Identification of high-wind features within extratropical cyclones using a probabilistic random forest – Part 1: Method and case studies
Eisenstein, Lea
1; Schulz, Benedikt
2; Qadir, Ghulam A.; Pinto, Joaquim G. 3; Knippertz, Peter
3
1 Institut für Meteorologie und Klimaforschung (IMK), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
2 Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
3 Institut für Meteorologie und Klimaforschung Troposphärenforschung (IMKTRO), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
1; Schulz, Benedikt
2; Qadir, Ghulam A.; Pinto, Joaquim G. 3; Knippertz, Peter
31 Institut für Meteorologie und Klimaforschung (IMK), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
2 Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
3 Institut für Meteorologie und Klimaforschung Troposphärenforschung (IMKTRO), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
| Zugehörige Institution(en) am KIT | Institut für Meteorologie und Klimaforschung (IMK) Institut für Meteorologie und Klimaforschung Troposphärenforschung (IMKTRO) |
| Publikationstyp | Zeitschriftenaufsatz |
| Publikationsjahr | 2022 |
| Sprache | Englisch |
| Identifikator | ISSN: 2698-4016 KITopen-ID: 1000153479 |
| HGF-Programm | 12.11.34 (POF IV, LK 01) Improved predictions from weather to climate scales |
| Erschienen in | Weather and Climate Dynamics |
| Verlag | Copernicus |
| Band | 3 |
| Heft | 4 |
| Seiten | 1157–1182 |
| Vorab online veröffentlicht am | 19.10.2022 |
| Nachgewiesen in | Scopus Dimensions OpenAlex |
| Globale Ziele für nachhaltige Entwicklung |