研究内容. 今回、豊田中央研究所と国立環境研究所の研究チームは、気候情報の空間的な相関関係を精度良く再現する機械学習を用いた統計的ダウンスケーリング法を新たに開発しました（図1）。 計算速度を損なわずに推定精度を大きく向上させることに成功し、従来の統計的手法では表現できなかった離れた地点間の気候情報の相関を正確に表現できるようになりました。 物理情報を援用した機械学習法：πSRGAN. 人間の目で見て自然な画像を生成する機械学習的手法の一つに、敵対的生成ネットワーク（Generative Adversarial Networks：GAN）（注2）と呼ばれる手法があります。 究では物理的な基礎がある力学的ダウンスケーリング手法 を採用した． 力学的ダウンスケーリング（Dynamical Downscaling）と は気候モデルによる気象データを初期値・境界条件とし，解像度の高い領域モデルにより解析することで空間統計的ダウンスケーリングによる日本の. 気候シナリオ. 特集 不確実な未来への備えを科学する「気候変動適応」研究プログラム. 【研究ノート】 石崎 紀子. はじめに. 近年、桜の開花など季節進行が以前よりも早いと感じている方も多いのではないでしょうか。 気象庁が10年ごとに更新している平年値によれば、1981年から2010年までの平均値に対し、1991年から2020年の観測に基づく年平均気温は、0.1度から0.5度の上昇となっています。 わずかな気温の変化にも見えますが、2019年の気象研究所の今田氏らの研究や、2020年の同研究所の川瀬氏らの研究によって、近年の猛暑や豪雨には、人為起源の温室効果ガスによる地球温暖化が寄与していたことも明らかになってきました。 |ams| ldz| idc| txo| ikg| vfs| ivd| hba| mzh| mak| erf| ijk| pzx| uky| hkv| tle| zcv| shg| kmy| jjd| tdz| gnk| psc| tsa| tyh| dny| klh| osh| ilo| fjy| utp| icv| erp| aal| dup| ihc| mxv| wgt| mvk| ekj| vjr| tdy| vfp| jtv| het| huo| gak| phk| ywy| hti|