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Observational constraints on uncertainties in stratospheric water vapour projections: how to open the black-box with explainable machine learning

Amiramjadi, Mozhgan 1; Nowack, Peer ORCID iD icon 2,3
1 Fakultät für Informatik (INFORMATIK), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
2 Institut für Theoretische Informatik (ITI), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
3 Institut für Meteorologie und Klimaforschung Atmosphärische Spurengase und Fernerkundung (IMKASF), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)


Verlagsausgabe §
DOI: 10.5445/IR/1000170291
Veröffentlicht am 26.04.2024
Originalveröffentlichung
DOI: 10.5194/egusphere-egu24-17783
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Meteorologie und Klimaforschung Atmosphärische Spurengase und Fernerkundung (IMKASF)
Institut für Theoretische Informatik (ITI)
Publikationstyp Proceedingsbeitrag
Publikationsjahr 2024
Sprache Englisch
Identifikator KITopen-ID: 1000170291
HGF-Programm 12.11.32 (POF IV, LK 01) Advancing atmospheric and Earth system models
Erschienen in EGU General Assembly 2024
Veranstaltung European Geosciences Union General Assembly (EGU 2024), Wien, Österreich, 14.04.2024 – 19.04.2024
Verlag Copernicus
Vorab online veröffentlicht am 11.03.2024
Nachgewiesen in Dimensions
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