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A Precipitationshed Approach to Changing Extremes

Characterizing the frequency of future precipitation extremes is a fundamental task in order to understand and mitigate their effects under future climate conditions. However, predicting these changes is a challenging task as inte... ver más

31/08/2025

TU Delft

188K€

Presupuesto del proyecto: 188K€

Líder del proyecto

TECHNISCHE UNIVERSITEIT DELFT No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo HORIZON EUROPE notifico la concesión del proyecto el día 2022-08-17

HORIZON-MSCA-2021-PF-01-01: MSCA Postdoctoral Fellowships 2021 ExpectedOutcome:

I+D

Cerrada hace 3 años

0% 100% 100%

Información adicional privada

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1 Participantes

TU Delft

187.62K€ | Lider

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Duración del proyecto: 36 meses Fecha Inicio: 2022-08-17
Fecha Fin: 2025-08-31

Líder del proyecto

TECHNISCHE UNIVERSITEIT DELFT No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 188K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto Characterizing the frequency of future precipitation extremes is a fundamental task in order to understand and mitigate their effects under future climate conditions. However, predicting these changes is a challenging task as intense rainfall is poorly represented in climate models, and extrapolations based on historical data are highly uncertain. The objective of the PACE project is bridging this disconnection by developing an innovative physically-informed statistical model for rainfall extremes. The proposed methodology explicitly accounts for the interannual variability of atmospheric moisture fluxes and their future predicted changes. PACE will achieve this objective by using an innovative precipitationshed perspective. Precipitationsheds - the regions of Earth from which most precipitable water originates before reaching a target site – will be computed using a moisture tracking technique. By including in the statistical representation of rainfall extreme key physical information integrated over a precipitationshed, PACE will provide a novel representation of how dynamic and thermodynamic changing conditions in upwind areas affect the frequency and probability distribution of downwind precipitation. By learning rainfall statistical properties from historical data and relying on climate model predictions only for large scale climate features, the PACE action will improve probabilistic rainfall predictions under future climate scenarios. The Candidate, recently graduated from Duke University (Durham, NC) will join the Host at TU Delft (Delft, The Netherlands) to achieve this research objective, and to continue his postgraduate professional development aimed at creating an independent research program in hydroclimatology.

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