Дисертації з теми "Clouds Classification"
Оформте джерело за APA, MLA, Chicago, Harvard та іншими стилями
Ознайомтеся з топ-50 дисертацій для дослідження на тему "Clouds Classification".
Біля кожної праці в переліку літератури доступна кнопка «Додати до бібліографії». Скористайтеся нею – і ми автоматично оформимо бібліографічне посилання на обрану працю в потрібному вам стилі цитування: APA, MLA, «Гарвард», «Чикаго», «Ванкувер» тощо.
Також ви можете завантажити повний текст наукової публікації у форматі «.pdf» та прочитати онлайн анотацію до роботи, якщо відповідні параметри наявні в метаданих.
Переглядайте дисертації для різних дисциплін та оформлюйте правильно вашу бібліографію.
Liao, Nilsson Sunny, and Martin Norrbom. "CLASSIFICATION OF BRIDGES IN LASER POINT CLOUDS USING MACHINE LEARNING." Thesis, Mälardalens högskola, Akademin för innovation, design och teknik, 2021. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:mdh:diva-55067.
Повний текст джерелаKanngießer, Franz, André Ehrlich, and Manfred Wendisch. "Observations of glories above arctic boundary layer clouds to identify cloud phase." Universität Leipzig, 2017. https://ul.qucosa.de/id/qucosa%3A16743.
Повний текст джерелаDie Glorie ist eine optische Erscheinung, die über Flüssigwasserwolken beobachtet werden kann und aus farbigen Ringen um den Gegensonnenpunkt besteht. Da die Glorie durch Streuung an sphärischen Partikeln entsteht, kann sie zur Identifikation von Flüssigwasser am Wolkenoberrand genutzt werden. Bilder, die mit einer CANON Digitalkamera, die mit einem Fischaugenobjektiv ausgestattet war, von Bord des Forschungsflugzeugs Polar 5 während der Messkampagne RACEPAC aufgenommen worden, wurden auf das Auftreten von Glorien untersucht. Zur Identifikation wurde ein Algorithmus mit fünf Kriterien entwickelt, die mit Hilfe von Simulationen der streuwinkelabhängigen Radianz und einem Testdatensatz der Messungen erstellt wurden. Der Algorithmus wurde getestet und ist in der Lage zwischen Bildern mit und ohne Glorie zu unterscheiden.
Wiklander, Marcus. "Classification of tree species from 3D point clouds using convolutional neural networks." Thesis, Umeå universitet, Institutionen för fysik, 2020. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:umu:diva-174662.
Повний текст джерелаKönig, Sören, and Stefan Gumhold. "Robust Surface Reconstruction from Point Clouds." Technische Universität Dresden, 2013. https://tud.qucosa.de/id/qucosa%3A27391.
Повний текст джерелаTruong, Quoc Hung. "Knowledge-based 3D point clouds processing." Phd thesis, Université de Bourgogne, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00977434.
Повний текст джерелаGasslander, Maja. "Segmentation of Clouds in Satellite Images." Thesis, Linköpings universitet, Datorseende, 2016. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-128802.
Повний текст джерелаRuhe, Jakob, and Johan Nordin. "Classification of Points Acquired by Airborne Laser Systems." Thesis, Linköping University, Department of Electrical Engineering, 2007. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-10485.
Повний текст джерелаDuring several years research has been performed at the Department of Laser Systems, the Swedish Defense Research Agency (FOI), to develop methods to produce high resolution 3D environment models based on data acquired with airborne laser systems. The 3D models are used for several purposes, both military and civilian applications, for example mission planning, crisis management analysis and planning of infrastructure.
We have implemented a new format to store laser point data. Instead of storing rasterized images of the data this new format stores the original location of each point. We have also implemented a new method to detect outliers, methods to estimate the ground surface and also to divide the remaining data into two classes: buildings and vegetation.
It is also shown that it is possible to get more accurate results by analyzing the points directly instead of only using rasterized images and image processing algorithms. We show that these methods can be implemented without increasing the computational complexity.
