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A Precipitationshed Approach to Changing Extremes

Description du projet

Modèles avancés de prévision des précipitations extrêmes

Les précipitations extrêmes sont des phénomènes de plus en plus fréquents dans le monde. Se préparer aux phénomènes météorologiques extrêmes dans un climat en pleine évolution n’est pas facile, car leurs causes sont complexes. Qui plus est, la capacité des modèles actuels à représenter efficacement les précipitations intenses est limitée, tandis que les extrapolations sur la base de données historiques sont empreintes d’un haut degré d’incertitude. Financé par le programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet PACE entend élaborer un modèle statistique étayé par des éléments physiques pour prévoir les précipitations extrêmes. La méthodologie proposée tiendra compte de la variabilité interannuelle des flux d’humidité dans l’atmosphère. En outre, des techniques de suivi de l’humidité seront utilisées pour calculer les bassins de précipitation, à savoir les régions d’où provient la majeure partie de l’eau précipitable avant qu’elle n’atteigne un site cible.

Objectif

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.

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: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.

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Coordinateur

TECHNISCHE UNIVERSITEIT DELFT
Contribution nette de l'UE
€ 187 624,32