文献
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
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著者 (5件):
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資料名:
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)
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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:
シソーラス用語/準シソーラス用語
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分類 (2件):
分類
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自然災害
, 中小規模擾乱,降水特性
タイトルに関連する用語 (6件):
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