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J-GLOBAL ID：202202277505588579   整理番号：22A2084075

機械学習を用いたフィリピン・マニラ首都圏における降雨の直前予測

Machine Learning Prediction of Precipitation in Metro Manila, Philippines

著者 (5件)： 野田明羅 (北大 理) ,  高橋幸弘 (北大 大学院理学院) ,  久保田尚之 (北大 大学院理学院) ,  福井健一 (大阪大 産科研) ,  佐藤光輝 (北大 大学院理学院)
資料名： 日本地球惑星科学連合大会予稿集(Web)  (日本地球惑星科学連合大会(Web))
巻： 2021  ページ： ROMBUNNO.MIS07-03 (WEB ONLY)  発行年： 2021年 
JST資料番号： U0880A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

本文一部表示： 地上や宇宙からの気象観測と数値モデルによる気象予報が充実している日本にあっても、ゲリラ豪雨や台風に伴う降水帯、線状降水帯といった、豪雨を伴う極端気象の発生と降水量を正確に予報することは困難を極める。この原因の一つとして、これら極端気象の降雨...【本文一部表示】

シソーラス用語： 気温 ,  降水 ,  降水量 ,  洪水 ,  天気予報 ,  風速 ,  台風 ,  風向 ,  内挿法 ,  気象データ ,  集中豪雨 ,  モデル ,  観測網 ,  *機械学習
準シソーラス用語： *首都圏 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 極端豪雨 ,  機械学習 ,  メソスケール ,  torrential rainfalls ,  machine learning ,  mesoscale meteorology

分類 (2件)： 天気予報  (DC05020O) ,  自然災害  (RA02030M)

タイトルに関連する用語 (6件)： 機械学習 ,  フィリピン ,  マニラ ,  首都圏 ,  降雨 ,  予測