physics.ao-ph」カテゴリーアーカイブ

Data-driven Surface Solar Irradiance Estimation using Neural Operators at Global Scale

要約 正確な地表太陽放射照度 (SSI) 予測は、再生可能エネルギー システムを … 続きを読む

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Modulated Adaptive Fourier Neural Operators for Temporal Interpolation of Weather Forecasts

要約 天気や気候のデータは、ストレージの制限のため、または深層学習に基づく天気予 … 続きを読む

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Developing a Thailand solar irradiance map using Himawari-8 satellite imageries and deep learning models

要約 この論文では、タイの太陽放射量マップを 30 分ごとに表示するオンライン … 続きを読む

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Regional Ocean Forecasting with Hierarchical Graph Neural Networks

要約 正確な海洋予測システムは、環境管理や気候適応戦略において重要な役割を果たす … 続きを読む

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Dynamical-generative downscaling of climate model ensembles

要約 地域の高解像度気候予測は、農業、水文学、自然災害リスク評価などの多くの用途 … 続きを読む

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Towards Physically Consistent Deep Learning For Climate Model Parameterizations

要約 気候モデルは、気候変動の理解と予測において重要な役割を果たします。 その複 … 続きを読む

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Beyond Ensemble Averages: Leveraging Climate Model Ensembles for Subseasonal Forecasting

要約 気温や降水量などの主要な気候変数について、季節未満の時間スケールで高品質な … 続きを読む

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Estimating Atmospheric Variables from Digital Typhoon Satellite Images via Conditional Denoising Diffusion Models

要約 この研究では、デジタル台風衛星画像から複数の ERA5 気象変数を同時に予 … 続きを読む

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Deep Learning for Koopman Operator Estimation in Idealized Atmospheric Dynamics

要約 ディープラーニングは天気予報に革命をもたらしており、新しいデータ駆動型モデ … 続きを読む

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A Framework for Evaluating PM2.5 Forecasts from the Perspective of Individual Decision Making

要約 気候の変化に伴って山火事の頻度は増加しており、その結果として生じる大気汚染 … 続きを読む

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