Katalog der Deutschen Nationalbibliothek
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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1392422914 |
| Titel | Satellite-driven modelling of NO2 and PM2.5 across Germany (2019–2024): a multi-sensor machine-learning approach / Rebecca Miller, Jonas Olbrich, Wierer Manuel, Jia Chen, Michael Wurm, Cesar Ivan Alvarez |
| Person(en) |
Miller, Rebecca (Verfasser) Olbrich, Jonas (Verfasser) Manuel, Wierer (Verfasser) Chen, Jia (Verfasser) Wurm, Michael (Verfasser) Alvarez, César (Verfasser) |
| Verlag | Augsburg : Universität Augsburg - Amsterdam : Elsevier BV |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2026 |
| Umfang/Format | Online-Ressource (pdf) |
| Persistent Identifier |
URN: urn:nbn:de:bvb:384-opus4-1285745 DOI: 10.1016/j.envpol.2026.127898 |
| URL | https://opus.bibliothek.uni-augsburg.de/opus4/frontdoor/index/index/docId/128574 (Verlag) (kostenfrei zugänglich) |
| Sprache(n) | Englisch (eng) |
| Anmerkungen | In: Environmental Pollution, 396, S. 127898- |
| DDC-Notation | 615.9 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation) |
| Sachgruppe(n) | 610 Medizin, Gesundheit |
| Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |
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