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Ice-sheet thickness reconstruction with uncertainty quantification

Descripción del proyecto

Uso de teorías probabilísticas para reconstruir la distribución del espesor de la capa de hielo

Las capas de hielo influyen de manera importante en el aumento del nivel del mar. No obstante, la estimación de la distribución del espesor de las capas de hielo se basa en mediciones limitadas para crear reconstrucciones, lo que genera un grado considerable de incertidumbre. Esa incertidumbre también dificulta la predicción adecuada de la tasa de aumento del nivel del mar. El proyecto IceSTRUQ, que cuenta con el apoyo de las acciones Marie Skłodowska-Curie, tiene como objetivo desarrollar reconstrucciones del espesor del hielo basadas en un método bayesiano de inversión que combina datos y modelos matemáticos de la dinámica de las capas de hielo, como los métodos de Monte Carlo basados en cadenas de Markov (MCMC, por sus siglas en inglés) y el método de Newton estocástico MCMC. El equipo aplicará el método desarrollado para reconstruir la distribución del espesor de la capa de hielo de la península Antártica, cuya compleja geometría ha supuesto todo un reto para los métodos existentes de reconstrucción del espesor del hielo.

Objetivo

The Antarctic and Greenland ice sheets are fundamental to the Earth's climate system and the main contributors to sea-level rise. The overall ice-thickness distribution of an ice sheet is computed from sparse ice-thickness measurements using reconstruction methods. This data sparsity results in a marked uncertainty of the ice-thickness reconstructions, which is never taken into account in a mathematically rigorous manner. This implies large deviations between different ice-thickness reconstructions, delivering inconsistent estimates of sea-level rise rates.
To remedy this, we propose formulating the ice-thickness reconstruction as a Bayesian inverse problem that combines data and mathematical models for ice-sheet dynamics. The solution of this inverse problem is a probability distribution for the ice-thickness, resulting in a rigorous quantification of uncertainty. However, conventional numerical methods either break down or become impractically slow when solving this problem. To circumvent this, we propose the design of a Monte-Carlo Markov-Chain (MCMC) method that combines ideas from multi-fidelity and the stochastic Newton MCMC methods. These are two sophisticated mathematical techniques that have achieved extraordinary reductions in computational time, allowing for previously unfeasible computations.
We will apply our method to reconstruct the ice-thickness of the Antarctic Peninsula Ice sheet (APIS). This important Antarctic region has a complex geometry that has defied existing ice-thickness reconstruction methods. Our Bayesian inversion approach has the potential of reconciling dissimilar estimates of ice-discharge by quantifying confidence intervals via uncertainty.
This highly interdisciplinary project will develop the applicant's mathematical and glaciological knowledge in an internationally-recognized research team. Research will be complemented with enriching activities such as Antarctic fieldwork (as training) and supervision of PhD students.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

Palabras clave

Programa(s)

Tema(s)

Régimen de financiación

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

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Convocatoria de propuestas

(se abrirá en una nueva ventana) HORIZON-MSCA-2024-PF-01

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Coordinador

UNIVERSIDAD POLITECNICA DE MADRID
Aportación neta de la UEn
€ 194 074,56
Dirección
CALLE RAMIRO DE MAEZTU 7 EDIFICIO RECTORADO
28040 Madrid
España
Región
Comunidad de Madrid Comunidad de Madrid Madrid
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
Enlaces
Coste total
Sin datos