Ehrlich, André, Eike Bierwirth, and Manfred Wendisch. "Airborne remote sensing of Arctic boundary-layer mixed-phase clouds." Universität Leipzig, 2010. https://ul.qucosa.de/id/qucosa%3A16357.
Повний текст джерелаKoch, Dorothy, Yves Balkanski, Susanne E. Bauer, Richard C. Easter, Sylvaine Ferrachat, Steven J. Ghan, Corinna Hoose, et al. "Soot microphysical effects on liquid clouds, a multi-model investigation." Copernicus Publication, 2011. https://ul.qucosa.de/id/qucosa%3A13767.
Повний текст джерелаCremer, Roxana, Johannes Quaas, and Johannes Mülmenstädt. "Interactions between clouds and sea ice in the Arctic." Universität Leipzig, 2017. https://ul.qucosa.de/id/qucosa%3A16773.
Повний текст джерелаDas Wolken–Albedo–Feedback in der Arktis gewann in den letzten Jahren immer mehr an Bedeutung aufgrund des Rückganges der Meereisfläche. Vorhergehende Arbeiten zeigten die Bildung von tiefer Bewölkung über kürzlich aufgebrochenen Meereisstellen. Diese tiefen Wolken sind sehr wichtig für das arktische Energiebudget, wegen des Erwärmens der Oberfläche. Daraus folgt ein Anstieg in der bodennahen Temperatur und ein verstärkter Rückgang des Meereises. Um den Einfluss der Meereiskonzentration auf die Wolkenbildung zu untersuchen, werden in dieser Arbeit Satellitendaten von DARDAR mit den beiden globalen Klimareanalysen Era–interim und MACC verglichen. Analysiert werden Daten aus den Jahren 2007 bis 2010 und für verschiedene Oberflächenbedingungen werden Korrelationen der einzelnen Datensätze erstellt. Es hat sich gezeigt, dass die Darstellung der Wolkenbedeckung in der Arktis durch die Reanalyse Daten nicht geeignet ist. Aus diesem Grund wurden keine signifikanten Korrelationen in der Zeitspanne von 2007 bis 2010 gefunden.
Nam, Christine C. W., and Johannes Quaas. "Evaluation of clouds and precipitation in the ECHAM5 general circulation model using CALIPSO and CloudSat satellite data." American Meteorological Society, 2012. https://ul.qucosa.de/id/qucosa%3A13468.
Повний текст джерелаRitter, Oscar, Felix Lauermann, and Manfred Wendisch. "Charakterisierung der Eigenschaften von mariner Stratocumulusbewölkung über den Azoren." Universität Leipzig, 2019. https://ul.qucosa.de/id/qucosa%3A74185.
Повний текст джерелаThe U.S. Department of Energy operates an American Radiation Measurement (ARM) station on Graciosa (Azores), an island located approximately 1600 km west of Portugal. Due to the wide variety of installed measuring devices and its location in the subtropical belt of high pressure the station is well suited for studying marine stratocumulus. To derive a climatology of the properties of these clouds, data from radiosondes, a ceilometer, a disdrometer and a microwave radiometer were used for the period from 1st March 2014 to 31st August 2018 to get the daily and annual cycle of cloud height and thickness, liquid water path, precipitation, inversion strength and the presence of decoupling. The evaluation is based on a method developed by Zhang et al. (2010) to detect cloud layers from moisture profiles in the sounding data. The method was adapted for the distinction between marine stratocumulus and other cloud types. For the evaluation of the method data from a Ka-band cloud radar were used. While only minor changes occurred in the daily variability of the properties, a clear annual cycle was observed for cloud height, precipitation, inversion strength and decoupling of the stratocumulus. The observed variations were compared with the annual cycles of solar irradiance, temperature and the synoptic patterns over the Azores.
Schäfer, Michael, Eike Bierwirth, André Ehrlich, Evi Jäkel, and Manfred Wendisch. "Three-dimensional radiative effects in Arctic boundary layer clouds above ice edges." Universität Leipzig, 2015. https://ul.qucosa.de/id/qucosa%3A16651.
