth Observation to Support the Sustainable Development Goals (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Persello, C., Wegner, J.D., Hänsch, R., Tuia, D., Ghamisi, P., Koeva, M., Camps-Valls, G.
Publié dans: IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine, 2022, Page(s) 2-30, ISSN 2168-6831
Éditeur: IEEE Geosciene and Remote Sensing Society
DOI: 10.1109/mgrs.2021.3136100

Characterizing clouds with the CCClim dataset, a machine learning cloud class climatology (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Arndt Kaps, Axel Lauer, Rémi Kazeroni, Martin Stengel, Veronika Eyring
Publié dans: Earth System Science Data, Numéro 16, 2024, Page(s) 3001-3016, ISSN 1866-3516
Éditeur: Copernicus GmbH
DOI: 10.5194/essd-16-3001-2024

Reliance on fossil fuels increases during extreme temperature events in the continental United States (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Wenli Zhao, Biqing Zhu, Steven J. Davis, Philippe Ciais, Chaopeng Hong, Zhu Liu, Pierre Gentine
Publié dans: Communications Earth & Environment, Numéro 4, 2023, ISSN 2662-4435
Éditeur: NA
DOI: 10.1038/s43247-023-01147-z

Structural learning of simple staged trees (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Manuele Leonelli, Gherardo Varando
Publié dans: Data Mining and Knowledge Discovery, Numéro 38, 2024, Page(s) 1520-1544, ISSN 1384-5810
Éditeur: Kluwer Academic Publishers
DOI: 10.1007/s10618-024-01007-0

Evaluation of native Earth system model output with ESMValTool v2.6.0 (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: 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
Publié dans: Geoscientific Model Development, Numéro 16, 2023, Page(s) 315-333, ISSN 1991-9603
Éditeur: Copernicus GmbH
DOI: 10.5194/gmd-16-315-2023

Pushing the frontiers in climate modelling and analysis with machine learning (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: 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
Publié dans: Nature Climate Change, Numéro 14, 2024, Page(s) 916-928, ISSN 1758-678X
Éditeur: Nature Publishing Group
DOI: 10.1038/s41558-024-02095-y

Interpretable Multiscale Machine Learning‐Based Parameterizations of Convection for ICON (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Helge Heuer, Mierk Schwabe, Pierre Gentine, Marco A. Giorgetta, Veronika Eyring
Publié dans: Journal of Advances in Modeling Earth Systems, Numéro 16, 2024, ISSN 1942-2466
Éditeur: American Geophysical Union
DOI: 10.1029/2024ms004398

Monitoring and benchmarking Earth system model simulations with ESMValTool v2.12.0 (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Axel Lauer, Lisa Bock, Birgit Hassler, Patrick Jöckel, Lukas Ruhe, Manuel Schlund
Publié dans: Geoscientific Model Development, Numéro 18, 2025, Page(s) 1169-1188, ISSN 1991-9603
Éditeur: Copernicus Publications
DOI: 10.5194/gmd-18-1169-2025

Inferring causal relations from observational long-term carbon and water fluxes records (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Díaz, E. Adsura, J.E., Martínez, Á.M, Piles, M., Camps-Valls, G
Publié dans: Scientific Reports, Numéro 12, 2022, Page(s) 1610, ISSN 2045-2322
Éditeur: Nature Publishing Group
DOI: 10.1038/s41598-022-05377-7

Constraining uncertainty in projected gross primary production with machine learning (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: M. Schlund, V. Eyring, G.-Camps-Valls, P. Friedlingstein, P. Gentine, & M. Reichstein
Publié dans: American Geophysical Union / Wiley Periodicals, 2020, ISSN 2576-604X
Éditeur: American Geophysical Union / Wiley Periodicals
DOI: 10.1029/2019jg005619

Evidence for widespread thermal acclimation of canopy photosynthesis (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

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

A hybrid generative adversarial network for weakly-supervised cloud detection in multispectral images (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Jun Li, Zhaocong Wu, Qinghong Sheng, Bo Wang, Zhongwen Hu, Shaobo Zheng, Gustau Camps-Valls, Matthieu Molinier
Publié dans: Remote Sensing of Environment, Numéro 280, 2022, Page(s) 113197, ISSN 0034-4257
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.rse.2022.113197

MetaFlux: Meta-learning global carbon fluxes from sparse spatiotemporal observations (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Juan Nathaniel, Jiangong Liu, Pierre Gentine
Publié dans: Scientific Data, Numéro 10, 2023, ISSN 2052-4463
Éditeur: NA
DOI: 10.1038/s41597-023-02349-y

Spatiotemporal upscaling of sparse air-sea pCO2 data via physics-informed transfer learning (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Siyeon Kim, Juan Nathaniel, Zhewen Hou, Tian Zheng, Pierre Gentine
Publié dans: Scientific Data, Numéro 11, 2024, ISSN 2052-4463
Éditeur: NA
DOI: 10.1038/s41597-024-03959-w

Hybrid modeling: Fusion of a deep approach and physics-based model for global hydrological modeling (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Kraft, B., Jung, M., Körner, M., & Reichstein, M.
Publié dans: The International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Science, Numéro 21949034, 2020, ISSN 2194-9034
Éditeur: 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 (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Luca Salerno, Álvaro Moreno-Martínez, Emma Izquierdo-Verdiguier, Nicholas Clinton, Annunziato Siviglia, and Carlo Camporeale
Publié dans: Frontiers in Environmental Science, Numéro 2296665X, 2022, ISSN 2296-665X
Éditeur: Frontiers
DOI: 10.3389/fenvs.2022.871530

Pairwise causal discovery with support measure machines (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Gherardo Varando, Salvador Catsis, Emiliano Diaz, Gustau Camps-Valls
Publié dans: Applied Soft Computing, Numéro 150, 2024, Page(s) 111030, ISSN 1568-4946
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.asoc.2023.111030

Deep Learning With Noisy Labels for Spatiotemporal Drought Detection (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Jordi Cortés-Andrés, Miguel-Ángel Fernández-Torres, Gustau Camps-Valls
Publié dans: IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Numéro 62, 2024, Page(s) 1-13, ISSN 0196-2892
Éditeur: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/tgrs.2024.3504340

Learning latent functions for causal discovery (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: E Diaz. JE Johnson, G Varando, G Camps-Valls
Publié dans: Machine Learning: Science and Technology, 2023, ISSN 2632-2153
Éditeur: IOP Science
DOI: 10.1088/2632-2153/ace151

