Cristin-prosjekt-ID: 2492063
Sist endret: 9. februar 2023, 19:12

Cristin-prosjekt-ID: 2492063
Sist endret: 9. februar 2023, 19:12
Prosjekt

The big data and climate FRONTIER: making sense of the explosive increase in climate data through smart designs and big data methods

prosjektleder

Priscilla Mooney
ved NORCE Klima og miljø ved NORCE Norwegian Research Centre AS

prosjekteier / koordinerende forskningsansvarlig enhet

  • NORCE Klima og miljø ved NORCE Norwegian Research Centre AS

Finansiering

  • Norges forskningsråd
    Prosjektkode: 301777

Klassifisering

Vitenskapsdisipliner

Fysikk • Geofag

Emneord

Klima • Klimamodeller • Atmosfære og klima • Klimarett • Klimasystemet og meteorologi • Ekstremvær

Kategorier

Prosjektkategori

  • Grunnforskning

Tidsramme

Aktivt
Start: 1. oktober 2020 Slutt: 30. september 2024

Beskrivelse Beskrivelse

Tittel

The big data and climate FRONTIER: making sense of the explosive increase in climate data through smart designs and big data methods

Populærvitenskapelig sammendrag

 

The next frontier of regional climate change is not in producing more data, but in producing more information.

Climate information is becoming increasingly important for effective planning, adaptation and mitigation to future costs and disruptions arising from climate variability and change. However, this increasing demand for climate information is driving an explosive increase in the volume of climate data. This creates obstacles for users who need to access this data. Accessing such a large volume of climate data will require highly specialised skills and tools which can be unaffordable for many users. Therefore, an emerging challenge in climate change research is ensuring that climate information remains accessible to all users and stakeholders. FRONTIER aims to address this challenge through the key issues of data production and data analysis.

The primary objective of FRONTIER is to mitigate future challenges associated with the exponential increase in climate data expected over the next decade using smart design processes and Big Data methods.

Achieving this goal requires an interdisciplinary approach that draws on expertise and knowledge from the disciplines of climate and mathematics. As such, the methodology sits at the frontier between these disciplines and is based on:

  1. Developing new process-based model analysis metrics for societally relevant processes to improve data analysis and minimise data production;
  2. Developing a new reduced set of performance metrics to simplify and improve efficiency in data analysis;
  3. Exploring a new approach to multi-model ensembles to minimise data production.

 

Recent advances in big data analysis and design of experiments combined with the latest developments in international climate modelling initiatives, means now is the opportune time to develop a breakthrough in the way we produce and analyse climate model data.

Vitenskapelig sammendrag

FRONTIER focuses on providing a fundamental breakthrough on how climate model data is generated and analysed, so that we can provide more reliable climate information using less data and computer resources, and thereby accelerating time to science discovery by orders of magnitude.

In FRONTIER, we aim to quantitatively assess the simulation of high
impact weather events in regional climate models, reduce the number of performance metrics for more efficient analysis, and constrain the size of climate ensembles through a novel approach called Design of Experiment (DoE)-based ensemble. We believe that the next frontier of regional climate modeling is not in producing more data, but in producing more information through a targeted reduction of the data volume and by increasing its representativeness. This will make a substantial contribution towards Sustainable Development Goal (SDG) 13 "Climate action" by directly influencing the production of representative and skilful climate information. The methodological approach of FRONTIER is based on:

(a) Developing novel process-based model analysis metrics in Lagrangian space to identify optimal model resolutions to capture societally relevant processes
(b) Developing a new reduced set of performance metrics using Big Data methods to simplify and improve efficiency in data analysis
(c) Exploring a new approach to multi-model ensembles, which we call Design of Experiment (DoE)-based ensemble, and contrast it with the current 'ensemble of opportunity'.

In FRONTIER, we believe that the next frontier of regional climate modeling is not in producing more data, but in producing less (more representative) information and improving efficiency in data analysis. Hence, we propose three underpinning frontier questions:

1) can the RCM added value be better detected in a Lagrangian framework?

2) can the number of performance metrics be reduced?

3) can the ensemble of opportunity be replaced by something better?

Tittel

The big data and climate FRONTIER: making sense of the explosive increase in climate data through smart designs and big data methods

Populærvitenskapelig sammendrag

Den neste forskningsfront i regionale anslag for klimaendringer er ikke å produsere mer data, men i å produsere mer informasjon.

Klimainformasjon blir stadig viktigere for effektiv planlegging, tilpasning, og avbøting av fremtidige kostnader og forstyrrelser som følge av klimavariabilitet og endring. Imidlertid driver denne økende etterspørselen etter klimainformasjon en eksplosiv økning i volumet av klimadata. Dette skaper hindringer for mange brukere som trenger tilgang tile disse dataene. Tilgang til et så stort volum av klimadata vil kreve høye spesialiserte ferdigheter og verktøy som kan være for dyre for mange brukere. Derfor er en voksende utfordring innen klimaendringers forskning å sikre at klimainformasjon forblir tilgjengelig for alle brukere og beslutningstakere. FRONTIER tar sikte på å møte denne utfordringen gjennom de viktigste spørsmålene om dataproduksjon og dataanalyse.

Hovedmålet med FRONTIER er å avbøting fremtidige utfordringer knytett til den eksponentielle økningen i klimadata som forventes i løpet av det neste tiåret ved å bruke smart design og Big Data metoder.

For å oppnå dette målet, kreves det en tverrfaglig tilnærming som trekker på kompetanse og kunnskap fra fagområdene klima og matematikk. Derfor, ligger vår metodikk på front mellom disse fagområdene og er basert på:

  1. Utvikle nye prosessbaserte modellanalysemetoder for samfunnsrelevante prosesser for å bedre dataanalyse og minimere dataproduksjon;
  2. Utvikle et nytt redusert sett med resultatmålinger for å forenkle og forbedre effektiviteten i dataanalyse;
  3. Å utforske en ny metod å designe flere-klimamodell ensembler for å minimere dataproduksjon.

Nyere fremskritt innen ‘Big Data’ analyse og ‘design av eksperimenter’ slå sammen med siste utviklingen innen internasjonale klimamodelleringsinitiativer, betyr at nå er den beste tiden å utvikle et gjennombrudd i hvordan vi produserer og bruker klimamodelldata.

 

prosjektdeltakere

prosjektleder

Priscilla Mooney

  • Tilknyttet:
    Prosjektleder
    ved NORCE Klima og miljø ved NORCE Norwegian Research Centre AS

Alok Kumar Samantaray

  • Tilknyttet:
    Prosjektdeltaker
    ved NORCE Klima og miljø ved NORCE Norwegian Research Centre AS
1 - 2 av 2