論文の概要: El Nino Prediction Based on Weather Forecast and Geographical Time-series Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.04998v1
• Date: Sun, 05 Apr 2026 21:10:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-08 17:42:09.394782
• Title: El Nino Prediction Based on Weather Forecast and Geographical Time-series Data
• Title（参考訳）: 天気予報と地理時系列データに基づくエルニーニョ予測
• Authors: Viet Trinh, Ha-Vy Luu, Quoc-Khiem Nguyen-Pham, Hung Tong, Thanh-Huyen Tran, Hoai-Nam Nguyen Dang,
• Abstract要約: 本稿では,El Nioイベントの予測精度とリードタイムを向上させるための新しいフレームワークを提案する。 本フレームワークは, リアルタイムな気象予報データを, 異常, 海底熱量, 大気圧と統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.20524609401792393
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes a novel framework for enhancing the prediction accuracy and lead time of El Niño events, crucial for mitigating their global climatic, economic, and societal impacts. Traditional prediction models often rely on oceanic and atmospheric indices, which may lack the granularity or dynamic interplay captured by comprehensive meteorological and geographical datasets. Our framework integrates real-time global weather forecast data with anomalies, subsurface ocean heat content, and atmospheric pressure across various temporal and spatial resolutions. Leveraging a hybrid deep learning architecture that combines a Convolutional Neural Network (CNN) for spatial feature extraction and a Long Short-Term Memory (LSTM) network for temporal dependency modeling, the framework aims to identify complex precursors and evolving patterns of El Niño events.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,エルニーニョ現象の予測精度とリードタイムを向上する新たな枠組みを提案する。 伝統的な予測モデルは、しばしば海洋と大気の指標に依存しており、包括的な気象および地理的データセットによって捉えられる粒度や動的相互作用を欠いている。 本フレームワークは, リアルタイムな気象予報データと, 異常, 海底熱量, 大気圧を, 時間・空間の様々な解像度で統合する。 空間的特徴抽出のための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と時間依存性モデリングのためのLong Short-Term Memory(LSTM)ネットワークを組み合わせたハイブリッドディープラーニングアーキテクチャを活用し、このフレームワークは複雑な前駆体を特定し、El Niñoイベントのパターンを進化させることを目的としている。

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