高解像度全球気候モデル

将来のエネルギーと気候への影響をシミュレートする画期的な生成機械学習モデルを発表(NREL Unveils Groundbreaking Generative Machine Learning Model To Simulate Future Energy-Climate Impacts) 1702地球物理及び地球化学

将来のエネルギーと気候への影響をシミュレートする画期的な生成機械学習モデルを発表(NREL Unveils Groundbreaking Generative Machine Learning Model To Simulate Future Energy-Climate Impacts)

2024-04-10 米国国立再生可能エネルギー研究所(NREL)気候変動による影響を考慮した高解像度の未来気候データが欠如している中、NRELの研究者たちはSup3rCCというオープンソースモデルを開発しました。このモデルは、風力や太陽光...
成層圏赤道準2年周期振動(QBO)の崩壊イベントの再現に成功 1702地球物理及び地球化学

成層圏赤道準2年周期振動(QBO)の崩壊イベントの再現に成功

独自に開発してきた高解像度全球気候モデルを用いて、2015/2016年に生じた成層圏赤道準2年周期振動(Quasi-biennial Oscillation:QBO)の崩壊イベントの再現実験に世界で初めて成功しました。
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