
本研究では、XGBoostを用いて数値気象予報モデルの出力を後処理することで、特定のサイトにおける気温と露点温度の予報精度を大幅に向上させることができることを示した。また、SHAPを用いて機械学習モデルの予測メカニズムを解釈し、予報の信頼性を評価する手法を提案した。


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気象予報の精度向上のための機械学習モデルの開発と信頼性の検証


Aardvark Weatherは、観測データのみを入力として、グローバルおよびローカルの気象予報を生成する、初の包括的なデータ駆動型の気象予報システムである。



データ駆動型の包括的な気象予報システム「Aardvark Weather」



Itoshima地域の天候予測におけるMLPモデルの優れた性能を紹介。
