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Inhalt und Ziel des ForschungsprojektsIn diesem Projekt werden wir Methoden aus dem Maschinellen Lernen anwenden und erweitern, um die Kombination von Wetterereignissen zu delektieren, die zu extremen Auswirkungen führt. Für die Entwicklung der Methoden verwenden wir sehr lange Modellläufe eines Vegetationsmodells (LPX), welches mit modelliertem Klima aus einem globalen Klimamodell angetrieben wird. Die extremen Auswirkungen sind daher in diesem Fall extrem niedriger Kohlenstoffaufnahme der Pflanzen. Wir werden die entwickelte Methodik auch für andere Ereignisse anwenden, zum Beispiel um die Niederschlagsmuster zu identifizieren, die zu den grössten Fluten führen.
Wissenschaftlicher und gesellschaftlicher Kontext des ForschungsprojektsDas Identifizieren von mehreren Wetterereignissen, die in Kombination eine extreme Auswirkung erzeugen ist für eine Reihe von Wetterauswirkungen relevant, so zum Beispiel um Fluten, Ernteausfall und Feuer besser vorherzusagen und zu modellieren. Unsere methodische Entwicklung wird auch für andere Forschungsfelder und Institutionen anwendbare sein, deren Ziel es ist, bessere Abschätzungen für wetterbezogene Risiken zu machen.