DeepCyc

DeepCyc je globální model rizika tropických cyklón od společnosti Reask pro dlouhodobé a klimaticky upravené hodnocení rizik. Sady událostí kalibrované pouze na historických datech mají potíže ukázat, jak se riziko mění s teplotami oceánu, střihy větru a směrovými vzory, a špatně zobecňují na oblasti, kde bylo pozorováno málo bouří. DeepCyc místo toho využívá strojové učení řízené reanalýzou ERA5 a členy souboru NCAR-CESM k vygenerování více než 100 milionů fyzikálně realistických stochastických událostí podmíněných minulými, současnými a budoucími klimaty, se sadami událostí pokrývajícími období od roku 1900 do 2100, katalogy na 20 000 a 100 000 let a klimatické scénáře (SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP5-8.5) do roku 2080.

Větrná pole vycházejí ze simulací InCyc 1 km WRF od Reasku a korekce terénu založená na strojovém učení je převádí na lokální 3sekundové nárazy větru nad skutečným terénem, přičemž zohledňuje drsnost a topografii na místě a až do 3 km proti větru. Publikovaný popis tohoto terénního modelu od Reasku vytváří globální mřížky z elevace SRTM 90 m (Shuttle Radar Topography Mission) a map pokrytí země: 30 m US National Land Cover Database tam, kde je dostupná, a jinde produkt GLCNMO s rozlišením 500 m.

DeepCyc je dostupný jako Maps (mapy rizika podle návratových období), Tracks (stochastické dráhy a charakteristiky událostí) a Events (mřížkové stopy větru) s rozlišením 1 x 1 km ve všech oblastech tropických cyklón. Je poskytován prostřednictvím REST API Reasku, přes FTP pro lokální ukládání a prostřednictvím distributorů jako EigenRisk a Geosite. Reask jej také využívá k oceňování parametrických krytí, která pak spouští Metryc. Mezi publikované uživatele patří MS Amlin, která použila DeepCyc k modelování ztrát z hurikánů v USA při oteplení o 2 °C, a Inigo, která využívá klimaticky podmíněné stochastické dráhy od Reasku v jedné ze dvou metod za svým sezónním hurikánovým výhledem pro rok 2025.