Skip to main content
Vai all'homepage della Commissione europea (si apre in una nuova finestra)
italiano it
CORDIS - Risultati della ricerca dell’UE
CORDIS

Modeling Antarctic Atmospheric Dynamic Extremes

Descrizione del progetto

Modellizzazione degli eventi meteorologici estremi e dei picchi di temperatura in Antartide

Per prevedere l’innalzamento globale del livello del mare è necessario comprendere le dinamiche degli eventi meteorologici estremi che innescano lo scioglimento polare e l’instabilità delle calotte glaciali. Per prevedere la loro evoluzione in un mondo in fase di riscaldamento, dobbiamo analizzare la loro simulazione nei modelli climatici, che incontrano difficoltà nel rappresentare i processi su piccola scala nelle tempeste antartiche e nella convezione tropicale a monte. Con il sostegno del programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, il progetto MAADE utilizzerà l’apprendimento automatico per individuare i fiumi atmosferici nei modelli ad alta risoluzione. Ciò contribuirà a monitorarne lo sviluppo intorno all’Antartide, a identificare i parametri chiave dei modelli per la simulazione degli eventi di calore estremo e, in ultima analisi, a migliorare le previsioni sui futuri fenomeni meteorologici estremi in Antartide e sul loro potenziale ruolo di punto di svolta per la stabilità delle calotte glaciali.

Obiettivo

During March 2022, an unprecedented heatwave caused by an atmospheric river (AR) occurred in East Antarctica that led to the largest observed temperature anomaly observed globally. This event signaled the grave risk of a similar event occurring during summer over the more vulnerable ice shelves of West Antarctica and triggering ice sheet destabilization, thus accelerating global sea level rise. Many of the elements that made the March 2022 heatwave so extreme occur on relatively small spatial scales that are often poorly represented in climate models which all leads to an underappreciation of the risk that polar extreme weather poses. To address this gap, the latest generation of high-resolution climate models can help identify which small-scale dynamical processes are most connected to polar heat extremes.
Here, I propose to apply a machine-learning based AR detection algorithm to two high-resolution, convection-permitting Earth system models (IFS and ICON) and a regional climate model (ICOLMDZ-LAM) to study the small-scale dynamical processes related to the diabatic processes found in ARs while identifying the relevant model parameters needed for properly simulating the subsequent response in blocking and heat extremes around Antarctica. Then we will compare future climate simulations from these models to examine changes in Antarctic extreme weather behavior. With the expertise of the research supervisor, Benjamin Pohl, this study will assess how the explicit resolution of tropical convection within climate models translates to the depiction of heat extremes in Antarctica. Working alongside model developers at the LSCE, this work will inform future improvements in simulating polar extreme weather in the ICOLMDZ model. The project represents the beginning of a longer term research plan to assess whether polar extreme weather can act as a tipping point for ice sheet stability while helping me secure a tenured research position and create a research team.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

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

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-MSCA-2025-PF

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE CNRS
Contributo netto dell'UE
€ 242 260,56
Indirizzo
RUE MICHEL ANGE 3
75794 Paris
Francia
Regione
Ile-de-France Ile-de-France Paris
Tipo di attività
Research Organisations
Collegamenti
Costo totale
Nessun dato