Barzandeh, A., Manss, C., Stahl, F., Maljutenko, I., Rikka, S., Raudsepp, U.

kompaktne vaade prindi

Data‐driven emulation of numerically simulated Baltic Sea surface currents with a deep convolutional U‐Net: explainability and potential forecast skill

autor

Barzandeh, Amirhossein

Manss, Christoph

Stahl, Frederic

Maljutenko, Ilja

Rikka, Sander

Raudsepp, Urmas

vastutusandmed

Amirhossein Barzandeh, Christoph Manss, Frederic Stahl, Ilja Maljutenko, Sander Rikka, Urmas Raudsepp

allikas

Journal of Geophysical Research Machine Learning and Computation

kirjastus/väljaandja

Wiley

ajakirja aastakäik number kuu

vol. 3, 4

ilmumisaasta

2026

leheküljed

art. e2026JH001321

leitav

http://doi.org/10.1029/2026JH001321

https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1029/2026JH001321

märksõna

meretase

sügavõpe

emuleerimine

tehisintellekt

prognostika

merehoovused

pinnavesi

kohamärksõna

Läänemeri

võtmesõna

Baltic Sea

deep learning (DL)

emulation

explainable artificial intelligence (XAI)

forecasting

sea surface current

ISSN

2993-5210

Open Access

teaduspublikatsioon

klassifikaator

1.1

TTÜ struktuuriüksus

meresüsteemide instituut

keel

Inglise

Barzandeh, A., Manss, C., Stahl, F., Maljutenko, I., Rikka, S., Raudsepp, U. Data‐driven emulation of numerically simulated Baltic Sea surface currents with a deep convolutional U‐Net: explainability and potential forecast skill // Journal of Geophysical Research Machine Learning and Computation (2026) vol. 3, 4, art. e2026JH001321. http://doi.org/10.1029/2026JH001321 https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1029/2026JH001321