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J-GLOBAL ID：202202238486712610   整理番号：22A1163162

大気CO_2変動をシミュレートする機械学習モデルの適用性【JST・京大機械翻訳】

Applicability of Machine Learning Model to Simulate Atmospheric CO2 Variability

著者 (6件)： Girach Imran A. (Space Physics Laboratory, Vikram Sarabhai Space Centre, Thiruvananthapuram, ISRO, India) ,  Ponmalar M. (ISRO Inertial Systems Unit, Thiruvananthapuram, ISRO, India) ,  Murugan S. (ISRO Propulsion Complex, Mahendragiri, ISRO, India) ,  Rahman P. Abdul (Satish Dhawan Space Centre, Sriharikota, ISRO, India) ,  Babu S. Suresh (Space Physics Laboratory, Vikram Sarabhai Space Centre, Thiruvananthapuram, ISRO, India) ,  Ramachandran Radhika (Space Physics Laboratory, Vikram Sarabhai Space Centre, Thiruvananthapuram, ISRO, India)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 60  ページ： ROMBUNNO.4107306.1-6  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0016B  ISSN： 0196-2892  CODEN： IGRSD2  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 二酸化炭素(CO_2)は地球の気候に影響する最も重要な温室効果ガスである。したがって,その変動性の正確なモデリングは,最も重要な意義を持つ。この点に関して,著者らは,気象パラメータ(温度,湿度,圧力,風)の入力,El Nin~指数,海面温度,および機械学習(ML)モデルにおける正規化植生指数に基づいて,CO_2残留物(すなわち,脱傾向脱人CO_2)のシミュレーションを実行した。グリーンハウスガス(WDCGG)および国立海洋および大気局(NOAA)の世界データセンターから利用可能な長期観測を,MLモデルの訓練および検証のために使用した。モデルは,Mauna Loa(19.54°N;-155.58°E)で0.45ppmvの誤差で,CO_2残留物の観察された変動の72%を再現できた。累積温度異常は,Mauna Loa上空のCO_2残留物のシミュレーションにおいて主要な役割を果たすことが分かった。評価は,地域サイトおよび全球平均CO_2に対して,モデル化および観測CO_2残渣(R2=0.20≦δ≦0.55および二乗平均平方根誤差(RMSE)=20%≦φ≦60%)の間のかなり良好な一致を明らかにした。しかし,このモデルは強い局所影響に起因するスパイクの捕捉における限界を示した。局所人為的影響を表す付加的入力パラメータの包含は,地域サイト上のモデル性能をさらに改善するために推奨される。本研究は,計算的に高価な気候モデルを補完するCO_2変動のシミュレーションのためのMLモデリングの可能性を実証した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 地球 ,  湿度 ,  気候 ,  二酸化炭素 ,  海面水温 ,  海洋 ,  データセンタ ,  モデリング ,  *モデル ,  行政機関 ,  気候モデル ,  *機械学習 ,  温室効果ガス ,  正規化植生指数
準シソーラス用語： 長期観測 ,  NOAA , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 気候学,気候変動  (DC05140T) ,  環境問題  (SA01020V)

タイトルに関連する用語 (4件)： 大気 ,  機械学習 ,  モデル ,  適用性