Proposal and Evaluation of the Machine Learning Models for Correcting ERA5 Stress Equivalent Wind Forecasts as a Function of Atmospheric and Oceanic Conditions
Trabajo final presentado por Evgeniia Makarova para un máster en Data Science de la Universidad Autónoma de Madrid (UAM), realizado bajo la dirección del Dr. Marcos Portabella Arnús del Institut de Ciències del Mar (ICM-CSIC).-- 71 pages
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2022 |
| País: | España |
| Institución: | Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) |
| Repositorio: | DIGITAL.CSIC. Repositorio Institucional del CSIC |
| OAI Identifier: | oai:digital.csic.es:10261/288875 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/10261/288875 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Scatterometer-based corrections ERA5 biases Machine learning Ocean forcing |
| Sumario: | Trabajo final presentado por Evgeniia Makarova para un máster en Data Science de la Universidad Autónoma de Madrid (UAM), realizado bajo la dirección del Dr. Marcos Portabella Arnús del Institut de Ciències del Mar (ICM-CSIC).-- 71 pages |
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