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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 Meteorologie und Klimaforschung – Atmosphärische Spurenstoffe und Fernerkundung (IMK-ASF), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
3 Institut für Theoretische Informatik (ITI), 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 Spurenstoffe und Fernerkundung (IMK-ASF)
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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