Climate-invariant machine learning (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: 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
Publié dans: Science Advances, Numéro 10, 2024, ISSN 2375-2548
Éditeur: NA
DOI: 10.1126/sciadv.adj7250

Learning Atmospheric Boundary Layer Turbulence (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Sara Shamekh, Pierre Gentine
Publié dans: JAMES in review, 2023, ISSN 1758-678X
Éditeur: Nature Publishing Group
DOI: 10.22541/essoar.168748456.60017486/v1

A spatiotemporal stochastic climate model for benchmarking causal discovery methods for teleconnections (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Tibau, X., Reimers, C., Gerhardus, A., Denzler, J., Eyring, V., Runge, J.
Publié dans: Environmental Data Science, Numéro 26344602, 2022, ISSN 2634-4602
Éditeur: Cambridge University Press
DOI: 10.1017/eds.2022.11

Generative networks for spatio-temporal gap filling of Sentinel-2 reflectances (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Maria Gonzalez-Calabuig, Miguel-Ángel Fernández-Torres, Gustau Camps-Valls
Publié dans: ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Numéro 220, 2025, Page(s) 637-648, ISSN 0924-2716
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.isprsjprs.2025.01.016

Causal hybrid modeling with double machine learning—applications in carbon flux modeling (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Kai-Hendrik Cohrs, Gherardo Varando, Nuno Carvalhais, Markus Reichstein, Gustau Camps-Valls
Publié dans: Machine Learning: Science and Technology, Numéro 5, 2024, Page(s) 035021, ISSN 2632-2153
Éditeur: 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 (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: 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
Publié dans: Biogeosciences, Numéro 21, 2025, Page(s) 5079-5115, ISSN 1726-4189
Éditeur: Biogeosciences
DOI: 10.5194/bg-21-5079-2024

Causally‐Informed Deep Learning to Improve Climate Models and Projections (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Fernando Iglesias‐Suarez, Pierre Gentine, Breixo Solino‐Fernandez, Tom Beucler, Michael Pritchard, Jakob Runge, Veronika Eyring
Publié dans: Journal of Geophysical Research: Atmospheres, Numéro 129, 2024, ISSN 2169-897X
Éditeur: AGU
DOI: 10.1029/2023jd039202

Quantifying uncertainty in high resolution biophysical variable retrieval maps

Auteurs: 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
Publié dans: Remote Sensing of Environment (RSE), 2022, ISSN 0034-4257
Éditeur: Elsevier BV

Assessing and improving the transferability of current global spatial prediction models. (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

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

Role of locality, fidelity and symmetry regularization in learning explainable representations (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Michele Ronco, Gustau Camps-Valls
Publié dans: Neurocomputing, Numéro 562, 2023, Page(s) 126884, ISSN 0925-2312
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.neucom.2023.126884

Reflections and projections on a decade of climate science (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: 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
Publié dans: Nature Publishing Group / Springer Nature, 2021, ISSN 1758-6798
Éditeur: Nature Publishing Group / Springer Nature
DOI: 10.1038/s41558-021-01020-x

Causal inference for time series (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: J., Runge, A., Gerhardus, G., Varando, V., Eyring, G., Camps-Valls
Publié dans: nature reviews earth & environment, Numéro Volume 4; 07.2023, 2023, Page(s) 487-505, ISSN 2662-138X
Éditeur: Springer Nature
DOI: 10.1038/s43017-023-00431-y

Within-season crop monitoring at continental scale utilizing new gap-filled Landsat temporal series (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: 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
Publié dans: International Journal of Digital Earth, Numéro 17, 2025, ISSN 1753-8947
Éditeur: Taylor & Francis
DOI: 10.1080/17538947.2024.2359577

Collaboration between artificial intelligence and Earth science communities for mutual benefit (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: 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
Publié dans: Nature Geoscience, Numéro 17, 2024, Page(s) 949-952, ISSN 1752-0894
Éditeur: 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 (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Luca Caporaso, Gregory Duveiller, Graziano Giuliani, Filippo Giorgi, Martin Stengel, Emanuele Massaro, Matteo Piccardo, Alessandro Cescatti
Publié dans: Journal of Geophysical Research: Atmospheres, Numéro 129, 2024, ISSN 2169-897X
Éditeur: Wiley Online Library
DOI: 10.1029/2023jd039235

Changing effects of external forcing on Atlantic–Pacific interactions (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Soufiane Karmouche, Evgenia Galytska, Gerald A. Meehl, Jakob Runge, Katja Weigel, Veronika Eyring
Publié dans: Earth System Dynamics, Numéro 15, 2024, Page(s) 689-715, ISSN 2190-4987
Éditeur: Copernicus GmbH
DOI: 10.5194/esd-15-689-2024

Physics-aware nonparametric regression models for Earth data analysis (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

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

Identifying compound weather drivers of forest biomass loss with generative deep learning (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Mohit Anand, Friedrich J. Bohn, Gustau Camps-Valls, Rico Fischer, Andreas Huth, Lily-belle Sweet, Jakob Zscheischler
Publié dans: Environmental Data Science, Numéro 3, 2024, ISSN 2634-4602
Éditeur: Cambridge Press
DOI: 10.1017/eds.2024.2

Quantifying uncertainty in high resolution biophysical variable retrieval with machine learning (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: 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
Publié dans: Remote Sensing of Environment, Numéro 280, 2022, Page(s) 113199, ISSN 0034-4257
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.rse.2022.113199

Contrasting drought legacy effects on gross primary productivity in a mixed versus pure beech forest (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: 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.
Publié dans: Biogeosciences, Numéro 17264189, 2022, ISSN 1726-4189
Éditeur: Copernicus Publications
DOI: 10.5194/bg-19-4315-2022

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

Auteurs: 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.
Publié dans: Journal of Advances in Modeling Earth Systems, Numéro 14 (10) :e2021MS002954, 2022, ISSN 1942-2466
Éditeur: American Geophysical Union

Biogeophysical Radiative Forcings of Large‐Scale Afforestation in Europe Are Highly Localized and Dominated by Surface Albedo Change (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Ryan M. Bright, Luca Caporaso, Gregory Duveiller, Matteo Piccardo, Alessandro Cescatti
Publié dans: Geophysical Research Letters, Numéro 52, 2025, ISSN 0094-8276
Éditeur: American Geophysical Union
DOI: 10.1029/2024gl112739

