DeepCyc

DeepCyc ir Reask globālais tropisko ciklonu riska modelis ilgtermiņa un klimata pielāgotai riska novērtēšanai. Notikumu kopas, kas kalibrētas tikai uz vēsturiskajiem datiem, grūti parāda, kā risks mainās atkarībā no okeāna temperatūrām, vēja griešanās un vadības modeļiem, un tās slikti vispārinās baseinos, kuros novēroti tikai daži vētras gadījumi. DeepCyc izmanto mašīnmācīšanos, ko virza ERA5 reanalīze un NCAR-CESM ansambļa dalībnieki, lai ģenerētu vairāk nekā 100 miljonus fiziski reālistisku stohastisku notikumu, kas nosacīti atkarīgi no pagātnes, tagadnes un nākotnes klimata, ar notikumu kopām, kas aptver periodu no 1900. līdz 2100. gadam, 20 000 un 100 000 gadu katalogiem, kā arī klimata scenārijiem (SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP5-8.5) līdz 2080. gadam.

Vēja lauki balstās uz Reask InCyc 1 km WRF simulācijām, un mašīnmācīšanās reljefa korekcija pārvērš tos lokālās 3 sekunžu brāzmās pār reālu reljefu, ņemot vērā virsmas raupjumu un topogrāfiju vietā un līdz 3 km uz vēju. Reask publicētā šī reljefa modeļa aprakstā globālās režģa kartes tiek veidotas no SRTM 90 m augstuma datiem (Shuttle Radar Topography Mission) un zemes seguma kartēm: 30 m ASV Nacionālā zemes seguma datubāze, kur pieejama, un 500 m GLCNMO produkts citur.

DeepCyc pieejams kā Maps (atgriešanās perioda riska kartes), Tracks (stohastiskas trajektorijas un notikumu raksturojumi) un Events (režģa vēja pēdas) ar 1 x 1 km izšķirtspēju visos tropisko ciklonu baseinos. Tas tiek piegādāts caur Reask REST API, FTP lokālai glabāšanai un caur izplatītājiem, piemēram, EigenRisk un Geosite. Reask to arī izmanto parametru apdrošināšanas segumu cenu noteikšanai, ko pēc tam aktivizē Metryc. Publicētie lietotāji ietver MS Amlin, kas izmantoja DeepCyc, lai modelētu ASV viesuļvētru zaudējumus pie 2 °C sasilšanas, un Inigo, kas izmanto Reask klimata nosacītas stohastiskas trajektorijas vienā no divām metodēm savam 2025. gada sezonas viesuļvētru prognozējumam.