「気候変動」カテゴリーアーカイブ

不確実性を定量化して気候予測精を向上させるためには、膨大な気候モデル実験を実施し、出力データを解析、評価する必要があります。しかし、データが膨大になるに従い、パターンが複雑化して検出しにくくなり、人が介在する従来の解析手 … 続きを読む →

現在の気候モデルでは、モデルのグリッドサイズより小さいスケールで発生するプロセスの表現が難しく、不確実性の主な原因となっています。 最近の機械学習 (ML) アルゴリズムは、そのようなプロセス表現を改善する可能性がありま … 続きを読む →

最近、気象、気候予測のための機械学習手法として、グラフニューラルネットワーク（GNN）が注目されています。ここでのグラフとは、評価対象（ノード：点）と評価対象の間の関係性（エッジ：線）で表現されるデータ構造を示しています … 続きを読む →

ML ベースの経験的ダウンスケーリング アルゴリズムの最も重要な利点は、RCM と比較した計算効率にあります。 したがって、RCM-GCM マトリックス全体または大規模な初期条件アンサンブルに広く適用することがより簡単に … 続きを読む →

現代的な ML アルゴリズム (CNN や GAN など) は、従来のダウンスケーリング手法に比べて解釈しにくくなっています。 この複雑さは意思決定プロセスを曖昧になる可能性があり、ML によって生成された気候予測の採用 … 続きを読む →

RCM エミュレータには、過去および将来の気候設定の両方でトレーニング データにアクセスできるという利点があり、特定のシナリオにおける将来の気候に対する分布外パフォーマンスが向上しました。 ただし、RCM エミュレーター … 続きを読む →

観測されていない過去および将来の気候への適応についてドメイン適応の問題は、特定のシミュレーション (再解析/観測または特定の RCM シミュレーションなど) でトレーニングされた経験的ダウンスケーリング アルゴリズムを、 … 続きを読む →

敵対的生成ネットワーク (GAN) と拡散モデルは、極端な現象を正確に推定し、局地規模の気候プロセスをより適切に解決する点で、CNN と比較して改善を示しています。 注目すべき制限としては、GAN をトレーニングする際の … 続きを読む →

私たちのレビューでは、次の 3 つの重要な研究課題を中心に、これらの問題と気候ダウンスケーリングのための機械学習手法を批判的に診断しています。ａ． 経験的ダウンスケーリングアルゴリズムは、極端な気候を含む現在の気候を適切 … 続きを読む →

観測ダウンスケーリング手法 (PP) および超解像 (SR) は、局所的な気候の複雑さを捉えた観測データセットを用いて学習を行います。 RCM エミュレーターは、RCM の機能をミラーリングするために開発され、CORDE … 続きを読む →