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
2; Ludwig, Patrick
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)
1; Lerch, Sebastian
2; Ludwig, Patrick
1; Pinto, Joaquim G. 11 Institut für Meteorologie und Klimaforschung Troposphärenforschung (IMKTRO), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
2 Institut für Volkswirtschaftslehre (ECON), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
| 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 | OpenAlex Dimensions |
| Globale Ziele für nachhaltige Entwicklung |