論文の概要: Deep Learning Techniques in Extreme Weather Events: A Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.10995v1
• Date: Fri, 18 Aug 2023 08:15:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-23 14:16:49.408378
• Title: Deep Learning Techniques in Extreme Weather Events: A Review
• Title（参考訳）: 極端気象イベントにおける深層学習技術:概観
• Authors: Shikha Verma, Kuldeep Srivastava, Akhilesh Tiwari, Shekhar Verma
• Abstract要約: 本総説は,その分野における最先端の深層学習の概要を概観することを目的としている。 天気予報の様々な側面において,ディープラーニングアーキテクチャの利用について検討する。 複雑なパターンや非線形関係をキャプチャする能力など、ディープラーニングの可能性を強調します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.298515369993722
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Extreme weather events pose significant challenges, thereby demanding techniques for accurate analysis and precise forecasting to mitigate its impact. In recent years, deep learning techniques have emerged as a promising approach for weather forecasting and understanding the dynamics of extreme weather events. This review aims to provide a comprehensive overview of the state-of-the-art deep learning in the field. We explore the utilization of deep learning architectures, across various aspects of weather prediction such as thunderstorm, lightning, precipitation, drought, heatwave, cold waves and tropical cyclones. We highlight the potential of deep learning, such as its ability to capture complex patterns and non-linear relationships. Additionally, we discuss the limitations of current approaches and highlight future directions for advancements in the field of meteorology. The insights gained from this systematic review are crucial for the scientific community to make informed decisions and mitigate the impacts of extreme weather events.
• Abstract（参考訳）: 極端な気象現象は重大な問題を引き起こし、その影響を緩和するために正確な分析と正確な予測のための技術を要求する。 近年,気象予報や極端な気象現象のダイナミクスの理解において,深層学習技術が有望なアプローチとして出現している。 本総説は,その分野における最先端の深層学習の概要を概観することを目的としている。 本研究では,雷雨,雷,降水,干ばつ,熱波,寒波,熱帯サイクロンなど,気象予報のさまざまな面において,ディープラーニングアーキテクチャの利用を検討する。 複雑なパターンや非線形関係をキャプチャする能力など、ディープラーニングの可能性を強調します。 さらに,現在のアプローチの限界を議論し,気象分野の進歩に向けた今後の方向性を強調する。 この体系的なレビューから得られた洞察は、科学的コミュニティが決定を下し、極端な気象事象の影響を軽減するために不可欠である。

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