Estimation of Physical Upper Bound of Precipitation Caused by Weather Front in Japan

日本锋面降水物理上限的估算

• 批准号: 19H02251
• 负责人: ISHIDA KEI
• 金额: $ 7.9万
• 依托单位: Kumamoto University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2019
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2019-04-01 至 2022-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-19H02251/
• 关键词: 想定最大規模降水量; 領域大気モデル; 力学的ダウンスケーリング; 前線性降雨; 数値実験

项目成果

Comparison between 2D-CNN a 3D-CNN for precipitation downscaling

2D-CNN 与 3D-CNN 在降水降尺度方面的比较

• 发表时间: 2020
• 作者: Takeyoshi Nagasato;Kei Ishida;Kazuki Yokoo;Masato Kiyama and Motoki Amagasaki
• 通讯作者: Masato Kiyama and Motoki Amagasaki

Effects of Input Variables Selection on Accuracy of Watershed-scale Precipitation Downscaling by Means of Convolutional Neural Network

输入变量选择对​​卷积神经网络流域尺度降水降尺度精度的影响

• 发表时间: 2021
• 作者: Takeyoshi Nagasato;Kei Ishida;Kazuki Yokoo;Masato Kiyama;and Motoki Amagasaki
• 通讯作者: and Motoki Amagasaki

Effects of Topography on Intense Precipitation during the 2017 July Northern Kyushu Storm in Japan

地形对2017年7月日本九州北部风暴强降水的影响

• 发表时间: 2021
• 作者: Kei Ishida;Kazuki Yokoo;and Takeyoshi Nagasato
• 通讯作者: and Takeyoshi Nagasato

Physically-based Estimation of Probable Maximum Precipitation under a Changing Climate

气候变化下可能最大降水量的物理估计

• 发表时间: 2019
• 作者: Kei Ishida;M.L. Kavvas;Z.Q. Chen;A. Ercan
• 通讯作者: A. Ercan

Effects of the spatial and temporal resolution of meteorological data on the accuracy of precipitation estimation by means of CNN

气象数据时空分辨率对CNN降水估算精度的影响

• 发表时间: 2021
• 作者: Takeyoshi Nagasato;Kei Ishida ;Kazuki Yokoo;Masato Kiyama and Motoki Amagasaki
• 通讯作者: Masato Kiyama and Motoki Amagasaki