論文の概要: Predictability of El Niño from Delayed Observations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.24428v1
• Date: Tue, 25 Aug 2026 11:42:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-26 14:09:34.9503
• Title: Predictability of El Niño from Delayed Observations
• Title（参考訳）: 遅延観測によるエルニーニョの予測可能性
• Abstract要約: 2026年7月までの毎月のNio-3.4異常を用いて,指標の遅延観測にどの程度の予測情報が含まれているかを検討した。 リッジ回帰は情報的遅延を識別する一方、多層パーセプトロンとスパース同定は非線形力学(SINDy)モデルで非線形複雑性が追加の直接予測スキルを提供するかどうかをテストする。 将来的な応用として、選択されたモデルを使用して、2026年に発生した事象を最後の観測範囲を超えて予測し、予測された進化を過去のエルニオの事象と比較する。
• 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: Using monthly Niño-3.4 anomalies through July 2026, we investigate how much predictive information is contained in delayed observations of the index. Ridge regression identifies informative delays, while multilayer perceptron and sparse identification of nonlinear dynamics (SINDy) models test whether nonlinear complexity provides additional direct forecast skill; gated recurrent unit (GRU) and long short-term memory (LSTM) networks provide a complementary test in which the temporal representation is learned internally. Delayed observations substantially improve forecasts over persistence and climatology at leads of up to six months, but increasing model complexity provides no systematic improvement. Historical recursive experiments favor a simple explicit SINDy recurrence and select shallow recurrent architectures, with no appreciable gain from learning the temporal representation internally. These results support a compact predictive representation of Niño-3.4 evolution in which the representation of past information is more consequential than model complexity. As a prospective application, the selected models are used to forecast the developing 2026 event beyond the last available observation and to compare its predicted evolution with completed historical El Niño events.
• Abstract（参考訳）: 2026年7月までの毎月のNiño-3.4異常を用いて、インデックスの遅延観測にどの程度の予測情報が含まれているかを調べる。 リッジ回帰は情報的遅延を識別する一方で、非線形力学(SINDy)モデルの多層パーセプトロンとスパース同定は、非線形複雑性が追加の直接予測スキルを提供するかどうかを検証し、ゲートリカレントユニット(GRU)と長寿命メモリ(LSTM)ネットワークは、時間的表現を内部的に学習する相補的テストを提供する。 遅延観測は、最大6ヶ月のリードでの持続性と気候学の予測を大幅に改善するが、モデルの複雑さの増加は、体系的な改善にはならない。 歴史的再帰的な実験は、単純明快な SINDy 再帰と浅い再帰的アーキテクチャの選択を好んでおり、時間的表現を内部的に学習することによる顕著な利益は得られていない。 これらの結果は、過去の情報の表現がモデル複雑さよりも簡潔である、Niño-3.4進化のコンパクトな予測表現を支持する。 将来的な応用として、選択されたモデルを使用して、2026年の発展を最後の観測範囲を超えて予測し、予測された進化を過去のエルニーニョの出来事と比較する。

関連論文リスト

• Factorize to Generalize: Retrieval-Guided Invariant-Dynamic Decomposition for Time Series Forecasting [64.2640656619583]
  時系列基礎モデル (TSFM) は, 大規模事前学習と検索強化予測により, ゼロショット予測性能が向上した。 本稿では時系列予測のための検索誘導不変動的分解フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-24T07:31:55Z)
• Nowcast3D: Reliable precipitation nowcasting via gray-box learning [43.74533335638689]
  極端降水は高次元の忠実度とリードタイムを要求されるが、既存のアプローチは限られている。 我々は、レーダの動きと、データ駆動学習を伴う物理的に制約されたニューラル演算子を直接処理する、グレーボックスで完全な3時間放送フレームワークを導入する。 このフレームワークは、160人の気象学者によるブラインド評価において、より正確な3時間のリードタイムを達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-06T18:44:35Z)
• Variability Aware Recursive Neural Network (VARNN): A Residual-Memory Model for Capturing Temporal Deviation in Sequence Regression Modeling [22.047991116744104]
