Réseau de neurones artificielsUn réseau de neurones artificiels, ou réseau neuronal artificiel, est un système dont la conception est à l'origine schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques, et qui par la suite s'est rapproché des méthodes statistiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d'apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien.
Événement climatique extrêmeUn événement climatique extrême ou événement météorologique extrême est un phénomène météorologique caractérisé par sa rareté, son intensité ou les dégâts qu'il provoque, selon la définition retenue. Les canicules, vagues de froid, cyclones tropicaux, sécheresses en sont des exemples. La fréquence et l'intensité de certains événements climatiques extrêmes augmentent en conséquence du réchauffement climatique d'origine anthropique.
Hygrométrievignette|Diagramme de l'air humide à 1013,25 hPa. L’hygrométrie est la science qui a pour objet la mesure de la quantité de vapeur d'eau contenue de l'air humide ; elle ne prend pas en compte l'eau présente sous forme liquide ou solide. L'air humide est un mélange, en proportion variable, d'air sec et de vapeur d'eau. L’hygrométrie est étudiée notamment par les météorologues, thermiciens et ingénieurs du génie des procédés. Il s'agit d'un cas particulier de la psychrométrie qui étudie plus généralement les mélanges gaz-vapeurs de deux espèces différentes.
Apprentissage automatiqueL'apprentissage automatique (en anglais : machine learning, « apprentissage machine »), apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'« apprendre » à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes.
Physique de l'atmosphère300px|vignette|droite|Lancement du satellite scientifique SORCE par un lanceur aéroporté Pegasus qui étudiera, en survolant la Terre, l'influence solaire sur la couche d'ozone, la circulation atmosphérique, les nuages et les océans. La mission était une collaboration entre le NASA et le laboratoire de physique atmosphérique de l'Université du Colorado. La physique de l'atmosphère, ou physique atmosphérique, est l'application de la physique à l'étude de l'atmosphère de la Terre et des autres planètes.
Erreur quadratique moyenneEn statistiques, l’erreur quadratique moyenne d’un estimateur d’un paramètre de dimension 1 (mean squared error (), en anglais) est une mesure caractérisant la « précision » de cet estimateur. Elle est plus souvent appelée « erreur quadratique » (« moyenne » étant sous-entendu) ; elle est parfois appelée aussi « risque quadratique ».
Vapeur d'eauvignette|Évolution des teneurs connues de quelques gaz de l'atmosphère terrestre (autrefois plus riche en vapeur d'eau, et plus acide (en raison de l'acide carbonique formé avec le ). Pour rendre ces variations plus visibles, l'échelle temporelle n'est pas linéaire. La vapeur d'eau est l'état gazeux de l'eau. C'est un gaz inodore et incolore. À l'opposé, dans le langage commun, le terme vapeur d'eau peut servir à désigner le brouillard créé par la condensation d'eau à l'état gazeux sous forme de microgouttelettes.
Atmospheric electricityAtmospheric electricity describes the electrical charges in the Earth's atmosphere (or that of another planet). The movement of charge between the Earth's surface, the atmosphere, and the ionosphere is known as the global atmospheric electrical circuit. Atmospheric electricity is an interdisciplinary topic with a long history, involving concepts from electrostatics, atmospheric physics, meteorology and Earth science. Thunderstorms act as a giant battery in the atmosphere, charging up the electrosphere to about 400,000 volts with respect to the surface.
Science du système Terrevignette|La biosphère comme un système unique des autres systèmes. L'écosphère, ou système du Vivant, est au centre. La science du système Terre, en anglais Earth system science, est une discipline scientifique intégrant diverses études académiques dans le but de comprendre la Terre, considérée comme un système et constituée de l'atmosphère, de l'hydrosphère, de la lithosphère et de la biosphère. Le nom de géophysiologie, proposée par James Lovelock, y est synonyme.
Apprentissage profondL'apprentissage profond ou apprentissage en profondeur (en anglais : deep learning, deep structured learning, hierarchical learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage.
PsychrométrieLa psychrométrie est le domaine scientifique concernant la détermination des caractéristiques physiques et thermodynamiques d'un mélange gaz-vapeur correspondant à deux espèces différentes. Dans ce couple gaz-vapeur, le gaz est considéré comme incondensable dans les conditions du domaine d'application. L'hygrométrie est le cas particulier du mélange air-vapeur d'eau. « Psychro » vient du grec ψυχρός, un adjectif qui signifie « être froid », sensation liée à l'enthalpie de vaporisation : l'évaporation consomme de l'énergie de vaporisation et provoque donc une sensation de froid.
