気候科学

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통찰 - 気候科学

本研究は、Liang-Kleeman情報流と線形逆モデリングの概念を統合した新しい因果性分析手法を提案する。この手法は、自己および相互因果性、環境ノイズの記憶効果を考慮し、動的システムにおける因果関係を特定および定量化することができる。

地球システムモデルの温度と降水量の同時エミュレーションを行い、両変数の相関関係を保持した現実的なサンプルを生成することができる。

拡散確率的ダウンスケーリングモデル(DPDM)を用いて、1836年から2015年までの180年間にわたる東アジアの高解像度気候データセットを再構築し、地域スケールの気候変動の理解を深化させる。

長期的な時間依存性を考慮した新しいバイアス補正手法を提案

氷床ダイナミクスにおける時間ステップ制限の改善と計算効率向上の重要性。

気象予測とクラウド物理学における重要な不確実性は、3Dボリューメトリック散乱コンテンツの遠隔検出に関連している。

長時間の粗い解像度気候シミュレーションにおける偏りを非侵襲的に補正し、稀なイベント統計を定量化するための新しい機械学習フレームワークが開発されました。