温暖化に伴う水害リスク増大への適切な対応の策定には詳細かつ網羅的な気候予測が重要であるが，両立は計算資源の制約により困難である．一方，aiを用いた安価な高解像度化が近年注目を集めている．本研究では，超解像を用いて高解像度化した降水量を入力に流出解析を行い，温暖化影響評価における超解像の有効性を評価した．超解像による降水量は，力学的ダウンスケーリングによる降水量を精度良く模すことが確認された一方，流量を過小評価する傾向を有することが分かった．ただし，超解像の計算コストは低いため，より多くのイベントを高解像度化することが可能であり，これによって，多様な極端現象の評価が可能となることも明らかになった．更なる発展が望まれるものの，現状でもaiによる超解像は温暖化影響評価に有効である可能性が示された．
OKAZAKI et al. (Thu,) studied this question.