Klimato kaitos požymių žinojimas yra būtinas kuriant prognozavimo modelius ir kuriant prevencijos politiką dėl galimų nelaimių. Todėl tyrimas, kurį atliko JK departamentas, URJC signalo ir ryšio teorija (Ispanija) sukūrė grupavimo algoritmą (mazgų grupavimą), pavadintą SODCC („Second-Order Data-Coupled Clustering“), kuris padeda analizuoti klimato duomenis ir ieškoti naujų klimato pokyčių požymių ir įrodymų.
Su šia informacija jis yra skirtas planuoti ir tobulinti vėjo jėgaines, didinant energijos gamybos efektyvumą ir savo ruožtu išvengiant didesnio šiltnamio efektą sukeliančių dujų kiekio, kuris prisideda prie klimato kaitos.
Naujas įrankis
Tai įrankis, sukurtas naudoti masyviuose jutiklių tinkluose. Duomenys, užfiksuoti viso pasaulio meteorologinėse stotyse, gali būti sujungti vienas su kitu ir keistis rodikliais, užfiksuotais reiškiniams, įvykusiems per dešimtys metų, kai jie buvo įdiegti.
Dėka duomenų, kuriuos ši infrastruktūra surinko per dešimtmečius, tyrimų grupė sugebėjo atlikti Iberijos pusiasalio 1940 m. temperatūros duomenų analizė. Tarp užfiksuotų ir išanalizuotų duomenų aptiktas aplinkos temperatūros erdvės ir laiko pokyčiai vietovėse, o tai rodo galimą klimato kaitos požymį.
Pagerinkite vėjo jėgaines
Gavus ir išanalizavus duomenis, jie buvo priešpastatyti, kad būtų galima sužinoti šių temperatūros pokyčių sąsają su vėjo energijos generavimu. Jei galite numatyti, kad vėjai bus atliekami tiksliau ir kur jis pūs labiausiai, mes galime palengvinti ir padidinti vėjo jėgainių parko planavimo rezultatus.
Šis tyrimas formuojamas OMEGA-CM projekto dalis, finansuojamas Madrido bendruomenės švietimo departamento. Tyrėjų grupę, kuriai vadovauja gydytojai Antonio Caamaño ir Sancho Salcedo-Sanzas, sudaro mokslininkai iš trijų universitetų: Universidad Rey Juan Carlos, Universidad de Alcalá ir Universidad Politécnica de Madrid.