Machine Learning verbessert Klimamodelle
Realistischere Klimasimulationen dank Künstlicher Intelligenz
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Klimamodelle sagen vorher, wie sich das Erdklima über Jahrzehnte bis Jahrhunderte hinweg verändern könnte. Doch die akkurate Modellierung extremer Niederschlagsereignisse bleibt für Klimamodelle eine große Herausforderung. Um das zu ändern, haben Forschende der Technischen Universität München zur Verbesserung der Klimamodellierung nun auf Methoden des Machine Learnings gesetzt, die sonst auch bei der Erstellung von Bildern zum Einsatz kommen können – so eine Medienmitteilung der TU München vom 04.10.2022. weiterlesen…
Die globale Erwärmung beeinflusst das Erdsystem stark – die Klimakrise ist sowohl für die Klimawissenschaft als auch für die Öffentlichkeit von größter Bedeutung. Trotz der jüngsten Fortschritte prognostizieren die Erdsystemmodelle immer noch eine große Bandbreite möglicher Erwärmungsgrade. Daher verwenden die Forscher Naiming Yuan, Christian L. E. Franzke, Feilin Xiong, Zuntao Fu und Wenjie Dong aus China und Korea ein verallgemeinertes stochastisches Klimamodell, um einen Reaktionsoperator abzuleiten, der die globale mittlere Oberflächentemperatur bei bestimmten Antriebsszenarien berechnet, um die Auswirkungen vergangener Emissionen auf die aktuelle Erwärmung zu quantifizieren. Dieser Ansatz ermöglicht es ihnen, systematisch zwischen den „direkten“ und den „indirekten“ Trends zu unterscheiden, die durch das Gedächtnis induziert werden. Ihr Artikel „Der Einfluss des Langzeitgedächtnisses auf die Reaktion des Klimas auf Treibhausgasemissionen“ wurde im Portal
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