ClimateBench v1.0: A Benchmark for Data‐Driven Climate Projections (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: 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
Publié dans: Journal of Advances in Modeling Earth Systems, Numéro 14, 2023, ISSN 1942-2466
Éditeur: American Geophysical Union
DOI: 10.1029/2021ms002954

The AIDE Toolbox: Artificial intelligence for disentangling extreme events [Software and Data Sets] (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Maria Gonzalez-Calabuig, Jordi Cortés-Andrés, Tristan Keith Ellis Williams, Mengxue Zhang, Oscar Jose Pellicer-Valero, Miguel-Ángel Fernández-Torres, Gustau Camps-Valls
Publié dans: IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine, Numéro 12, 2024, Page(s) 113-118, ISSN 2168-6831
Éditeur: IEEE Geosciene and Remote Sensing Society
DOI: 10.1109/mgrs.2024.3382544

Discovering causal relations and equations from data (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Gustau Camps-Valls, Andreas Gerhardus, Urmi Ninad, Gherardo Varando, Georg Martius, Emili Balaguer-Ballester, Ricardo Vinuesa, Emiliano Diaz, Laure Zanna, Jakob Runge
Publié dans: Physics Reports, Numéro 1044, 2024, Page(s) 1-68, ISSN 0370-1573
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.physrep.2023.10.005

Soil moisture–atmosphere feedback dominates land carbon uptake variability (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Humphrey, V., Berg, A., Ciais, P., Gentine, P., Jung, M., Reichstein, M., Seneviratne, S.I. and Frankenberg, C.
Publié dans: Nature, Numéro 14764687, 2021, ISSN 1476-4687
Éditeur: Springer Nature
DOI: 10.1038/s41586-021-03325-5

AI-empowered next-generation multiscale climate modelling for mitigation and adaptation (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Veronika Eyring, Pierre Gentine, Gustau Camps-Valls, David M. Lawrence, Markus Reichstein
Publié dans: Nature Geoscience, Numéro 17, 2024, Page(s) 963-971, ISSN 1752-0894
Éditeur: Nature Publishing Group
DOI: 10.1038/s41561-024-01527-w

Groundwater rivals aridity in determining global photosynthesis (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

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

Data‐Driven Equation Discovery of a Cloud Cover Parameterization (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Arthur Grundner, Tom Beucler, Pierre Gentine, Veronika Eyring
Publié dans: Journal of Advances in Modeling Earth Systems, Numéro 16, 2024, ISSN 1942-2466
Éditeur: American Geophysical Union
DOI: 10.1029/2023ms003763

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

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

Causal discovery reveals complex patterns of drought-induced displacement (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Jose María Tárraga, Eva Sevillano-Marco, Jordi Muñoz-Marí, María Piles, Vasileios Sitokonstantinou, Michele Ronco, María Teresa Miranda, Jordi Cerdà, Gustau Camps-Valls
Publié dans: iScience, Numéro 27, 2025, Page(s) 110628, ISSN 2589-0042
Éditeur: Elsevier
DOI: 10.1016/j.isci.2024.110628

Invertible Neural Networks for Probabilistic Aerosol Optical Depth Retrieval (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Paolo Pelucchi, Jorge Vicent Servera, Philip Stier, Gustau Camps-Valls
Publié dans: IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Numéro 63, 2025, Page(s) 1-13, ISSN 0196-2892
Éditeur: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/tgrs.2025.3540173

Implicit learning of convective organization explains precipitation stochasticity (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Sara Shamekh, Kara D. Lamb, Yu Huang, Pierre Gentine
Publié dans: Proceedings of the National Academy of Sciences, Numéro 120, 2023, ISSN 0027-8424
Éditeur: 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 (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Ulisse Gomarasca, Gregory Duveiller, Javier Pacheco-Labrador, Guido Ceccherini, Alessandro Cescatti, Marco Girardello, Jacob A Nelson, Markus Reichstein, Christian Wirth, Mirco Migliavacca
Publié dans: Environmental Research: Ecology, Numéro 3, 2024, Page(s) 045003, ISSN 2752-664X
Éditeur: IOP Publishing Ltd
DOI: 10.1088/2752-664x/ad87f9

Methodological challenges and new perspectives of shifting vegetation phenology in eddy covariance data. (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Panwar, A., Migliavacca, M., Nelson, J.A., Cortés, J., Bastos, A., Forkel, M., Winkler, A.J.
Publié dans: Sci Rep, Numéro 13, 13885, 2023, ISSN 2045-2322
Éditeur: 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 (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Chunhui Zhan, René Orth, Hui Yang, Markus Reichstein, Sönke Zaehle, Martin G. De Kauwe, Anja Rammig, Alexander J. Winkler
Publié dans: Journal of Geophysical Research: Biogeosciences, Numéro 129, 2024, Page(s) e2023JG007910, ISSN 2169-8953
Éditeur: Wiley Online Library
DOI: 10.1029/2023jg007910

Towards hybrid modeling of the global hydrological cycle (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: "Kraft, B. and Jung, M. and K\""orner, M. and Koirala, S. and Reichstein, M."
Publié dans: Hydrology and Earth System Sciences, Numéro 16077938, 2022, ISSN 1607-7938
Éditeur: Copernicus Publications
DOI: 10.5194/hess-26-1579-2022

Estimation of vegetation traits with kernel NDVI. (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Qiang Wang and Álvaro Moreno-Martínez and Jordi Muñoz-Marí and Manuel Campos-Taberner and Gustau Camps-Valls
Publié dans: ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Numéro 195, 2023, Page(s) 408-417, ISSN 0031-8663
Éditeur: Elsevier
DOI: 10.1016/j.isprsjprs.2022.12.019

Towards a Collective Agenda on AI for Earth Science Data Analysis (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Tuia D, Roscher R, Wegner, JD, Jacobs, N, Zhu XX, Camps-Valls, G
Publié dans: IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine, Numéro 9, 2021, Page(s) 88-104, ISSN 2168-6831
Éditeur: IEEE Geosciene and Remote Sensing Society
DOI: 10.1109/mgrs.2020.3043504

A new class of generative classifiers based on staged tree models (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Federico Carli, Manuele Leonelli, Gherardo Varando
Publié dans: Knowledge-Based Systems, Numéro 268, 2024, Page(s) 110488, ISSN 0950-7051
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.knosys.2023.110488

