Projektbeschreibung
Fortschrittliche Modelle zur Vorhersage von Extremniederschlägen
Extreme Niederschlagsereignisse treten weltweit immer häufiger auf. Eine Vorbereitung auf Wetterextreme ist unter den Bedingungen des Klimawandels allerdings schwierig, da die Ursachen dafür komplex sind. Gegenwärtige Modelle sind zudem nur beschränkt in der Lage, Starkregen effizient darzustellen, und Extrapolationen anhand historischer Daten sind äußerst unsicher. Das im Rahmen der Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen finanzierte Projekt PACE sieht daher vor, ein physikalisch fundiertes Statistikmodell für die Vorhersage von extremen Regenfällen zu entwickeln. Die vorgeschlagene Methode wird die interannuelle Variabilität von atmosphärischen Feuchteflüssen berücksichtigen. Ferner werden Verfahren zur Feuchte-Verfolgung eingesetzt, um die Niederschlagsscheide zu berechnen, d. h. die Regionen, aus denen der Großteil des ausfällbaren Niederschlagswassers stammt, bevor es einen Bestimmungsort erreicht.
Ziel
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.
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: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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- NaturwissenschaftenGeowissenschaften und verwandte UmweltwissenschaftenAtmosphärenwissenschaftenKlimatologieKlimaänderungen
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Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-MSCA-2021-PF-01
Andere Projekte für diesen Aufruf anzeigenFinanzierungsplan
HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European FellowshipsKoordinator
2628 CN Delft
Niederlande