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「physics.ao-ph」カテゴリーアーカイブ
Advancing operational PM2.5 forecasting with dual deep neural networks (D-DNet)
要約 PM2.5 の予測は、公衆衛生、大気質管理、政策開発にとって非常に重要です … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.ao-ph
Advancing operational PM2.5 forecasting with dual deep neural networks (D-DNet) はコメントを受け付けていません
Towards diffusion models for large-scale sea-ice modelling
要約 私たちは、多変量かつ北極全体の海氷状態を無条件に生成するための拡散モデルへ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.ao-ph
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A Temporal Stochastic Bias Correction using a Machine Learning Attention model
要約 気候モデルは現実世界の観測に関して偏っています。 通常、影響研究で使用する … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.ao-ph
A Temporal Stochastic Bias Correction using a Machine Learning Attention model はコメントを受け付けていません
Dynamic Basis Function Interpolation for Adaptive In Situ Data Integration in Ocean Modeling
要約 我々は、ブイの現場測定と地球システムモデル(ESM)を組み合わせて海洋温度 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, math.DS, physics.ao-ph
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WEATHER-5K: A Large-scale Global Station Weather Dataset Towards Comprehensive Time-series Forecasting Benchmark
要約 Global Station Weather Forecasting (G … 続きを読む
カテゴリー: cs.CV, cs.LG, physics.ao-ph, stat.ML
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DustNet: skillful neural network predictions of Saharan dust
要約 大気中には何百万トンもの鉱物粉塵が浮遊しており、天候や気候と相互作用します … 続きを読む
カテゴリー: 86-06(Primary), 86A10(Secondary), cs.AI, I.2.1, physics.ao-ph, physics.data-an, physics.geo-ph
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Aurora: A Foundation Model of the Atmosphere
要約 ディープラーニング基盤モデルは、膨大な量のデータを活用して、さまざまな下流 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.ao-ph
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Contributions of El Niño Southern Oscillation (ENSO) Diversity to Low-Frequency Changes in ENSO Variance
要約 エルニーノ南方振動 (ENSO) の多様性は、熱帯太平洋における最大海面水 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.ao-ph
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Decomposing weather forecasting into advection and convection with neural networks
要約 運用可能な気象予測モデルは、陽的数値ソルバーと経験的物理パラメータ化スキー … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.ao-ph
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GenCast: Diffusion-based ensemble forecasting for medium-range weather
要約 天気予報は基本的に不確実であるため、起こり得る気象シナリオの範囲を予測する … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.ao-ph
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