Fugu-MT 論文翻訳(概要): A modular framework for extreme weather generation

論文の概要: A modular framework for extreme weather generation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.04534v1
Date: Fri, 5 Feb 2021 15:12:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-02-10 15:16:52.379403
Title: A modular framework for extreme weather generation
Title（参考訳）: 極端な気象発生のためのモジュラーフレームワーク
Authors: Bianca Zadrozny, Campbell D. Watson, Daniela Szwarcman, Daniel Civitarese, Dario Oliveira, Eduardo Rodrigues, Jorge Guevara
Abstract要約: 機械学習技術はレジリエンス計画において重要な役割を果たす可能性がある。本稿では、極端気象イベントシナリオを生成するために、交換可能なコンポーネントに依存するモジュラーフレームワークを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Extreme weather events have an enormous impact on society and are expected to become more frequent and severe with climate change. In this context, resilience planning becomes crucial for risk mitigation and coping with these extreme events. Machine learning techniques can play a critical role in resilience planning through the generation of realistic extreme weather event scenarios that can be used to evaluate possible mitigation actions. This paper proposes a modular framework that relies on interchangeable components to produce extreme weather event scenarios. We discuss possible alternatives for each of the components and show initial results comparing two approaches on the task of generating precipitation scenarios.
Abstract（参考訳）: 極端な気象イベントは社会に大きな影響を与え、気候変動により頻繁で重大になることが期待されています。この文脈では、レジリエンス・プランニングはリスク軽減とこのような極端な出来事への対処に不可欠である。機械学習技術は、可能な緩和行動を評価するために使用できる現実的な極端な気象イベントシナリオの生成を通じて、レジリエンス計画において重要な役割を果たします。本稿では,極度の気象イベントシナリオを生成するために交換可能なコンポーネントに依存するモジュール化フレームワークを提案する。各コンポーネントの代替案について検討し,降水シナリオの生成タスクにおける2つのアプローチを比較した最初の結果を示す。

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