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J-GLOBAL ID：202302289366018265   整理番号：23A2610810

フィリピン・マニラ首都圏における,機械学習を用いた降雨の短期予測

Machine Learning Prediction of Precipitation in Metro Manila, Philippines

著者 (5件)： 野田明羅 (北大 大学院理学院) ,  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： 2022  ページ： ROMBUNNO.MIS09-P01 (WEB ONLY)  発行年： 2022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： 集中豪雨の発生、時空間変化、絶対量などを正確に予測することは難しい。その理由の一つは、従来の気象観測機器やネットワークでは、局地的な豪雨域やそれに伴う積乱雲の急速な発達を検知することが非常に困難であるためである。気象観測インフラが比較的脆弱...【本文一部表示】

シソーラス用語： *降雨 ,  洪水 ,  天気予報 ,  台風 ,  降雨量 ,  気象データ ,  集中豪雨 ,  積乱雲 ,  モンスーン ,  *都市圏 ,  インフラストラクチャー ,  観測網 ,  *機械学習 ,  アメダス ,  *首都圏 ,  予測精度

著者キーワード (6件)： 極端降雨 ,  機械学習 ,  ナウキャスト ,  extreme rainfall ,  machine learning ,  nowcasting

分類 (2件)： 自然災害  (RA02030M) ,  中小規模擾乱,降水特性  (DC05120X)

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