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Using machine learning to build temperature-based ozone parameterizations for climate sensitivity simulations

Nowack, Peer; Braesicke, Peter; Haigh, Joanna; Abraham, Nathan Luke; Pyle, John; Voulgarakis, Apostolos

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Verlagsausgabe §
DOI: 10.5445/IR/1000086935
Veröffentlicht am 25.10.2018
Originalveröffentlichung
DOI: 10.1088/1748-9326/aae2be
Scopus
Zitationen: 4
Web of Science
Zitationen: 4
Coverbild
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Meteorologie und Klimaforschung - Atmosphärische Spurenstoffe und Fernerkundung (IMK-ASF)
Publikationstyp Zeitschriftenaufsatz
Jahr 2018
Sprache Englisch
Identifikator ISSN: 1748-9326
urn:nbn:de:swb:90-869357
KITopen-ID: 1000086935
HGF-Programm 12.04.03 (POF III, LK 01)
Erschienen in Environmental research letters
Band 13
Heft 10
Seiten 104016
Vorab online veröffentlicht am 09.10.2018
Nachgewiesen in Web of Science
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