日本地球惑星科学連合2021年大会

講演情報

[J] 口頭発表

セッション記号 A (大気水圏科学) » A-CG 大気海洋・環境科学複合領域・一般

[A-CG43] 地球環境科学と人工知能/機械学習

2021年6月3日(木) 15:30 〜 17:00 Ch.06 (Zoom会場06)

コンビーナ:冨田 智彦(熊本大学大学院 先端科学研究部)、細田 滋毅(国立研究開発法人海洋研究開発機構)、福井 健一(大阪大学)、小野 智司(鹿児島大学)、座長:細田 滋毅(国立研究開発法人海洋研究開発機構)、冨田 智彦(熊本大学大学院 先端科学研究部)

16:10 〜 16:25

[ACG43-09] Clustering global ocean profiles according to temperature-salinity structure

*杉浦 望実1 (1.国立研究開発法人 海洋研究開発機構)

キーワード:シグネチャ、アルゴ、クラスタリング

An unsupervised clustering using a Gaussian mixture model is applied to Argo profiles distributed over the entire ocean. We employ as the coordinate components in feature space the path signature, which is a central notion in rough path theory. This allows us to better identify the oceanic condition at each horizontal point with distinct clusters, than by using conventional temperature and salinity coordinate. To the best of my knowledge, it is the first attempt at clustering almost all of the existing Argo profiles with the full use of measured sequences of temperature, salinity, and pressure. We will also discuss why the path signature is relevant to representing the property of a profile.