Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski pl
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

Ice-sheet thickness reconstruction with uncertainty quantification

Opis projektu

Wykorzystanie teorii prawdopodobieństwa do rekonstrukcji rozkładu grubości lądolodu

Lądolody mają znaczący wpływ na stan poziomu mórz. Jednakże rozkład grubości pokrywy lodowej jest szacowany na podstawie ograniczonych pomiarów, które następnie stanowią podstawę rekonstrukcji, skutkiem czego jest wysoki stopień niepewności, jaki cechuje te modele. Ta niepewność utrudnia również właściwe przewidywanie tempa wzrostu poziomu mórz. Korzystając ze wsparcia programu działań „Maria Skłodowska-Curie”, zespół projektu IceSTRUQ zamierza stworzyć rekonstrukcję grubości lodu w oparciu o bayesowskie podejście inwersyjne, które łączy dane i modele matematyczne dynamiki lądolodów, takie jak próbkowanie Monte Carlo łańcuchami Markowa (MCMC) czy stochastyczne metody MCMC Newtona. Opracowana w ten sposób metoda zostanie następnie wykorzystana do rekonstrukcji rozkładu grubości lądolodu Półwyspu Antarktycznego, którego złożona geometria stanowi wyzwanie dla obecnych metod rekonstrukcji grubości lodu.

Cel

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.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Słowa kluczowe

Program(-y)

Temat(-y)

System finansowania

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

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) HORIZON-MSCA-2024-PF-01

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Koordynator

UNIVERSIDAD POLITECNICA DE MADRID
Wkład UE netto
€ 194 074,56
Adres
CALLE RAMIRO DE MAEZTU 7 EDIFICIO RECTORADO
28040 Madrid
Hiszpania
Region
Comunidad de Madrid Comunidad de Madrid Madrid
Rodzaj działalności
Higher or Secondary Education Establishments
Linki
Koszt całkowity
Brak danych