Projektbeschreibung
Schneewissenschaft im Wald voranbringen
Die Kontrolle des Wasseräquivalents des Schnees hat weitreichende Implikationen für die Wasserbewirtschaftung, die Klimaforschung und das Umweltverständnis. Daher ist bei dieser Kontrolle Präzision und Zuverlässigkeit wichtig für nachhaltige Ressourcenplanung und -bewirtschaftung. Das hat sich in der Hydrologie bisher jedoch als schwierig erwiesen, denn Orbitalsensoren, feine Unterschiede in der Schneedecke und Fehler in numerischen Modellen führten zu Einschränkungen. Die Assimilation von Schneedaten in Waldgebieten ist besonders komplex. Im Projekt SDA-For werden mit Unterstützung der Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen Forschende im Bereich fortschrittliche Modellierung zur Übertragung von Strahlungsenergie und KI-Methoden geschult. So soll die Schätzung des Wasseräquivalents des Schnees in Waldgebieten durch die Assimilation von Fernerkundungsdaten verbessert werden. Die Forschenden wollen eine erste Inferenz des Wasseräquivalenz mittels Assimilation von Schneedaten in Wäldern aufstellen und das Fachwissen der Stipendiatinnen und Stipendiaten im Bereich Schneewissenschaft ausweiten.
Ziel
Despite its importance, snow water equivalent (SWE) monitoring remains an unresolved issue in modern hydrology. This is a consequence of the limitations of orbital sensors, the large spatial variability of the snowpack and the combined errors of meteorological forcings and numerical models. Snow data assimilation (SDA) of remotely sensed data into numerical models is one way to advance the estimation of SWE distribution in remote regions. However, implement SDA initiatives in forested areas is challenging, limiting the development of SDA initiatives in more than 20% of the Northern Hemisphere. The aim of this project is to train the candidate in sophisticated radiative transfer modelling and AI, to implement snow-forest interactions in data assimilation pipelines for a better understanding of snow freshwater resources. This main objective will be developed through the creation of an international network of experts, to train the researcher in different related topics. This includes Dr Jessica Lundquis (Outgoing phase host) from the University of Washington, an authority on forest-snow interactions, and Dr Simon Gascoin (returning phase host) from CESBIO (Toulouse, France), with long experience in multidisciplinary snow remote sensing. The results will be used to enhance the current capabilities of the MuSA tool, an open source and highly scalable data assimilation system developed by the researcher. The project will be the first effort to infer SWE in forest through SDA of spacial imagery, and therefore is of great interest for many stakeholders and scientists. The project is designed with an obvious focus on training the researcher in new techniques but also in soft skills thanks to the mentoring programs of both the University of Washington and CESBIO. The ultimate goal of the project is to improve the career prospects of the researcher, making him an authority in snow science and providing the scientific community with a new and sophisticated SDA tool.
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 UmweltwissenschaftenHydrologie
- Technik und TechnologieElektrotechnik, Elektronik, InformationstechnikElektrotechnikSensoren
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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-2022-PF-01
Andere Projekte für diesen Aufruf anzeigenFinanzierungsplan
HORIZON-TMA-MSCA-PF-GF -Koordinator
31062 Toulouse Cedex 9
Frankreich