論文の概要: DeepSeasons: a Deep Learning scale-selecting approach to Seasonal Forecasts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.10494v1
- Date: Sun, 31 Aug 2025 16:49:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-21 06:05:45.749439
- Title: DeepSeasons: a Deep Learning scale-selecting approach to Seasonal Forecasts
- Title（参考訳）: DeepSeasons: 季節予測に対するディープラーニングのスケール選択アプローチ
- Authors: A. Navarra, G. G. Navarra,
- Abstract要約: 本稿では,季節予測の精度と信頼性を高めるための新しい深層学習手法であるDeepSeasonsを紹介する。
このフレームワークは、大気・海洋系全体を予測するという全体的な問題よりも、特定の領域や変数に合わせた適用を可能にする。
提案手法は, 異常や時間変化の直接予測も可能とし, 長期予測への新たなアプローチを開拓する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Seasonal forecasting remains challenging due to the inherent chaotic nature of atmospheric dynamics. This paper introduces DeepSeasons, a novel deep learning approach designed to enhance the accuracy and reliability of seasonal forecasts. Leveraging advanced neural network architectures and extensive historical climatic datasets, DeepSeasons identifies complex, nonlinear patterns and dependencies in climate variables with similar or improved skill respcet GCM-based forecasting methods, at a significant lower cost. The framework also allow tailored application to specific regions or variables, rather than the overall problem of predicting the entire atmosphere/ocean system. The proposed methods also allow for direct predictions of anomalies and time-means, opening a new approach to long-term forecasting and highlighting its potential for operational deployment in climate-sensitive sectors. This innovative methodology promises substantial improvements in managing climate-related risks and decision-making processes.
- Abstract（参考訳）: 季節予測は、大気力学の本質的なカオス的な性質のため、依然として困難である。
本稿では,季節予測の精度と信頼性を高めるための新しいディープラーニング手法であるDeepSeasonsを紹介する。
高度なニューラルネットワークアーキテクチャと広範な歴史的気候データセットを活用することで、DeepSeasonsは、GCMベースの予測手法を類似または改善した、気候変数の複雑で非線形なパターンと依存関係を、大幅な低コストで識別する。
このフレームワークは、大気・海洋系全体を予測するという全体的な問題よりも、特定の領域や変数に合わせた適用を可能にする。
提案手法はまた、異常や時間的意味の直接予測を可能にし、長期予測に対する新たなアプローチを開き、気候に敏感な分野における運用の可能性を強調する。
この革新的な手法は、気候関連リスクと意思決定プロセスの管理において、大幅な改善を約束する。
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