  本稿では,教師付き時系列回帰のための新しい残差認識アーキテクチャである変数認識再帰ニューラルネットワーク(VARNN)を紹介する。 VARNNは、変化とドリフトの信号として、短いコンテキストステップ上の残差から更新される学習されたエラーメモリ状態でフィードフォワード予測を増強する。 以上の結果から,VARNNモデルはドリフトおよびボラティリティ環境下での堅牢な予測を提供し,時系列学習のフレームワークとしての可能性を強調した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-10T02:50:50Z)
• Improving Time Series Forecasting via Instance-aware Post-hoc Revision [44.90322487625981]
  時系列予測は、様々な現実世界の応用において重要な役割を果たす。 近年の手法は、先進的帰納バイアスとトレーニング戦略を取り入れることで、顕著な精度を実現している。 本稿では,予測性能を向上させるためのモデルに依存しないフレームワークであるPIRを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-29T15:56:41Z)
• A Temporally Disentangled Contrastive Diffusion Model for Spatiotemporal Imputation [35.46631415365955]
  C$2$TSDという条件拡散フレームワークを導入する。 実世界の3つのデータセットに対する我々の実験は、最先端のベースラインと比較して、我々のアプローチの優れた性能を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-18T11:59:04Z)
• Efficient and Effective Time-Series Forecasting with Spiking Neural Networks [47.371024581669516]
  スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、時間データの複雑さを捉えるためのユニークな経路を提供する。 SNNを時系列予測に適用することは、効果的な時間的アライメントの難しさ、符号化プロセスの複雑さ、およびモデル選択のための標準化されたガイドラインの欠如により困難である。 本稿では,時間情報処理におけるスパイクニューロンの効率を活かした時系列予測タスクにおけるSNNのためのフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-02T16:23:50Z)
• Multi-Modal Learning-based Reconstruction of High-Resolution Spatial Wind Speed Fields [46.72819846541652]
  本稿では,Variデータ同化とディープラーニングの概念に基づくフレームワークを提案する。 この枠組みは、海面風速に関する高解像度のリッチインタイムを回復するために応用される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-14T13:40:39Z)
• Physically Explainable Deep Learning for Convective Initiation Nowcasting Using GOES-16 Satellite Observations [0.1874930567916036]
  Convection Initiation (CI) nowcasting は、数値天気予報モデルと既存の nowcasting アルゴリズムの両方において難しい問題である。 本研究では,多チャンネル赤外線GOES-R衛星観測に基づくCI予測のためのオブジェクトベース確率的深層学習モデルを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-24T17:18:44Z)
• An Extreme-Adaptive Time Series Prediction Model Based on Probability-Enhanced LSTM Neural Networks [6.5700527395783315]
  我々は、極端および正常な予測関数を同時に学習するNEC+と呼ばれる新しい確率強調型ニューラルネットワークモデルを提案する。 本研究では,カリフォルニアの9つの貯水池に適用された3日間の前向き水位予測課題について,提案モデルの評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-29T03:01:59Z)
• Probabilistic AutoRegressive Neural Networks for Accurate Long-range Forecasting [6.295157260756792]
  確率的自己回帰ニューラルネットワーク(PARNN)について紹介する。 PARNNは、非定常性、非線形性、非調和性、長距離依存、カオスパターンを示す複雑な時系列データを扱うことができる。 本研究では,Transformers,NBeats,DeepARなどの標準統計モデル,機械学習モデル,ディープラーニングモデルに対して,PARNNの性能を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-01T17:57:36Z)
• Leveraging the structure of dynamical systems for data-driven modeling [111.45324708884813]
  トレーニングセットとその構造が長期予測の品質に与える影響を考察する。 トレーニングセットのインフォームドデザインは,システムの不変性と基盤となるアトラクションの構造に基づいて,結果のモデルを大幅に改善することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-15T20:09:20Z)
• Back2Future: Leveraging Backfill Dynamics for Improving Real-time Predictions in Future [73.03458424369657]
  公衆衛生におけるリアルタイム予測では、データ収集は簡単で要求の多いタスクである。 過去の文献では「バックフィル」現象とそのモデル性能への影響についてはほとんど研究されていない。 我々は、与えられたモデルの予測をリアルタイムで洗練することを目的とした、新しい問題とニューラルネットワークフレームワークBack2Futureを定式化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-08T14:48:20Z)
• Spatio-Temporal Functional Neural Networks [11.73856529960872]
  本稿では,多くの研究者によって有効性が証明された時間回帰モデルであるニューラル・ファンクショナル・ネットワーク(FNN)の2つの新しい拡張を提案する。 提案したモデルは気象分野における実用的で挑戦的な降水予測問題を解決するために展開される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-11T21:32:35Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。