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Ice-sheet thickness reconstruction with uncertainty quantification

Description du projet

Des théories probabilistes pour reconstruire la distribution de l’épaisseur de l’inlandsis

Les calottes glaciaires ont un impact considérable sur l’élévation du niveau des mers. La distribution estimée de l’épaisseur de l’inlandsis est toutefois basée sur des mesures limitées pour créer des reconstructions, ce qui génère un niveau d’incertitude considérable. Cette incertitude complique également la prévision des taux d’élévation du niveau de la mer. Soutenu par le programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet IceSTRUQ se propose de développer des reconstructions de l’épaisseur de la glace basées sur une approche d’inversion bayésienne qui combine des données et des modèles mathématiques pour la dynamique de l’inlandsis, tels que les méthodes de Monte-Carlo par chaînes de Markov (MCMC) et de MCMC stochastique de Newton. Il appliquera la méthode obtenue pour reconstruire la distribution de l’épaisseur de l’inlandsis de la péninsule antarctique, dont la géométrie complexe a posé des problèmes aux méthodes actuelles de reconstruction de l’épaisseur de la glace.

Objectif

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.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

Mots‑clés

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

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

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Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-MSCA-2024-PF-01

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Coordinateur

UNIVERSIDAD POLITECNICA DE MADRID
Contribution nette de l'UE
€ 194 074,56
Adresse
CALLE RAMIRO DE MAEZTU 7 EDIFICIO RECTORADO
28040 Madrid
Espagne
Région
Comunidad de Madrid Comunidad de Madrid Madrid
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total
Aucune donnée