Повний текст джерелаMit Hilfe flugzeuggetragener abbildender spektraler Beobachtungen wurden 3-D Strahlungseffekte zwischen arktischen Grenzschichtwolken sowie der hochvariablen arktischen Bodenoberfläche identifiziert und quantifiziert. Eine Methode zur Differenzierung von Meereis und offener Wasserflächen, auf Grundlage flugzeuggetragener Messungen der aufwärtsgerichteten Strahldichte im sichtbaren Spektralbereich, während bewölkter Bedingungen wird vorgestellt. Diese Differenzierung zeigt gleichzeitig auf, dass die Strahldichtereduzierung beim Übergang vom Meereis zu den offenen Wasserflächen nicht unmittelbar erfolgt, sondern horizontal geglättet ist. Allgemein verringern Wolken in der Umgebung von Eiskanten die Nadir-Strahldichte über den hellen Eisflächen und erhöhen sie über dunklen Meeresoberflächen. Mit Hilfe von 3-D Strahlungstransferrechnungen wurde dieser Effekt quantifiziert. Die Reichweite dieses Effektes wird sowohl von den Wolken- als auch den Oberflächeneigenschaften beeinflusst. Für eine flache Wolke zwischen 0 und 200 m, so wie sie während der arktischen Feldkampagne Vertical Distribution of Ice in Arctic Clouds (VERDI), 2012 beobachtet werden konnte, führt eine Erhöhung der wolkenoptischen Dicke von tau = 1 zu tau = 10 zu einer Verringerung in deltaL von 600 zu 250 m. Zudem führt eine Erhöhung der Wolkenhöhe und ihrer geometrischen Dicke zu einer Zunahme von deltaL. Anschließend wurde der Einfluss dieser 3-D Strahlungseffekte auf die Ableitungsergebnisse von tau untersucht. Die Aufhellung eines dunkleren Pixels neben der Eiskante führt zu Unsicherheiten von bis zu 90 % bei der Ableitung von . Beim effektiven Radius zu bis zu 30 %. DeltaL ist ein Maß mit Hilfe dessen die Entfernung zur Eiskante bestimmt werden kann, ab welcher die Unsicherheiten bezüglich der 3-D Effekte vernachlässigt werden können.
Thomas, Anita. "Classification of Man-made Urban Structures from Lidar Point Clouds with Applications to Extrusion-based 3-D City Models." The Ohio State University, 2015. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=osu1429484410.
Повний текст джерелаLauermann, Felix, Fanny Finger, André Ehrlich, and Manfred Wendisch. "Analysis of Water Content Profiles in Arctic Mixed-Phase Clouds during VERDI." Universität Leipzig, 2016. https://ul.qucosa.de/id/qucosa%3A16700.
Повний текст джерелаIm Rahmen der VERDI-Kampagne im April und Mai 2012 in Kanada wurden flugzeuggetragene Messungen von Flüssigwassergehalt (LWC) und Eiswassergehalt (IWC) durchgeführt. Für Einschicht- und Mehrschichtwolkensysteme konnten unterschiedliche Vertikalprofile von LWC und IWC nachgewiesen werden. In Einschichtsystemen wurden die größten Flüssigwassergehalte in der oberen Wolkenhälfte und die größten Eiswassergehalte nahe der Wolkenunterkante gemessen. Diese Verteilung wurde auf die Sedimentation von Eispartikeln zurückgeführt. In der untersten Wolkenschicht eines Mehrschichtsystems befanden sich die Maxima von LWC und IWC nahe der Wolkenoberkante. Diese Beobachtung deutet zusammen mit gemessenen Partikelgrößenverteilungen auf das Vorhandensein des Seeder-Feeder- Prozesses hin, welcher von Fleishauer et al. (2012) für mittelhohe Wolken beschrieben wurde.
Nam, Christine C. W., and Johannes Quaas. "Geographically versus dynamically defined boundary layer cloud regimes and their use to evaluate general circulation model cloud parameterizations: Geographically versus dynamically defined boundary layer cloudregimes and their use to evaluate general circulation model cloud parameterizations." American Geophysical Union (AGU), 2013. https://ul.qucosa.de/id/qucosa%3A13460.
