Reproducing complex simulations of economic impacts of climate change with lower-cost emulators（気候変動による経済的影響の複雑なシミュレーションを低コストなエミュレータで再現する）

Reproducing complex simulations of economic impacts of climate change with lower-cost emulators
（気候変動による経済的影響の複雑なシミュレーションを低コストなエミュレータで再現する）

著者：Takakura J., Fujimori S., Takahashi K., Hanasaki N., Hasegawa T., Hirabayashi Y., Honda Y., Iizumi T., Park C., Tamura M., Hijioka Y.
年：2021
掲載誌：Geoscientific Model Development, 14, 3121-3140

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気候変動、経済影響、エミュレーション、統計的機械学習

プロセスベースのモデルは、気候変動の経済的影響をシミュレーションするための強力なツールですが、計算コストがかかります。様々なシナリオでの気候変動の影響を予測したり，確率的なアンサンブルを作成したり，オンラインで連成シミュレーションを行ったり，数値最適化によって経路を探索したりするためには，経済的影響の計算にかかる計算コストや実装コストを削減する必要があります．そのため、本研究では、経済モデルと生物・物理プロセスベースの影響モデルを結合させた複雑なシミュレーションモデルの動作を統計的回帰手法によって再現する様々なエミュレータを開発し、それらの性能を複数のセクターと地域の影響モデルについて評価しました。開発したエミュレータの中では、変数間の非線形性や相互作用を組み込むことができる人工ニューラルネットワークで構成されたものが、特に詳細な入力変数が利用可能な場合に優れた性能を発揮しました。全体的な傾向を再現するには単純な関数形でも有効でしたが、地域やセクターの不均一性などに焦点を当てた場合、複雑なエミュレータが必要となることが分かりました。開発したエミュレータの計算コストは十分に小さいため、気候変動政策に関連した将来のシナリオを検討するために使用できることが期待できます。