物理法則に基づく機械学習手法を用いた温暖化時の極端水位変動のメカニズムの解明

• 研究課題/領域番号: 25K07411
• 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17020:大気水圏科学関連
• 研究機関: 国立研究開発法人海洋研究開発機構
• 研究代表者: 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)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2029-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025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); 2028年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円); 2027年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2026年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円); 2025年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
• キーワード: 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

研究開始時の研究の概要

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。