論文の概要: CMIP X-MOS: Improving Climate Models with Extreme Model Output Statistics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03370v1
• Date: Tue, 24 Oct 2023 13:18:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-12 19:48:41.331112
• Title: CMIP X-MOS: Improving Climate Models with Extreme Model Output Statistics
• Title（参考訳）: CMIP X-MOS:極端モデル出力統計による気候モデルの改善
• Authors: Vsevolod Morozov, Artem Galliamov, Aleksandr Lukashevich, Antonina Kurdukova, and Yury Maximov
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.517778024431244
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Climate models are essential for assessing the impact of greenhouse gas emissions on our changing climate and the resulting increase in the frequency and severity of natural disasters. Despite the widespread acceptance of climate models produced by the Coupled Model Intercomparison Project (CMIP), they still face challenges in accurately predicting climate extremes, which pose most significant threats to both people and the environment. To address this limitation and improve predictions of natural disaster risks, we introduce Extreme Model Output Statistics (X-MOS). This approach utilizes deep regression techniques to precisely map CMIP model outputs to real measurements obtained from weather stations, which results in a more accurate analysis of the XXI climate extremes. In contrast to previous research, our study places a strong emphasis on enhancing the estimation of the tails of future climate parameter distributions. The latter supports decision-makers, enabling them to better assess climate-related risks across the globe.
• Abstract（参考訳）: 温室効果ガスの排出が気候変動に与える影響や、自然災害の頻度と深刻度の増加を評価するには、気候モデルが不可欠である。 統合モデル相互比較計画(cmip)によって生み出された気候モデルが広く受け入れられているにもかかわらず、気候の極端さを正確に予測する上での課題に直面している。 この制限に対処し、自然災害リスクの予測を改善するため、エクストリームモデル出力統計(x-mos)を導入する。 このアプローチでは、深部回帰手法を用いてCMIPモデル出力を気象観測所から得られた実測値に正確にマッピングし、XXI気候極度のより正確な解析を行う。 過去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。 後者は意思決定者をサポートし、世界中の気候関連リスクをよりよく評価することができる。

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