Повний текст джерелаArvidsson, Simon, and Marcus Gullstrand. "Predicting forest strata from point clouds using geometric deep learning." Thesis, Jönköping University, JTH, Avdelningen för datavetenskap, 2021. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:hj:diva-54155.
Повний текст джерелаFernandes, maligo Artur otavio. "Unsupervised Gaussian mixture models for the classification of outdoor environments using 3D terrestrial lidar data." Thesis, Toulouse, INSA, 2016. http://www.theses.fr/2016ISAT0053/document.
Повний текст джерелаThe processing of 3D lidar point clouds enable terrestrial autonomous mobile robots to build semantic models of the outdoor environments in which they operate. Such models are interesting because they encode qualitative information, and thus provide to a robot the ability to reason at a higher level of abstraction. At the core of a semantic modelling system, lies the capacity to classify the sensor observations. We propose a two-layer classi- fication model which strongly relies on unsupervised learning. The first, intermediary layer consists of a Gaussian mixture model. This model is determined in a training step in an unsupervised manner, and defines a set of intermediary classes which is a fine-partitioned representation of the environment. The second, final layer consists of a grouping of the intermediary classes into final classes that are interpretable in a considered target task. This grouping is determined by an expert during the training step, in a process which is supervised, yet guided by the intermediary classes. The evaluation is done for two datasets acquired with different lidars and possessing different characteristics. It is done quantitatively using one of the datasets, and qualitatively using another. The system is designed following the standard learning procedure, based on a training, a validation and a test steps. The operation follows a standard classification pipeline. The system is simple, with no requirement of pre-processing or post-processing stages
Weber, Torsten, and Johannes Quaas. "Incorporating the subgrid-scale variability of clouds in the autoconversion parameterization using a PDF-scheme." American Geophysical Union (AGU), 2012. https://ul.qucosa.de/id/qucosa%3A13851.
Повний текст джерелаPeters, Karsten, Johannes Quaas, and Helmut Graßl. "A search for large-scale effects of ship emissions on clouds and radiation in satellite data." Wiley, 2011. https://ul.qucosa.de/id/qucosa%3A13452.
Повний текст джерелаZygmuntowska, Marta, Thorsten Mauritsen, Johannes Quaas, and Lars Kaleschke. "Arctic clouds and surface radiation: a critical comparison of satellite retrievals and the ERA-Interim reanalysis." Atmospheric chemistry and physics (2012) 12, S. 6667-6677, 2012. https://ul.qucosa.de/id/qucosa%3A13793.
Повний текст джерелаGimeno, García Sebastián, and Thomas Trautmann. "Radiative transfer modelling in inhomogeneous clouds by means of the Monte Carlo Method." Universität Leipzig, 2003. https://ul.qucosa.de/id/qucosa%3A15234.
Повний текст джерелаDie Monte Carlo (MC) Methode ist ein effektives Verfahren, um den Strahlungstransport in einer inhomogenen bewölkten Atmosphäre zu simulieren. Es begründet sich auf der direkten Simulation der Extinktionsprozesse eines solaren oder thermischen Photons auf seinem Weg durch die Atmosphäre. Eine detallierte Beschreibung der MC Methode erfolgt in Kapitel 2. In Kapitel 3 wird ein neues dreidimensionales MC-Strahlungstranportmodell vorgestellt, das, aufbauend auf einem schon bestehenden Modell (Trautmann et al. [1999]), entwickelt wurde. Mehrere Simulationen von Reflektanzen, Transmittanzen, Absorptanzen und Strahlungsflussdichten für zwei Fälle des \'Intercomparison of 3D radiative Codes\' projektes, nämlich eine ARM rekonstruierte Wolke und eine 3D marine Grenzschichwolke, wurden durchgeführt, und mit den Ergebnissen anderer weltweit akzeptierten Codes verglichen.
Nam, Christine C. W., Johannes Quaas, Roel Neggers, Drian Colombe Siegenthaler-Le, and Francesco Isotta. "Evaluation of boundary layer cloud parameterizations in the ECHAM5 general circulation model using CALIPSO and CloudSat satellite data." American Geophysical Union (AGU), 2014. https://ul.qucosa.de/id/qucosa%3A13458.
