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

Descrizione del progetto

Previsione migliorata della frequenza e dell’intensità delle ondate di calore nell’Europa meridionale su scale temporali S2S

Per soddisfare la necessità di previsioni meteorologiche affidabili oltre la scala temporale settimanale, la comunità scientifica ha elaborato modelli di previsione da sub-stagionali a stagionali (S2S, subseasonal to seasonal), anche se questi modelli mostrano ancora dei limiti per quanto riguarda le estati in Europa. L’Europa meridionale ha ricevuto molta meno attenzione, pur essendo vulnerabile alle ondate di calore ad alto impatto e sensibile ai cambiamenti climatici. Il progetto ISSUL, finanziato dall’UE, migliorerà la previsione S2S della frequenza e dell’intensità delle ondate di calore nell’Europa meridionale, nonché i modelli meteorologici associati. Il progetto utilizzerà una combinazione di due algoritmi di apprendimento automatico: un algoritmo di ottimizzazione per individuare il miglior set di predittori e una rete neurale per fornire previsioni non lineari. È la prima volta che si tenta di applicare un approccio del genere per queste scale temporali.

Obiettivo

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.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

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Parole chiave

Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).

Programma(i)

Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

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

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

(si apre in una nuova finestra) H2020-MSCA-IF-2020

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

AGENCIA ESTATAL CONSEJO SUPERIOR DE INVESTIGACIONES CIENTIFICAS
Contributo netto dell'UE

Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.

€ 160 932,48
Indirizzo
CALLE SERRANO 117
28006 MADRID
Spagna

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Regione
Comunidad de Madrid Comunidad de Madrid Madrid
Tipo di attività
Research Organisations
Collegamenti
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

€ 160 932,48
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