今年のハリケーンシーズンは、海水温の上昇により、ハリケーンが急速に勢力を強めているため、例年より危険な状況となっている。
ARP-GEM1モデルは、55 km、25 km、12.6 km、6.3 kmの解像度で30年間の海面水温強制シミュレーションを行い、グローバルな気候特性を信頼性高く再現できることを示した。高解像度化に伴う付加価値と課題を明らかにし、さらなる高解像度(km級)の対流許容シミュレーションに向けた中間的な取り組みとなる。
Tlaquepaque地域の71年間の降水量データを分析し、年間降水量、季節変動、極端な降水イベントの特徴、および気候変動の影響を明らかにした。
本研究は、気候データの連続的な高解像度表現を学習し、大規模気候データの効率的な圧縮を可能にする深層学習フレームワークを提案する。
ニューラルオペレーターは気象データのゼロショット・ダウンスケーリングにおいて、従来のニューラルネットワークモデルに比べて優れた性能を示さない。むしろ、パラメータフリーの補間を組み合わせたSwin Transformerベースのアプローチが、ゼロショット・ダウンスケーリングでより良い結果を出す。
WeatherRealは、気象モデルの評価のために、高品質な気象観測データを提供するベンチマークデータセットである。従来の再解析データに比べ、WeatherRealは実際の観測データを活用することで、より現実的な気象条件を反映している。
フェニックスでは100日連続で100度以上の気温が続き、過去最長記録を更新した。これは地球規模の危険な気温上昇を反映している。
2024年のハリケーンシーズンは過去最も激しい可能性があり、専門家は警告を発している。
航空機は予期せぬ気象変動に直面し、乗客の安全を脅かすリスクに直面している。
深層学習気象予報モデルは、極端気象イベントの予測において、物理モデルに匹敵する性能を示す一方で、極端条件への外挿に課題があり、複合的な影響指標の予測にも限界がある。