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2024

Alice Maison, Lya Lugon, Soo-Jin Park, Christophe Boissard, Aurélien Faucheux, Valérie Gros, Carmen Kalalian, Youngseob Kim, Juliette Leymarie, Jean-Eudes Petit, Yelva Roustan, Olivier Sanchez, Alexis Squarcioni, Myrto Valari, Camille Viatte, Jérémy Vigneron, Andrée Tuzet, Karine Sartelet, Contrasting effects of urban trees on air quality: From the aerodynamic effects in streets to impacts of biogenic emissions in cities, Science of The Total Environment, 2024, 174116, https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2024.174116.

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Bocquet, M., Vanderbecken, P., Farchi, A., Dumont Le Brazidec, J., & Roustan, Y. (2024). Bridging classical data assimilation and optimal transport: the 3D-Var case. Nonlinear Processes in Geophysics, 31(3), 335–357.

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Chao Lin, Ryozo Ooka, Hideki Kikumoto, Cédric Flageul, Youngseob Kim, Yang Zhang, Karine Sartelet, Impact of solid road barriers on reactive pollutant dispersion in an idealized urban canyon: A large-eddy simulation coupled with chemistry, Urban Climate, 55, 2024, 101989, https://doi.org/10.1016/j.uclim.2024.101989.

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Chao Lin, Ryozo Ooka, Hideki Kikumoto, Youngseob Kim, Yang Zhang, Cédric Flageul, Karine Sartelet, Impact of Gas Dry Deposition Parameterization on Secondary Particle Formation in an Urban Canyon, Atmospheric Environment, 2024, 120633, https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2024.120633

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Chen, Y., Smith, P., Carrassi, A., Pasmans, I., Bertino, L., Bocquet, M., Finn, T. S., Rampal, P., and Dansereau, V.: Multivariate state and parameter estimation with data assimilation applied to sea-ice models using a Maxwell elasto-brittle rheology, The Cryosphere, 18, 2381–2406, https://doi.org/10.5194/tc-18-2381-2024, 2024.

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Dumont Le Brazidec, J., Vanderbecken, P., Farchi, A., Broquet, G., Kuhlmann, G., and Bocquet, M.: Deep learning applied to CO2 power plant emissions quantification using simulated satellite images, Geosci. Model Dev., 17, 1995–2014, https://doi.org/10.5194/gmd-17-1995-2024, 2024.

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Durand, C., Finn, T. S., Farchi, A., Bocquet, M., Boutin, G., and Ólason, E.: Data-driven surrogate modeling of high-resolution sea-ice thickness in the Arctic, The Cryosphere, 18, 1791–1815, https://doi.org/10.5194/tc-18-1791-2024, 2024.

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Emilie Launay, Virginie Hergault, Marc Bocquet, Joffrey Dumont Le Brazidec, Yelva Roustan, Bayesian inversion of emissions from large urban fire using in situ observations, Atmospheric Environment, Volume 323, 2024, 120391, ISSN 1352-2310, https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2024.120391.

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F. Liang, J. P. Valdes, S. Cheng, L. Kahouadji, S. Shin, J. Chergui, D. Juric, R. Arcucci, and O. K. Matar, “Liquid–Liquid Dispersion Performance Prediction and Uncertainty Quantification Using Recurrent Neural Networks,” Industrial & Engineering Chemistry Research, 2024.

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H. Wang, H. Zhou, and S. Cheng, “Dynamical system prediction from sparse observations using deep neural networks with Voronoi tessellation and physics constraint,” Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, vol. 432, p. 117339, 2024.

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Karina Tonoli Cevolani, Lya Lugon, Elisa Valentim Goulart, & Jane Meri Santos (2024). Influence of distinct mobility scenarios on NO2, PM2.5 and PM10 street-level concentrations — A case study in a Brazilian urban neighborhood. Atmospheric Pollution Research, 15(7), 102126.

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Karina Tonoli Cevolani, Lya Lugon, Elisa Valentim Goulart, & Jane Meri Santos (2024). Influence of distinct mobility scenarios on NO2, PM2.5 and PM10 street-level concentrations — A case study in a Brazilian urban neighborhood. Atmospheric Pollution Research, 15(7), 102126.

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Kostenidou, E., Marques, B., Temime-Roussel, B., Liu, Y., Vansevenant, B., Sartelet, K., and D'Anna, B.: Secondary organic aerosol formed by Euro 5 gasoline vehicle emissions: chemical composition and gas-to-particle phase partitioning, Atmos. Chem. Phys., 24, 2705–2729, https://doi.org/10.5194/acp-24-2705-2024, 2024.

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Lannuque, V. and Sartelet, K.: Development of a detailed gaseous oxidation scheme of naphthalene for secondary organic aerosol (SOA) formation and speciation, Atmos. Chem. Phys., 24, 8589–8606, https://doi.org/10.5194/acp-24-8589-2024, 2024.

