Accès ouvert déclaré 2026 preprint

Predicting East Africa’s rainfall extremes with calibrated, hybrid physical and AI systems

Shruti Nath, David Koros, Fenwick Cooper, David MacLeod, Hannah Kimani, Zacharia Mwai, Christine Maswi, Benard Chanzu, Asaminew Teshome, Bekalu Tamene, Bekele Kebebe, Samrawit Abebe, Masilin Gudoshava, Ahmed Amdihun, Isaac Obai, Maurine Ambani, Mark Arango, Jesse Mason, Matthew Chantry, Florian Pappenberger, Antje Weisheimer, Tim Palmer

0Citations signalées — pas une note de qualité
8Institutions déclarées
5Pays d’affiliation déclarés
Résumé indisponible : les résultats de l’étude ne doivent pas être déduits depuis son seul titre.

Contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Predicting East Africa’s rainfall extremes with calibrated, hybrid physical and AI systems
Date Crossref
16/01/2026
Éditeur
Springer Science and Business Media LLC
Type
posted-content

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude et ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Institutions déclarées

University of OxfordKenya Wildlife ServiceCardiff UniversityNational Institute of MeteorologyIGAD Climate Prediction and Applications CenterUnited NationsWorld Food ProgrammeEuropean Centre for Medium-Range Weather Forecasts

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Sujets associés

Meteorological Phenomena and SimulationsHydrological Forecasting Using AIPrecipitation Measurement and Analysis
Lire en accès ouvert Consulter la publication primaire DOI

BNTIC News n’est pas le producteur de ces données. Recherche à la demande dans Crossref et Europe PMC, sans clé ; OpenAlex reste optionnel. Aucun service payant requis, aucune réponse conservée. Sources et limites.