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Identification of high-wind features within extratropical cyclones using a probabilistic random forest – Part 2: Climatology over Europe

Eisenstein, Lea ORCID iD icon 1,2; Schulz, Benedikt ORCID iD icon 3; Pinto, Joaquim G. 1,2; Knippertz, Peter ORCID iD icon 1,2
1 Institut für Meteorologie und Klimaforschung Troposphärenforschung (IMKTRO), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
2 Institut für Meteorologie und Klimaforschung (IMK), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
3 Institut für Stochastik (STOCH), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)


Verlagsausgabe §
DOI: 10.5445/IR/1000164694
Veröffentlicht am 21.11.2023
Originalveröffentlichung
DOI: 10.5194/wcd-4-981-2023
Scopus
Zitationen: 2
Dimensions
Zitationen: 5
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Meteorologie und Klimaforschung Troposphärenforschung (IMKTRO)
Institut für Stochastik (STOCH)
Publikationstyp Zeitschriftenaufsatz
Publikationsjahr 2023
Sprache Englisch
Identifikator ISSN: 2698-4016
KITopen-ID: 1000164694
HGF-Programm 12.11.34 (POF IV, LK 01) Improved predictions from weather to climate scales
Erschienen in Weather and Climate Dynamics
Verlag Copernicus Publications
Band 4
Heft 4
Seiten 981–999
Vorab online veröffentlicht am 20.11.2023
Nachgewiesen in Scopus
Dimensions
Globale Ziele für nachhaltige Entwicklung Ziel 11 – Nachhaltige Städte und Gemeinden
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