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Título

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

AutorBroullón, Daniel; Pérez, Fiz F. ; Velo, A. ; Hoppema, M.; Olsen, Are; Takahashi, Taro; Key, Robert M.; González-Dávila, Melchor; Tanhua, T.; Jeansson, Emil; Kozyr, Alex; Van Heuven, S.
Palabras claveTotal alkalinity
Monthly climatology
Neural network
Ocean acidification
Fecha de publicación2018
DescripciónThe item is made of 6 files: 1) Readme_Global_monthly_dataset.txt; 2) ATNNWOA13.nc is the climatological data of total alkalinity computed with NNGv2; 3) NNGv2 is the neural network object used to create the climatology; 4) NNw3RMSE is a neural network object used to evaluate the error of the network when it is trained without data beyond +-3RMSE; 5)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); 6) Example.rar contains an example matrix of inputs to the neural network, the NNGv2.mat and a MATLAB script to compute AT with NNGv2
URIhttp://hdl.handle.net/10261/169529
DOIhttp://dx.doi.org/10.20350/digitalCSIC/8564
Aparece en las colecciones: (IIM) Conjuntos de datos

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
ATNNWOA13.mp434,12 MBUnknownVisualizar/Abrir
NNw3RMSE.mat26,1 kBUnknownVisualizar/Abrir
ATNNWOA13.nc589,73 MBUnknownVisualizar/Abrir
README_Global_monthly_dataset2.txt1,37 kBTextVisualizar/Abrir
Example.rar54,81 kBUnknownVisualizar/Abrir
NNGv2.mat26,18 kBUnknownVisualizar/Abrir
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