Повний текст джерелаRennó, Nilton O., Earle Williams, Daniel Rosenfeld, David G. Fischer, Jürgen Fischer, Tibor Kremic, Arun Agrawal, et al. "CHASER: an innovative satellite mission concept to measure the effects of aerosols on clouds and climate." American Meteorological Society, 2013. https://ul.qucosa.de/id/qucosa%3A13464.
Повний текст джерелаRosenfeld, Daniel, Meinrat O. Andreae, Ari Asmi, Mian Chin, Leeuw Gerrit de, David P. Donovan, Ralph Kahn, et al. "Global observations of aerosol-cloud-precipitation-climate interactions: Global observations of aerosol-cloud-precipitation-climateinteractions." American Geophysical Union (AGU), 2014. https://ul.qucosa.de/id/qucosa%3A13459.
Повний текст джерелаGrützun, Verena, Johannes Quaas, Cyril J. Morcrette, and Felix Ament. "Evaluating statistical cloud schemes: what can we gain from ground-based remote sensing?" Wiley, 2013. https://ul.qucosa.de/id/qucosa%3A13450.
Повний текст джерелаKazil, Jan, Philip Stier, Kai Zhang, Johannes Quaas, Stefan Kinne, D. O''Donnell, Sebastian Rast, et al. "Aerosol nucleation and its role for clouds and Earth’s radiative forcing in the aerosol-climate model ECHAM5-HAM." Copernicus Publication, 2010. https://ul.qucosa.de/id/qucosa%3A13791.
Повний текст джерелаQuaas, Johannes, Sandrine Bony, William D. Collins, Leo Donner, Anthony Illingworth, Andy Jones, Ulrike Lohmann, et al. "Current understanding and quantification of clouds in the changing climate system and strategies for reducing critical uncertainties." MIT Press, 2009. https://ul.qucosa.de/id/qucosa%3A14124.
Повний текст джерелаSchneider, Nadine, Johannes Quaas, Martin Claussen, and Christian Reick. "Satellite-based analysis of clouds and radiation properties of different vegetation types in the Brazilian Amazon region." American Institute of Physics, 2013. https://ul.qucosa.de/id/qucosa%3A12942.
Повний текст джерелаDevasthale, Abhay, Karl-Göran Karlsson, Johannes Quaas, and Hartmut Graßl. "Correcting orbital drift signal in the time series of AVHRR derived convective cloud fraction using rotated empirical orthogonal function: Correcting orbital drift signal in the time series of AVHRR derivedconvective cloud fraction using rotated empirical orthogonal function." Copernicus Publications, 2012. https://ul.qucosa.de/id/qucosa%3A13465.
Повний текст джерелаSanchez-Lorenzo, Arturo, Patrick Laux, Harrie-Jan Hendricks-Franssen, Josep Calbo, Stefanie Vogl, Aristeidis Georgoulias, and Johannes Quaas. "Assessing large-scale weekly cycles in meteorological variables." Copernicus Publication, 2012. https://ul.qucosa.de/id/qucosa%3A13746.
Повний текст джерелаMölders, Nicole. "On the influence of the geostrophic wind direction on the atmospheric response to landuse changes." Universität Leipzig, 1998. https://ul.qucosa.de/id/qucosa%3A15076.
Повний текст джерелаUm zu untersuchen, ob die atmosphärische Antwort auf Landnutzungsänderungen sensitiv zur Richtung des geostrophischen Windes ist, wurden Simulationen durchgeführt, bei denen alternativ eine Landschaft mit und ohne Urbanisierung plus Tagebauten angenommen wurde. Die Simulationsergebnisse zeigen, daß - außer für Wolken- und Niederschlagspartikel - die täglichen Gebietsmittelwerte der Zustandsvariablen sich kaum für die beiden Landschaften unterscheiden. Trotzdem kann das lokale Wetter merklich über und im Lee der Oberflächen mit veränderter Landnutzung beeinflußt werden. Die signifikanten Differenzen in den Wolken- und Niederschlagspartikeln sind jedoch nicht an die unmittelbare Nähe der Landnutzungsänderungen gebunden. Generell treten die signifikanten Unterschiede bei den Wolkenund Niederschlagspartikeln, der Bodenfeuchte und der Vertikalkomponente des Windvektors auf. Letztere beeinflussen stark die Wolken- und Niederschlagsbildung durch die Wechselwirkung Wolkenmikrophysik-Dynamik. Die Ergebnisse zeigen außerdem, daß lokal der Grad der atmosphärischen Reaktion für die meisten Größen bei unterschiedlicher Richtung des geostrophischen Windes anders ausfällt. Die Differenzen der Gebietsmittelwerte der 24h-akkumulierten Evapotranspiration gleichen sich jedoch für alle Richtungen des geostrophischen Windes.
