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Improving Subseasonal and Seasonal sUmmer forecast over southern Europe through machine Learning

Projektbeschreibung

Häufigkeit und Intensität von Hitzewellen in Südeuropa in subsaisonalen bis saisonalen Zeiträumen besser vorhersagen

Um den Bedarf an zuverlässigen Wettervorhersagen über den Zeitraum eine Woche hinaus zu decken, hat die wissenschaftliche Gemeinschaft subsaisonale bis saisonale Vorhersagemodelle entwickelt. Diese Modelle sind jedoch, was die Sommer in Europa betrifft, immer noch nur begrenzt aussagekräftig. Südeuropa wurde bisher viel weniger beachtet, obwohl es von starken Hitzewellen betroffen ist und sensibel auf den Klimawandel reagiert. Das EU-finanzierte Projekt ISSUL wird die subsaisonale bis saisonale Vorhersage der Häufigkeit und Intensität von Hitzewellen sowie die damit verbundenen Wettermuster für Südeuropa verbessern. Das Projekt wird zwei Algorithmen des maschinellen Lernens kombinieren: einen Optimierungsalgorithmus zur Ermittlung der besten Prädiktorenreihen sowie ein neuronales Netz zur Erstellung nichtlinearer Vorhersagen. Somit wird erstmalig der Versuch unternommen, einen derartigen Ansatz für diese Zeiträume zu verfolgen.

Ziel

In the recent years, the continual improvements of weather forecasting models and the sustained need for reliable weather predictions beyond the weekly timescale resulted in the development of subseasonal to seasonal (S2S) forecast models and an intense research work from the scientific community. Despite the large number of research studies, S2S forecast models still show a limited skill in summer over Europe. In addition, southern Europe, has received much less attention, even though it is highly vulnerable to high-impact summer heatwaves, and very sensitive to climate change. The aim of this project, ISSUL, is to better understand and improve the S2S prediction of heatwave frequency and intensity and their associated weather patterns over southern Europe. To do this, a combination of two machine learning algorithms, an optimisation algorithm, to identify the best set of predictors, and a neural network, to provide non-linear predictions will be used. This approach has never been attempted before for these timescales. It is expected to perform better than standard S2S forecast models in predicting heatwave frequency and intensity and associated weather patterns and to bring larger improvements compared with traditional statistical forecasts that do not identify all the predictors and cannot represent non-linear complex interactions.
ISSUL is divided into three parts. The first part aims at identifying the best set of predictors, using the optimisation algorithm, at evaluating it and understanding it is related to heatwaves over southern Europe via a dynamical analysis. The second part aims a predicting the frequency and intensity of heatwaves and associated weather patterns using a neural network. The third part aims at evaluating the performance of this combined machine learning approach compared with standard S2S forecasting model.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.

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Schlüsselbegriffe

Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).

Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) H2020-MSCA-IF-2020

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Koordinator

AGENCIA ESTATAL CONSEJO SUPERIOR DE INVESTIGACIONES CIENTIFICAS
Netto-EU-Beitrag

Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.

€ 160 932,48
Adresse
CALLE SERRANO 117
28006 MADRID
Spanien

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Region
Comunidad de Madrid Comunidad de Madrid Madrid
Aktivitätstyp
Research Organisations
Links
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

€ 160 932,48
Mein Booklet 0 0