Objetivo
Climate prediction is the next frontier in climate research. Prediction of climate on timescales from a season to a decade has shown progress, but beyond the ocean skill remains low. And while the historical evolution of climate at global scales can be reasonably simulated, agreement at a regional level is limited and large uncertainties exist in future climate change. These large uncertainties pose a major challenge to those providing climate services and to informing policy makers.
This proposal aims to investigate the potential of an innovative technique to reduce model systematic error, and hence to improve climate prediction skill and reduce uncertainties in future climate projections. The current practice to account for model systematic error, as for example adopted by the Intergovernmental Panel on Climate Change, is to perform simulations with ensembles of different models. This leads to more reliable predictions, and to a better representation of climate. Instead of running models independently, we propose to connect the different models in manner that they synchronise and errors compensate, thus leading to a model superior to any of the individual models – a super model.
The concept stems from theoretical non-dynamics and relies on advanced machine learning algorithms. Its application to climate modelling has been rudimentary. Nevertheless, our initial results show it holds great promise for improving climate prediction. To achieve even greater gains, we will extend the approach to allow greater connectivity among multiple complex climate models to create a true super climate model. We will assess the approach’s potential to enhance seasonal-to-decadal prediction, focusing on the Tropical Pacific and North Atlantic, and to reduce uncertainties in climate projections. Importantly, this work will improve our understanding of climate, as well as how systematic model errors impact prediction skill and contribute to climate change uncertainties.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..
- ciencias naturales ciencias de la tierra y ciencias ambientales conexas ciencias de la atmósfera climatología cambios climáticos
- ciencias naturales informática y ciencias de la información inteligencia artificial aprendizaje automático
- ciencias naturales informática y ciencias de la información software software de aplicación software de simulación
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Programa(s)
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
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H2020-EU.1.1. - EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)
PROGRAMA PRINCIPAL
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Tema(s)
Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.
Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.
Régimen de financiación
Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.
Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.
ERC-COG - Consolidator Grant
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Convocatoria de propuestas
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
(se abrirá en una nueva ventana) ERC-2014-CoG
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Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.
5020 Bergen
Noruega
Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.