Air Quality Estimation and Forecasting via Data Fusion With Uncertainty Quantification: Theoretical Framework and Preliminary Results

Abstract Integrating air quality information from models, satellites, and in situ monitors allows for both better estimation of air quality and better quantification of uncertainties in this estimation. Uncertainty quantification is important to appropriately convey confidence in these estimates and...

وصف كامل

التفاصيل البيبلوغرافية

المؤلفون الرئيسيون:	Carl Malings, K. Emma Knowland, Nathan Pavlovic, Justin G. Coughlin, Daniel King, Christoph Keller, Stephen Cohn, Randall V. Martin
التنسيق:	Artigo
اللغة:	Inglês
منشور في:	Wiley 2024-12-01
سلاسل:	Journal of Geophysical Research: Machine Learning and Computation
الموضوعات:	air quality forecasting data fusion uncertainty quantification
الوصول للمادة أونلاين:	https://doi.org/10.1029/2024JH000183
الوسوم:	إضافة وسم لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!