그들은 기후 변화의 징후를 알 수있는 새로운 도구를 만듭니다.

기후 변화의 징후

기후 변화의 징후를 아는 것은 예측 모델을 만들고 그로 인해 발생할 수있는 재난에 대한 예방 정책을 생성하는 데 필수적입니다. 따라서 부서에서 수행 한 조사 URJC 신호 및 통신 이론 (스페인)은 기후 데이터를 분석하여 기후 변화의 새로운 징후와 증거를 찾는 데 도움이되는 SODCC (Second-Order Data-Coupled Clustering)라는 클러스터링 알고리즘 (노드 그룹)을 개발했습니다.

이 정보는 풍력 발전 단지 계획 및 개선, 발전 성능을 높이고 기후 변화에 기여하는 더 많은 온실 가스 배출을 방지합니다.

새로운 도구

기후 변화의 징후를 볼 수있는 도구

대규모 센서 네트워크에서 사용하도록 설계된 도구입니다. 전 세계 기상 관측소에 기록 된 데이터는 서로 연결될 수 있으며, 설치된 수십 년 동안 발생한 현상에 대해 기록 된 변수와 매개 변수를 교환 할 수 있습니다.

이러한 인프라가 수십 년 동안 수집 한 데이터 덕분에 연구 그룹은 다음을 수행 할 수있었습니다. 1940 년부터 이베리아 반도의 온도 데이터 분석. 기록 및 분석 된 데이터 중 해당 지역의 환경 온도의 시공간적 패턴에서 변화가 감지되어 기후 변화의 징후를 나타낼 수 있습니다.

풍력 발전 단지 개선

데이터를 얻고 분석 한 후에는 이러한 온도 패턴의 변화가 풍력 에너지 생성과 어떤 관계가 있는지 알기 위해 대조되었습니다. 더 정확하게 바람이 불어 오는 곳과 바람이 가장 많이 불어 오는 곳을 예측할 수 있다면 풍력 발전 단지 계획의 성과를 촉진하고 향상시킬 수 있습니다.

이 조사 양식 OMEGA-CM 프로젝트의 일부, 마드리드 커뮤니티 교육부 지원. Antonio Caamaño 박사와 Sancho Salcedo-Sanz 박사가 이끄는 연구 그룹은 Universidad Rey Juan Carlos, Universidad de Alcalá 및 Universidad Politécnica de Madrid의 XNUMX 개 대학의 연구원으로 구성되어 있습니다.

 


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