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Advances in Land Surface Model-based Forecasting: A comparative study of LSTM, Gradient Boosting, and Feedforward Neural Network Models as prognostic state emulators
要約 一般の人々にとって最も役立つ天気予報は、地表付近の天気予報です。 地表付近 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.ao-ph
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End-to-end data-driven weather forecasting
要約 天気予報は、交通、農業、工業、一般大衆の安全など、人間のさまざまな活動にと … 続きを読む
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AI for Extreme Event Modeling and Understanding: Methodologies and Challenges
要約 近年、人工知能（AI）は地球システム科学を含むさまざまな分野に深い影響を与 … 続きを読む
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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
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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
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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
Dynamic Basis Function Interpolation for Adaptive In Situ Data Integration in Ocean Modeling はコメントを受け付けていません
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
WEATHER-5K: A Large-scale Global Station Weather Dataset Towards Comprehensive Time-series Forecasting Benchmark はコメントを受け付けていません
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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