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M. Bocquet, A. Farchi, T. S. Finn, C. Durand, S. Cheng, Y. Chen, I. Pasmans, and A. Carrassi. 2024. Accurate deep learning-based filtering for chaotic dynamics by identifying instabilities without an ensemble. Chaos 29, (2024), 091104. DOI:https://doi.org/10.1063/5.0230837

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Maison, A., Lugon, L., Park, S.-J., Baudic, A., Cantrell, C., Couvidat, F., D'Anna, B., Di Biagio, C., Gratien, A., Gros, V., Kalalian, C., Kammer, J., Michoud, V., Petit, J.-E., Shahin, M., Simon, L., Valari, M., Vigneron, J., Tuzet, A., and Sartelet, K.: Significant impact of urban tree biogenic emissions on air quality estimated by a bottom-up inventory and chemistry transport modeling, Atmos. Chem. Phys., 24, 6011–6046, https://doi.org/10.5194/acp-24-6011-2024, 2024

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Menut, L., Cholakian, A., Pennel, R., Siour, G., Mailler, S., Valari, M., Lugon, L., and Meurdesoif, Y.: The CHIMERE chemistry-transport model v2023r1, Geosci. Model Dev., 17, 5431–5457, https://doi.org/10.5194/gmd-17-5431-2024, 2024.

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P. Letournel, C. Listowski, M. Bocquet, A. Le Pichon, and A. Farchi, “Evaluating Numerical Weather Prediction Models in the Middle Atmosphere Using Coherent Oceanic Acoustic Noise Observations,” Journal of Geophysical Research: Atmospheres, vol. 129, no. 23, p. e2024JD042034, 2024.

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S. Cheng, H. Chassagnon, M. Kasoar, Y. Guo, and R. Arcucci, “Deep learning surrogate models of JULES-INFERNO for wildfire prediction on a global scale,” IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence, 2024.

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S. Cheng, J. Min, C. Liu, and R. Arcucci, “TorchDA: A Python package for performing data assimilation with deep learning forward and transformation functions,” Computer Physics Communications, p. 109359, 2024.

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S. Cheng, Y. Zhuang, L. Kahouadji, C. Liu, J. Chen, O. K. Matar, and R. Arcucci, “Multi-domain encoder–decoder neural networks for latent data assimilation in dynamical systems,” Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, vol. 430, p. 117201, 2024.

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Sarica, T., Chaillou, C., Roustan, Y., Larrieu, C., Wali, S.-E., Sartelet, K., Differentiated impact of low-exhaust-emission vehicles on NO2 and particle concentrations in the Paris region. Eur. Transp. Res. Rev. 16, 34 (2024). https://doi.org/10.1186/s12544-024-00660-2

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Sartelet, K., Wang, Z., Lannuque, V., Iyer, S., Couvidat, F., & Sarica, T. (2024). Modelling molecular composition of SOA from toluene photo-oxidation at urban and street scales. Environ. Sci.: Atmos., 4, 839-847, http://dx.doi.org/10.1039/D4EA00049H

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Simon Driscoll, Alberto Carrassi, Julien Brajard, Laurent Bertino, Marc Bocquet, Einar Örn Ólason, Parameter sensitivity analysis of a sea ice melt pond parametrisation and its emulation using neural networks, Journal of Computational Science, Volume 79, 2024, 102231, https://doi.org/10.1016/j.jocs.2024.102231.

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T. S. Finn, L. Disson, A. Farchi, M. Bocquet, and C. Durand. 2024. Representation learning with unconditional denoising diffusion models for dynamical systems. Nonlin. Processes Geophys. 31, (2024), 409–431. DOI:https://doi.org/10.5194/npg-31-409-2024

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V. Eyring, W. D. Collins, P. Gentine, E. A. Barnes, M. Barreiro, T. Beucler, M. Bocquet, C. S. Bretherton, H. M. Christensen, K. Dagon, D. J. Gagne, D. Hall, D. Hammerling, S. Hoyer, F. Iglesias-Suarez, I. Lopez-Gomez, M. C. McGraw, G. A. Meehl, M. J. Molina, C. Monteleoni, J. Mueller, M. S. Pritchard, D. Rolnick, J. Runge, P. Stier, O. Watt-Meyer, K. Weigel, R. Yu, and L. Zanna, “Pushing the frontiers in climate modelling and analysis with machine learning,” Nat. Clim. Change, vol. 14, pp. 916–928, 2024.

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Yamanouchi, S., Gamage, S. M., Torbatian, S., Zalzal, J., Minet, L., Smargiassi, A., Liu, Y., Liu, L., Azargoshasbi, F., Kim, J., Kim, Y., Yazgi, D., and Hatzopoulou, M.: Validation and analysis of the Polair3D v1.11 chemical transport model over Quebec, Geosci. Model Dev., 17, 3579–3597, https://doi.org/10.5194/gmd-17-3579-2024, 2024.

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Zhizhao Wang, Florian Couvidat, Karine Sartelet, Response of biogenic secondary organic aerosol formation to anthropogenic NOx emission mitigation, Science of The Total Environment, 927, 2024, https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2024.172142,

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