Learning by redundancy: climate multi-model ensembles and machine learning

Carregant...
Miniatura
El pots comprar en digital a:
El pots comprar en paper a:

Projectes de recerca

Unitats organitzatives

Número de la revista

Títol de la revista

ISSN de la revista

Títol del volum

Col·laborador

Editor

Tribunal avaluador

Realitzat a/amb

Càtedra / Departament / Institut

Tipus de document

Text en actes de congrés

Data publicació

Editor

Barcelona Supercomputing Center

Part de

2015-2016 Severo Ochoa Research Seminar Lectures at BSC: Book of Abstracts

Condicions d'accés

Accés obert

item.page.rightslicense

Creative Commons
Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i industrial corresponents. Llevat que s'hi indiqui el contrari, els seus continguts estan subjectes a la llicència de Creative Commons: Reconeixement-NoComercial-SenseObraDerivada 3.0 Espanya

Assignatures relacionades

Assignatures relacionades

Datasets relacionats

Datasets relacionats

Projecte CCD

Abstract

Climate Models are sophisticate tools able to simulate the interactions among various components of the Earth system (atmosphere, oceans, bio-sphere, etc.). Those tools are nowadays used for many purposes: to improve the knowledge of our planet, to analyze the projections for the future climate and to forecast the climate at multiple time-scales for a wide range of applications. In the last decade the use of climate ensembles (and multi-model ensembles) has become very common, the dimensionality of climate datasets has increased drastically (thanks also to a general increment of temporal and spatial resolutions of models). Unfortunately, this rise of the dimensionality of datasets did not coincide with the development of techniques designed to cope effectively with this massive amount of information.

Descripció

Document relacionat

Citació

De Felice, Matteo. Learning by redundancy: climate multi-model ensembles and machine learning. A: 2nd Severo Ochoa Research Seminar Lectures at BSC, Barcelona, 2015-2016. "Book of abstracts". Barcelona: Barcelona Supercomputing Center, 2016, p. 14-15.

Ajut

Forma part

DOI

Dipòsit legal

ISBN

ISSN

Versió de l'editor

Altres identificadors

Referències