AIが解く世界の難問 · 地球・気候科学 · arXiv · 2026-10-19
AI基盤モデルによる大気化学・気候モデリング
原題: Atmospheric Chemistry-Climate Modeling with an AI Foundation Model
大気モデルでは、化学過程やエアロゾル過程の計算が最も高コストな要素であり、大幅に単純化されるか固定値で与えられることが多いという課題があった。本研究は、地球システムの基盤モデルAuroraを、化学・気候モデルUKCAのシミュレーション結果で微調整し、排出、大気組成、放射を結合した系の日別の場を再現するモデルを作成した。このモデルはUKCAより約100倍高速に動作し、50年間の自己回帰シミュレーションでも安定しており、MLS衛星のオゾン観測を学習に加えることで、250〜20 hPaの範囲でオゾンの帯状平均誤差を23%減らした。