Diligencia sobre el clima: Diseño de detección, atribución y adaptación de fenómenos extremos utilizando el aprendizaje automático (CLINT)

Descripción:

El clima y los extremos climáticos plantean desafíos para las políticas de adaptación y mitigación, así como para la gestión del riesgo de desastres, haciendo hincapié en el valor de los Servicios Climáticos para apoyar la toma de decisiones estratégicas. Hoy en día, los Servicios Climáticos pueden beneficiarse de una disponibilidad sin precedentes de datos, en particular del Servicio de Cambio Climático de Copernicus, y de los recientes avances en Inteligencia Artificial (IA) para explotar todo el potencial de estos datos.

El objetivo principal de CLINT es el desarrollo de un marco de IA compuesto por técnicas y algoritmos de aprendizaje automático (ML) para procesar grandes conjuntos de datos climáticos para mejorar la Ciencia del Clima en la detección, causalidad y atribución de eventos extremos, incluidos ciclones tropicales, olas de calor y noches cálidas, y sequías extremas, junto con eventos compuestos y extremos extremos. En concreto, el marco apoyará

1. la detección de patrones espaciales y temporales, y las evoluciones de los campos climatológicos asociados con los eventos extremos,
2. la validación de la naturaleza física de la causalidad descubierta por algoritmos ML, y
3. la atribución de eventos extremos pasados y futuros a las emisiones de gases de efecto invernadero y otros forzamientos antropogénicos.

El marco también cubrirá la cuantificación de los impactos de los eventos extremos en una variedad de sectores socioeconómicos en condiciones climáticas históricas, pronosticadas y proyectadas mediante el desarrollo de servicios climáticos innovadores y sectoriales mejorados por IA. Estos se demostrarán a través de diferentes escalas espaciales, desde la escala paneuropea para apoyar las políticas de la UE que abordan el nexo entre el agua, la energía y los alimentos, hasta la escala local en tres tipos de puntos críticos del cambio climático. Finalmente, estos servicios serán operativos en los Servicios de Procesamiento Web, de acuerdo con los estándares de software y datos abiertos más avanzados de Climate Services Information Systems, y en un Demostrador para facilitar la adopción de los resultados del proyecto por parte de entidades públicas y privadas para la investigación y el desarrollo de Servicios Climáticos.

Información del proyecto

Liderado por

Politecnico DI MILANO, Italia

Socios

Fondazione CENTRO EURO-MEDITERRANEOSUI CAMBIAMENTI Climatici, Italia HELMHOLTZ
-ZENTRUM HEREON GMBH, Alemania
AGENCIA ESTATAL CONSEJO SUPERIOR DE INVESTIGACIONES CIENTIFICAS, España
SVERIGES Meteorologiska OCH hydrologiska INSTITUT, Suecia
HKV LIJN EN WATER BV, países Bajos E3
-MODELLING AE, Grecia
LA FACTORIA DE DATOS CLIMATE, France DEUTSCHES Klimarechenzentrum
GMBH, Alemania
STICHTING IHE DELFT INSTITUTE PARA EDUCACIÓN DE AGUA, CENTRE
EUROPEA PARA MEDIUM-RANGE FORECASTS, Reino Unido
UNIVERSIDAD DE ALCALA, España
JUSTUS-LIEBIG-UNIVERSITAET GIESSEN, Alemania
OPEN GEOSPATIAL CONsortiom EUROPE, Bélgica
UNIVERSIDAD COMPLUTENSE DE MADRID, España

Fuente de financiación

H2020-EU.3.5.1.