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    Investigating the Changes in Air Pollutant Emissions over the Beijing-Tianjin-Hebei Region in February from 2014 to 2019 through an Inverse Emission Method.
    Luo, Xuechun ; Tang, Xiao ; et al.
    In: Advances in Atmospheric Sciences, Jg. 40 (2023-04-01), Heft 4, S. 601-618
    Online academicJournal
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    Volltext (PDF)
    View record at Springer (Volltext)
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    Estimation of All-Day Aerosol Optical Depth in the Beijing–Tianjin–Hebei Region Using Ground Air Quality Data.
    Zhang, Wenhao ; Liu, Sijia ; et al.
    In: Remote Sensing, Jg. 16 (2024-04-15), Heft 8, S. 1410-1432
    Online academicJournal
    Zugriff:
    Volltext (PDF)
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    Wie komme ich dran?
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    Development of an integrated machine learning model to improve the secondary inorganic aerosol simulation over the Beijing–Tianjin–Hebei region.
    Ding, Ning ; Tang, Xiao ; et al.
    In: Atmospheric Environment, Jg. 327 (2024-06-15), S. N.PAG
    academicJournal
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    A Data Assimilation Method Combined with Machine Learning and Its Application to Anthropogenic Emission Adjustment in CMAQ.
    Huang, Congwu ; Niu, Tao ; et al.
    In: Remote Sensing, Jg. 15 (2023-03-15), Heft 6, S. 1711-1726
    Online academicJournal
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    Identifying Contributors to PM<subscript>2.5</subscript> Simulation Biases of Chemical Transport Model Using Fully Connected Neural Networks.
    Liu, Jingqi ; Xing, Jia
    In: Journal of Advances in Modeling Earth Systems, Jg. 15 (2023-02-01), Heft 2, S. 1-11
    Online academicJournal
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    Identifying Contributors to PM2.5 Simulation Biases of Chemical Transport Model Using Fully Connected Neural Networks.
    Liu, Jingqi ; Xing, Jia
    In: Journal of Advances in Modeling Earth Systems, Jg. 15 (2023-02-01), Heft 2, S. 1-11
    Online academicJournal
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    Wie komme ich dran?
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