Descripción del proyecto
Un método novedoso para el estudio de las interacciones en la circulación de las nubes
El calentamiento global y sus consecuencias previstas hacen que cada vez sea más importante obtener unas mejores predicciones meteorológicas, ya que la mayoría de las personas notarán el cambio climático a través de cambios en el clima diario. Sin embargo, existe una gran incertidumbre asociada con las predicciones de cambios futuros en las trayectorias de las tormentas, las bandas de precipitación y las condiciones climáticas regionales extremas. Esto se debe principalmente a que todavía tenemos unas brechas fundamentales en nuestra comprensión de cómo las nubes interactúan con el flujo atmosférico y cómo estas interacciones deben simularse en modelos climáticos y meteorológicos. El proyecto GLAD, financiado con fondos europeos, propone una perspectiva completamente nueva sobre las nubes y su control del flujo a gran escala. Esto se logrará gracias al análisis del histórico de parcelas de aire en simulaciones de alta resolución, mediante la creación de una nueva base de ciencia física para los acoplamientos de circulación de las nubes.
Objetivo
This project will address fundamental gaps in our understanding of how clouds form, how they interact with the atmospheric flow and how they need to be simulated in weather and climate models. Our inability to improve the representation of clouds and their interactions with the atmospheric flow is the leading cause of the high level of uncertainty associated with projections of future changes in storm tracks, precipitation bands and weather extremes. The representation of clouds in models is poor, largely because clouds are unresolved. Given the potentially significant impacts of projected global warming and the significant benefits of improved weather predictions, it is imperative to improve the representation of cloud-circulation interactions in models. However, how do we acquire the necessary process understanding to close existing knowledge gaps? I propose a fundamentally new perspective on clouds and their control of the large-scale flow leading ultimately to a unique cloud classification system. Instead of studying clouds based on the traditional Eulerian perspective, I suggest analysing cloud-circulation couplings based on the history of air parcels (Lagrangian perspective). A systematic Lagrangian-based investigation of cloud-circulation couplings in ultra-high-resolution simulations is a true novelty and has never been attempted. Based on convection-permitting simulations over a climatological period, which exploit recent advances in supercomputing architectures, the cloud parcels are classified according to their circulation impact and feed into a machine learning algorithm that is trained using the physical processes acting along their pathways. This approach has the potential to drastically improve our mechanistic understanding of how to represent clouds in models and to identify the leading cloud-related processes that control regional to large-scale flow variability, which is one of the Grand Challenges defined by the World Climate Research Programme.
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.
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Palabras clave
Programa(s)
Régimen de financiación
ERC-STG - Starting GrantInstitución de acogida
8092 Zuerich
Suiza