Interpretable Machine Learning-based Radiation Emulation for ICON

Samples for training, validation and test for longwave and shortwave neural networks. README concerning the dataset for training ML-based Radiation Emulator for ICON available via DKRZ resources Date: 11.04.2025 T I T L E O F T H E D A T A S E TSample data for training ML-based Radiation Emulator for ICON P A T H T O T H E D A T A S E T- test_data.zip O W N E R / P R O D U C E R O F T H E D A T A S E T- Katharina Hafner, Institute of Environmental Physics (IUP), University of Bremen, Germany D A T A U S A G E L I C E N S E- See LICENSE File in this directory C O N T E N T O F T H E D A T A S E T- Samples on R2B5 grid. See variable list in "Interpretable Machine Learning-based Radiation Emulation for ICON" (Hafner et al., 2024) D A T A U S A G E S C E N A R I O S- Train ML-based (radiation) parameterizations M E T H O D S U S E D F O R D A T A C R E A T I O N- See "Interpretable Machine Learning-based Radiation Emulation for ICON" (Hafner et al., 2024)适用于长波与短波神经网络训练、验证与测试的样本集。 本数据集为面向ICON模式的机器学习辐射模拟器训练所用，其说明文档可通过德国气候计算中心（DKRZ）资源获取。 日期：2025年4月11日 数据集标题：ICON用机器学习辐射模拟器训练样本数据 数据集路径：test_data.zip 数据集所有者/制作者：凯瑟琳娜·哈夫纳（Katharina Hafner），德国不来梅大学环境物理研究所（Institute of Environmental Physics, IUP） 数据集使用许可：详见本目录下的LICENSE文件 数据集内容：采用R2B5网格的样本，变量列表详见论文《可解释的基于机器学习的ICON辐射模拟》（Interpretable Machine Learning-based Radiation Emulation for ICON，Hafner等人，2024） 数据集使用场景：用于训练基于机器学习的辐射参数化方案 数据集制作方法：详见论文《可解释的基于机器学习的ICON辐射模拟》（Interpretable Machine Learning-based Radiation Emulation for ICON，Hafner等人，2024）