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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| Format: | tesis de maestría biblioteca |
| Language: | English |
| Published: |
Universidad Autónoma de Madrid
2022-12
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| Subjects: | Scatterometer-based corrections, ERA5 biases, Machine Learning, Ocean forcing, |
| Online Access: | http://hdl.handle.net/10261/288875 |
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| Summary: | 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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