気候変動下の気候シナリオ開発における統計的ダウンスケーリングの適用限界

• 研究課題/領域番号: 24K04409
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分04010:地理学関連
• 研究機関: 国立研究開発法人国立環境研究所
• 研究代表者: 石崎 紀子 国立研究開発法人国立環境研究所, 気候変動適応センター, 主任研究員 (20843212)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2026年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2025年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2024年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
• キーワード: 統計的ダウンスケーリング / 適用限界 / 機械学習

研究開始時の研究の概要

気候予測の結果を地域詳細化する方法として、人工知能を含む統計的手法が近年注目されるようになっているが、過去期間で構築された統計関係が異なる気候に適用できるかどうかは十分に検証されていない。本研究では、高い空間解像度で実施された力学的DSの結果を正解として、様々な統計的DSが将来気候における気温や降水量、風速の特徴を捉えることができるのかどうかを調査する。また、それらが全球昇温量に応じてどの程度変化するのかを調べ、各統計的DSデータの適切な利用範囲を示す。これにより、今後の統計的DS開発における手法検証の指針を示すことが期待される。