Description du projet
Il est temps d’améliorer les données pour se défendre contre les risques liés au climat
Les extrêmes climatiques, comme les vagues de chaleur torride et les inondations dévastatrices, font des ravages sur notre planète, perturbant les activités humaines et bouleversant les écosystèmes fragiles. Pourtant, notre capacité à comprendre pleinement et à combattre ces menaces est entravée par les limites de nos bases de données actuelles sur les risques naturels. Ces bases de données manquent d’exhaustivité, sont difficiles à mettre à jour et ne sont souvent pas validées par rapport aux données climatiques, nous laissant mal équipés pour faire face aux effets multiples des extrêmes climatiques. Financé par le Conseil européen de la recherche, le projet ICE-MOT vise à combler ces lacunes en créant une base de données de pointe sur l’impact des événements climatiques extrêmes. Grâce à l’exploration de textes et à des données climatiques avancées, ICE-MOT se concentrera dans un premier temps sur les vagues de froid hivernales en Amérique du Nord, ainsi que sur les tempêtes et les fortes précipitations en Europe.
Objectif
Climate extremes have multifarious detrimental impacts on human activities and ecosystems. Gaining a detailed understanding of these impacts is essential for disaster risk reduction and for building resilience to extremes in a changing climate. However, current freely-accessible natural hazard databases present limitations in completeness, updateability, validation against climate data and indirect impact information. This hinders scientific and practical progress.
In ICE-MOT, I aim to build a state-of-the-art impact database for extreme climate events, which overcomes the above key limitations. I will specifically combine text-mining of freely available online sources, with the use of state-of-the-art climate data. To ensure feasibility, I will initially focus on English-language texts and on wintertime cold spells in North America and windstorms and heavy precipitation in Europe extreme events which I have studied extensively in my ongoing ERC project.
ICE-MOT builds upon the database of climate extremes developed within my ongoing ERC project. It further leverages the experience of my research group in data-driven and machine learning analyses for climate science. I will use this interdisciplinary knowledge base to provide standardised, complete and automatically updateable spatio-temporal impact information, including indirect and/or cascading impacts, and quantify the climate conditions associated with the recorded impacts. Moreover, the databases automated data extraction and processing pipeline will make it easily scalable to multiple regions and climate extremes.
This effort is timely: the recent EU strategy on adaptation to climate change explicitly seeks to gather more and better data on climate-related risks and losses as a key adaptation tool. Moreover, the climate extremes data gathered in my ongoing ERC project provides a perfect basis to test the innovative idea underlying the ICE-MOT database, an opportunity which should be rapidly exploited.
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.
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.
- sciences naturellesinformatique et science de l'informationbases de données
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Programme(s)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Appel à propositions
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2022-POC2
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HORIZON-ERC-POC - HORIZON ERC Proof of Concept GrantsInstitution d’accueil
751 05 Uppsala
Suède