CNN-LSTMを用いたオデッサの地域気候のモデリングと予測および時系列の統計分析

本研究は、ウクライナのオデッサの気候動態を、200年以上のアーカイブ気象記録とDavis Vantage Pro2気象観測所からの最近の観測データ、先進的な機械学習技術を統合して調査します。その結果、1985年以来の明確な温暖化傾向が明らかになり、CNN–LSTMモデルによれば、2029年までに中20世紀の基準値を6–7 °C以上上回る年間平均温度が予測されています。これは、地域的な気候の急速な変化を示しています。2024年7月の熱波の空間分析は、内陸での過剰な加熱が強く、黒海の影響により沿岸地域での温度極端値が緩和されることを示しました。降水量の分析（1985–2024）は、全体的に統計的に有意ではない増加を示しましたが、夏の月には乾燥傾向が見られ、この傾向はモデルの予測によって強化されています。2012年から2024年の間の太陽放射動態は、太陽活動よりも大気条件により主に影響を受ける重要な地域変動を強調しており、10月、11月、2月に顕著な月ごとの増加が見られました。この研究の新規性は、長期データセットと深層学習法を組み合わせてオデッサの局所的な気候シナリオを生成し、極端な温暖化への移行、降水パターンの変化、進化する太陽エネルギーの可能性についての新しい洞察を提供することにあります。これらの発見は、環境モデリング、エネルギー効率、都市化された沿岸地域における気候変動適応戦略の開発に直接的な影響を与えます。