Публикации

Юлия Борисова, Михаил Борисов, Станислава Вострикова, Виктор Голиков, Андрей Кузнецов, Глеб Соловьев, Александр А. Степанец, Михаил Криницкий, Николай О. Никитин (2026). Exploring the limitations of transformer models for metocean forecasting. Journal of Computational Science, 99:102917.

Процитировать DOI Статья на сайте издателя Исходный код

Вадим Резвов, Михаил Криницкий, Александр Гавриков, Василиса Кошкина, Екатерина Демидова (2026). On the phenomena-oriented validation of spatial neural-network based surface wind downscaling over the Arctic seas. Frontiers in Marine Science, 13:1765713.

PDF Процитировать DOI Статья на сайте журнала

Виктор Голиков, Михаил Криницкий, Александр Гавриков, Евгений Бурнаев, Владимир Вановский (2026). Neural network atmospheric bias correction on heterogeneous data with fine-scale dynamics preservation. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, e70209.

PDF Процитировать DOI Статья на сайте журнала Исходный код

Вадим Резвов, Михаил Криницкий, Александр Гавриков (2025). ОЦЕНКА ДИНАМИКИ АТМОСФЕРЫ ПО РЕЗУЛЬТАТАМ НЕЙРОСЕТЕВОГО МАСШТАБИРОВАНИЯ ПОЛЕЙ ПРИПОВЕРХНОСТНОГО ВЕТРА НАД БАРЕНЦЕВЫМ И КАРСКИМ МОРЯМИ. Океанологические исследования, Т. 53, No 2.

Процитировать DOI Статья на сайте журнала

Станислава Вострикова, Михаил Криницкий, Сергей Гулев, Марина Александрова (2025). ВOCCТАНОВЛЕНИЕ ПРИПОВЕРХНОСТНОЙ ВЛАЖНОСТИ АТМОСФЕРЫ НАД ОКЕАНОМ ПО ДАННЫМ СОПУТСТВУЮЩИХ МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИХ ИЗМЕРЕНИЙ С ПРИМЕНЕНИЕМ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ. Океанологические исследования, Т. 53, No 2.

Процитировать DOI Paper link at journal`s website

Вадим Резвов, Михаил Криницкий, Alexander Gavrikov, Виктор Голиков, Михаил Борисов, Alexander Suslov, Natalia Tilinina (2024). Improving data-driven estimation of significant wave height through preliminary training on synthetic X-band radar sea clutter imagery. *Frontiers in Marine Science, 11-2024.

Процитировать DOI

Alexander Savin, Михаил Криницкий, Alexander Osadchiev (2024). Improved sea surface salinity data for the Arctic Ocean derived from SMAP satellite data using machine learning approaches. Frontiers in Marine Science, 11-2024.

Процитировать DOI