Projektbeschreibung
Schätzung der nicht CO2-bedingten Umweltschäden durch den Luftverkehr
Es ist bekannt, dass der Luftverkehr aufgrund von schädlichen Emissionen negative Auswirkungen auf das Klima hat. Jüngste Studien und Forschungsarbeiten haben jedoch zusätzliche Auswirkungen aufgedeckt, insbesondere hinsichtlich der Rolle von Kondensstreifen und anthropogenen Zirruswolken bei der Abkühlung der Atmosphäre und der Verursachung von Bewölkung. Leider ist die Forschung zu diesem Thema bisher aufgrund der Komplexität der verschiedenen beteiligten Variablen begrenzt. Das Ziel des EU-finanzierten Projekts E-CONTRAIL besteht darin, eine umfassende Studie über Kondensstreifen und durch Luftverkehr entstandene Bewölkung durchzuführen und dabei modernstes Satellitenbildmaterial zu nutzen, um potenzielle Auswirkungen auf die Umwelt zu erforschen. Zudem soll im Rahmen des Projekts ein künstliches neuronales Netz entwickelt werden, das die nicht CO2-bedingten Umweltschäden durch den Luftverkehr vorhersagen kann. Um dieses Ziel zu erreichen, werden die Forschenden auf umfangreiches Wissen im Bereich Deep Learning und Klimawissenschaft zurückgreifen, um Unsicherheiten zu minimieren.
Ziel
Contrails and aviation-induced cloudiness effects on climate change show large uncertainties since they are subject to meteorological, regional, and seasonal variations. Indeed, under some specific circumstances, aircraft can generate anthropogenic cirrus with cooling. Thus, the need for research into contrails and aviation-induced cloudiness and its associated uncertainties to be considered in aviation climate mitigation actions becomes unquestionable.
We will blend cutting-edge AI techniques (deep learning) and climate science with application to the aviation domain, aiming at closing (at least partially) de existing gap in terms of understanding aviation-induced climate impact.
The overall purpose of E-CONTRAIL project is to develop artificial neural networks (leveraging remote sensing detection methods) for the prediction of the climate impact derived from contrails and aviation-induced cloudiness, contributing, thus, to a better understanding of the non-CO2 impact of aviation on global warming and reducing their associated uncertainties as essential steps towards green aviation.
Specifically, the objectives of E-CONTRAIL are:
O-1 to develop remote sensing algorithms for the detection of contrails and aviation-induced cloudiness.
O-2 to quantify the radiative forcing of ice clouds based on remote sensing and radiative transfer methods.
O-3 to use of deep learning architectures to generate AI models capable of predicting the radiative forcing of contrails based on data-archive numerical weather forecasts and historical traffic
O-4 to assess the climate impact and develop a visualization tool in a dashboard
Upon successful achievement of the objectives described above, we ambition to provide aviation stakeholders with an early and accurate (thus, reducing the associated uncertainty) prediction of those volumes of airspace with the conditions for large global warming impact due to contrails and aviation-induced cloudiness.
Wissenschaftliches Gebiet
- natural sciencesearth and related environmental sciencesatmospheric sciencesmeteorology
- engineering and technologyenvironmental engineeringremote sensing
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencemachine learningdeep learning
- natural sciencesearth and related environmental sciencesatmospheric sciencesclimatologyclimatic changes
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencecomputational intelligence
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
- HORIZON.2.5 - Climate, Energy and Mobility Main Programme
Thema/Themen
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
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28903 Getafe (Madrid)
Spanien