Gaussianizing the Earth: Multidimensional Information Measures for Earth Data Analysis (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: J. Emmanuel Johnson; Valero Laparra; Maria Piles; Gustau Camps-Valls
Publié dans: IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine, Numéro 21686831, 2021, ISSN 2168-6831
Éditeur: 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

Auteurs: Jianing Fang, Pierre Gentine
Publié dans: Journal of Advances in Modeling Earth Systems, 2024, ISSN 2662-4435
Éditeur: NA

Hybrid modeling of evapotranspiration: inferring stomatal and aerodynamic resistances using combined physics-based and machine learning (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: ElGhawi, R., Kraft, B., Reimers, C., Reichstein, M., Körner, M., Gentine, P., Winkler, A.J.,
Publié dans: Environ. Res. Lett., Numéro 18, 034039, 2023, ISSN 1748-9326
Éditeur: Institute of Physics Publishing
DOI: 10.1088/1748-9326/acbbe0

Retrieval of Physical Parameters With Deep Structured Kernel Regression (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: G. Camps-Valls, M. Campos-Taberner, V. Laparra, L. Martino and J. Muñoz-Marí
Publié dans: IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Numéro 60, 2022, Page(s) 1-10, ISSN 0196-2892
Éditeur: 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 (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Zhan, Chunhui and Orth, René and Migliavacca, Mirco and Zaehle, Sönke and Reichstein, Markus and Engel, Jan and Rammig, Anja and Winkler, Alexander J.
Publié dans: Global Change Biology, Numéro 13652486, 2022, ISSN 1365-2486
Éditeur: Wiley Online Library
DOI: 10.1111/gcb.16397

Constraining biospheric carbon dioxide fluxes by combined top-down and bottom-up approaches (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Samuel Upton, Markus Reichstein, Fabian Gans, Wouter Peters, Basil Kraft, Ana Bastos
Publié dans: Atmospheric Chemistry and Physics, Numéro 24, 2024, Page(s) 2555-2582, ISSN 1680-7324
Éditeur: Copernicus Publications
DOI: 10.5194/acp-24-2555-2024

Global patterns of tree wood density (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: 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
Publié dans: Global Change Biology, Numéro 30, 2024, ISSN 1354-1013
Éditeur: Blackwell Publishing Inc.
DOI: 10.1111/gcb.17224

Regime-oriented causal model evaluation of Atlantic-Pacific teleconnections in CMIP6 (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Karmouche, S., Galytska, E., Runge, J., Meehl, G. A., Phillips, A. S., Weigel, K., Eyring, V.
Publié dans: Earth System Dynamics, Numéro Volume 14; Numéro 2; 21.03.2023, 2023, Page(s) 309-344, ISSN 2190-4979
Éditeur: 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 (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

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

Evaluating causal Arctic-midlatitude teleconnections in CMIP6 (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Galytska, E., Weigel, K., Handorf, D., Jaiser, R., Köhler, R., Runge, J., Eyring, V.
Publié dans: Journal of Geophysical Research: Atmospheres, Numéro Volume 128; Numéro 17; 09.09.2023, 2023, Page(s) e2022JD037978, ISSN 2169-897X
Éditeur: ADVANCING EARTH AND SPACE SCIENCES
DOI: 10.1029/2022jd037978

Enhanced global carbon cycle sensitivity to tropical temperature linked to internal climate variability (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Na Li, Sebastian Sippel, Nora Linscheid, Christian Rödenbeck, Alexander J. Winkler, Markus Reichstein, Miguel D. Mahecha, Ana Bastos
Publié dans: Science Advances, Numéro 10, 2024, Page(s) eadl6155, ISSN 2375-2548
Éditeur: 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 (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Guohua Liu, Mirco Migliavacca, Christian Reimers, Basil Kraft, Markus Reichstein, Andrew D. Richardson, Lisa Wingate, Nicolas Delpierre, Hui Yang, Alexander J. Winkler
Publié dans: Geoscientific Model Development, Numéro 17, 2024, Page(s) 6683-6701, ISSN 1991-9603
Éditeur: Copernicus Publications
DOI: 10.5194/gmd-17-6683-2024

Multioutput Feature Selection for Emulation and Sensitivity Analysis (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Jorge Vicent Servera, Luca Martino, Jochem Verrelst, Juan Pablo Rivera-Caicedo, Gustau Camps-Valls
Publié dans: IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Numéro 62, 2024, Page(s) 1-11, ISSN 0196-2892
Éditeur: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/tgrs.2024.3358231

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

Auteurs: Valero Laparra, Juan Emmanuel Johnson, Gustau Camps-Valls, Raúl Santos-Rodríguez, Jesús Malo
Publié dans: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Numéro 47, 2025, Page(s) 1293-1308, ISSN 0162-8828
Éditeur: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/tpami.2024.3495827

Large language models for causal hypothesis generation in science (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Kai-Hendrik Cohrs, Emiliano Diaz, Vasileios Sitokonstantinou, Gherardo Varando, Gustau Camps-Valls
Publié dans: Machine Learning: Science and Technology, Numéro 6, 2025, Page(s) 013001, ISSN 2632-2153
Éditeur: IOP Science
DOI: 10.1088/2632-2153/ada47f

Differentiable Land Model Retrieves Global Environmental Controls of Ecological Parameters

Auteurs: Jianing Fang, Kevin Bownan, Wenli Zhao, Xu Lian, Pierre Gentine
Publié dans: Nature (submitted), 2024, ISSN 2662-4435
Éditeur: NA

Inference over radiative transfer models using variational and expectation maximization methods (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Svendsen, Daniel Heestermans, Daniel Hernandez-Lobato, Luca Martino, Valero Laparra, Alvaro Moreno-Martinez, and Gustau Camps-Valls
Publié dans: Machine Learning, 2021, Page(s) 1-17, ISSN 0885-6125
Éditeur: Kluwer Academic Publishers
DOI: 10.1007/s10994-021-05999-4

Integration of a Deep‐Learning‐Based Fire Model Into a Global Land Surface Model (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: 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
Publié dans: Journal of Advances in Modeling Earth Systems, Numéro 16, 2024, ISSN 1942-2466
Éditeur: American Geophysical Union
DOI: 10.1029/2023ms003710

A Data-Driven Approach to Partitioning Net Ecosystem Exchange using a Deep State Space Model (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Trifunov, V., T., Shadaydeh, M., Runge, J., Reichstein, M., and Denzler, J. A.
Publié dans: IEEE Access, Numéro 24732001, 2021, ISSN 2473-2001
Éditeur: 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 (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: 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
Publié dans: Earth System Dynamics, Numéro 15, 2024, Page(s) 1319-1351, ISSN 2190-4987
Éditeur: Copernicus GmbH
DOI: 10.5194/esd-15-1319-2024

Leaf-level coordination principles propagate to the ecosystem scale.

