アンサンブル技術を用いた海面上昇のモデル化：沿岸適応、淡水生態系、農業およびインフラへの影響

海面上昇（SLR）は気候変動の重要な指標であり、主に温室効果ガスの排出とそれに続く全球温度の上昇によって引き起こされます。しかし、SLRの影響は海洋の深さなどの要因により地域ごとに異なり、世界平均と比較して異なる地域で明確な変化をもたらします。さまざまな空間スケールでSLRに影響を与える複雑な要因とそれに伴う不確実性を理解することが不可欠です。本研究は、アメリカ東海岸とメキシコ湾に焦点を当て、1993年から2023年までの歴史的なSLRデータを利用しました。2024年から2103年までのSLR傾向を予測するために、SARIMAX、LSTM、および指数平滑化モデルから成る重み付けアンサンブルモデルを使用しました。さらに、歴史的な温室効果ガスデータを用いて、リアルタイムのSLR値を予測するためにLSTMモデルのアンサンブルも使用し、テスト損失は0.005を達成しました。さらに、予測期間の全体にわたり電導率と溶存酸素（DO）値を評価し、予測されたSLR傾向を利用して海洋生物、農業、インフラへの影響を評価しました。