Using Statistical Emulation for Sensitivity Studies of Deep Convective Clouds

Wellmann, Marie-Constanze Monika

Volltext

DOI: 10.5445/IR/1000091102

Veröffentlicht am 19.02.2019

Seitenaufrufe: 582
seit 19.02.2019

Downloads: 325
seit 19.02.2019

Zugehörige Institution(en) am KIT	Institut für Meteorologie und Klimaforschung Troposphärenforschung (IMKTRO) KIT-Zentrum Klima und Umwelt (ZKU)
Publikationstyp	Hochschulschrift
Publikationsjahr	2019
Sprache	Englisch
Identifikator	urn:nbn:de:swb:90-911028 KITopen-ID: 1000091102
Verlag	Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Umfang	148 S.
Art der Arbeit	Dissertation
Fakultät	Fakultät für Physik (PHYSIK)
Institut	Troposphärische Messkampagnen und Modellentwicklung (IMKTRO-T)
Prüfungsdatum	01.02.2019
Schlagwörter	deep convection, statistical emulation, variance-based sensitivity analysis, sensitivity to environmental conditions, sensitivity to microphysical parameters
Nachgewiesen in	OpenAlex
Relationen in KITopen	Verweist auf Training data and emulators for the analysis of sensitivity of deep convective clouds and hail to environmental conditions and microphysics. Wellmann, Marie-Constanze; Barrett, Andrew I.; Johnson, Jill S.; Kunz, Michael; Vogel, Bernhard; Carslaw, Ken S.; Hoose, Corinna (2019) Forschungsdaten (1000093886) Training data and emulators for the analysis of sensitivity of deep convective clouds and hail to environmental conditions and microphysics (updated version). Wellmann, Marie-Constanze; Barrett, Andrew I.; Johnson, Jill S.; Kunz, Michael; Vogel, Bernhard; Carslaw, Ken S.; Hoose, Corinna (2019) Forschungsdaten (1000099232)
Globale Ziele für nachhaltige Entwicklung
Referent/Betreuer	Hoose, C.