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2026
Behnoudfar, P., Moser, C., Bocquet, M. et al. Bridging idealized and operational models: an explainable AI framework for Earth system emulators. npj Clim Atmos Sci 9, 65 (2026). https://doi.org/10.1038/s41612-026-01334-7
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de Villeroché, A., Le Guen, V., Mouradi, RS. et al. Physics-informed neural networks for atmospheric flow modeling of pollutant dispersion in industrial sites. Air Qual Atmos Health 19, 38 (2026). https://doi.org/10.1007/s11869-026-01934-5
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Lugon, L., Kimmerlin, C., Kim, Y., Pousset, P., Achille, J., Joly, F., Couvidat, F., Collet, S., Cuniasse, B., Redaelli, M., & Sartelet, K. (2026). Multi-pollutant contribution of wood heating to emissions, concentrations and population exposure during winter time down to the street levels. Journal of Hazardous Materials, 141603. https://doi.org/10.1016/j.jhazmat.2026.141603
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Pasmans, I., Chen, Y., Sebastian Finn, T., Bocquet, M. & Carrassi, A. (2026) Ensemble Kalman filter in latent space using a variational autoencoder pair. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 152(775), e70070. Available from: https://doi.org/10.1002/qj.70070
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R. Arcucci, S. Healy, S. Dance, L. Lei, E. Bach, A.T. Weaver, T. Miyoshi, M.E. Dillon, C. Draper, R. Schneider, S. Lang, P. Dueben, N. Bormann, P. Lean, A. Geer, M. Bonavita, P.J. van Leeuwen, S. Cheng, M. Bocquet, N. Zagar, H.F. de Campos Velho, J.J. Ruiz, P. Bauer, S.A. Boukabara, A. Carrassi, R. Treadon, A. Collard, D. Kleist, A. Gholoubi, X. Wang, N. Samrat, G. Ralton, A.M. Moore, K. Lamer, N. Caltabiano, The convergence of machine learning and data assimilation in Earth system science, Npj Artificial Intelligence. 2 (2026) 48.
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Sartelet, K., Wang, Z., Kim, Y., Lannuque, V., and Couvidat, F.: Advanced modeling of gas chemistry and aerosol dynamics with SSH-aerosol v2.0, Geosci. Model Dev., 19, 389–421, https://doi.org/10.5194/gmd-19-389-2026, 2026.
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Shi, Y., Couvidat, F., Lannuque, V., & Sartelet, K. (2026). Modeling secondary organic aerosols from ?-caryophyllene: role of extremely low-volatile organic compounds on new particle formation and evaluation of the SOA composition. Environ. Sci.: Atmos. https://doi.org/10.1039/D5EA00133A
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Vernier, J., Edouard, S., Amiot, B., Ferrand, M., Tuzet, A., Dupont, E., Caruyer, C., Iseghem, M. V., Becker, A., Combes, D., & Massin, P. (2026). A Soil–Plant–Atmosphere Continuum model coupled to CFD to simulate plant energy and water exchanges in heterogeneous microclimates. Agricultural and Forest Meteorology, 376, 110906. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2025.110906
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Yu, W., Ghosh, A., Finn, T. S., Arcucci, R., Bocquet, M., and Cheng, S.: A probabilistic approach to wildfire spread prediction using a denoising diffusion surrogate model, Geosci. Model Dev., 19, 1027–1054, https://doi.org/10.5194/gmd-19-1027-2026, 2026.
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Zhengsen Xu, Sibo Cheng, Lanying Wang, Hongjie He, Wentao Sun, Jonathan Li, Linlin Xu (2026). BCWildfire: A Long-term Multi-factor Dataset and Deep Learning Benchmark for Boreal Wildfire Risk Prediction, AAAI 2026, Underline Science Inc. DOI: 10.48448/zzsy-xd86.
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Zhou, Y., Lin, C., Kikumoto, H., Ooka, R., & Cheng, S. (2026). Rooftop wind field reconstruction using sparse sensors: From deterministic to generative learning methods. Building and Environment, 296, 114480. https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2026.114480
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Zhu, K., Xin, Y., Hu, J., Cheng, X., Yang, Y., & Cheng, S. (2026). Spatiotemporal system forecasting with irregular time steps via masked autoencoder. Physica D: Nonlinear Phenomena, 492, 135189. https://doi.org/10.1016/j.physd.2026.135189
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