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「physics.ao-ph」カテゴリーアーカイブ
Regional data-driven weather modeling with a global stretched-grid
要約 地域の天気予報アプリケーションに適したデータ駆動型モデル (DDM) が示 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.ao-ph
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ClimDetect: A Benchmark Dataset for Climate Change Detection and Attribution
要約 気候変動による気温上昇を検出し、その原因を特定することは、地球温暖化を理解 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CV, cs.LG, physics.ao-ph
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Machine Learning for Methane Detection and Quantification from Space — A survey
要約 メタン (CH_4) は強力な人為起源の温室効果ガスであり、20 年間で二 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CV, physics.ao-ph
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Kilometer-Scale Convection Allowing Model Emulation using Generative Diffusion Modeling
要約 嵐規模の対流許容モデル (CAM) は、有害な異常気象を引き起こす雷雨や中 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.ao-ph
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MambaDS: Near-Surface Meteorological Field Downscaling with Topography Constrained Selective State Space Modeling
要約 異常気象と地球温暖化が頻繁に起こる時代において、正確で詳細な地表付近の天気 … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.CV, physics.ao-ph
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Atmospheric Transport Modeling of CO$_2$ with Neural Networks
要約 大気トレーサー輸送モデルを使用して大気中の CO$_2$ の分布を正確に記 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CV, cs.LG, physics.ao-ph
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ORBIT: Oak Ridge Base Foundation Model for Earth System Predictability
要約 地球システムの予測可能性は、環境力学の複雑さと関係する多数の変数によって挑 … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.DC, eess.IV, physics.ao-ph, physics.geo-ph
ORBIT: Oak Ridge Base Foundation Model for Earth System Predictability はコメントを受け付けていません
DUNE: A Machine Learning Deep UNet++ based Ensemble Approach to Monthly, Seasonal and Annual Climate Forecasting
要約 高解像度再解析に基づく平均大気および気候フィールドの ERA5 月次平均長 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.ao-ph
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ORBIT: Oak Ridge Base Foundation Model for Earth System Predictability
要約 地球システムの予測可能性は、環境力学の複雑さと関係する多数の変数によって挑 … 続きを読む
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Generative Adversarial Models for Extreme Geospatial Downscaling
要約 気候変動の課題に対処するには、地理空間データ、特に気候と気象変数の正確で高 … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.ao-ph
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