Quaas, Johannes. "Evaluating the “critical relative humidity” as a measure of subgrid-scale variability of humidity in general circulation model cloud cover parameterizations using satellite data." Universitätsbibliothek Leipzig, 2015. http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:15-qucosa-177265.
Повний текст джерелаSerra, Sabina. "Deep Learning for Semantic Segmentation of 3D Point Clouds from an Airborne LiDAR." Thesis, Linköpings universitet, Datorseende, 2020. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-168367.
Повний текст джерелаQuaas, Johannes, Jean-Louis Dufresne, Olivier Boucher, and Treut Hervé Le. "Impacts of greenhouse gases and aerosol direct and indirect effects on clouds and radiation in atmospheric GCM simulations of the 1930-1989 period." Laboratoire de Météorologie Dynamique, 2004. https://ul.qucosa.de/id/qucosa%3A13985.
Повний текст джерелаMülmenstädt, Johannes, Odran Sourdeval, Julien Delanoë, and Johannes Quaas. "Frequency of occurrence of rain from liquid-, mixed-, and ice-phase clouds derived from A-Train satellite retrievals." Geophysical research letters (2015), 42, S. 6502-6509, 2015. https://ul.qucosa.de/id/qucosa%3A14690.
Повний текст джерелаPeters, Karsten, Johannes Quaas, and Nicolas Bellouin. "Effects of absorbing aerosols in cloudy skies: a satellite study over the Atlantic Ocean." Copernicus Publication, 2011. https://ul.qucosa.de/id/qucosa%3A12777.
Повний текст джерелаSchäfer, Michael, Katharina Loewe, André Ehrlich, Corinna Hoose, and Manfred Wendisch. "Comparison of simulated and observed horizontal inhomogeneities of optical thickness of Arctic stratus." Universität Leipzig, 2019. https://ul.qucosa.de/id/qucosa%3A74176.
Повний текст джерелаZweidimensionale horizontale Felder optischer Dicken abgeleitet aus flugzeuggetragenen Messungen der spektralen, solaren, reflektierten Strahldichte über Arktischem Stratus werden mit teilidealisierten Large Eddy Simulationen (LES) im Atmosphärenmodel des Consortium for Small-scale Modeling (COSMO) verglichen. Die Messungen stammen von der Vertical Distribution of Ice in Arctic Clouds (VERDI) Kampagne in Inuvik, Kanada, im April/Mai 2012. Fallsonden- Beobachtungen eines beständigen arktischen Stratus über dem eisfreien Beaufort Meer bilden die LES-Eingangsdaten. Die Simulationen wurden mit räumlichen Auflösungen von 50 m (1.6 km 1.6 km Gebiet) und 100 m (6.4 km 6.4 km Gebiet) durchgeführt. Makroskopische Wolkeneigenschaften (Wolkenhöhe, -ausdehnung) wurden von COSMO erfasst. Allerdings produziert COSMO verglichen zu den Beobachtungen (besonders bei grober räumlicher Auflösung) eher homogenere Wolken. Gerichtete Strukturen der Inhomogenitäten wurden mit beiden räumlichen Auflösungen gut erfasst. Diese Studie wurde als erstes von Schäfer et al., 2018 veröffentlicht.
Quaas, Johannes, Olivier Boucher, and François-Marie Bréon. "Aerosol indirect effects in POLDER satellite data and the Laboratoire de Météorologie Dynamique–Zoom (LMDZ) general circulation model." Wiley, 2004. https://ul.qucosa.de/id/qucosa%3A13454.
