Deutsch
 
Hilfe Datenschutzhinweis Impressum
  DetailsucheBrowse

Datensatz

DATENSATZ AKTIONENEXPORT
Zur Ablage hinzufügen
  Lokale TagsFreigabegeschichteDetailsÜbersicht

Freigegeben
Preprint

Data quality enhancement for field experiments in atmospheric chemistry via sequential Monte Carlo filters

MPG-Autoren
/persons/resource/persons268305

Röder,  Lenard L.
Atmospheric Chemistry, Max Planck Institute for Chemistry, Max Planck Society;

/persons/resource/persons252244

Dewald,  Patrick
Atmospheric Chemistry, Max Planck Institute for Chemistry, Max Planck Society;

/persons/resource/persons256981

Nussbaumer,  Clara M.
Atmospheric Chemistry, Max Planck Institute for Chemistry, Max Planck Society;

/persons/resource/persons203248

Schuladen,  Jan
Atmospheric Chemistry, Max Planck Institute for Chemistry, Max Planck Society;

/persons/resource/persons100898

Crowley,  John N.
Atmospheric Chemistry, Max Planck Institute for Chemistry, Max Planck Society;

/persons/resource/persons101104

Lelieveld,  Jos
Atmospheric Chemistry, Max Planck Institute for Chemistry, Max Planck Society;

/persons/resource/persons100935

Fischer,  Horst
Atmospheric Chemistry, Max Planck Institute for Chemistry, Max Planck Society;

Externe Ressourcen

https://egusphere.copernicus.org/preprints/2022/egusphere-2022-1080/egusphere-2022-1080.pdf
(Preprint)

Volltexte (beschränkter Zugriff)
Für Ihren IP-Bereich sind aktuell keine Volltexte freigegeben.
Volltexte (frei zugänglich)
Es sind keine frei zugänglichen Volltexte in PuRe verfügbar
Ergänzendes Material (frei zugänglich)
Es sind keine frei zugänglichen Ergänzenden Materialien verfügbar
Zitation

Röder, L. L., Dewald, P., Nussbaumer, C. M., Schuladen, J., Crowley, J. N., Lelieveld, J., et al. (2022). Data quality enhancement for field experiments in atmospheric chemistry via sequential Monte Carlo filters. doi:10.5194/amt-16-1167-2023.


Zitierlink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000D-3D49-E
Zusammenfassung
Data Quality Enhancement for Atmospheric Chemistry Field Experiments via Sequential Monte Carlo Filters