KIT | KIT-Bibliothek | Impressum | Datenschutz

Can Machine Learning Models be a Suitable Tool for Predicting Central European Cold Winter Weather on Subseasonal to Seasonal Timescales?

Kiefer, Selina M. 1; Lerch, Sebastian ORCID iD icon 2; Ludwig, Patrick ORCID iD icon 1; Pinto, Joaquim G. 1
1 Institut für Meteorologie und Klimaforschung Troposphärenforschung (IMKTRO), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
2 Institut für Volkswirtschaftslehre (ECON), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)


Download
Originalveröffentlichung
DOI: 10.1175/AIES-D-23-0020.1
Dimensions
Zitationen: 5
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Meteorologie und Klimaforschung Troposphärenforschung (IMKTRO)
Institut für Volkswirtschaftslehre (ECON)
Publikationstyp Zeitschriftenaufsatz
Publikationsjahr 2023
Sprache Englisch
Identifikator ISSN: 2769-7525
KITopen-ID: 1000161210
HGF-Programm 12.11.33 (POF IV, LK 01) Regional Climate and Hydrological Cycle
Erschienen in Artificial Intelligence for the Earth Systems
Verlag American Meteorological Society
Band 2
Heft 4
Seiten Art.-Nr.: e230020
Vorab online veröffentlicht am 31.07.2023
Nachgewiesen in Dimensions
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
KITopen Landing Page