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-GI27 | |||
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 | 5/29(木) AM1-AM2 | ||
現地ポスター コアタイム |
5/29(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 | 堀田 大介 | ||
所属 | 気象研究所 | |||
共同コンビーナ2 | 氏名 | 安田 勇輝 | ||
所属 | 東京工業大学 | |||
共同コンビーナ3 | 氏名 | 関山 剛 | ||
所属 | 気象庁気象研究所 | |||
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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セッション形式 | 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 | - | |||
団体会員以外の組織との共催 | - | |||
国際連携団体 | - |