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RAMEFI (RAndom-forest based MEsoscale wind Feature Identification)

Eisenstein, Lea ORCID iD icon 1; Schulz, Benedikt ORCID iD icon; Qadir, Ghulam A.; Pinto, Joaquim G. 1; Knippertz, Peter ORCID iD icon 1
1 Institut für Meteorologie und Klimaforschung (IMK), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Abstract:

This repository provides code and data at the time of submission accompanying the paper Eisenstein, L., Schulz, B., Qadir, G. A., Pinto, J. G. and Knippertz, P. (2022). Objective identification of high-wind features within extratropical cyclones using a probabilistic random forest (RAMEFI). Part I: Method and illustrative case studies. Weather Clim. Dynam. Discuss. [preprint], https://doi.org/10.5194/wcd-2022-29, in review, 2022. In particular, code for the implementation of the RAMEFI method and the data that was used in the study are available. For further information, see README.md.

Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Meteorologie und Klimaforschung Troposphärenforschung (IMKTRO)
Publikationstyp Forschungsdaten
Publikationsjahr 2022
Identifikator KITopen-ID: 1000178170
HGF-Programm 12.11.34 (POF IV, LK 01) Improved predictions from weather to climate scales
Lizenz Creative Commons Namensnennung 4.0 International
Schlagwörter probabilistic random forest, identification, wind, Kriging, bokeh
Art der Forschungsdaten Software

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Originalveröffentlichung
DOI: 10.5281/zenodo.6541303
Seitenaufrufe: 46
seit 17.01.2025
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