日本地球惑星科学連合2024年大会
セッション概要| 領域外・複数領域 (M) | ||||
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| セッション小記号 | 地球科学一般・情報地球科学 (GI) | |||
| セッション ID | M-GI26 | |||
| タイトル | Data-driven approaches for weather and hydrological predictions | |||
| タイトル短縮名 | Data driven study in weather prediction | |||
| 開催日時 | 口頭セッション | 5/30(木) PM2 | ||
| 現地 ポスター コアタイム |
5/30(木) PM3 | |||
| 代表コンビーナ | 氏名 | 小槻 峻司 | ||
| 所属 | 千葉大学 環境リモートセンシング研究センター | |||
| 共同コンビーナ１ | 氏名 | 松岡 大祐 | ||
| 所属 | 海洋研究開発機構 | |||
| 共同コンビーナ２ | 氏名 | 岡崎 淳史 | ||
| 所属 | 千葉大学 | |||
| 共同コンビーナ３ | 氏名 | 澤田 洋平 | ||
| 所属 | 東京大学 | |||
| セッション言語 | E | |||
| スコープ |
In the digital era, data-driven techniques are transforming our understanding and prediction capabilities of complex earth systems. This session aims to explore the cutting-edge methodological and applicational studies for weather, climate and hydrological predictions.
Key themes includes: (1) methodological studies to deepen data-driven approaches for geoscience problems, (2) machine/deep learning studies applied for extreme weather-related disasters, (3) climate predictive analysis to discern climate variability, trends, and anomalies, (4) integrating remote sensing and ground data to refine prediction models.
This session aims to foster a rich dialogue among experts, highlighting both the advancements and challenges in data-driven environmental modeling. Participants will gain insights into current best practices and envision the future trajectory of this rapidly evolving domain.
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| 発表方法 | 口頭およびポスターセッション | |||
| 共催情報 | 学協会 | 日本気象学会，水文・水資源学会 | ||
| ジョイント | - | |||