この研究は、機械学習モデルを使用して、数値的な気象アンサンブル予測と観測データを組み合わせて、米国内の降水量と気温を2週間先まで予測する方法を探求しています。従来のML手法とは異なり、本研究ではアンサンブル平均だけでなく、アンサンブルメンバー間の変動も考慮しました。複数のMLモデル(ニューラルネットワーク、ランダムフォレスト、線形回帰)がトレーニングされ、空間変動を考慮した新しい予測が提案されました。これらのモデルは通常の基準よりも優れた性能を示しました。
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by Elena Orlova... at arxiv.org 03-11-2024
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