Повний текст джерелаPeters, Karsten, Philip Stier, Johannes Quaas, and Hartmut Graßl. "Aerosol indirect effects from shipping emissions: sensitivity studies with the global aerosol-climate model ECHAM-HAM." Copernicus Publication, 2012. https://ul.qucosa.de/id/qucosa%3A13469.
Повний текст джерелаZhang, Kai, Declan O''Donnell, Jan Kazil, Philip Stier, Stefan Kinne, Ulrike Lohmann, Sylvaine Ferrachat, et al. "The global aerosol-climate model ECHAM-HAM, version 2: sensitivity to improvements in process representations." Copernicus Publication, 2012. https://ul.qucosa.de/id/qucosa%3A13752.
Повний текст джерелаKuhlmann, Julian, and Johannes Quaas. "How can aerosols affect the Asian summer monsoon?: assessment during three consecutive pre-monsoon seasons from CALIPSOsatellite data." Copernicus Publications, 2010. https://ul.qucosa.de/id/qucosa%3A13831.
Повний текст джерелаLohmann, Ulrike, Leon Rotstayn, Trude Storelvmo, Andrew Jones, Surabi Menon, Johannes Quaas, Annica M. L. Ekman, Dorothy Koch, and Reto A. Ruedy. "Total aerosol effect: radiative forcing or radiative flux perturbation?" Copernicus Publications, 2010. https://ul.qucosa.de/id/qucosa%3A13832.
Повний текст джерелаQuaas, Johannes, Bjorn Stevens, Philip Stier, and Ulrike Lohmann. "Interpreting the cloud cover: aerosol optical depth relationship found in satellite data using a general circulation model." Copernicus Publications, 2010. https://ul.qucosa.de/id/qucosa%3A13833.
Повний текст джерелаJones, Thomas A., Sundar A. Christopher, and Johannes Quaas. "A six year satellite-based assessment of the regional variations in aerosol indirect effects: A six year satellite-based assessment of the regional variations inaerosol indirect effects." Copernicus Publications, 2009. https://ul.qucosa.de/id/qucosa%3A13837.
Повний текст джерелаQuaas, Johannes, Olivier Boucher, and Ulrike Lohmann. "Constraining the total aerosol indirect effect in the LMDZ and ECHAM4 GCMs using MODIS satellite data." Copernicus Publications, 2006. https://ul.qucosa.de/id/qucosa%3A13838.
Повний текст джерелаQuaas, Johannes, Olivier Boucher, A. Jones, Graham P. Weedon, Jens Kieser, and Hanna Joos. "Exploiting the weekly cycle as observed over Europe to analyse aerosol indirect effects in two climate models: Exploiting the weekly cycle as observed over Europe to analyseaerosol indirect effects in two climate models." Atmospheric chemistry and physics (2009) 9, S. 8493-8501, 2009. https://ul.qucosa.de/id/qucosa%3A13844.
Повний текст джерелаPenner, Joyce E., Johannes Quaas, Trude Storelvmo, Toshihiko Takemura, Olivier Boucher, Huan Guo, Alf Kirkevag, Jon Egill Kristjansson, and Ø. Seland. "Model intercomparison of indirect aerosol effects." Atmospheric chemistry and physics (2006) 6, S. 3391-3405, 2006. https://ul.qucosa.de/id/qucosa%3A13845.
Повний текст джерелаQuaas, Johannes, Yi Ming, Surabi Menon, Toshihiko Takemura, M. Wang, Joyce E. Penner, Andrew Gettelman, et al. "Aerosol indirect effects." Atmospheric chemistry and physics (2009) 9, S. 8697-8717, 2009. https://ul.qucosa.de/id/qucosa%3A13849.
Повний текст джерелаLohmann, Ulrike, Johannes Quaas, Stefan Kinne, and Johann Feichter. "Different approaches for constraining global climate models of the anthropogenic indirect aerosol effect: Different approaches for constraining global climate models of theanthropogenic indirect aerosol effect." American Meteorological Society, 2007. https://ul.qucosa.de/id/qucosa%3A13992.
Повний текст джерела