Descripción del proyecto
Tener una mejor idea de lo que no se sabe arroja más luz sobre el cambio climático
La capacidad de predecir cambios climáticos estacionales y la incidencia de fenómenos meteorológicos graves es importante para la preparación, la mitigación y la formulación de políticas. Los modelos matemáticos tienen un valor incalculable para predecir procesos, así como su evolución y sus resultados. Sin embargo, todos los modelos y sus predicciones tienen incertidumbres subyacentes que reflejan una variedad de incógnitas o rutas diferentes. Es igualmente importante cuantificar las incertidumbres subyacentes para predecir cambios climáticos y sucesos estacionales locales o regionales. El proyecto IMPASTO, financiado con fondos europeos, está mejorando nuestra capacidad de representar la incertidumbre en ciertos parámetros físicos mediante la incorporación de datos de observación a través de un paradigma de modelización estocástica inversa. Los resultados abordarán la necesidad de cuantificar la incertidumbre de las predicciones a las escalas subregional y local a fin de obtener una modelización del ensamblaje climático estacional regional a alta resolución.
Objetivo
The emerging climate services in Europe and globally under the WMO GFCS critically depend on the science and application of Earth System (ES) modeling and prediction. An important aspect of the modelling and prediction challenge for the services is characterization of prediction uncertainty. Quantitative information about inherent uncertainty in the prediction is vital for risk assessments and decision support across public service and industry sectors. Over the past decades significant investments were made through the EC FPs into establishing the ES ensemble modeling and prediction capabilities that incorporate representation of sources of intrinsic uncertainty in the modeling systems and provide quantification of their impacts on seasonal to decadal climate prediction. The identified stakeholder priorities for the H2020 and beyond are in advancing of these prediction capabilities at regional level with high resolution models. This project is intended to contribute to the science of high resolution regional seasonal climate ensemble modeling, addressing the need for understanding and quantification of the prediction uncertainty at sub-regional and local scales. The research will focus on characterization of stochastic uncertainty associated with physical parameterizations in the regional ES models. The project will integrate the established ensemble modeling methodology from the foundational work with the global systems with a new approach to representing the stochastic uncertainty of physical parameterizations by means of inverse stochastic modeling using process-level observations. A long standing tradition in expert regional climate modeling at the hosting institution will be joined with the Researcher’s expertise and experience in geophysical modeling and cross-disciplinary methodology of data assimilation. The Researcher will be trained in the regional climate modeling and will apply the expertise to build a new research capacity at the hosting institution.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
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Programa(s)
Convocatoria de propuestas
Consulte otros proyectos de esta convocatoriaConvocatoria de subcontratación
H2020-WF-02-2019
Régimen de financiación
MSCA-IF-EF-RI - RI – Reintegration panelCoordinador
11001 Belgrade
Serbia