doctorat: post-traitement statistique des prévisions d'ensemble du risque météorologique composé. Bourse de doctorat en mathématiques (financé par le NERC GW4 + DTP) Ref: 4024

Date limite : 08 janv. 2021

Université étatique: Université d'Exeter

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doctorat: post-traitement statistique des prévisions d'ensemble du risque météorologique composé. Bourse de doctorat en mathématiques (financé par le NERC GW4 + DTP) Ref: 4024

Spécialités: Mathématiques

Niveau d'études: Troisième cycle

Opportunités: Bourse d'étude

Pays hôte: Royaume-Uni

Pays éligible: Cette opportunité est destiné à tous les pays


Superviseur principal

Dr Frank Kwasniok, Université d'Exeter.

Superviseurs supplémentaires

Dr Chris Ferro, Université d'Exeter.

Dr Gavin Evans, Met Office.

Dr Piers Buchanan, Met Office.

Emplacement: Campus Streatham, Université d'Exeter, Exeter, Devon .

Ce projet est l'un des nombreux qui sont en compétition pour le financement du NERC Great Western Four + Doctoral Training Partnership (GW4 + DTP). Le GW4 + DTP se compose de l'alliance Great Western Four de l'Université de Bath, de l'Université de Bristol, de l'Université de Cardiff et de l'Université d'Exeter, ainsi que de cinq organismes de recherche partenaires: British Antarctic Survey, British Geological Survey, Centre for Ecology and Hydrology, the Natural History Musée et laboratoire marin de Plymouth. Le partenariat vise à offrir une large formation en sciences de la terre et de l'environnement, conçue pour former les leaders de demain en sciences de la terre et de l'environnement. Pour plus de détails sur le programme, veuillez consulter http://nercgw4plus.ac.uk/

détails du projet

Les prévisions météorologiques probabilistes présentent aux utilisateurs des probabilités d'occurrence de différents événements météorologiques. La demande pour de telles prévisions augmente car elles fournissent aux utilisateurs une base pour des décisions fondées sur les risques. Par exemple, un conseil peut décider de déployer un service de sablage routier si la probabilité de formation étendue de glace dépasse 50%. Il est essentiel que les prévisions probabilistes soient bien calibrées. Par exemple, les événements prévus avec une probabilité de 70% devraient se produire par la suite 70% du temps. Des décisions fondées sur des prévisions mal calibrées, des prévisions dans lesquelles la probabilité d'un événement est systématiquement sous ou surestimée, pourraient conduire à des actions inappropriées et à des pertes importantes. Cela est particulièrement vrai pour les événements météorologiques extrêmes qui ont le plus d'impact sur la société.

Alors qu'un événement extrême à un seul endroit peut être dommageable pour la zone locale, les conséquences peuvent être encore plus graves s'il y a un effet cumulatif dû (i) à l'événement se produisant simultanément à plusieurs endroits, (ii) à plusieurs variables météorologiques prenant des proportions extrêmes. valeurs en même temps (par exemple, vitesse du vent et précipitations) ou (iii) persistance temporelle de l'événement ou regroupement en série de plusieurs événements du même type.

Le projet développera de nouvelles techniques statistiques multivariées pour recalibrer des ensembles de prévisions qui capturent la structure spatiale, temporelle et à variables croisées. Ceux-ci amélioreront la prévision probabiliste du risque météorologique composé. Un accent particulier sera mis sur les événements météorologiques extrêmes à fort impact.

Admissibilité

Veuillez noter qu'il y a eu une révision des critères d'éligibilité pour ce prix. Les détails peuvent être trouvés sur "https://www.exeter.ac.uk/pg-research/money/phdfunding/fundedcentres/gw4/".


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