Réseau de neurones récurrentsUn réseau de neurones récurrents (RNN pour recurrent neural network en anglais) est un réseau de neurones artificiels présentant des connexions récurrentes. Un réseau de neurones récurrents est constitué d'unités (neurones) interconnectées interagissant non-linéairement et pour lequel il existe au moins un cycle dans la structure. Les unités sont reliées par des arcs (synapses) qui possèdent un poids. La sortie d'un neurone est une combinaison non linéaire de ses entrées.
Chimie atmosphériqueLa chimie atmosphérique est une branche des sciences de l'atmosphère étudiant la chimie de l'atmosphère terrestre et des autres planètes. Il s'agit d'un champ de recherche pluridisciplinaire impliquant entre autres la chimie environnementale, la physique, la météorologie, la modélisation informatique, l'océanographie, la géologie et la volcanologie. Son champ de recherche est à l'heure actuelle de plus en plus rapproché à celui de la climatologie.
Temps (météorologie)Le temps ou la météo est l'ensemble des conditions physiques des basses couches de l'atmosphère à un moment précis et en un point précis. Sont communément associées au temps les conditions météorologiques dont les effets peuvent être directement ressentis : ennuagement ou rayonnement solaire, température, vent, précipitations et également visibilité. L'étude et la prévision du temps s'appellent la météorologie.
Neural networkA neural network can refer to a neural circuit of biological neurons (sometimes also called a biological neural network), a network of artificial neurons or nodes in the case of an artificial neural network. Artificial neural networks are used for solving artificial intelligence (AI) problems; they model connections of biological neurons as weights between nodes. A positive weight reflects an excitatory connection, while negative values mean inhibitory connections. All inputs are modified by a weight and summed.
ClimatLe climat est la distribution statistique des conditions de l'atmosphère terrestre dans une région donnée pendant une période donnée. L'étude du climat est la climatologie. Elle se distingue de la météorologie qui désigne l'étude du temps dans l’atmosphère à court terme et dans des zones ponctuelles. La caractérisation du climat est effectuée à partir de mesures statistiques annuelles et mensuelles sur des données atmosphériques locales : température, pression atmosphérique, précipitations, ensoleillement, humidité, vitesse du vent.
Résidu (statistiques)In statistics and optimization, errors and residuals are two closely related and easily confused measures of the deviation of an observed value of an element of a statistical sample from its "true value" (not necessarily observable). The error of an observation is the deviation of the observed value from the true value of a quantity of interest (for example, a population mean). The residual is the difference between the observed value and the estimated value of the quantity of interest (for example, a sample mean).
Mean squared prediction errorIn statistics the mean squared prediction error (MSPE), also known as mean squared error of the predictions, of a smoothing, curve fitting, or regression procedure is the expected value of the squared prediction errors (PE), the square difference between the fitted values implied by the predictive function and the values of the (unobservable) true value g. It is an inverse measure of the explanatory power of and can be used in the process of cross-validation of an estimated model.
TerreLa Terre est la troisième planète par ordre d'éloignement au Soleil et la cinquième plus grande du Système solaire aussi bien par la masse que par le diamètre. Par ailleurs, elle est le seul objet céleste connu pour abriter la vie. Elle orbite autour du Soleil en solaires et réalise une rotation sur elle-même relativement au Soleil en un jour sidéral (environ ), soit un peu moins que son jour solaire de du fait de ce déplacement autour du Soleil. L'axe de rotation de la Terre possède une inclinaison de 23°, ce qui cause l'apparition des saisons.
Racine de l'erreur quadratique moyenneLa racine de l'erreur quadratique moyenne (REQM) ou racine de l'écart quadratique moyen (en anglais, root-mean-square error ou RMSE, et root-mean-square deviation ou RMSD) est une mesure fréquemment utilisée des différences entre les valeurs (valeurs d'échantillon ou de population) prédites par un modèle ou estimateur et les valeurs observées (ou vraies valeurs). La REQM représente la racine carrée du deuxième moment d'échantillonnage des différences entre les valeurs prédites et les valeurs observées.
