Descrizione del progetto
Previsioni future per precipitazioni intense
I cambiamenti climatici estremi sono ben visibili intorno a noi. Un aumento degli eventi atmosferici estremi è un esempio che evidenzia inoltre l’importanza di previsioni meteorologiche future. Pur essendo fondamentale, non è semplice per la popolazione prepararsi a precipitazioni intense e ai relativi eventi meteorologici estremi. Mancano dati storici per modelli statistici. In tale contesto, il progetto PACE, finanziato dall’UE, riempirà tale lacuna di conoscenza sviluppando un modello statistico aggiornato a livello fisico basato sul quadro del bacino di precipitazioni (i territori sopravvento e l’area degli oceani che favoriscono l’evaporazione di precipitazioni in una determinata località). Tale modello sarà integrato con una previsione dei loro cambiamenti e con una nuova documentazione relativa alla dinamica e alla termodinamica che modificano le condizioni, le probabilità e la diffusione delle precipitazioni volte a definire migliori previsioni di piogge ed eventi meteorologici estremi.
Obiettivo
Characterizing the frequency of future precipitation extremes is a fundamental task in order to understand and mitigate their effects under future climate conditions. However, predicting these changes is a challenging task as intense rainfall is poorly represented in climate models, and extrapolations based on historical data are highly uncertain. The objective of the PACE project is bridging this disconnection by developing an innovative physically-informed statistical model for rainfall extremes. The proposed methodology explicitly accounts for the interannual variability of atmospheric moisture fluxes and their future predicted changes. PACE will achieve this objective by using an innovative precipitationshed perspective. Precipitationsheds - the regions of Earth from which most precipitable water originates before reaching a target site – will be computed using a moisture tracking technique. By including in the statistical representation of rainfall extreme key physical information integrated over a precipitationshed, PACE will provide a novel representation of how dynamic and thermodynamic changing conditions in upwind areas affect the frequency and probability distribution of downwind precipitation. By learning rainfall statistical properties from historical data and relying on climate model predictions only for large scale climate features, the PACE action will improve probabilistic rainfall predictions under future climate scenarios. The Candidate, recently graduated from Duke University (Durham, NC) will join the Host at TU Delft (Delft, The Netherlands) to achieve this research objective, and to continue his postgraduate professional development aimed at creating an independent research program in hydroclimatology.
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.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
- scienze naturaliscienze della terra e scienze ambientali connessescienze dell'atmosferaclimatologia
- scienze naturalimatematicamatematica applicatastatistica e probabilità
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Invito a presentare proposte
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MSCA-IF -Coordinatore
2628 CN Delft
Paesi Bassi