A global monthly climatology of total alkalinity: a neural network approach (2019) [Dataset]

人工神经网络 气候学 碱度 环境科学 气象学 地质学 计算机科学 地理 人工智能 有机化学 化学
作者
Daniel Broullón,Fı́z F. Pérez,A. Velo,Mario Hoppema,Are Olsen,Taro Takahashi,Robert M. Key,Melchor González‐Dávila,Toste Tanhua,Emil Jeansson,Alex Kozyr,Steven van Heuven
标识
DOI:10.20350/digitalcsic/8644
摘要

The item is made of 5 files: 1) README.txt; 2) AT_NNGv2_climatology.nc contains the climatology of AT computed with NNGv2 in netcdf4 format and the climatologies of oxygen (median filtered from WOA13), phosphate, nitrate and silicate (these three derived from CANYON-B); 3) NNGv2 is the neural network object used to create the climatology; 4)ATNNWOA13.mp4 is a video of the surface climatology, 3 vertical sections in the Pacific Ocean, Atlantic Ocean and Indean Ocean and, the variation in depth of one month (April); 5) Example.rar contains an example matrix of inputs to the neural network, the NNGv2.mat and a MATLAB script to compute AT with NNGv2
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