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J-GLOBAL ID：202202290216077484   整理番号：22A0827615

MMSTN:熱帯低気圧短期予測のための多重モード空間-時間ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

MMSTN: A Multi-Modal Spatial-Temporal Network for Tropical Cyclone Short-Term Prediction

著者 (6件)： Huang Cheng (College of Computer Science and Technology, Zhejiang University of Technology, Hangzhou, China) ,  Bai Cong (College of Computer Science and Technology, Zhejiang University of Technology, Hangzhou, China) ,  Bai Cong (Key Laboratory of Visual Media Intelligent Processing Technology of Zhejiang Province, Hangzhou, China) ,  Chan Sixian (College of Computer Science and Technology, Zhejiang University of Technology, Hangzhou, China) ,  Chan Sixian (Key Laboratory of Meteorological Disaster, Ministry of Education & Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing, China) ,  Zhang Jinglin (College of Artificial Intelligence, Hebei University of Technology, Tianjin, China)
資料名： Geophysical Research Letters  (Geophysical Research Letters)
巻： 49  号： 4  ページ： e2021GL096898  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0609B  ISSN： 0094-8276  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 熱帯低気圧(TCs)の軌跡と強度の予測は,通常,TCが巨大な損傷を引き起こすので,災害軽減において重要である。しかし,それはTCの複雑性の限られた理解のために実質的な挑戦である。なお,TCsは数十年間観測され,記録され,膨大な量の既存データで空間時間予測問題と見なされると予測することができる。新しいTC軌跡と強度短期予測法を提案した:マルチモーダル空間時間ネットワーク(MMSTN)。それは,TCの中心圧力,風,およびその中心の位置を予測するだけでなく,TCの変化する可能な傾向を予測する。実験は,中国気象局熱帯Cyclone Best Trackデータセットで行った。実験結果は,提案したMMSTNが,強度予測と6時間軌道予測において,中国中央気象観測所の公式予測方法と同様に,最先端の方法より優れていることを示した。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測技法 ,  *熱帯低気圧 ,  *ネットワーク ,  気象 ,  防災 ,  測候所 ,  *熱帯 ,  軌道推定 ,  *多モード ,  *短期予測
準シソーラス用語： 複雑性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 大規模擾乱,台風,大気重力波  (DC05070R) ,  海洋の構造・力学・循環  (DC06030G)

タイトルに関連する用語 (3件)： 熱帯低気圧 ,  短期予測 ,  多重モード