Fugu-MT 論文翻訳(概要): Diving Deep: Forecasting Sea Surface Temperatures and Anomalies

論文の概要: Diving Deep: Forecasting Sea Surface Temperatures and Anomalies

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.05731v1
Date: Fri, 10 Jan 2025 05:55:14 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-01-13 15:26:08.601823
Title: Diving Deep: Forecasting Sea Surface Temperatures and Anomalies
Title（参考訳）: 深海深度:海面温度と異常予測
Authors: Ding Ning, Varvara Vetrova, Karin R. Bryan, Yun Sing Koh, Andreas Voskou, N'Dah Jean Kouagou, Arnab Sharma,
Abstract要約: 地球表層温度(SST)のデータ駆動予測性に着目した課題参加者はさまざまな機械学習アプローチを使用してタスクに取り組み、ERA5のデータを活用する。本稿では, 気候関連予測モデルの将来について, 適用方法, 得られた結果, 教訓について論じる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.745430853853318
License:
Abstract: This overview paper details the findings from the Diving Deep: Forecasting Sea Surface Temperatures and Anomalies Challenge at the European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD) 2024. The challenge focused on the data-driven predictability of global sea surface temperatures (SSTs), a key factor in climate forecasting, ecosystem management, fisheries management, and climate change monitoring. The challenge involved forecasting SST anomalies (SSTAs) three months in advance using historical data and included a special task of predicting SSTAs nine months ahead for the Baltic Sea. Participants utilized various machine learning approaches to tackle the task, leveraging data from ERA5. This paper discusses the methodologies employed, the results obtained, and the lessons learned, offering insights into the future of climate-related predictive modeling.
Abstract（参考訳）: The Diving Deep: Forecasting Sea Surface Temperatures and Anomalies Challenge at the European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD) 2024。この課題は、気候予測、生態系管理、漁業管理、気候変動監視において重要な要素である、地球規模の海面温度(SST)のデータ駆動予測性に焦点を当てた。 SST異常(SSTA)を事前に3ヶ月予測し、バルト海に向けて9ヶ月前にSSTAを予測する特別任務を含む。参加者はさまざまな機械学習アプローチを使用してタスクに取り組み、ERA5のデータを活用する。本稿では, 気候関連予測モデルの将来について, 適用方法, 得られた結果, 教訓について論じる。

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