이 연구는 기상 관측 데이터와 수치 예보 모델 격자점을 통합한 기상 그래프를 정의하고, 자기 지도 학습 기반 그래프 신경망 모델을 개발하여 대기 상태를 추정하였다. 또한 설명 가능성 기법을 적용하여 다양한 관측 데이터 유형이 대기 상태 추정에 미치는 영향을 정량화하고 시각화하였다.
주요 내용은 다음과 같다:
이를 통해 관측 데이터의 중요도를 정량화하고 시각화함으로써 기상 예보 시스템의 이해도와 최적화를 높일 수 있다.
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by Hyeon-Ju Jeo... kl. arxiv.org 03-27-2024
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