Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Sviluppo di nuovi metodi per il downscaling della precipitazione nel tempo e nello spazio |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Development of novel methods for rainfall downscaling in time and in space |
| Campo principale della ricerca | Engineering |
| Sottocampo della ricerca | Civil engineering |
| Settore Concorsuale | 08 - Ingegneria civile ed Architettura |
| S.S.D | ICAR/02 - COSTRUZIONI IDRAULICHE E MARITTIME E IDROLOGIA |
| Descrizione sintetica in italiano | Il lavoro dell’Assegnista si focalizzerà sullo sviluppo e la validazione di nuovi strumenti statistici per inferire le distribuzioni di valori estremi alla scala locale (tra la scala di punto e la scala di 1 km circa) e su scale temporali brevi (tra 10 minuti e 1 ora) da risultati ottenuti da modelli climatici Convection-Permitting eModelli Climatici Regionali (risoluzioni di 2.5-50 km nello spazio e di 1 giorno nel tempo), come anche da stime di precipitazione da satellite. I risultati teorici ottenuti su proprietà generali dei processi stocastici costituiranno un punto di partenza (Marani, 2003; 2005, Marani and Zanetti, 2007; Zorzetto and Marani, 2019). I risultati dei metodi di downscaling saranno verificati per confronto con osservazioni da pluviometri ad alta risoluzione e da radar meteorologici. Altri metodi che saranno esplorati includono, non esaustivamente, metodi di machine learning (per esempio convolutional neural networks). |
| Descrizione sintetica in inglese | The post-doctoral Fellow will focus her/his work on developing and testing novel statistical tools to infer local-scale (~point to 1 km scale) and short time scale (10 min- 1hr) extreme value statistics from Convection-Permitting and Regional Climate Model rainfall outputs (2.5-50 km in space and 1 day in time), as well as from remote sensing rainfall estimates. Theoretical results based on general stochastic process properties will be a starting point (Marani, 2003; 2005, Marani and Zanetti, 2007; Zorzetto and Marani, 2019). Results will be tested against high-resolution rain-gauge observations and weather radar information. Other methods that will be explored include, but will not be limited to, machine learning algorithms (e.g. convolutional neural networks). |
| Data del bando | 18/03/2022 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Stanziamento annuale (indicativo) | 21617 |
| Periodicità | 24 mesi |
| E' richiesta mobilità internazionale? | no |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
OTHER |
| Nazionalità dei candidati |
OTHER |
| Sito web del bando | https://protocollo.unipd.it/albo/viewer |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Experienced researcher or 4-10 yrs (Post-Doc) |
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| Nome dell'Ente finanziatore | Dipartimento di Ingegneria Civile, edile e ambientale - ICEA - Università degli Studi di Padova |
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| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Padova |
| Codice postale | 35131 |
| Indirizzo | Via F. Marzolo, 9 |
| Sito web | https://www.dicea.unipd.it/ |
| ricerca@dicea.unipd.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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| Data di scadenza del bando | 07/04/2022 - alle ore 00:00 |
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| Come candidarsi | https://protocollo.unipd.it/albo/viewer |