Auteurs: Gomarasca, Ulisse, Mirco Migliavacca, Jens Kattge, Jacob A. Nelson, Ülo Niinemets, Christian Wirth, Alessandro Cescatti et al.
Publié dans: Nature communications, Numéro 14, no. 1, 3948, 2023, ISSN 2041-1723
Éditeur: Nature Publishing Group

Domain knowledge-driven variational recurrent networks for drought monitoring (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Mengxue Zhang, Miguel-Ángel Fernández-Torres, Gustau Camps-Valls
Publié dans: Remote Sensing of Environment, Numéro 311, 2024, Page(s) 114252, ISSN 0034-4257
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.rse.2024.114252

Getting the leaves right matters for estimating temperature extremes (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Gregory Duveiller, Mark Pickering, Joaquin Muñoz-Sabater, Luca Caporaso, Souhail Boussetta, Gianpaolo Balsamo, Alessandro Cescatti
Publié dans: Geoscientific Model Development, Numéro 16, 2023, Page(s) 7357-7373, ISSN 1991-9603
Éditeur: Copernicus Publications
DOI: 10.5194/gmd-16-7357-2023

Emulation of Forward Modeled Top-of-Atmosphere MODIS-Based Spectral Channels Using Machine Learning (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Jessenia Gonzalez, Sudhakar Dipu, Odran Sourdeval, Alexandre Siméon, Gustau Camps-Valls, Johannes Quaas
Publié dans: IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, Numéro 18, 2024, Page(s) 1896-1911, ISSN 1939-1404
Éditeur: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/jstars.2024.3507692

Soil and vegetation water content identify the main terrestrial ecosystem changes (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Diego Bueso, Maria Piles, Philippe Ciais, Jean-Pierre Wigneron, Alvaro Moreno-Martínez, Gustau Camps-Valls
Publié dans: National Science Review, Numéro Volume 10, Numéro 5, May 2023, nwad026, 2023, ISSN 2095-5138
Éditeur: Oxford Press
DOI: 10.1093/nsr/nwad026

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

Auteurs: Gustau Camps-Valls, Miguel-Ángel Fernández-Torres, Kai-Hendrik Cohrs, Adrian Höhl, Andrea Castelletti, Aytac Pacal, Claire Robin, Francesco Martinuzzi, Ioannis Papoutsis, Ioannis Prapas, Jorge Pérez-Aracil, Katja Weigel, Maria Gonzalez-Calabuig, Markus Reichstein, Martin Rabel, Matteo Giuliani, Miguel D. Mahecha, Oana-Iuliana Popescu, Oscar J. Pellicer-Valero, Said Ouala, Sancho Salcedo-Sanz,
Publié dans: Nature Communications, Numéro 16, 2025, ISSN 2041-1723
Éditeur: Nature Publishing Group
DOI: 10.1038/s41467-025-56573-8

Multifidelity Gaussian Process Emulation for Atmospheric Radiative Transfer Models (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Vicent, J. and Martino, L. and Verrelst, L. and Camps-Valls, G
Publié dans: IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Numéro 61, 2023, Page(s) 1-10, ISSN 0196-2892
Éditeur: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/tgrs.2023.3300460

The R Package stagedtrees for Structural Learning of Stratified Staged Trees

Auteurs: Carli, F., Leonelli, M., Riccomagno, E., & Varando, G
Publié dans: Journal of Statistical Software, 2022, ISSN 1548-7660
Éditeur: University of California at Los Angeles

A Scalable Unsupervised Feature Selection With Orthogonal Graph Representation for Hyperspectral Images (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Gulsen Taskin; E. Fatih Yetkin; Gustau Camps-Valls
Publié dans: IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Numéro 18, 2023, ISSN 0196-2892
Éditeur: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/tgrs.2023.3284475

Machine learning-based parametrizations for the ICON model

Auteurs: Fernando Iglesias-Suarez, Arthur Grundner, Gunnar Behrens, Tom Beucler, Pierre Gentine, Marco Giorgetta, Michael Pritchard, and Veronika Eyring
Publié dans: AGU (American Geophysical Union) Fall Meeting 2021, 2021
Éditeur: AGU

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

Auteurs: Behrens, Gunnar und Beucler, Tom und Iglesias-Suarez, Fernando und Yu, Sungduk und Gentine, Pierre und Pritchard, Michael und Schwabe, Mierk und Eyring, Veronika
Publié dans: Oxford Workshop on Model Uncertainty, 2024
Éditeur: Oxford Workshop on Model Uncertainty

Machine learning-based parametrizations for the ICON model

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

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

Auteurs: Behrens, Gunnar und Beucler, Tom und Gentine, Pierre und Iglesias-Suarez, Fernando und Pritchard, Michael und Eyring, Veronika
Publié dans: American Geophysical Union Fall Meeting 2022, 2022
Éditeur: American Geophysical Union

Understanding Climate Impacts on Vegetation with Gaussian Processes in Granger Causality

Auteurs: M Morata, D Bueso, M Piles, G Camps-Valls
Publié dans: NeurIPS AI for Earth Sciences, 2020
Éditeur: Neurips

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

Auteurs: Laura Martínez-Ferrer, Álvaro Moreno-Martínez, John S. Kimball, Steven W. Running, Nicholas Clinton, and Gustau Camps-Valls
Publié dans: EGU General Assembly 2022, 2022
Éditeur: EGU General Assembly 2022

Causally-informed neural nets to improve convection in climate models

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

Large Scale Masked Autoencoding for Reducing Label Requirements on SAR Data

Auteurs: Allen, M., Dorr, F., Gallego-Mejia, J.A., Martínez-Ferrer, L., Jungbluth, A., Kalaitzis, F., Ramos-Pollán, R.
Publié dans: NeurIPS 2023 - Workshop on Tackling Climate Change with Machine Learning., 2023
Éditeur: NeuIPS

