تحميل...
Identifying errors in dust models from data assimilation
Airborne mineral dust is an important component of the Earth system and is increasingly predicted prognostically in weather and climate models. The recent development of data assimilation for remotely sensed aerosol optical depths (AODs) into models offers a new opportunity to better understand the...
محفوظ في:
| الحاوية / القاعدة: | Geophys Res Lett |
|---|---|
| المؤلفون الرئيسيون: | , , , , |
| التنسيق: | Artigo |
| اللغة: | Inglês |
| منشور في: |
John Wiley and Sons Inc.
2016
|
| الموضوعات: | |
| الوصول للمادة أونلاين: | https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5082526/ https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/27840459 https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.1002/2016GL070621 |
| الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|