Advanced spatio-temporal causal inference for climate research

Projektinformationen

CausalEarth

ID Finanzhilfevereinbarung: 948112

DOI

10.3030/948112

EK-Unterschriftsdatum 13 Januar 2021

Startdatum 1 Februar 2021

Enddatum 31 Juli 2026

Finanziert unter

• EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)

Gesamtkosten

€ 1 499 631,00

EU-Beitrag

€ 1 499 631,00

Koordiniert durch

UNIVERSITAET POTSDAM
Germany

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Leistungen

Open Research Data Pilot (1)

Data Management Plan

Participation in the Open Research Data Pilot

Veröffentlichungen

Peer reviewed articles (8)

Causal inference for time series

Autoren: Runge Jakob, Gerhardus Andreas, Varando Gherardo, Eyring Veronika, Camps-Valls Gustau
Veröffentlicht in: Nature Reviews Earth \& Environment, Ausgabe 10, 2023, Seite(n) 1-19, ISSN 2041-1723
Herausgeber: Nature Publishing Group
DOI: 10.1038/s43017-023-00431-y

Clustering of causal graphs to explore drivers of river discharge

Autoren: Günther, W., Miersch, P., Ninad, U.,Runge, J.
Veröffentlicht in: Environmental Data Science, Ausgabe Volume 2, 2023, Seite(n) e25, ISSN 2634-4602
Herausgeber: Cambridge University Press
DOI: 10.1017/eds.2023.17

Modern causal inference approaches to investigate biodiversity-ecosystem functioning relationships

Autoren: Jakob Runge
Veröffentlicht in: nature communications, Ausgabe volume 14, number 1, 2023, Seite(n) 1917, ISSN 2041-1723
Herausgeber: Nature Publishing Group
DOI: 10.1038/s41467-023-37546-1

Causal model evaluation of Arctic-midlatitude teleconnections in CMIP6

Autoren: Evgenia Galytska; Katja Weigel; Dörthe Handorf; Ralf Jaiser; Raphael Harry Köhler; Jakob Runge; Veronika Eyring
Veröffentlicht in: Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 2023, ISSN 2169-8996
Herausgeber: AGU
DOI: 10.1002/essoar.10512569.1

Stratocumulus adjustments to aerosol perturbations disentangled with a causal approach

Autoren: Emilie Fons; Jakob Runge; David Neubauer; Ulrike Lohmann
Veröffentlicht in: npj Climate and Atmospheric Science, 6 (1), 2023, ISSN 2397-3722
Herausgeber: Nature Springer
DOI: 10.1038/s41612-023-00452-w

Selecting robust features for machine-learning applications using multidata causal discovery

Autoren: Saranya Ganesh S.; Tom Beucler; Frederick Iat-Hin Tam; Milton S. Gomez; Jakob Runge; Andreas Gerhardus
Veröffentlicht in: Environmental Data Science, Ausgabe 2, 2023, ISSN 2634-4602
Herausgeber: Cambridge University Press
DOI: 10.1017/eds.2023.21

A spatiotemporal stochastic climate model for benchmarking causal discovery methods for teleconnections – CORRIGENDUM

Autoren: Xavier-Andoni Tibau; Christian Reimers; Andreas Gerhardus; Joachim Denzler; Veronika Eyring; Jakob Runge
Veröffentlicht in: Environmental Data Science, 2022, ISSN 2634-4602
Herausgeber: CUP
DOI: 10.1017/eds.2022.33

Regime-oriented causal model evaluation of Atlantic–Pacific teleconnections in CMIP6

Autoren: Soufiane Karmouche, Evgenia Galytska, Jakob Runge, Gerald A. Meehl, Adam S. Phillips, Katja Weigel, and Veronika Eyring
Veröffentlicht in: Earth System Dynamics, Ausgabe Volume 14, issue 2, 2023, Seite(n) 309–344, ISSN 2190-4979
Herausgeber: Copernicus Gesellschaft mbH
DOI: 10.5194/esd-14-309-2023

Conference proceedings (6)

Increasing effect sizes of pairwise conditional independence tests between random vectors

Autoren: T Hochsprung, J Wahl, A Gerhardus, U Ninad, J Runge
Veröffentlicht in: Uncertainty in Artificial Intelligence, Ausgabe Volume 216, 2023, Seite(n) 879-889, ISSN 1525-3384
Herausgeber: MLResearchPress

Conditional Independence Testing with Heteroskedastic Data and Applications to Causal Discovery.

Autoren: Wiebke Günther, Urmi Ninad, jonas Wahl, Jakob Runge
Veröffentlicht in: Advances in Neural Information Processing Systems 35, Ausgabe volume 35, 2023, Seite(n) 16191-16202
Herausgeber: MIT Press

Vector causal inference between two groups of variables

Autoren: Wahl Jonas, Ninad Urmi, Runge Jakob
Veröffentlicht in: Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, Ausgabe Volume 37,number 10, 2023, Seite(n) 12305-12312, ISBN 978-1-57735-880-0
Herausgeber: AAAI Press
DOI: 10.1609/aaai.v37i10.26450

Causal discovery for time series from multiple datasets with latent contexts

Autoren: Wiebke Günther, Urmi Ninad, Jakob Runge
Veröffentlicht in: Uncertainty in Artificial Intelligence, Ausgabe Volume 216, 2023, Seite(n) 766-776, ISSN 1525-3384
Herausgeber: MLResearchPress

A spatiotemporal stochastic climate model for benchmarking causal discovery methods for teleconnections

Autoren: XA Tibau, C Reimers, A Gerhardus, J Denzler, V Eyring, J Runge
Veröffentlicht in: Enviromental Data Science,Volume 1, Ausgabe E12, 2022, Seite(n) 1-29
Herausgeber: Cambridge University Press
DOI: 10.1017/eds.2022.11

Necessary and sufficient graphical conditions for optimal adjustment sets in causal graphical models with hidden variables

Autoren: Jakob Runge
Veröffentlicht in: Advances in Neural Information Processing Systems, Ausgabe 34, 2021, Seite(n) 1-41, ISBN 15762-15773
Herausgeber: Corell University