Projektbeschreibung
Mesoskalige wolkenbedingte Klimaunsicherheit überwinden
Klimaprojektionen sind grundlegend wichtig, um Reaktionen auf den Klimawandel zu lenken, weisen jedoch große Unsicherheiten auf, die größtenteils auf mesoskalige Wolkenprozesse zurückzuführen sind, denn abdeckende Wolkenfelder organisieren sich Hunderte Kilometer über den subtropischen und tropischen Ozeanen zu auffälligen Mustern. Obwohl sie auf Satellitenbildern deutlich zu erkennen sind, fehlen uns die Konzepte und Werkzeuge, um ihre Entwicklung angemessen zu modellieren. Im Sinne der Bewältigung dieser Herausforderung wird das Team des ERC-finanzierten Projekts MesoClou ein Rahmenwerk entwickeln, um das Verständnis von mesoskaliger Bewölkung direkt aus Satellitenbildern abzuleiten und diese vorherzusagen. Mithilfe der Verlagerung des Schwerpunkts auf das emergente Wolkenverhalten auf der Mesoskala wird das Projektteam Klimamodelle optimieren, die Bewertungen des Zwischenstaatlichen Ausschusses für Klimaänderungen verbessern und die datengestützte Revolution der Atmosphären- und Klimamodellierung anführen.
Ziel
Climate projections are essential for guiding societys response to climate change but feature significant uncertainty. According to the latest assessment of the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), clouds remain the largest source of this uncertainty. The main culprit are mesoscale cloud fields, which organize into striking patterns, and cover hundreds of kilometers over the subtropical and tropical oceans. While conspicuous in satellite imagery, we lack the concepts and tools to adequately model their evolution.
To overcome this mesoscale cloud-climate uncertainty, the project will develop a framework to conceptually understand and quantitatively predict mesoscale cloudiness from time series of satellite imagery. This requires a fundamental change of perspective: Instead of investigating cloud processes from the bottom up, the new approach will directly focus on the emergent behavior at the mesoscale. The new framework will capture mesoscale cloudiness as a data-driven complex system. This characterization will enable an assessment of the role of clouds in climate projections that is novel in two aspects: First, it will include observational information that has not been used before to reduce cloud-climate uncertainty. Second, the reliability of state-of-the-art lines of evidence will be objectively judged based on how well they capture different scales of cloud processes. The new methodology will be equipped to tap into the next generation of data and unlock additional lines of evidence.
As a comprehensive tool for mastering mesoscale cloudiness, the new framework will have broad and lasting impact: It will steer future cloud research, it will notably reduce uncertainty in the next IPCC assessment, and it will be an essential guide for the upcoming data-driven revolution of atmospheric and climate modeling.
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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Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
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