Pletzer, Johannes (2026) stratospheric-transport. Zenodo. [sonstige Veröffentlichung]
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Offizielle URL: https://zenodo.org/records/18868143
Kurzfassung
Proof-of-concept: Physics-informed neural network for stratospheric transport. This repository provides a neural network for stratospheric transport studies. The model is designed to predict residence time from age-of-air observations using physics-informed or supervised boundaries. Data workflows for retrieval of renanalysis tropopause-derived features or retrieval of age-of-air training data are part of the repository. Three approaches to learn time patterns (seasonal, multi-annual, decadal) can be selected in addition.
| elib-URL des Eintrags: | https://elib.dlr.de/223231/ | ||||||||
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| Dokumentart: | sonstige Veröffentlichung | ||||||||
| Titel: | stratospheric-transport | ||||||||
| Autoren: |
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| Datum: | März 2026 | ||||||||
| Referierte Publikation: | Nein | ||||||||
| Open Access: | Nein | ||||||||
| DOI: | 10.5281/zenodo.18868142 | ||||||||
| Verlag: | Zenodo | ||||||||
| Status: | veröffentlicht | ||||||||
| Stichwörter: | pinn, physics-informed, neural network. stratosphere, residence time, age-of-air | ||||||||
| HGF - Forschungsbereich: | Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr | ||||||||
| HGF - Programm: | Luftfahrt | ||||||||
| HGF - Programmthema: | Luftverkehr und Auswirkungen | ||||||||
| DLR - Schwerpunkt: | Luftfahrt | ||||||||
| DLR - Forschungsgebiet: | L AI - Luftverkehr und Auswirkungen | ||||||||
| DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben): | L - Lufttransportbetrieb und Folgenabschätzung | ||||||||
| Standort: | Oberpfaffenhofen | ||||||||
| Institute & Einrichtungen: | Institut für Physik der Atmosphäre > Erdsystem-Modellierung | ||||||||
| Hinterlegt von: | Pletzer, Dr. Johannes | ||||||||
| Hinterlegt am: | 05 Mär 2026 07:48 | ||||||||
| Letzte Änderung: | 05 Mär 2026 10:56 |
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