Vývoj metod statistického downscalingu pro výzkum dopadů klimatické změny
Cíle projektu
Metody statistického downscalingu lze rozdělit do dvou širokých skupin: deterministický downscaling a stochastické generátory. Cílem projektu je vývoj a ověření nových metod náležejících do obou těchto skupin. Tyto metody budou sloužit jako spolehlivějšíprostředky pro konstrukci scénářů změny klimatu a ve studiích jejích dopadů. Soustředíme se na (i) zavedeni nelinearity do deterministickeho downscalingu použitím neuronových sítí, (ii) vývoj neparametrických stochastických generátorů pro více proměnnýcha na více stanicích najednou, založených na resampling metodách, (iii) spojení deterministického downscalingu měsíčních / sezónních charakteristik srážek se stochastickým generátorem při downscalingu denních srážek a (iv) zlepšení reprodukce rozptylu přideterministickém downscalingu. Specifickým rysem je konvergence obou přístupů k downscalingu v bodech (iii) a (iv). Projekt se soustředí na metodiku, tzn. na vývoj metod na pozorovaných datech. Velký důraz bude kladen na důkladnou validaci, zahmující mj.
Klíčová slova
Veřejná podpora
Poskytovatel
Grantová agentura České republiky
Program
Standardní projekty
Veřejná soutěž
Standardní projekty 1 (SGA02002GA-ST)
Hlavní účastníci
Ústav fyziky atmosféry AV ČR, v. v. i.
Druh soutěže
VS - Veřejná soutěž
Číslo smlouvy
—
Alternativní jazyk
Název projektu anglicky
Development of statistical downscaling methods for climate change impact research
Anotace anglicky
There are two broad groups of statistical downscaling methods: deterministic downscaling and stochastic generators. The aim of the project is to develop and verify innovative statistical downscaling methods in both of these groups. The methods will serveas more reliable tools in constructing climate change scenarios and in climate change impact studies. We will focus on (i) introducing nonlinearity into deterministic downscaling by using neural networks, (ii) development of non-parametric multi-variableand multi-site weather generators based on resampling methods, (iii) combining a deterministic downscaling of monthly / seasonal precipitation characteristics with stochastic generator in the downscaling of daily precipitation, and (iv) improvement of reproduction of variance in deterministic downscaling. A specific feature is a convergence of the two downscaling approaches in (iii) and (iv). The project concentrates on the methodology, that is, the development of methods on the observed data. Great
Vědní obory
Kategorie VaV
ZV - Základní výzkum
CEP - hlavní obor
DG - Vědy o atmosféře, meteorologie
CEP - vedlejší obor
BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum
CEP - další vedlejší obor
—
OECD FORD - odpovídající obory
(dle převodníku)10103 - Statistics and probability
10509 - Meteorology and atmospheric sciences
10510 - Climatic research
Hodnocení dokončeného projektu
Hodnocení poskytovatelem
V - Vynikající výsledky projektu (s mezinárodním významem atd.)
Zhodnocení výsledků projektu
Srovnáním různých metod statistického downscalingu denních hodnot teploty bylo zjištěno, že výstupy z lineárních metod vykazují lepší shodu s pozorovanými hodnotami a časovou a prostorovou strukturu než neuronové sítě a klasifikační postupy. Neuronové sí
Termíny řešení
Zahájení řešení
1. 1. 2002
Ukončení řešení
1. 1. 2004
Poslední stav řešení
U - Ukončený projekt
Poslední uvolnění podpory
—
Dodání dat do CEP
Důvěrnost údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Systémové označení dodávky dat
CEP/2005/GA0/GA05GA/U/N/B:7
Datum dodání záznamu
2. 6. 2008
Finance
Celkové uznané náklady
6 740 tis. Kč
Výše podpory ze státního rozpočtu
2 630 tis. Kč
Ostatní veřejné zdroje financování
4 110 tis. Kč
Neveřejné tuz. a zahr. zdroje finan.
0 tis. Kč
Základní informace
Uznané náklady
6 740 tis. Kč
Statní podpora
2 630 tis. Kč
39%
Poskytovatel
Grantová agentura České republiky
CEP
DG - Vědy o atmosféře, meteorologie
Doba řešení
01. 01. 2002 - 01. 01. 2004