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Synoptic Drought Monitoring: A Multivariable Framework for Water Cycle and Impact Integration

Description du projet

Un cadre d’alerte précoce systémique pour la prévision des sécheresses

Avec le changement climatique qui intensifie les vagues de chaleur et modifie les régimes de précipitations, les sécheresses sont de plus en plus fréquentes et longues dans le monde, et menacent la sécurité de l’eau, les écosystèmes, l’agriculture et les infrastructures. Soutenu par le programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet SyndroDry crée un nouveau paradigme pour la surveillance et la prévision des sécheresses. Considérant la sécheresse comme un phénomène à plusieurs facettes, un système global sera conçu prenant en compte tous les aspects du cycle hydrologique dans un système multivarié, avec des seuils définis sur la base de consultations des parties prenantes et des connaissances scientifiques. L’objectif du projet est d’établir un système d’alerte précoce opérationnel qui améliore la prise de décision et contribue à réduire les pertes économiques et environnementales dues à la sécheresse.

Objectif

Drought is a complex and globally significant hazard that generates cascading impacts across ecosystems, infrastructure, and society. Early-warning forecasting systems can substantially mitigate these impacts. However, most research conceptualizes drought as a set of isolated events, without considering its interconnectedness within the water cycle or its associated impacts. Advancing monitoring and forecasting requires a systems-based framework that quantifies and visualizes all water-cycle components using a unified indicator set. The SyndroDry project addresses this need by developing a synoptic drought monitoring and forecasting framework based on systems theory, establishing a new theoretical model for drought assessment. The primary objective is to provide a visualized, multivariate framework for operational monitoring and forecasting that improves early warning capabilities. The SyndroDry approach incorporates stakeholder knowledge and scientific evidence to define impact-based thresholds, embedding these thresholds within a multivariate representation of the water cycle. The project will evaluate advanced predictive methods, including Long Short-Term Memory (LSTM), GLM-Boost, Tree-based, and hybrid machine-learning models, to identify the most robust strategies for synoptic drought forecasting. Ultimately, the project will deliver an operational tool that provides actionable early warnings to water-resource managers, supporting timely decision-making and reducing economic and ecosystem losses from drought.

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-2025-PF

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Coordinateur

UNIVERSITAET FUER BODENKULTUR WIEN
Contribution nette de l'UE
€ 214 344,72
Coût total
Aucune donnée

Partenaires (1)