On the Generalization of Agricultural Drought Classification from Climate Data (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: J. Gottfriedsen, M. Berrendorf, P. Gentine, B. Hassler, M. Reichstein, K. Weigel, V. Eyring
Publié dans: NeurIPS, 2021, ISSN 2331-8422
Éditeur: Climate Change AI
DOI: 10.48550/arxiv.2111.15452

Machine learning-based parameterizations for the ICON model

Auteurs: Arthur Grundner, Fernando Iglesias-Suarez, Tom Beucler, Pierre Gentine, Marco Giorgetta, and Veronika Eyring
Publié dans: ICCARUS, 2022
Éditeur: ICCARUS

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

Auteurs: F. Iglesias-Suarez, V. Eyring, P. Gentine, T. Beucler, M. Pritchard, J. Runge, and B. Solino-Fernandez
Publié dans: II ELLIS Doctoral Symposium 2022, 2022
Éditeur: ELLIS

Interpretable multiscale Machine Learning-Based Parameterizations of Convection for ICON (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Helge Heuer, Mierk Schwabe, Pierre Gentine, Marco A. Giorgetta, Veronika Eyring
Publié dans: EGU General Assembly 2024, 2024
Éditeur: EGU
DOI: 10.5194/egusphere-egu24-10325

Physics-Aware Machine Learning For Geosciences And Remote Sensing (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

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

Bootstrap aggregation and confidence measures to improve time series causal discovery

Auteurs: Kevin Debeire; Andreas Gerhardus; Jakob Runge; Veronika Eyring
Publié dans: Proceedings of Machine Learning Research, Numéro 236, 2024
Éditeur: PMLR

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

Auteurs: J. Cortés-Andrés, M.Á. Fernández-Torres, G. Camps-Valls
Publié dans: AGU 2021, 2021
Éditeur: AGU 2021

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

Auteurs: Álvaro Moreno-Martínez, Jose E Adsuara, Jordi Muñoz-Marí, Emma Izquierdo-Verdiguier, Jens Katge, Nuno Carvalhais, Markus Reichstein, Steven W Running, Gustau Camps-Valls
Publié dans: EGU General Assembly 2021, 2021
Éditeur: EGU

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

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

Learning Granger Causal Feature Representations

Auteurs: G Varando, MA Fernández-Torres, G Camps-Valls
Publié dans: ICML 2021 - International Conference on Machine Learning - Workshop on Tackling Climate Change with Machine Learning, 2021
Éditeur: ICML

Fewshot learning on global multimodal embeddings for earth observation tasks,

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

Towards Inference in Hybrid Earth System Models

Auteurs: Kai-Hendrik Cohrs
Publié dans: AAAI 2024 Bridge on Knowledge-Guided Machine Learning, Numéro Invited talk, 2024
Éditeur: AAAI

ClimSim: A large multi-scale dataset for hybrid physics-ML climate emulation (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: 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
Publié dans: 37th Conference on Neural Information Processing Systems, NeurIPS 2023, 2023
Éditeur: NeurIPS
DOI: 10.48550/arxiv.2306.08754

Context-Specific Causal Discovery for Categorical Data Using Staged Trees

Auteurs: Leonelli, M., Varando, G.
Publié dans: Proceedings of The 26th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, PMLR, 206: 8871–8888, 2023
Éditeur: PMLR

Anomaly Attribution of Multivariate Time Series using Counterfactual Reasoning (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Trifunov, V., T., Shadaydeh, M., Barz, B., and Denzler, J. A.
Publié dans: ICMLA, 2021
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/icmla52953.2021.00033

Time Series Causal Link Estimation under Hidden Confounding using Knockoff Interventions

Auteurs: Violeta-Teodora Trifunov, Maha Shadaydeh, Joachim Denzler
Publié dans: A causal view on dynamical systems, NeurIPS 2022 workshop, 2022
Éditeur: NeurIPS

Causal model evaluation

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

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

Auteurs: Kaps, A., Lauer, A., Camps-Valls,G., Gentine, P., Gómez-Chova,L., Eyring, V.
Publié dans: Living Planet Symposium 2022, 2022
Éditeur: EESA

Learning Granger Causal Feature Representations

Auteurs: G. Varando, M.Á. Fernández-Torres, G. Camps-Valls
Publié dans: AGU (American Geophysical Union) Fall Meeting 2021, 2022
Éditeur: AGU

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

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

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

Auteurs: Elvira, V., Chouzenoux, É., Cerdà-Bautista, J., Camps-Valls, G.
Publié dans: CausalStats23: When Causal Inference Meets Statistical Analysis, 2023
Éditeur: CNRS

Development of a Machine Learning Based Parameterization of Convection for ICON

Auteurs: H. Heuer, M. Schwabe, P. Gentine, V. Eyring
Publié dans: Atmospheric Physics: Experiment meets Modelling, 2022
Éditeur: Bad Honnef Physics School

Identifying the Causes of Pyrocumulonimbus (PyroCb)

Auteurs: Díaz Salas-Porras, E., Tazi, K., Braude, A., Okoh, D., Lamb, K.D., Watson-Parris, D., Harder, P., Meinert, N.
Publié dans: NeurIPS 2022 Workshop - Causality for Real-world Impact, 2022
Éditeur: Neurips

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

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

Machine Learning-Based Parameterizations of Convection for ICON

Auteurs: Heuer, Helge Gustav Helmut; Schwabe, Mierk; Gentine, Pierre; Giorgetta, Marco A.; Eyring, Veronika
Publié dans: AGU Fall Meeting 2023, 2023
Éditeur: AGU

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

Auteurs: Han J., Zhan W., Gentine P.
Publié dans: American Geophysical Union Fall 2021, 2021
Éditeur: AGU

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

Auteurs: Fernando Iglesias-Suarez, Arthur Grundner, Manuel Schlund, Mierk Schwabe, Tom Beucler, Pierre Gentine, Marco A. Giorgetta, and Veronika Eyring
Publié dans: Living Planet Symposium 2022, 2022
Éditeur: EESA

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

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

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

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

Semiparametric Inference and Equation Discovery with the Bayesian Machine Scientist

Auteurs: Cohrs, K-H. and Varando, G. and Guimerà, R. and Sales-Pardo, M. and Camps-Valls, G
Publié dans: AI for Differential Equations in Science Workshop in ICLR 2024, 2024
Éditeur: ICLR

