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Actively learning experimental designs in terrestrial climate science

Descrizione del progetto

Assimilare i dati per migliorare le osservazioni nelle regioni artiche vulnerabili

La comprensione dei cambiamenti in atto nel sistema terrestre richiede una comprensione approfondita degli scambi di carbonio, acqua ed energia che si verificano tra terra e atmosfera. Sfortunatamente, tuttavia, gli scienziati non dispongono di alcuna metodologia volta a stimare questi flussi superficiali sulla scala di una singola cella della griglia all’interno di un modello del sistema Terra. Il progetto ACTIVATE, finanziato dall’UE, intende colmare questa lacuna combinando droni, torri di flusso e tecnologia satellitare in modo da consentire l’osservazione delle interazioni terra-atmosfera, che sono integrate con i modelli attraverso metodi di assimilazione dei dati. Il progetto svilupperà un quadro di progettazione sperimentale bayesiana adattiva inteso ad ottimizzare l’uso di sciami di droni per la raccolta di dati con l’obiettivo di migliorare l’assimilazione dei dati ricavati dai modelli, migliorare la comprensione di queste interazioni e ottimizzare le osservazioni nelle regioni artiche che non dispongono di dati osservativi affidabili.

Obiettivo

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.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.

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Meccanismo di finanziamento

HORIZON-ERC -

Istituzione ospitante

UNIVERSITETET I OSLO
Contributo netto dell'UE
€ 1 499 738,00
Costo totale
€ 1 499 738,00

Beneficiari (1)