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LASSE: Learning Active Sampling for Storm Tide Extremes in Non-Stationary Climate Regimes
要約 リスク評価のために破壊的な高潮を引き起こす熱帯低気圧を、気候研究のための大 … 続きを読む
カテゴリー: 86A08, cs.LG, I.2.6, physics.ao-ph, physics.geo-ph
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Physically Constrained Generative Adversarial Networks for Improving Precipitation Fields from Earth System Models
要約 降水はさまざまなスケールにわたる複雑なプロセスから生じるため、地球システム … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.ao-ph
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Fast, Scale-Adaptive, and Uncertainty-Aware Downscaling of Earth System Model Fields with Generative Machine Learning
要約 人為的気候変動の生態学的および社会経済的影響を評価するには、正確で高解像度 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CV, cs.LG, physics.ao-ph, physics.geo-ph
Fast, Scale-Adaptive, and Uncertainty-Aware Downscaling of Earth System Model Fields with Generative Machine Learning はコメントを受け付けていません
Samudra: An AI Global Ocean Emulator for Climate
要約 予測用の AI エミュレーターは、従来の数値予測を上回る強力なツールとして … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.ao-ph
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A Staged Deep Learning Approach to Spatial Refinement in 3D Temporal Atmospheric Transport
要約 高解像度の時空間シミュレーションは、複雑な地形における大気プルームの分散の … 続きを読む
Neural general circulation models optimized to predict satellite-based precipitation observations
要約 気候モデルは、降水量、特に極端な降水量と日周サイクルを正確にシミュレートす … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.ao-ph
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CA-MoE: Channel-Adapted MoE for Incremental Weather Forecasting
要約 大気科学は、地理学や航空宇宙学など他の分野と複雑に関連している。既存のアプ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.ao-ph
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Advancing Heatwave Forecasting via Distribution Informed-Graph Neural Networks (DI-GNNs): Integrating Extreme Value Theory with GNNs
要約 気候変動により、長期間にわたる極度の暑さである熱波の頻度と深刻さが激化し、 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.ao-ph, physics.soc-ph
Advancing Heatwave Forecasting via Distribution Informed-Graph Neural Networks (DI-GNNs): Integrating Extreme Value Theory with GNNs はコメントを受け付けていません
Leadsee-Precip: A Deep Learning Diagnostic Model for Precipitation
要約 最近、ディープラーニング天気予報モデルは、気象変数の精度の点で従来の数値モ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.ao-ph
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FengWu-W2S: A deep learning model for seamless weather-to-subseasonal forecast of global atmosphere
要約 1 つのシステムのみに基づいて連続的なタイムスケールで警告情報を生成するシ … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.ao-ph
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