北太平洋西部の海洋循環の変化が沿岸水位上昇に与える影響の解明

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日本沿岸水位の地球温暖化に伴う将来変化を調べるための予備的解析として、CMIP6(第六次気候モデル相互比較プロジェクト)の海洋モデルの海面水位データを54モデルについて取得し、この各モデルについて日本沿岸にあたるモデル格子点の同定を行った。これは各モデルごとに地形や空間解像度やグリッド配置が異なるためである。本研究では日本沿岸における潮位計の地点を基準として全部で32点を同定した。また同じく沿岸水位の極端現象の将来変化を調べるための予備的解析として、現在の潮位計による沿岸水位の1時間ごとの観測データを用いて、大気データから沿岸水位の日最大水位を推定する統計モデルを作成した。統計モデルの作成に使用した手法は、機械学習の一種であるランダムフォレストと重回帰分析である。大気データは再解析データであるJRA-55の海面気圧、東西・南北の海上風、降水量、2m気温の日データを説明変数、上述した潮位計による日最高水位を目的変数とした。説明変数については潮位計周辺のデータをあらかじめ主成分解析を行ってモードに展開してから用いた。その結果、多くの地点において重回帰分析の方がランダムフォレストよりも良い性能を示した。また統計モデルによる日最大水位の95パーセンタイル値や99パーセンタイル値を実際の観測値と比較すると、実際の観測値の値の方が大きく、ランダムフォレストや重回帰分析による日最大水位の予測値は過小評価することがわかった。