日本地球惑星科学連合2025年大会
セッション概要| 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 | 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 |
現地口頭会場 | 展示場特設会場 (4) [EXH04] |
| 現地 ポスター コアタイム |
5/29(木) PM3 | 現地ポスター会場 | 展示場ホール7・8 | |
| 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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| 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 | - | |||
| 団体会員以外の組織との共催 | - | |||
| 国際連携団体 | - | |||
| 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） |
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| 時間 | 講演番号 | タイトル | 発表者 |
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| 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 |