
Maschinelles Lernen verbessert subseasonale Prognosen durch Nutzung von Klimamodell-Ensembles.


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Jenseits der Ensemble-Durchschnittswerte: Nutzung von Klimamodell-Ensembles für subseasonale Prognosen



Entwicklung eines nicht-invasiven Korrekturoperators für Klimasimulationen zur Verbesserung der Vorhersagen von Extremereignissen.



Effizientes maschinelles Lernframework zur Entfernung von Verzerrungen in Klimasimulationen und Quantifizierung seltener Ereignisse
