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  Linear dynamical modes as new variables for data-driven ENSO forecast

Gavrilov, A., Seleznev, A., Mukhin, D., Loskutov, E., Feigin, A., Kurths, J. (2019): Linear dynamical modes as new variables for data-driven ENSO forecast. - Climate Dynamics, 52, 03. Apr, 2199-2216.
https://doi.org/10.1007/s00382-018-4255-7

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://publications.pik-potsdam.de/pubman/item/item_23664 Versions-Permalink: https://publications.pik-potsdam.de/pubman/item/item_23664_2
Genre: Zeitschriftenartikel

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8817.pdf (beliebiger Volltext), 4MB
 
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8817.pdf
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Sichtbarkeit:
Privat
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application/pdf
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Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Gavrilov, A.1, Autor
Seleznev, A.1, Autor
Mukhin, D.1, Autor
Loskutov, E.1, Autor
Feigin, A.1, Autor
Kurths, Jürgen2, Autor              
Affiliations:
1Potsdam Institute for Climate Impact Research and Cooperation Partners, ou_persistent13              
2Potsdam Institute for Climate Impact Research, ou_persistent13              

Inhalt

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Details

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Sprache(n):
 Datum: 2019
 Publikationsstatus: Final veröffentlicht
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: DOI: 10.1007/s00382-018-4255-7
PIKDOMAIN: RD4 - Complexity Science
eDoc: 8817
Working Group: Development of advanced time series analysis techniques
Working Group: Network- and machine-learning-based prediction of extreme events
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Climate Dynamics
Genre der Quelle: Zeitschrift
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Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: 52 (03. Apr) Artikelnummer: - Start- / Endseite: 2199 - 2216 Identifikator: -