Improving Typhoon Track Forecasts through Physics-Based Bias Correction
通过基于物理的偏差校正改进台风路径预报
基本信息
- 批准号:23H01665
- 负责人:
- 金额:$ 8.9万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
- 财政年份:2023
- 资助国家:日本
- 起止时间:2023-04-01 至 2027-03-31
- 项目状态:未结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
项目成果
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会议论文数量(0)
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伊藤 耕介其他文献
Grad-CAM による台風強度予測の感度解析と水蒸気フラックスおよび角運動量との関連.
Grad-CAM台风强度预测灵敏度分析及其与水汽通量和角动量的关系
- DOI:
- 发表时间:
2018 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
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宮田 龍太
アンサンブル手法を用いた観測感度
使用集成方法的观测灵敏度
- DOI:
- 发表时间:
2017 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
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伊藤 耕介
滅菌済み無細胞化ウシ腱を用いたラット膝前十字靭帯再建術後の経時的な細胞浸潤に関する研究
无菌脱细胞牛腱重建大鼠前交叉韧带后随时间变化的细胞浸润研究
- DOI:
- 发表时间:
2016 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
筆保 弘徳;山田 広幸;宮本 佳明;伊藤 耕介;山口 宗彦;金田 幸恵;高野和也,伊藤匡史,井桝浩貴,岡村昭慶,奥田慶也,梅津光生,加藤義治,岩﨑清隆 - 通讯作者:
高野和也,伊藤匡史,井桝浩貴,岡村昭慶,奥田慶也,梅津光生,加藤義治,岩﨑清隆
物理モデルと観測データとの融合による地震波動場推定法
物理模型与观测数据相结合的地震波场估算方法
- DOI:
- 发表时间:
2018 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
Yokota;S.;K. Koizumi;M. Kunii;and K. Ito;伊藤 耕介;長尾 大道 - 通讯作者:
長尾 大道
航空機観測で捉えた2017年台風第21号の二重暖気核構造
飞机观测捕捉到的2017年第21号台风双暖核结构
- DOI:
- 发表时间:
2018 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
山田 広幸;坪木 和久;篠田 太郎;長浜 則夫;清水 健作;大東 忠保;伊藤 耕介;中澤 哲夫;山口 宗彦 - 通讯作者:
山口 宗彦
伊藤 耕介的其他文献
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{{ truncateString('伊藤 耕介', 18)}}的其他基金
物理学的バイアス補正に基づく台風進路予報改善
基于物理偏差修正的台风路径预报改进
- 批准号:
23K26359 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 8.9万 - 项目类别:
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Revisit to the "Fujiwhara effect" on a tropical cyclone track
重温热带气旋路径上的“藤原效应”
- 批准号:
18H01283 - 财政年份:2018
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データ同化手法を用いた強風条件下における運動量・熱フラックスの推定
利用数据同化法估算强风条件下的动量和热通量
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09J00874 - 财政年份:2009
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相似海外基金
Exploration of the neutron star formation processes by the first-principle type supernova simulations
第一性原理型超新星模拟探索中子星形成过程
- 批准号:
21K13913 - 财政年份:2021
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Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
AIと数値シミュレーションを統合した塩害環境予測技術の開発
人工智能与数值模拟相结合的盐害环境预测技术开发
- 批准号:
21K04335 - 财政年份:2021
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Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Meteorological downscaling and atmospheric environment prediction using deep learning
利用深度学习进行气象降尺度和大气环境预测
- 批准号:
21H03593 - 财政年份:2021
- 资助金额:
$ 8.9万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
Experimental study of MRI phantom focused on the cerebrospinal fluid flow
脑脊液流动MRI体模的实验研究
- 批准号:
20K12636 - 财政年份:2020
- 资助金额:
$ 8.9万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Inference of the energy dissipation rate and construction of turbulence model by machine learning
通过机器学习推断能量耗散率并构建湍流模型
- 批准号:
20K20973 - 财政年份:2020
- 资助金额:
$ 8.9万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)