Double Machine Learning for Earth and Climate Sciences

Auteurs: Kai Hendrik Cohrs, Gherardo Varando, Nuno Carvalhais, Markus Reichstein, Gustau Camps-Valls
Publié dans: Nordic Probabilistic AI Summer School 2022, 2022
Éditeur: Nordic Probabilistic AI Summer School 2022

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

Auteurs: D. López-Puigdollers, A. Pérez-Suay, G. Mateo-García, L. Gómez-Chova
Publié dans: Living Planet Symposium 2022, 2022
Éditeur: Living Planet Symposium 2022 - ESA

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

Auteurs: Birgit Kühbacher; Fernando Iglesias-Suarez; Niki Kilbertus; Veronika Eyring
Publié dans: ICMLA 2024, 2024
Éditeur: ICMLA
DOI: 10.48550/arxiv.2406.03920

Analyzing Climate Scenarios Using Dynamic Mode Decomposition With Control

Auteurs: Mankovich M., Bouabid S. and Camps-Valls G.
Publié dans: Dynamics, Data and Deep Learning workshop, Bristol, UK 2024, 2024
Éditeur: Bristol

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

Auteurs: Sarauer, E.; Schwabe, M.; Lauer, A.; Stier, P.; Weiss, P.; Eyring, V.
Publié dans: Tackling Climate Change with Machine Learning workshop at ICLR 2024, 2024
Éditeur: ICLR

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

Auteurs: J. Adsuara, G. Varando, A. Pérez-Suay, K. Cohrs, E. Díaz, D. Bueso, G. Camps-Valls
Publié dans: Living Planet Symposium 2022, 2022
Éditeur: ESA

Development of a Machine Learning Based Parameterization of Convection for ICON

Auteurs: H. Heuer, M. Schwabe, P. Gentine, V. Eyring
Publié dans: Summer School on Land-Atmosphere Interaction Processes and Convection, 2022
Éditeur: CHESS

The Kernelized Taylor Diagram

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

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

Auteurs: J. Cortés-Andrés, M.Á. Fernández-Torres, G. Camps-Valls
Publié dans: EGU 2021, 2021
Éditeur: EGU

Learning Causal Representations with Granger PCA

Auteurs: Varando, G., Fernández-Torres, M.Á., Muñoz-Marí, J., Camps-Valls, G.
Publié dans: Causal Representation Learning Workshop @ UAI'22,, 2022
Éditeur: UAI

Interpretable AI – two examples

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

Causal discovery on climate models data

Auteurs: Kevin Debeire, Jakob Runge, and Veronika Eyring
Publié dans: ML for Earth System Modelling and Analytics workshop 2021, 2021
Éditeur: ML for Earth System Modelling and Analytics workshop

Causal evaluation of Arctic-midlatitude processes in CMIP6 model simulations (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Evgenia Galytska, Katja Weigel, Jakob Runge, Dörthe Handorf, Ralf Jaiser, Raphael Köhler, and Veronika Eyring
Publié dans: EGU General Assembly 2022, 2022
Éditeur: EGU
DOI: 10.5194/egusphere-egu22-870

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

Auteurs: Benjamin Dechant, Ryan Pavlick, Jens Kattge, Fabian D Schneider, Ethan E Butler, Alvaro Moreno
Publié dans: AGU (American Geophysical Union) Fall Meeting 2021, 2021
Éditeur: AGU (American Geophysical Union) Fall Meeting 2021

Learning Causal Representations with Granger PCA

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

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

Auteurs: Anthony Zhou, Linnia Hawkins, Pierre Gentine
Publié dans: NeurIPS, 2024
Éditeur: NeurIPS

Epistemic and aleatoric uncertainty maps in high resolution biophysical parameter retrieval

Auteurs: 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
Publié dans: EGU General Assembly 2021, 2021
Éditeur: EGU General Assembly 2021

A two-stage machine learning framework using global satellite data of cloud classes for process-oriented model evaluation (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Kaps, A., Lauer, A., Camps-Valls,G., Gentine, P., Gómez-Chova,L., Eyring, V.
Publié dans: EGU General Assembly 2022, 2022
Éditeur: EGU
DOI: 10.5194/egusphere-egu22-676

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

Auteurs: Laura Martínez-Ferrer, Alvaro Moreno‑Martínez, John S. Kimball, Steven W. Running, Nicholas Clinton, Gustau Camps-Valls
Publié dans: Living Planet Symposium 2022, 2022
Éditeur: Living Planet Symposium 2022

Machine learning for improved understanding and projections of climate change

Auteurs: Schwabe, Mierk; Eyring, Veronika
Publié dans: TRR 165/181 Conference, 2023
Éditeur: TRR 165/181 Conference

Large Language Models for Constrained-Based Causal Discovery.

Auteurs: Cohrs, K., Diaz, E., Sitokonstantinou, V., Varando G. and Camps-Valls, G.
Publié dans: AAAI 2024 Workshop on 'Are Large Language Models Simply Causal Parrots?, 2024
Éditeur: AAAI

Comparing Data-Driven and Mechanistic Models for Predicting Phenology in Deciduous Broadleaf Forests (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Reimers, C.; Hafezi Rachti, D.; Liu, G.; Winkler, A.
Publié dans: arXiv, Numéro 9, 2023
Éditeur: 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

Auteurs: G. Varando, M.Á. Fernández-Torres, G. Camps-Valls
Publié dans: EGU 2022, 2022
Éditeur: EGU

Highly Efficient Structural Learning of Sparse Staged Trees

Auteurs: M. Leonelli, G. Varando
Publié dans: The 11th International Conference on Probabilistic Graphical Models, 2022
Éditeur: PMLR press

Machine learning based gravity wave parametrizations for ICON

Auteurs: Schwabe, M., Grundner, A., Gentine, P., Giorgetta, M. A., Rapp, M., Eyring, V.
Publié dans: SPARC Gravity Wave Symposium 2022, 2022
Éditeur: SPARC

Spatio-Temporal Gaussianization Flows for Extreme Event Detection

Auteurs: M.Á. Fernández-Torres, J.E. Johnson, M. Piles, G. Camps-Valls
Publié dans: EGU, 2021
Éditeur: EGU

