Opis projektu
Zaawansowane modele do przewidywania ekstremów opadowych
Ekstremalne zjawiska opadowe stają się coraz częstsze na całym świecie. Przygotowanie się na ekstremalne zjawiska pogodowe w zmieniającym się klimacie stanowi wyzwanie, ponieważ ich przyczyny są złożone. Ponadto obecne modele mają ograniczoną zdolność do skutecznego odwzorowania intensywnych opadów, a ekstrapolacje z wykorzystaniem danych historycznych są wysoce niepewne. Zespół projektu PACE finansowanego z działania „Maria Skłodowska-Curie” planuje opracowanie modelu statystycznego zawierającego informacje fizyczne, służącego do przewidywania ekstremów opadowych. Proponowana metodyka będzie uwzględniać międzyroczną zmienność przepływów wilgoci atmosferycznej. Ponadto badacze wykorzystają techniki śledzenia wilgotności do obliczania wielkości obszarów opadowych – regionów, z których pochodzi większość wody opadowej przed dotarciem do miejsca docelowego.
Cel
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.
Dziedzina nauki (EuroSciVoc)
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego.
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego.
- nauki przyrodniczenauki o Ziemi i pokrewne nauki o środowiskunauki o atmosferzeklimatologiazmiany klimatu
Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować
Słowa kluczowe
Program(-y)
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Zaproszenie do składania wniosków
Zobacz inne projekty w ramach tego zaproszeniaSystem finansowania
HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European FellowshipsKoordynator
2628 CN Delft
Niderlandy