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저자정보
Yoo-Geun Ham (Chonnam National University) Jeong-Hwan Kim (Chonnam National University) Eun-Sol Kim (Kakao Brain) Kyung-Yoon On (Seoul National University)
저널정보
한국기상학회 한국기상학회 학술대회 논문집 2021년 한국기상학회 가을학술대회 초록집
발행연도
2021.10
수록면
57 - 57 (1page)

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Although deep learning has achieved a milestone in forecasting the El Niño-Southern Oscillation (ENSO), the current models are insufficient to simulate diverse characteristics of the ENSO, which depends on the calendar season. Consequently, a model was generated for specific seasons which indicates these models did not consider physical constraints between different target seasons and forecast lead times, thereby leading to arbitrary fluctuations in the predicted time series. To overcome this problem and account for ENSO se^_@span style=color:#999999 ^_# ... ^_@/span^_#^_@a href=javascript:; onclick=onClickReadNode('NODE10673361');fn_statistics('Z354','null','null'); style='color:#999999;font-size:14px;text-decoration:underline;' ^_#전체 초록 보기^_@/a^_#
#Deep learning #ENSO forecast #Seasonality of the ENSO

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