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    Mid-20th century warming hole boosts US maize yields
    Trevor F Partridge ; Jonathan M Winter ; et al.
    In: Environmental Research Letters, Jg. 14 (2019), Heft 11, S. 114008
    Online academicJournal
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    Comparing machine learning-derived global estimates of soil respiration and its components with those from terrestrial ecosystem models
    Lu, Haibo ; Li, Shihua ; et al.
    In: Environmental Research Letters, Jg. 16 (2021), Heft 5, S. 054048
    Online academicJournal
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    Machine learning and artificial intelligence to aid climate change research and preparedness
    Huntingford, Chris ; Elizabeth S Jeffers ; et al.
    In: Environmental Research Letters, Jg. 14 (2019), Heft 12, S. 124007
    Online academicJournal
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    Identifying the regional emergence of climate patterns in the ARISE-SAI-1.5 simulations
    Zachary M Labe ; Elizabeth A Barnes ; et al.
    In: Environmental Research Letters, Jg. 18 (2023), Heft 4, S. 044031
    Online academicJournal
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    Quantification of active layer depth at multiple scales in Interior Alaska permafrost
    Brodylo, David ; Thomas A Douglas ; et al.
    In: Environmental Research Letters, Jg. 19 (2024), Heft 3, S. 034013
    Online academicJournal
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    Predicting spatial and temporal variability in crop yields: an inter-comparison of machine learning, regression and process-based models
    Leng, Guoyong ; Jim W Hall
    In: Environmental Research Letters, Jg. 15 (2020), Heft 4, S. 044027
    Online academicJournal
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    Machine learning methods for crop yield prediction and climate change impact assessment in agriculture
    Crane-Droesch, Andrew
    In: Environmental Research Letters, Jg. 13 (2018), Heft 11, S. 114003
    Online academicJournal
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    When it comes to Earth observations in AI for disaster risk reduction, is it feast or famine? A topical review
    Monique M Kuglitsch ; Albayrak, Arif ; et al.
    In: Environmental Research Letters, Jg. 18 (2023), Heft 9, S. 093004
    Online academicJournal
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    Diverging climate response of corn yield and carbon use efficiency across the U.S.
    Yu, Shuo ; Falco, Nicola ; et al.
    In: Environmental Research Letters, Jg. 18 (2023), Heft 6, S. 064049
    Online academicJournal
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    Impacts of hot-dry conditions on hydropower production in Switzerland
    Otero, Noelia ; Horton, Pascal ; et al.
    In: Environmental Research Letters, Jg. 18 (2023), Heft 6, S. 064038
    Online academicJournal
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    Probabilistic forecasting of tropical cyclones intensity using machine learning model
    Meng, Fan ; Yao, Yichen ; et al.
    In: Environmental Research Letters, Jg. 18 (2023), Heft 4, S. 044042
    Online academicJournal
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    Observed changes in fire patterns and possible drivers over Central Africa
    Jiang, Yan ; Zhou, Liming ; et al.
    In: Environmental Research Letters, Jg. 15 (2020), Heft 9
    Online academicJournal
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    Improving the snowpack monitoring in the mountainous areas of Sweden from space: a machine learning approach
    Zhang, Jie ; Veijo A Pohjola ; et al.
    In: Environmental Research Letters, Jg. 16 (2021), Heft 8, S. 084007
    Online academicJournal
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    Machine learning analyses of remote sensing measurements establish strong relationships between vegetation and snow depth in the boreal forest of Interior Alaska
    Thomas A Douglas ; Zhang, Caiyun
    In: Environmental Research Letters, Jg. 16 (2021), Heft 6, S. 065014
    Online academicJournal
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    Expanding infrastructure and growing anthropogenic impacts along Arctic coasts
    Bartsch, Annett ; Pointner, Georg ; et al.
    In: Environmental Research Letters, Jg. 16 (2021), Heft 11, S. 115013
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    How can Big Data and machine learning benefit environment and water management: a survey of methods, applications, and future directions
    Alexander Y Sun ; Bridget R Scanlon
    In: Environmental Research Letters, Jg. 14 (2019), Heft 7, S. 073001
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    Evaluation and machine learning improvement of global hydrological model-based flood simulations
    Yang, Tao ; Sun, Fubao ; et al.
    In: Environmental Research Letters, Jg. 14 (2019), Heft 11, S. 114027
    Online academicJournal
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  18. Detailansicht für Treffer 18 öffnen
    Using machine learning to build temperature-based ozone parameterizations for climate sensitivity simulations
    Nowack, Peer ; Braesicke, Peter ; et al.
    In: Environmental Research Letters, Jg. 13 (2018), Heft 10, S. 104016
    Online academicJournal
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