Description du projet
Assimiler des données pour améliorer les observations dans les régions arctiques vulnérables
Pour comprendre les changements dans le système terrestre, il faut posséder des connaissances approfondies en ce qui concerne les échanges de carbone, d’eau et d’énergie entre la terre et l’atmosphère. Malheureusement, les scientifiques ne disposent pas d’une méthodologie permettant d’estimer ces flux de surface à l’échelle d’une seule maille d’un modèle du système terrestre. Le projet ACTIVATE, financé par l’UE, vise à relever ce défi en combinant les drones, les tours de flux et la technologie satellitaire pour observer les interactions entre la terre et l’atmosphère. Ces observations seront intégrées aux modèles grâce à des méthodes d’assimilation de données. Le projet élaborera un cadre de conception expérimentale bayésienne adaptative afin d’optimiser l’utilisation d’essaims de drones pour la collecte de données. L’objectif est d’optimiser l’assimilation des données par les modèles, de mieux comprendre ces interactions et d’améliorer la connaissance des régions arctiques dépourvues de données d’observation solides.
Objectif
While land-atmosphere exchanges of carbon, water, and energy are key to understanding changes in the Earth system, we still fundamentally lack a methodology to obtain representative estimates of these surface fluxes at the scale of a single grid cell of an Earth System Model (typically 10-100 km), let alone for a wider region. ACTIVATE combines an observing system consisting of a swarm of drones carrying meteorological sensors and gas analyzers, mobile and stationary flux towers, as well as satellites, and fuses their observations with different land-atmosphere models using data assimilation methods. ACTIVATE will develop an adaptive Bayesian Experimental Design framework to generate maximally informative observation strategies for expensive data collection, and adaptively reposition drone swarms during a flight as new observations become available to optimally infer surface fluxes in the landscape. We will demonstrate the framework (i) in idealized synthetic experiments, (ii) at managed and industrial sites with known flux hotspots, and (iii) in targeted high-resolution simulations in poorly represented regions with expensive models that explicitly resolve subgrid-scale processes in Earth System models. We will apply the ACTIVATE framework around existing observatories in vulnerable arctic regions, where the lack of strong observational constraints from state-of-the-art observing systems is particularly apparent and problematic. ACTIVATE will produce: unprecedented observational datasets for new model developments in some of the most data-sparse regions on Earth, uncertainty-aware parameter estimates for critically unconstrained processes, and a pioneering active experimental design framework for terrestrial observing systems. The broader vision of ACTIVATE is to develop active learning capabilities for improved data assimilation in models to elevate our understanding of land-atmosphere interactions across spatio-temporal scales.
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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Thème(s)
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