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「physics.ao-ph」カテゴリーアーカイブ
Skilful Precipitation Nowcasting Using NowcastNet
要約 降水の早期警報システムを設計するには、正確な短期予測システムが必要です。 … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.ao-ph
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Surrogate Modelling for Sea Ice Concentration using Lightweight Neural Ensemble
要約 北極地域の海氷状況のモデリングと予測は、船舶の航行、海洋石油生産、環境モニ … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.ao-ph
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Towards Causal Representations of Climate Model Data
要約 地球システム モデル (ESM) などの気候モデルは、予測される社会経済共 … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.ao-ph, stat.ME
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Machine Learning Driven Sensitivity Analysis of E3SM Land Model Parameters for Wetland Methane Emissions
要約 メタン (CH4) は二酸化炭素に次いで 2 番目に重要な温室効果ガスであ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.ao-ph, physics.data-an
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Towards Causal Representations of Climate Model Data
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Learning Robust Precipitation Forecaster by Temporal Frame Interpolation
要約 近年のディープラーニングの進歩は、気象予測モデルを大幅に向上させた。しかし … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.ao-ph
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Efficient Baseline for Quantitative Precipitation Forecasting in Weather4cast 2023
要約 正確な降水量予測は、さまざまな業界における情報に基づいた意思決定に不可欠で … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.ao-ph
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Machine learning for uncertainty estimation in fusing precipitation observations from satellites and ground-based gauges
要約 正確でありながら同時に高い空間密度を持つ降水量データセットを形成するために … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.ao-ph, stat.AP, stat.ME, stat.ML
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On some limitations of data-driven weather forecasting models
要約 工学や応用科学の他の多くの分野と同様に、機械学習（ML）は気象・気候予測の … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.ao-ph, stat.ML
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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、季節限定の時間スケールで高品質な … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.ao-ph
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