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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Climate model diversity in the North Atlantic and its impact on prediction skill on interannual-to-decadal timescales

Description du projet

De meilleures prédictions du modèle climatique pour l’Atlantique Nord

Prédire avec précision le climat dans l’Atlantique Nord sur une échelle de temps interannuelle à décennale dépend de modèles simulant correctement les processus atmosphériques et océaniques, y compris l’oscillation nord-atlantique (NAO) et la circulation méridienne de retournement de l’Atlantique (AMOC). Le projet DivPredSkill, financé par l’UE, appliquera l’idée novatrice qui consiste à relier la prévisibilité aux biais du modèle via une meilleure compréhension des interactions entre le NAO et l’AMOC et en reliant les résultats de longues simulations non initialisées aux prédictions initialisées, fournissant de nouvelles informations pour la modélisation du climat et la communauté des prévisions. Plus précisément, le chercheur boursier en charge du projet identifiera les différences de modèle dans la relation NAO-AMOC simulée, évaluera le rôle des biais d’état moyen dans les différences de modèle et fera le lien entre ces résultats et les compétences en matière de prévision dans l’Atlantique Nord.

Objectif

Europe is vulnerable to climate extremes and climate change, making predictions valuable to political and economic stakeholders. The European winter climate depends a lot on sea level pressure differences between Iceland and the Azores, described by the North Atlantic Oscillation (NAO). Thus, many modelling centres working on predictions, focus on improving NAO predictions. Recent studies find the NAO could be highly predictable, much higher than suggested by individual models - calling for a better process understanding to improve models and predictions. The major source of our ability to make predictions for years and beyond are slow ocean processes, e.g. linked to the Atlantic Meridional Overturning Circulation (AMOC). Both, AMOC and NAO are considered key for North Atlantic decadal variability and predictability. They interact, especially via the NAO driving AMOC, but also vice versa. Consequently, prediction skill is reduced by uncertainties in the NAO-AMOC relationship, but also by severe mean state biases common among models. As of yet, not much effort has been made to understand skill difference across models - motivating the proposed research: The overarching research objective is to understand the causes for inter-model differences in interannual-to-decadal prediction skill - with a focus on the role of the model-dependent NAO-AMOC relationship and mean state biases. Specific objectives are to: (i) identify model differences in the NAO-AMOC interaction and their effect on differences of the potential to predict the North Atlantic; (ii) assess the role of mean state biases for model differences; (iii) link these findings with North Atlantic forecast skill. The proposed research comprises: the novel idea to relate predictability to model biases via NAO-AMOC interaction; and the innovative approach to link findings from long, uninitialised simulations to initialised predictions, enabling new insights valuable to the climate modelling and prediction community.

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: Le vocabulaire scientifique européen.

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Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

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

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) H2020-MSCA-IF-2020

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

THE UNIVERSITY OF READING
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 212 933,76
Adresse
WHITEKNIGHTS CAMPUS WHITEKNIGHTS HOUSE
RG6 6AH Reading
Royaume-Uni

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Région
South East (England) Berkshire, Buckinghamshire and Oxfordshire Berkshire
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

€ 212 933,76
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