Projektbeschreibung
Neuartige kausale Verfahren zur Analyse von Klimadaten und Auswertung von Klimamodellen
Wie wirken El Niño und die Southern Oscillation sowie die Nordatlantische Oszillation sich aufeinander aus? Die Antwort auf diese Frage könnte unser Verständnis regionaler klimatischer Gegebenheiten vertiefen und eine prozessbasierte Auswertung von Klimamodellen für Prognosen über das zukünftige Klima erleichtern. Das EU-finanzierte Projekt CausalEarth wird neuartige statistische kausale Inferenzmethoden sowohl für Beobachtungen als auch für Modelldaten entwickeln. Es wird die Einschränkungen heutiger Beobachtungsanalysen angehen, die vor allem auf der Korrelation skalarer (eindimensionaler) Zeitreihen beruhen, welche aus regionalen Mittelwerten gewonnen werden und auf Vermutungen über Kausalzusammenhänge beschränkt sind. Durch die Kombination von Fortschritten des maschinellen Lernens mit kausalen Inferenzalgorithmen wird CausalEarth innovative Methoden entwickeln, um kausale Beziehungen zwischen komplexen räumlich-zeitlichen Phänomenen herzustellen.
Ziel
CausalEarth is an interdisciplinary project, aiming to improve our understanding of the interdependencies between major drivers (modes) of climate variability by developing novel statistical causal inference methods for both observations and model data.
Disentangling the interdependencies of the major modes, such as El Nino Southern Oscillation and the North Atlantic Oscillation, is key to understand regional climate, and essential for process-based climate model evaluation. The modes' interdependencies are characterized by common drivers, indirect effects, nonlinearities, regime-dependence, and heterogeneous spatio-temporal causal relations. Currently, observational analyses are mostly based on the correlation of scalar (one-dimensional) time series derived from regional averaging or principal component analysis, restricted to supposed causal regimes, e.g. the winter season or phases of multi-decadal climate indices, where dependencies are expected to be stationary. Such scalar correlation approaches fall short in capturing the modes' complex regime-dependent spatio-temporal causal interdependencies.
CausalEarth will develop innovative methods to move (1) from representing complex phenomena as scalar indices to learning spatio-temporal features, (2) from supposing causal regimes to learning them from data, and (3) from correlation to causal dependencies. To this end, CausalEarth will combine recent developments in machine learning with causal inference algorithms.
These methods will be used to infer the causal interdependencies and drivers of major climate modes from observations and to construct the next generation of causal metrics for climate model evaluation.
CausalEarth will push the limits of what can be learned from observational data about causal relations and drive model development towards breakthroughs in projecting our future climate.
Schlüsselbegriffe
Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).
Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).
Programm/Programme
Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.
Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.
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H2020-EU.1.1. - EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)
HAUPTPROGRAMM
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Thema/Themen
Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.
Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.
Finanzierungsplan
Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.
Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.
ERC-STG - Starting Grant
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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.
Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.
(öffnet in neuem Fenster) ERC-2020-STG
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Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.
14469 Potsdam
Deutschland
Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.