Descrizione posizione

Titolo del progetto di ricerca in italiano	Rif. 3205 - Identificazione e caratterizzazione di strati diffusivi da osservazioni spettrali nel medio e lontano infrarosso
Titolo del progetto di ricerca in inglese	Ref. 3205 - Identification and characterization of scattering layers from spectrally resolved observations in the far and mid infrared
Descrizione sintetica in italiano	Gli algoritmi di identificazione di nubi e aerosol sono essenziali per l'analisi dei dati di remote sensing. Costituiscono il primo passo nella caratterizzazione delle proprietà di nubi e aerosoli e, grazie alla concomitante determinazione del cielo sereno, evitano errori nella derivazione dello stato termodinamico di atmosfera e suolo. L'uso crescente di osservazioni spettrali nel medio e nel lontano infrarosso richiede la definizione di codici di identificazione ed inversione efficienti, capaci di elaborare rapidamente i tanti dati disponibili. Il candidato esplorerà diverse classi di tecniche (sia fisiche che data-driven) per classificare gli strati diffusivi nelle scene osservate e per derivare i parametri dell'atmosfera. L'inversione degli spettri osservati dovrà basarsi su una metodologia fisica (ad es. il modello radiativo sigma-FORUM) e inquadrarsi nell’ambito delle tecniche di optimal estimation [...]
Descrizione sintetica in inglese	Clouds and aerosols identification algorithms are essential tools for the analysis of remote sensing data. They are at the base of any retrieval method and, due to the concomitant determination of clear sky, avoid inaccuracies in the characterization of the atmospheric and surface state. The increasing use of infrared spectral observations at mid and at far-infrared (i.e. FORUM) requires the definition of efficient scene identification and retrieval codes to quickly process the large volume of satellite data available. The candidate shall explore different classes of techniques (physical or data-driven) for classifying scattering layers in the observed scenes and derive clouds and aerosols parameters and surface and atmospheric features. The product derivation shall be based on a physical methodology (i.e the sigma-FORUM forward model) and framed into an optimal estimation environment. It is required to explore possible applications of machine learning algorithms
Numero posti	1
Campo principale della ricerca	Environmental science
Sottocampo della ricerca	Other
G.S.D.	02/PHYS-05 - ASTROFISICA E COSMOLOGIA, FISICA DELLO SPAZIO, DELLA TERRA E DEL CLIMA
S.S.D	PHYS-05/B - Fisica del sistema Terra, dei pianeti, dello spazio e del clima
Destinatari del bando (of target group)	Experienced researcher or 4-10 yrs (Post-Doc)
Commenti/sito web per dettagli aggiuntivi sull'impiego (in italiano)	https://bandi.unibo.it/s/apos5/rif-3205-bando-per-1-posto-da-ricercatore-a-tempo-determinato-tipo-a-dipartimento-difa-gsd-02-phys-05-ssd-phys-05-b-bo
Commenti/sito web per dettagli aggiuntivi sull'impiego (in inglese)	https://bandi.unibo.it/s/apos5/rif-3205-bando-per-1-posto-da-ricercatore-a-tempo-determinato-tipo-a-dipartimento-difa-gsd-02-phys-05-ssd-phys-05-b-bo
Data del bando	27/05/2025

 

FP7 / PEOPLE / Marie Curie Actions

Research Framework Programme / Marie Curie Actions	No

 

Dettagli dell'impiego

Tipo di contratto	Temporary
Tempo	Other
Organizzazione/Ente	Alma Mater Studiorum - Universita' di Bologna
Paese (dove si svolgerà l'attività)	ITALY
Città	Bologna

 

Contatto presso l'Organizzazione/Ente

Organizzazione/Ente	Alma Mater Studiorum - Universita' di Bologna
Tipo	Academic
Facoltà/Dipartimento/Laboratorio di ricerca	DIFA - DIPARTIMENTO DI FISICA E ASTRONOMIA
Paese	ITALY
Città	Bologna
E-mail	apos.ricercatoritempodeterminato@unibo.it
Sito web	https://bandi.unibo.it/s/apos5/rif-3205-bando-per-1-posto-da-ricercatore-a-tempo-determinato-tipo-a-dipartimento-difa-gsd-02-phys-05-ssd-phys-05-b-bo

 

Dettagli per la candidatura

Data di scadenza del bando	27/06/2025 - alle ore 12:00
Come candidarsi	https://pica.cineca.it/unibo/rtda2025-3205/

 

Titoli di studio richiesti

Laurea	PhD or equivalent
Ambito della laurea	Other

 

Esperienze di ricerca richieste

Campo principale della ricerca	Environmental science
Sottocampo della ricerca
Anni di esperienza richiesti	3

 

Lingue richieste

Lingua	ENGLISH
Livello di conoscenza della lingua	Good