[論文レビュー] Five year prediction of Sea Surface Temperature in the Tropical Atlantic: a comparison of simple statistical methods

Thomas Laepple, Stephen Jewson+3 more|ArXiv.org|Jan 15, 2007

Tropical and Extratropical Cyclones Research参考文献 3被引用数 10

ひとこと要約

本研究では、単純な統計的手法と構造的時系列モデルを用いて、熱帯大西洋における5年間の海面水温（SST）予測を評価する。8年窓幅のフラットライン（移動平均）法が、線形および減衰線形トレンドモデルよりも、均差二乗誤差（RMSE）の観点で優れている。これは、より高いバイアスを伴うが、より低い分散を持つ単純な手法が、長期的SST予測においてより効果的であることを示唆している。

ABSTRACT

We are developing schemes that predict future hurricane numbers by first predicting future sea surface temperatures (SSTs), and then apply the observed statistical relationship between SST and hurricane numbers. As part of this overall goal, in this study we compare the historical performance of three simple statistical methods for making five-year SST forecasts. We also present SST forecasts for 2006-2010 using these methods and compare them to forecasts made from two structural time series models.

研究の動機と目的

• 熱帯大西洋における5年間の海面水温（SST）予測のための単純な統計的手法の性能を評価すること。
• 5年予測期間におけるフラットライン、線形トレンド、減衰線形トレンドモデルの相対的スキルを比較すること。
• 構造的時系列モデル（ローカルレベルおよびローカル線形トレンド）の単純な統計的手法に対する予測性能を評価すること。
• 歴史的データとモデル比較に基づき、2006–2010年の更新されたSST予測を提供すること。
• 歴史的予測性能が、特に継続的な気候変暖の下で、将来的なスキルを信頼性を持って予測できるかどうかを調査すること。

提案手法

• バックテストは、HadISSTおよびNOAA OI SSTデータセットを用い、7月～9月のメイン開発地域（MDR）SSTインデックスを対象とする。
• 3つの単純な統計的手法を評価する：(1) フラットライン（移動平均）、(2) 線形トレンド（最小二乗法でフィットしたトレンドの外挿）、(3) 減衰線形トレンド（Jewson & Penzer, 2004のフラットラインと線形トレンドの最適な組み合わせ）。
• 2つの構造的時系列モデルを適用する：ローカルレベルモデル（ランダムウォーク＋ノイズ）およびローカル線形トレンドモデル（ランダムウォーク＋ランダムウォークトレンド＋ノイズ）、最尤法によるフィッティング。
• モデルの性能は、1911–2005年の均差二乗誤差（RMSE）を用いて評価され、過去データの窓長（5～40年）を変化させて評価される。
• ブートストラップリサンプリングを用いて、モデルの性能順位および最適な窓長の信頼性を評価する。
• 2006–2010年の予測には、バックテストで得られた最良の窓長を用いる：フラットラインで8年、線形トレンドで24年、減衰線形トレンドで17年、構造的モデル。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 フラットライン、線形トレンド、減衰線形トレンドのうち、どの単純な統計的手法が熱帯大西洋における5年間のSST予測で最も正確な結果をもたらすか？
• RQ2 1年先予測と比較して、5年先予測において各手法の最適な窓長はどのように変化するか？
• RQ3 構造的時系列モデル（ローカルレベルおよびローカル線形トレンド）は、単純な統計的手法と比較して、5年間のSST予測でどの程度の性能を示すか？
• RQ4 歴史的バックテストの性能が、特に現在の急速な温暖化傾向下で、将来の予測スキルを信頼性を持って予測できるか、その程度はいかほどか？
• RQ5 減衰線形トレンドモデルは減衰機構を持つにもかかわらず、なぜ線形トレンドモデルよりも高いSSTを予測することがあるのか？

主な発見

• 8年窓幅のフラットライン法が、5年間のSST予測において最小の均差二乗誤差（RMSE）を達成し、線形トレンドおよび減衰線形トレンドモデルを上回る。
• 減衰線形トレンドモデルは最適な窓長が約17年で、2番目に優れた性能を示す。一方、線形トレンドモデルは、トレンド推定の分散が高いため、特に短い窓長では最も悪い性能を示す。
• ブートストラップサンプルの40％でフラットラインモデルが線形トレンドモデルを上回り、高いバイアスを伴うが、その堅牢性が裏付けられる。
• 構造的時系列モデル（ローカルレベルおよびローカル線形トレンド）の予測値は、フラットラインと線形トレンドの予測値の間にあるため、中間的な境界を形成していると考えられる。
• 減衰線形トレンドモデルは、予期せぬことに、最適な窓長が短いため、線形トレンドモデルよりも高いSSTとより急なトレンドを予測しており、モデル構築に懸念を呈する。
• 5年予測の不確実性は1年予測と比較して約10％しか増加していないため、単純な手法が、E NSOなどの追加気候予測子がなければ、長期予測においても競争力を持つことが示唆される。