領域外・複数領域(M)
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 和文 Data-driven approaches for weather and hydrological predictions
英文 Data-driven approaches for weather and hydrological predictions
タイトル短縮名 和文 Data driven study in weather prediction
英文 Data driven study in weather prediction
代表コンビーナ 氏名 和文 小槻 峻司
英文 Shunji Kotsuki
所属 和文 千葉大学 環境リモートセンシング研究センター
英文 Center for Environmental Remote Sensing, Chiba University
共同コンビーナ 1 氏名 和文 堀田 大介
英文 Daisuke Hotta
所属 和文 気象研究所
英文 Meteorological Research Institute
共同コンビーナ 2 氏名 和文 安田 勇輝
英文 Yuki Yasuda
所属 和文 東京科学大学
英文 Institute of Science Tokyo
共同コンビーナ 3 氏名 和文 関山 剛
英文 Thomas Sekiyama
所属 和文 気象庁気象研究所
英文 Meteorological Research Institute
発表言語 E
スコープ 和文
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.
英文
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.
発表方法 口頭および(または)ポスターセッション
招待講演 大塚 成徳 (国立研究開発法人理化学研究所計算科学研究センター)
犬伏 正信 (東京理科大学)
時間 講演番号 タイトル 発表者
口頭発表 5月29日 AM1
9:00 - 9:15 MGI27-01 Global precipitation nowcasting with ConvLSTM and adversarial training 大塚 成徳
9:15 - 9:30 MGI27-02 Conditional Deep Diffusion Modeling for GSMaP Inpainting 岸川 大航
9:30 - 9:45 MGI27-03 Deep learning approach to subseasonal prediction of the western North Pacific subtropical high: transfer and multitask learning 前田 優樹
9:45 - 10:00 MGI27-04 Sequential analysis of tipping in high-dimensional complex systems with partially known dynamics 廣瀬 智理
10:00 - 10:15 MGI27-05 深層学習による自動前線解析:時系列情報活用とAttention機構による局所的説明の実現 松田 拓巳
10:15 - 10:30 MGI27-06 ClimaX-LETKF: A pure data-driven artificial intelligence-based ensemble weather forecasting system 竹島 滉
口頭発表 5月29日 AM2
10:45 - 11:00 MGI27-07 Synchronization in Turbulence and Its Significance for Data-Driven Approaches 犬伏 正信
11:00 - 11:15 MGI27-08 Multi-Model Ensemble and Reservoir Computing for Efficient River Discharge Prediction in Ungauged Basins 船戸 未月
11:15 - 11:30 MGI27-09 Leveraging Japan's National Streamflow Records for End-to-End Data-Driven Hydrological Modeling at National Scale Tristan Hascoet
11:30 - 11:45 MGI27-10 Precipitation super-resolution using diffusion model with d4PDF 金子 凌
11:45 - 12:00 MGI27-11 Toward enhancing the ensemble Kalman filter with a diffusion model 本田 匠
12:00 - 12:15 MGI27-12 Schrödinger ブリッジと拡散モデルによる都市微気象のリアルタイム3D超解像 安田 勇輝
講演番号 タイトル 発表者
ポスター発表 5月29日 PM3
MGI27-P01 Manifold learning-aided offline parameter estimation of an Earth system model using observation of changing climate 久保 亘
MGI27-P02 Weather field super-resolution using Restricted Boltzmann Machines 金子 凌
MGI27-P03 Diffusionモデルを用いたMSMの確率的アンサンブル予測生成 齋藤 成津美