気象予報の精度向上のための機械学習モデルの開発と信頼性の検証

本研究では、XGBoostを用いて数値気象予報モデルの出力を後処理することで、特定のサイトにおける気温と露点温度の予報精度を大幅に向上させることができることを示した。また、SHAPを用いて機械学習モデルの予測メカニズムを解釈し、予報の信頼性を評価する手法を提案した。