T-ERC_STG - Tremplin-ERC (9) 2020

HARMONY : Exploiter la puissance des nouveaux modèles climatiques pour la société – HARMONY

Résumé de soumission

Alors que le changement climatique se poursuit, des informations climatiques de haute qualité à court et moyen terme (années à décennies) sont nécessaires afin de prévoir, atténuer et s'adapter à ses impacts. Actuellement, une grande partie de ces informations vient de modèles climatiques d'une grande complexité. La science du climat doit donc relever deux grands défis : 1) Créer des modèles climatiques de haute qualité, par exemple en trouvant un équilibre entre les améliorations résultant d'une complexité accrue et la nécessaire exploration des sources potentielles d'incertitude des paramètres d’une part, et des dépenses de calcul plus importantes d’autre part, 2) Exploiter efficacement les résultats de plusieurs modèles, par exemple les 18 PB de données envisagées pour la base CMIP6 représentant environ 100 000 années simulées au total sur de nouvelles archives multi-modèles ("Big Data").

Dans HARMONY, nous proposons une stratégie combinée pour exploiter ces données afin d'améliorer efficacement les modèles climatiques et faire de meilleures prévisions et projections du changement climatique futur en Europe. Nous sommes maintenant à un point d'inflexion, où ces gains d'efficacité et ces améliorations peuvent devenir une réalité. Combiner de nouvelles approches de pointe en matière d'apprentissage automatique (Machine Learning) (en particulier en ce qui concerne l'interprétabilité) et de quantification des incertitudes est rendu possible par de nouvelles infrastructures : les vastes archives du 6e projet d'intercomparaison de modèles couplés (CMIP6) et un nouveau groupe de GPU de l'institution hôte consacré à l'apprentissage automatique. Dans HARMONY, nous intégrerons ces nouvelles approches et infrastructures pour trouver et exploiter efficacement les informations de haute qualité - mais souvent difficiles d'accès - des modèles climatiques.

Les principaux résultats de HARMONY seront triples : 1) le développement de nouvelles approches d'apprentissage automatique et d'outils d'interprétation, permettant une meilleure compréhension de la variabilité du climat européen, conduisant à 2) un cadre de démonstration de la possibilité d’une amélioration efficace des modèles climatiques, permettant des projections climatiques plus robustes, et 3) une compétence accrue dans - et la compréhension des - prévisions à court terme du climat européen.

Coordinateur du projet

Monsieur Matthew Menary (Laboratoire de météorologie dynamique)

L'auteur de ce résumé est le coordinateur du projet, qui est responsable du contenu de ce résumé. L'ANR décline par conséquent toute responsabilité quant à son contenu.

Partenaire

LMD Laboratoire de météorologie dynamique

Aide de l'ANR 124 919 euros
Début et durée du projet scientifique : janvier 2021 - 24 Mois

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