注目の論文
【気候】ディープラーニングを利用したエルニーニョの予報
Nature
2019年9月19日
Climate: Deep learning assists El Nino prediction
エルニーニョ現象を実際の発生の最長1年半前に予報するディープラーニング(深層学習)の手法を記述した論文が、今週掲載される。この手法は、エルニーニョ現象の予報の分野における長年の課題を克服している。
エルニーニョ現象は、東部太平洋と中部太平洋で発生し、極端な気候現象を引き起こし、地域の生態系に重大な被害を与えることがある。従来の予報方法では、リードタイムが1年を超えると正確な予報ができないため、エルニーニョ現象の予報は困難だった。
今回、Yoo-Geun Hamたちの研究グループは、エルニーニョ現象の予報ができる深層学習の手法を発表した。この研究グループが開発した統計的予報モデルは、過去(1871~1973年)の気候データとエルニーニョ現象のシミュレーションを使ってトレーニングが行われ、1984~2017年のデータを使って検証が行われた。この深層学習アルゴリズムを使うと、現在の気候予報よりも精度が高く、これまでよりも長い最長1年半のリードタイムでエルニーニョ現象の予報ができるようになった。また、この予報モデルを用いて、エルニーニョ現象の発生場所(東部太平洋か中部太平洋か)の予報をでき、エルニーニョ現象に先行する海面水温の変化も特定できた。
Hamたちは、この手法によって得られる予報は、将来の気候予報にも利用でき、エルニーニョの影響への政策的対応に向けた情報提供にも役立つという見解を示している。
doi: 10.1038/s41586-019-1559-7
注目の論文
-
4月23日
天文学:人工知能が明らかにするブラックホール周辺に生じるフレアの3DモデルNature Astronomy
-
4月19日
古生物学:インドで発見された化石は新属新種の古代の大蛇だったScientific Reports
-
4月18日
生物学:闘争・逃走系の起源Nature
-
4月18日
気候変動:気候変動に伴う経済的コストNature
-
4月16日
気候変動:海洋での致死的な極端低温事象の強度と頻度が高まっているNature Climate Change
-
4月12日
気候:熱波と極端な海水準上昇の同時発生で海岸線地帯に対する脅威が高まっているCommunications Earth & Environment