論文の概要: Analysis of Greenhouse Gases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.11916v2
• Date: Fri, 17 Apr 2020 21:55:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-21 13:15:10.186082
• Title: Analysis of Greenhouse Gases
• Title（参考訳）: 温室効果ガスの分析
• Authors: Shalin Shah
• Abstract要約: 気候変動は、温室効果ガス(GHG)、海、陸、氷、雲の複雑な相互作用の結果である。 IPCCは、温室効果ガスの排出が対流圏の平均温度に与える影響について報告した。 予測では、世紀の終わりまでには0.8Cから5Cに温度が上昇すると予想されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Climate change is a result of a complex system of interactions of greenhouse gases (GHG), the ocean, land, ice, and clouds. Large climate change models use several computers and solve several equations to predict the future climate. The equations may include simple polynomials to partial differential equations. Because of the uptake mechanism of the land and ocean, greenhouse gas emissions can take a while to affect the climate. The IPCC has published reports on how greenhouse gas emissions may affect the average temperature of the troposphere and the predictions show that by the end of the century, we can expect a temperature increase from 0.8 C to 5 C. In this article, I use Linear Regression (LM), Quadratic Regression and Gaussian Process Regression (GPR) on monthly GHG data going back several years and try to predict the temperature anomalies based on extrapolation. The results are quite similar to the IPCC reports.
• Abstract（参考訳）: 気候変動は温室効果ガス(ghg)、海、陸、氷、雲の複雑な相互作用のシステムの結果である。 大規模な気候変動モデルは、いくつかのコンピュータを使い、将来の気候を予測するためにいくつかの方程式を解きます。 方程式は、偏微分方程式への単純な多項式を含むことができる。 陸と海の取り込み機構のため、温室効果ガスの排出は気候に影響を与えるのにしばらく時間がかかる。 IPCCは、温室効果ガスの排出が対流圏の平均温度にどのように影響するかを報告し、世紀の終わりまでには、温度が0.8Cから5Cに上昇すると予想している。この記事では、月次GHGデータに線形回帰(LM)、二次回帰( Quadratic Regression and Gaussian Process Regression)を使用し、外挿に基づく温度異常を予測しようと試みる。 結果はIPCCのレポートとよく似ている。

関連論文リスト

• Machine Learning for Methane Detection and Quantification from Space -- A survey [49.7996292123687]
  メタン (CH_4) は強力な温室効果ガスであり、20年間で二酸化炭素 (CO_2) の86倍の温暖化に寄与する。 この研究は、ショートウェーブ赤外線(SWIR)帯域におけるメタン点源検出センサの既存の情報を拡張する。 従来の機械学習(ML)アプローチと同様に、最先端の技術をレビューする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-27T15:03:20Z)
• Comparing Data-Driven and Mechanistic Models for Predicting Phenology in Deciduous Broadleaf Forests [47.285748922842444]
  我々は、気象時系列から表現指標を予測するために、ディープニューラルネットワークを訓練する。 このアプローチは従来のプロセスベースのモデルよりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-08T15:29:23Z)
• CMIP X-MOS: Improving Climate Models with Extreme Model Output Statistics [40.517778024431244]
  自然災害リスクの予測を改善するために, エクストリームモデル出力統計(X-MOS)を導入する。 この手法は, 気象観測所から得られた実測値にCMIPモデル出力を正確にマッピングするために, 深部回帰手法を用いる。 これまでの研究とは対照的に,本研究では,将来の気候パラメータ分布の尾部推定の強化に重点を置いている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-24T13:18:53Z)
• Residual Corrective Diffusion Modeling for Km-scale Atmospheric Downscaling [58.456404022536425]
  気象・気候からの物理的危険予知技術の現状には、粗い解像度のグローバルな入力によって駆動される高価なkmスケールの数値シミュレーションが必要である。 ここでは、コスト効率のよい機械学習代替手段として、このようなグローバルな入力をkmスケールにダウンスケールするために、生成拡散アーキテクチャを探索する。 このモデルは、台湾上空の地域気象モデルから2kmのデータを予測するために訓練され、世界25kmの再解析に基づいている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-24T19:57:22Z)
• Global Warming In Ghana's Major Cities Based on Statistical Analysis of NASA's POWER Over 3-Decades [0.0]
  本研究では,異なる気候帯を示す4つの主要ガーナ都市の長期気温変動について検討した。 その結果,特に工業化アクラにおける温暖化傾向が明らかになった。 2023年半ばの平均気温は、Acra 27.86degC、Kumasi 27.15degC、Kete-Krachi 29.39degC、Wa 30.76degCである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-20T03:23:42Z)
• Multi-scale Digital Twin: Developing a fast and physics-informed surrogate model for groundwater contamination with uncertain climate models [53.44486283038738]
  気候変動は地下水汚染の長期的な土壌管理問題を悪化させる。 U-Net強化フーリエニューラル汚染(PDENO)を用いた物理インフォームド機械学習サロゲートモデルを開発した。 並行して、気候データと組み合わされた畳み込みオートエンコーダを開発し、アメリカ合衆国全体の気候領域の類似性の次元を減少させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-20T06:46:35Z)
• Spatiotemporal modeling of European paleoclimate using doubly sparse Gaussian processes [61.31361524229248]
  計算負担を軽減するため,近年の大規模分散時間GPを構築した。 我々は,古気候の確率モデルを構築するために,この2倍のスパースGPをうまく利用した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-15T14:15:04Z)
• The Power of Language: Understanding Sentiment Towards the Climate Emergency using Twitter Data [0.0]
  原油先物と気候危機に対する感情との間には関係があると推測できる。 本研究は,気候危機時の会話を3つのトピックに分割することが可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-25T19:51:10Z)
• Dynamical Landscape and Multistability of a Climate Model [64.467612647225]
  2つの気候モデルのうちの1つで第3の中間安定状態が見つかる。 我々のアプローチを組み合わせることで、海洋熱輸送とエントロピー生産の負のフィードバックが地球の気候の地形をどのように大きく変えるかを特定することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-20T15:31:38Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。