Understanding the mechanism of extreme sea level variations during global warming using a physics informed neural network

• Project/Area Number: 25K07411
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 17020:Atmospheric and hydrospheric sciences-related
• Research Institution: Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology
• Principal Investigator: 鈴木 立郎 国立研究開発法人海洋研究開発機構, 地球環境部門(環境変動予測研究センター), グループリーダー代理 (10415995)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2029-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2028: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000); Fiscal Year 2027: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2026: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2025: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
• Keywords: 海水位変動 / 極端水位 / 地球温暖化 / 機械学習 / ダウンスケーリング

Outline of Research at the Start

国際的な結合モデル相互比較プロジェクトCoupled Model Intercomparison Project(CMIP6)では、気候モデルを用いた将来予測シナリオ実験の結果が提供されているが、一般的な気候モデルによる海洋データの空間分解能 はおよそ100kmであり、沿岸域の極端現象の影響評価を行うには十分とはいえない。そこで、本研究では物理法則に基づく機械学習による海洋のダウンスケーリング手法の開発を行う。さらに、この手法を活用して、温暖化時の極端水位の変化に寄与する物理プロセスは何かという学術的な問いに答えることを目指す。