レーダベース降水量の深い時間的内挿【JST・京大機械翻訳】

Tatsubori Michiaki; Moriyama Takao; Ishikawa Tatsuya; Fraccaro Paolo; Jones Anne; Edwards Blair; Kuehnert Julian; Remy Sekou L.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202217588486803 整理番号：22P0297927

レーダベース降水量の深い時間的内挿【JST・京大機械翻訳】

Deep Temporal Interpolation of Radar-based Precipitation

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発行年： 2022年03月01日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月01日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

水文洪水モデルに対する境界条件を提供し,関連するリスクを推定するために,非常に高い時間分解能(例えば5分)での降水量の補間は,局所地域における洪水の原因を誤ってはならない。本論文では,衛星からのグローバルに利用可能な気象レーダ画像の光フローベース補間を研究した。提案方法は,多重ビデオフレームの補間のために深いニューラルネットワークを使用し,一方,地形情報は,自己監督訓練のための入力として,一時的に粗粒の降水レーダ観測と結合した。南フランスの部門であるAudeにおける洪水リスクシミュレーションのためのMetenetレーダ降水データセットによる実験は,最大20%の誤差低減で,線形補間基準線に対して提案した方法の利点を示した。【JST・京大機械翻訳】

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気象学一般 , 水文学一般

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