Deep learning based cloud cover parameterization for ICON (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Grundner, A., Beucler, T., Gentine, P., Iglesias-Suarez, F., Giorgetta, M. A., Eyring, V.
Publié dans: Journal of Advances in Modeling Earth Systems, Numéro Volume 14; Numéro 12; 14.12.2022, 2021, Page(s) e2021MS002959, ISSN 1942-2466
Éditeur: American Geophysical Union
DOI: 10.1029/2021ms002959

Causal model evaluation of Arctic-midlatitude teleconnections in CMIP6 (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: E. Galytska, K. Weigel, D. Handorf, R. Jaiser, R.H. Köhler, J. Runge, and V. Eyring
Publié dans: Earth and Space Science Open Archive, Numéro 23335084, 2022, ISSN 2333-5084
Éditeur: Earth and Space Science Open Archive
DOI: 10.1002/essoar.10512569.1

Climate-Invariant Machine Learning (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: 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.
Publié dans: arXiv, Numéro 23318422, 2021, ISSN 2331-8422
Éditeur: arXiv
DOI: 10.48550/arxiv.2112.08440

Integrating Domain Knowledge in Data-Driven Earth Observation With Process Convolutions (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Svendsen, D. H., Piles, M., Muñoz-Marí, J., Luengo, D., Martino, L, Camps-Valls G.
Publié dans: IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Numéro 60, 2022, Page(s) 1-15, ISSN 0196-2892
Éditeur: 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 (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: 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
Publié dans: EGUsphere, 2024, ISSN 2190-4987
Éditeur: Copernicus GmbH
DOI: 10.5194/egusphere-2024-453

Machine-Learned Cloud Classes From Satellite Datafor Process-Oriented Climate Model Evaluation (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Kaps, A., Lauer, A., Camps-Valls, G., Gentine, P., Gómez-Chova, L., Eyring, V.
Publié dans: TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING, Numéro Volume 61; 31.01.2023, 2022, ISSN 2331-8422
Éditeur: 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 (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Weiwei Zhan, Xi Yang, Youngryel Ryu, Benjamin Dechant, Yu Huang, Yves Goulas, Minseok Kang, Pierre Gentine
Publié dans: Agricultural and Forest Meteorology, Numéro 321, 2023, Page(s) 108980, ISSN 0168-1923
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.agrformet.2022.108980

Evaluation of Native Earth System Model Output with ESMValTool v2.6.0 (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: 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
Publié dans: Geoscientific Model Development Discussions, Numéro Volume 16; 11.01.2023, 2022, Page(s) 315-333, ISSN 1991-962X
Éditeur: Geoscientific Model Development Discussions
DOI: 10.5194/gmd-2022-205

Physics-aware Machine Learning for Earth Observation

Auteurs: Camps-Valls, G.
Publié dans: NeurIPS 2022 - Workshop on Tackling Climate Change with Machine Learning, Numéro Keynote talk, 2022
Éditeur: Neurips

Learning Causal Representations with Granger Rotated PCA

Auteurs: Gherardo Varando
Publié dans: 16th International Conference of the ERCIM WG on Computational and Methodological Statistics, Numéro Invited talk, 2023
Éditeur: CMS

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

Auteurs: 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
Publié dans: 2023
Éditeur: EarthArchiv

Geological carbon cycle constraints on the terrestrial hydrological response to higher atmospheric CO2. (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Rugenstein, J.K.C., Winkler, A.J.
Publié dans: ESSOAR, 2022
Éditeur: ESSOAR
DOI: 10.1002/essoar.10512683.1

Emergence of the physiological effects of elevated CO2 on land-atmosphere exchange of carbon and water (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Chunhui Zhan, René Orth, Mirco Migliavacca, Sönke Zaehle, Markus Reichstein, Jan Engel, Anja Rammig, Alexander J. Winkler
Publié dans: Earth and Space Science Open Archive, 2022
Éditeur: 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 (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: 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
Publié dans: Earth System Dynamcis Discussions, 2022
Éditeur: Copernicus GmbH
DOI: 10.5194/esd-2022-5

Better Better — machine learning for improved climate models and projections

Auteurs: Eyring V. and Gentine P.
Publié dans: 2021
Éditeur: UN

Interannual global carbon cycle variations linked to atmospheric circulation variability (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Na Li, Sebastian Sippel, Alexander J. Winkler, Miguel D. Mahecha, Markus Reichstein, Ana Bastos
Publié dans: Earth System Dynamics Discussion, 2022
Éditeur: Copernicus GmbH
DOI: 10.5194/egusphere-2022-96

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

Auteurs: Fernández-Torres, M.A.
Publié dans: ICS Theoretical Astrophysics & Computational Science Seminar, Universität Zürich, Zurich, Switzerland, Numéro Invited talk, 2023
Éditeur: ETH

Generative Adversarial Networks in the Geosciences

Auteurs: Mateo-Garc\'\ia, Gonzalo and Laparra, Valero and Requena-Mesa, Christian and G\'omez-Chova, Luis
Publié dans: Deep learning for the Earth Sciences: A comprehensive approach to remote sensing, climate science and geosciences. Wiley & Sons 2021, 2021
Éditeur: 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 (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: 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.
Publié dans: 2022
Éditeur: Chapman and Hall/CRC
DOI: 10.1201/9781003143376

Perspective on Deep Learning for Earth Sciences (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Gustau Camps-Valls
Publié dans: Generalization with Deep Learning, 2021, ISSN 1013-2511
Éditeur: World Scientific
DOI: 10.1142/9789811218842_0007

Spatio-temporal Autoencoders in Weather and Climate Research (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Xavier-Andoni Tibau, Christian Reimers, Christian Requena-Mesa, and Jakob Runge
Publié dans: 2021, ISBN 9781119646181
Éditeur: John Wiley & Sons, Ltd
DOI: 10.1002/9781119646181.ch13

Deep Learning for the Parametrization of Subgrid Processes in Climate Models (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

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

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

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

Introduction to Deep Learning for the Earth Sciences

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

Outloook to Deep Learning for the Earth Sciences (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

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

Emulating Ecological Memory with Recurrent Neural Networks (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Basil Kraft, Simon Besnard, and Sujan Koirala
Publié dans: 2021
Éditeur: Wiley Online Library
DOI: 10.1002/9781119646181.ch18

Deep learning for the Earth Sciences: A comprehensive approach to remote sensing, climate science and geosciences (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

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

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