Tilbake til søkeresultatene

IKTPLUSS-IKT og digital innovasjon

Seasonal Forecasting Engine

Alternativ tittel: Sesongvarslingsmotor

Tildelt: kr 16,0 mill.

Værvarsler er sjelden gyldige mer enn ti dager frem i tid. Dette skyldes værets kaotiske natur, også kjent som «sommerfugleffekten». Prosjektet vårt dreier seg hovedsakelig om å bruke fysiske og statistiske modeller til å varsle været fra 10 til 100 dager frem i tid. Vårt overordnete mål er å ta i bruk innovative metoder for å gjøre sesongvarsler bedre og mer relevante for brukere i privat og offentlig sektor. Med base i brukergruppen vår fikk vi i 2020 innvilget et nytt Senter for forskningsdrevet innovasjon (SFI). Climate Futures koordineres av NORCE og har ca. 40 partnere. Som forskningspartnere har vi med oss Meteorologisk institutt, Norges handelshøyskole, Samfunns- og næringsforskning og Statistisk sentralbyrå. Brukerpartnerne fordeler seg på fire hovedsektorer: Bærekraftig matproduksjon, Motstandsdyktige samfunn, Fornybar energi og Smart shipping. Alle disse sektorene har behov for bedre varsler fra 10 dager til flere år frem i tid. Dette betyr at vi nå har en stor og relevant brukergruppe, med muligheter til å utvikle spennende og anvendte prosjekter sammen med disse. I tillegg har prosjektgruppen fått innvilget et EU-prosjekt (Horisont 2020) om klimaservice i Afrika, med partnere fra Kenya, Sør-Afrika, Storbritannia og Tyskland. CONFER (Co-production of climate services for East Africa) koordineres av NORCE og bygger på og viderefører kunnskapen som har blitt opparbeidet i prosjektet vårt. Prosjektarbeidet har generert 13 fagfellevurderte vitenskapelige artikler. Disse har blant annet undersøkt den polare stratosfæriske virvelens påvirkning på værvarslingsfeil om vinteren, varslingsmodellenes evne til å varsle tropiske orkaner i området mellom Mosambik og Madagaskar, havstrømmenes påvirkning på klimaet i Norge, snødekkets rolle som persistensbærer i klimasystemet, hvordan havtemperaturer og haviskonsentrasjon i Arktis kan brukes i sesongvarsling, samt hvilken rolle assimilasjon av havtemperaturer og havis spiller for kvaliteten på varslene fra vår egen norske varslingsmodell NorCPM. Prosjektet har vært nevnt i media totalt 67 ganger. Det er særlig våre månedlige oppdateringer av sesongvarslene som har ført til stor interesse. Nettsiden vår ble vist mer enn 10 000 ganger i 2020. Medias interesse for prosjektet har ført til mange nyttige kontakter og har gitt oss en glimrende plattform for formidling.

The aim of SFE is to develop a state-of-the-art operational seasonal climate prediction system for Northern Europe and the Arctic. Tailored seasonal predictions can be helpful tools for risk mitigation, and they can guide more efficient use of resources in many sectors of society, including agriculture, energy, water, transportation, and insurance. To our users, the SFE will be accessible through a flexible interface which can be queried to obtain predictions of relevant climate indices and variables. Under the hood, our "engine" consists of statistical algorithms that merge vast amounts of data into unified forecasts. As we increasingly understand the mechanisms that drive the enormously complex climate system, both dynamical and empirical models are steadily improving. At the same time, increased computational power, enhanced observations and remote sensing, and advanced statistical methods to blend models and observations, are driving a big data-fuelled revolution in climate prediction. What is urgently needed now is careful, but speedy, transformation of research into innovative practical applications and services. Our team consists of experts in handling big data, statisticians, climatologists, climate modellers, and climate service practitioners. Working in complementary fashion with the international research community, and guided by an international peer advisory committee, we will both improve our own models and, taking existing seasonal forecast ensembles, employ innovative empirical-statistical approaches to make the forecasts better and more relevant for our users.

Publikasjoner hentet fra Cristin

Ingen publikasjoner funnet

Aktivitet:

IKTPLUSS-IKT og digital innovasjon