دانلود مقالات ISI درباره مدل های آب و هوایی جهانی + ترجمه فارسی
Global Climate Models
مدل های آب و هوایی جهانی
در این صفحه تعداد 38 مقاله تخصصی درباره مدل های آب و هوایی جهانی که در نشریه های معتبر علمی و پایگاه ساینس دایرکت (Science Direct) منتشر شده، نمایش داده شده است. برخی از این مقالات، پیش تر به زبان فارسی ترجمه شده اند که با مراجعه به هر یک از آنها، می توانید متن کامل مقاله انگلیسی همراه با ترجمه فارسی آن را دریافت فرمایید. در صورتی که مقاله مورد نظر شما هنوز به فارسی ترجمه نشده باشد، مترجمان با تجربه ما آمادگی دارند آن را در اسرع وقت برای شما ترجمه نمایند.
مقالات ISI مدل های آب و هوایی جهانی (ترجمه نشده)
مقالات زیر هنوز به فارسی ترجمه نشده اند. در صورتی که به ترجمه آماده هر یک از مقالات زیر نیاز داشته باشید، می توانید سفارش دهید تا مترجمان با تجربه این مجموعه در اسرع وقت آن را برای شما ترجمه نمایند.
Keywords: مدل های آب و هوایی جهانی; DWL; Design Working Life; ESLRP; European Snow Load Research Project; GCMs; Global Climate Models; GHG; Greenhouse Gases; IPCC; Intergovernmental Panel on Climate Change; LSM; Least Square Method; MC; Monte Carlo (Simulations); PT; Project Team; RCMs; Reg
Keywords: مدل های آب و هوایی جهانی; Substance flow analysis; Phosphorus use efficiency; Human interference; Climate change; Multiple neural networks; Global climate models;
Keywords: مدل های آب و هوایی جهانی; China regional temperatures; Global warming; Urbanization bias; Global climate models; Temperature proxies; Early 20th century warm period;
Keywords: مدل های آب و هوایی جهانی; BEM; building energy model; BEP; building effect parameterization; CUM; city-urban model; DMO; Direct model output; GCM; global climate models; GSM; global spectral model; GRSM; Global-regional spectral model; ICT; information and communications technolog
Keywords: مدل های آب و هوایی جهانی; Climate change; The Himalayas and Tibetan Plateau; CLIMEX; Climatic suitability; Global climate models; Climatic stress;
Keywords: مدل های آب و هوایی جهانی; Prediction; Indian summer monsoon rainfall; Global Climate Models; Synthetic superensemble; Supervised principal component regression