論文の概要: Accelerating exploration of Marine Cloud Brightening impacts on tipping
points Using an AI Implementation of Fluctuation-Dissipation Theorem
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.01957v1
- Date: Fri, 3 Feb 2023 19:08:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-07 20:58:51.803240
- Title: Accelerating exploration of Marine Cloud Brightening impacts on tipping
points Using an AI Implementation of Fluctuation-Dissipation Theorem
- Title（参考訳）: ゆらぎ散布理論のAI実装による海雲漂白点への影響の高速化
- Authors: Haruki Hirasawa, Sookyung Kim, Peetak Mitra, Subhashis Hazarika, Salva
Ruhling-Cachay, Dipti Hingmire, Kalai Ramea, Hansi Singh, Philip J. Rasch
- Abstract要約: 海洋雲の明るくすること (MCB) は、温室効果ガスの温暖化を部分的に相殺するための気候介入技術である。
AiBEDOという名前のAIモデルについて説明する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.824166358727082
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Marine cloud brightening (MCB) is a proposed climate intervention technology
to partially offset greenhouse gas warming and possibly avoid crossing climate
tipping points. The impacts of MCB on regional climate are typically estimated
using computationally expensive Earth System Model (ESM) simulations,
preventing a thorough assessment of the large possibility space of potential
MCB interventions. Here, we describe an AI model, named AiBEDO, that can be
used to rapidly projects climate responses to forcings via a novel application
of the Fluctuation-Dissipation Theorem (FDT). AiBEDO is a Multilayer Perceptron
(MLP) model that uses maps monthly-mean radiation anomalies to surface climate
anomalies at a range of time lags. By leveraging a large existing dataset of
ESM simulations containing internal climate noise, we use AiBEDO to construct
an FDT operator that successfully projects climate responses to MCB forcing,
when evaluated against ESM simulations. We propose that AiBEDO-FDT can be used
to optimize MCB forcing patterns to reduce tipping point risks while minimizing
negative side effects in other parts of the climate.
- Abstract（参考訳）: 海洋雲の鮮明化(MCB)は、温室効果ガスの温暖化を部分的にオフセットし、気候の転換点を越えることを避けるための気候介入技術である。
mcbの地域気候への影響は、一般的に計算コストの高い地球系モデル(esm)シミュレーションを用いて推定され、潜在的なmcb介入の可能性の大きな空間の徹底的な評価を妨げている。
ここでは,ゆらぎ散逸定理(fdt)の新たな応用を通じて,強制に対する気候応答を迅速に予測するために使用できるaibedoというaiモデルについて述べる。
AiBEDO は多層パーセプトロン (MLP) モデルであり、月平均放射線異常を利用して、様々な時間ラグで気候異常を表面化する。
内部の騒音を含むESMシミュレーションの大規模なデータセットを活用することで、ESMシミュレーションに対して評価を行う際に、AiBEDOを用いて、MCB強制に対する気候応答をうまく予測するFDT演算子を構築する。
我々は,aibedo-fdtを用いて,気候の他の地域における負の副作用を最小限に抑えつつ,チップングポイントリスクを低減させるパターンを最適化することを提案する。
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