Description du projet
Une meilleure appréhension de ce qui nous échappe améliore notre compréhension du changement climatique
Notre capacité à prévoir les changements climatiques saisonniers et la survenance de phénomènes météorologiques extrêmes joue un rôle primordial dans la préparation, l’atténuation et l’élaboration des politiques. Les modèles mathématiques sont d’une valeur inestimable à l’heure de prédire les processus et leurs évolutions et conséquences. Cela dit, tous les modèles et leurs prévisions connaissent des incertitudes sous-jacentes qui sont le reflet du grand nombre d’inconnues ou des différentes voies possibles. Il est tout aussi important de tenir compte de la quantification des incertitudes sous-jacentes à l’heure de prévoir les changements climatiques et les événements saisonniers à l’échelle locale ou régionale. Le projet IMPASTO, financé par l’UE, améliore notre capacité à représenter l’incertitude de certains paramètres physiques en intégrant des données d’observation au moyen d’un paradigme de modélisation stochastique inverse. Les résultats répondront au besoin de quantifier l’incertitude des prévisions aux échelles sous-régionale et locale afin d’obtenir une modélisation à haute résolution, régionale et saisonnière des ensembles climatiques.
Objectif
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.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Programme(s)
Thème(s)
Appel à propositions
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) H2020-WF-2018-2020
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H2020-WF-02-2019
Régime de financement
MSCA-IF-EF-RI - RI – Reintegration panelCoordinateur
11001 Belgrade
Serbie