Advanced spatio-temporal causal inference for climate research

Informacje na temat projektu

CausalEarth

Identyfikator umowy o grant: 948112

DOI

10.3030/948112

Data podpisania przez KE 13 Stycznia 2021

Data rozpoczęcia 1 Lutego 2021

Data zakończenia 31 Lipca 2026

Finansowanie w ramach

• EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)

Koszt całkowity

€ 1 499 631,00

Wkład UE

€ 1 499 631,00

Koordynowany przez

UNIVERSITAET POTSDAM
Germany

CORDIS oferuje możliwość skorzystania z odnośników do publicznie dostępnych publikacji i rezultatów projektów realizowanych w ramach programów ramowych HORYZONT.

Odnośniki do rezultatów i publikacji związanych z poszczególnymi projektami 7PR, a także odnośniki do niektórych konkretnych kategorii wyników, takich jak zbiory danych i oprogramowanie, są dynamicznie pobierane z systemu OpenAIRE .

Rezultaty

Open Research Data Pilot (1)

Data Management Plan

Participation in the Open Research Data Pilot

Publikacje

Peer reviewed articles (8)

Causal inference for time series

Autorzy: Runge Jakob, Gerhardus Andreas, Varando Gherardo, Eyring Veronika, Camps-Valls Gustau
Opublikowane w: Nature Reviews Earth \& Environment, Numer 10, 2023, Strona(/y) 1-19, ISSN 2041-1723
Wydawca: Nature Publishing Group
DOI: 10.1038/s43017-023-00431-y

Clustering of causal graphs to explore drivers of river discharge

Autorzy: Günther, W., Miersch, P., Ninad, U.,Runge, J.
Opublikowane w: Environmental Data Science, Numer Volume 2, 2023, Strona(/y) e25, ISSN 2634-4602
Wydawca: Cambridge University Press
DOI: 10.1017/eds.2023.17

Modern causal inference approaches to investigate biodiversity-ecosystem functioning relationships

Autorzy: Jakob Runge
Opublikowane w: nature communications, Numer volume 14, number 1, 2023, Strona(/y) 1917, ISSN 2041-1723
Wydawca: Nature Publishing Group
DOI: 10.1038/s41467-023-37546-1

Causal model evaluation of Arctic-midlatitude teleconnections in CMIP6

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

Stratocumulus adjustments to aerosol perturbations disentangled with a causal approach

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

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

Autorzy: Saranya Ganesh S.; Tom Beucler; Frederick Iat-Hin Tam; Milton S. Gomez; Jakob Runge; Andreas Gerhardus
Opublikowane w: Environmental Data Science, Numer 2, 2023, ISSN 2634-4602
Wydawca: Cambridge University Press
DOI: 10.1017/eds.2023.21

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

Autorzy: Xavier-Andoni Tibau; Christian Reimers; Andreas Gerhardus; Joachim Denzler; Veronika Eyring; Jakob Runge
Opublikowane w: Environmental Data Science, 2022, ISSN 2634-4602
Wydawca: CUP
DOI: 10.1017/eds.2022.33

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

Autorzy: Soufiane Karmouche, Evgenia Galytska, Jakob Runge, Gerald A. Meehl, Adam S. Phillips, Katja Weigel, and Veronika Eyring
Opublikowane w: Earth System Dynamics, Numer Volume 14, issue 2, 2023, Strona(/y) 309–344, ISSN 2190-4979
Wydawca: Copernicus Gesellschaft mbH
DOI: 10.5194/esd-14-309-2023

Conference proceedings (6)

Increasing effect sizes of pairwise conditional independence tests between random vectors

Autorzy: T Hochsprung, J Wahl, A Gerhardus, U Ninad, J Runge
Opublikowane w: Uncertainty in Artificial Intelligence, Numer Volume 216, 2023, Strona(/y) 879-889, ISSN 1525-3384
Wydawca: MLResearchPress

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

Autorzy: Wiebke Günther, Urmi Ninad, jonas Wahl, Jakob Runge
Opublikowane w: Advances in Neural Information Processing Systems 35, Numer volume 35, 2023, Strona(/y) 16191-16202
Wydawca: MIT Press

Vector causal inference between two groups of variables

Autorzy: Wahl Jonas, Ninad Urmi, Runge Jakob
Opublikowane w: Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, Numer Volume 37,number 10, 2023, Strona(/y) 12305-12312, ISBN 978-1-57735-880-0
Wydawca: AAAI Press
DOI: 10.1609/aaai.v37i10.26450

Causal discovery for time series from multiple datasets with latent contexts

Autorzy: Wiebke Günther, Urmi Ninad, Jakob Runge
Opublikowane w: Uncertainty in Artificial Intelligence, Numer Volume 216, 2023, Strona(/y) 766-776, ISSN 1525-3384
Wydawca: MLResearchPress

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

Autorzy: XA Tibau, C Reimers, A Gerhardus, J Denzler, V Eyring, J Runge
Opublikowane w: Enviromental Data Science,Volume 1, Numer E12, 2022, Strona(/y) 1-29
Wydawca: 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

Autorzy: Jakob Runge
Opublikowane w: Advances in Neural Information Processing Systems, Numer 34, 2021, Strona(/y) 1-41, ISBN 15762-15773
Wydawca: Corell University