A comparative evaluation of Bayesian inference, fuzzy time series, and adaptive neuro-fuzzy inference systems for predicting the intensity of concurrent drought-pluvial events
本研究は、同時発生する干魃・豪雨イベントの強度を総観的な予測因子を用いて予測するために、ベイズ推論、ファジィ時系列、および適応型ニューロファジィ推論システムを評価したが、これらのモデルはいずれもイベントの二峰性分布を捉えることができないため、単純な持続性モデルや気候学的ベースラインを上回ることはなく、最終的に、同時期の月次総観状態からCDPE強度は弱くしか予測できないと結論付けている。
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気象現象が大陸全体で均一であることは稀です。国内のある場所が熱波の下で焼かれる一方で、別の場所では雨に溺れていることもあります。時には、こうした極端な現象が同時に発生し、同じ月の中に深刻な干魃と深刻な洪水が隣り合わせに存在する、奇妙で強力なパターンを生み出すことがあります。科学者たちはこれを「同時干魃・豪雨イベント（concurrent drought-pluvial event）」と呼んでいます。それは、複雑な大気の変動によって引き起こされる、アメリカ合衆国全土に広がる「空間的なシーソー」であり、乾燥と湿潤のダイポール（双極子）です。これらのイベントがどのように形成されるのか、そしてその強度を予測できるかどうかを理解することは、水資源の管理や災害への備えにおいて極めて重要です。しかし、大気は混沌としたシステムであり、これら特定の同時発生する極端現象を予測することは困難であると証明されてきました。研究者は、混沌の中からパターンを見出し、シグナルとノイズを区別しようとして、高度なコンピュータモデルに頼ることがよくあります。問題は、現代の統計的ツールが、これら相反する気象の極端現象の強度を実際に予見できるのか、それともそれらは単に予測不可能すぎるのか、という点にあります。
ある研究者が、3種類の異なるタイプのコンピュータモデルを用いて、この問いを検証することにしました。彼らは、米国本土で発生した52件のこれら乾燥・湿潤イベントに焦点を当てました。各イベントの強度を測定するために、降水量と地表面からの蒸発量を共に考慮した標準スコアを用い、最も乾燥した地点と最も湿った地点の差を見ました。研究者は、2つの異なる全球気象データベースから抽出された、気温、湿度、風向、風速を含む7つの大気的な手がかりを各モデルに投入しました。彼らは、データソースや高度によって結果が変わるかどうかを確認するため、地表から上空まで、大気の異なる3つの高度でモデルをテストしました。目的は単純でした。これらのモデルは、単なる平均値を推測したり、前月の天候がそのまま続くと仮定したりすることよりも、ある月の乾燥と湿潤のコントラストがどの程度強くなるかをより良く予測できるのか、ということです。
結果は、非常に厳しいものでした。どのデータを使用しても、どの高度を調べても、3つのモデルのいずれも、最も単純な推測を確実に上回ることはできませんでした。実際、最も成功した予測因子は、複雑なアルゴリズムではなく、「前月の天候とほぼ同じであろう」という基本的な仮定でした。研究者がモデルの予測を実際のイベントと比較したところ、最も洗練された手法であっても、この現象の真の性質を捉えることができないことが分かりました。確率論とニューラルネットワークに依存する2つのモデルは、無難な予測を行う傾向がありました。実際に起きた極端な乾燥や極端な湿潤の状態を予測する代わりに、彼らは一貫して中間付近の値を推測し、予測すべき極端な現象を実質的に平滑化してしまったのです。不確実性を扱うファジー論理を用いる3番目のモデルは、より広い範囲の結末を予測することができ、極端な値も含めていましたが、その推測はあまりに散漫で不正確であり、全体的な誤差率は平均値に固執したモデルと同程度でした。
研究はまた、モデルがデータから何を「学習」しているのかについても調査しました。モデルは強度を正確に予測することには失敗しましたが、どの大気要素が最も重要であるかについては一致していました。確率ベースのモデルとニューラルネットワークのモデルは、ともに南北方向の風のパターンと、その方向への水分の移動に最も重みを置いていました。これは物理的に理にかなっています。なぜなら、これらのイベントは多くの場合、湿った地域から乾燥した地域へ、あるいはその逆へと空気が水分を運ぶことによって組織されるからです。モデルは正しい「材料」を特定しましたが、それらを組み合わせて最終的な結果を正しく予測することはできませんでした。それは、シェフがシチューの中の主要なスパイスを正しく特定しながらも、最終的な味を予想できないようなものです。研究者は、単一の月の気象スナップショットに含まれる情報だけでは、乾燥と湿潤のコントラストがどの程度激しくなるかを決定するには不十分であったことを発見しました。
研究者は、これら同時発生する干魃と洪水の強さを予測することは、予想以上に困難であると結論付けました。テストされたモデルは、データの振る舞いについてほとんど仮定を設けないものですが、現実の激しい変動を捉えるのではなく、平均値へと収束してしまいました。モデルは、南北方向の水分輸送が鍵となるドライバーであることを正しく特定しましたが、その知識は有用な予測には結びつきませんでした。この研究は、予測を改善するためには、科学者が当該の月だけでなく、イベントに至るまでの数ヶ月間の気象パターンを見る必要があり、また季節ごとに個別のモデルを構築する必要がある可能性を示唆しています。今のところ、これら劇的な乾燥・湿潤ダイポールの強度は、発生時の大気の状態からは、極めて予測しにくいものにとどまっています。
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