Corrección de los sesgos en las salidas de viento superficial de modelos de predicción numérica del tiempo con aprendizaje automático y datos de dispersometría
XX Congreso de la Asociación Española de Teledetección : Teledetección y Cambio Global: Retos y Oportunidades para un Crecimiento Azul, 5-7 June 2024, Cádiz.-- 4 pages, 5 figures
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| Tipo de recurso: | otro |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2024 |
| País: | España |
| Institución: | Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) |
| Repositorio: | DIGITAL.CSIC. Repositorio Institucional del CSIC |
| OAI Identifier: | oai:digital.csic.es:10261/364573 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/10261/364573 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Stress-equivalent winds Local biases NWP models Scatterometer Machine learning Neural networks Forzamiento oceánico Sesgos locales Modelos de predicción numérica Dispersometría Aprendizaje automático Redes neuronales http://metadata.un.org/sdg/13 Take urgent action to combat climate change and its impacts |
| Sumario: | XX Congreso de la Asociación Española de Teledetección : Teledetección y Cambio Global: Retos y Oportunidades para un Crecimiento Azul, 5-7 June 2024, Cádiz.-- 4 pages, 5 figures |
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