DeepCyc

DeepCyc est le modèle global de risque de cyclone tropical de Reask pour l'évaluation des risques à long terme et ajustée au climat. Les ensembles d'événements calibrés uniquement sur les archives historiques peinent à montrer comment le risque évolue avec les températures océaniques, le cisaillement du vent et les schémas de guidage, et généralisent mal aux bassins où peu de tempêtes ont été observées. DeepCyc utilise plutôt l'apprentissage automatique piloté par la réanalyse ERA5 et les membres de l'ensemble NCAR-CESM pour générer plus de 100 millions d'événements stochastiques physiquement réalistes conditionnés sur les climats passés, présents et futurs, avec des ensembles d'événements couvrant 1900 à 2100, des catalogues de 20 000 et 100 000 ans, et des scénarios climatiques (SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP5-8.5) jusqu'en 2080.

Les champs de vent s'appuient sur les simulations WRF InCyc 1 km de Reask, et une correction du terrain par apprentissage automatique les convertit en rafales locales de 3 secondes sur un terrain réel, tenant compte de la rugosité et de la topographie sur le site et jusqu'à 3 km en amont. La description publiée par Reask de ce modèle de terrain construit ses grilles globales à partir de l'élévation SRTM 90 m (Shuttle Radar Topography Mission) et des cartes de couverture terrestre : la base de données nationale américaine de couverture terrestre à 30 m quand disponible et le produit GLCNMO à 500 m ailleurs.

DeepCyc est disponible sous forme de Maps (cartes de risque par période de retour), Tracks (trajectoires stochastiques et caractéristiques des événements) et Events (empreintes de vent en grille) à une résolution de 1 x 1 km sur tous les bassins de cyclones tropicaux. Il est distribué via l'API REST de Reask, par FTP pour stockage sur site, et par des distributeurs tels qu'EigenRisk et Geosite. Reask l'utilise également pour tarifer des couvertures paramétriques que Metryc déclenche ensuite. Parmi les utilisateurs publiés figurent MS Amlin, qui a utilisé DeepCyc pour modéliser les pertes liées aux ouragans américains sous 2 °C de réchauffement, et Inigo, qui utilise les trajectoires stochastiques conditionnées au climat de Reask dans l'une des deux méthodes derrière ses prévisions saisonnières d'ouragans pour 2025.