この記事は、長期的な気候変動に関連して極端な天候現象の頻度と深刻さが増加することが予想されている中で、粗い気候モデルを使用してリスクを評価する必要性に焦点を当てています。提案されたフレームワークは、ニューラルネットワーク補正演算子を使用して粗い解像度気候予測の偏りを非侵襲的に補正し、訓練データよりも長いリターン期間を持つ極端なイベントを定量化することが可能です。これにより、将来数十年間またはそれ以上にわたるリスク評価や信頼性の高い長期的な気象予測が可能となります。
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Wichtige Erkenntnisse aus
by Benedikt Bar... um arxiv.org 02-29-2024
https://arxiv.org/pdf/2402.18484.pdfTiefere Fragen