Познавање знакова климатских промена је од суштинске важности за стварање модела предвиђања и стварање смерница за превенцију катастрофа које могу проузроковати. Стога је истрага коју је спровело одељење УРЈЦ теорија сигнала и комуникација (Шпанија) су развили алгоритам кластерисања (груписање чворова) назван СОДЦЦ (Груписање повезаног подацима другог реда) који помаже у анализи климатских података у потрази за новим знацима и доказима климатских промена.
Са овим информацијама је намењено планирати и побољшати ветропаркове, повећавајући перформансе у производњи електричне енергије и избегавајући, заузврат, већу количину емисија стакленичких гасова који доприносе климатским променама.
Нова алатка
То је алат дизајниран за употребу у масивним сензорским мрежама. Подаци забележени у метеоролошким станицама широм света могу се међусобно повезати и размењивати променљиве и параметре забележене за појаве које су се догодиле током десетина година од њиховог инсталирања.
Захваљујући подацима које су ове инфраструктуре прикупљале деценијама, истраживачка група је то могла да спроведе анализа података о температури Пиринејског полуострва из 1940. Међу евидентираним и анализираним подацима откривена је промена у просторно-временским обрасцима температура околине у областима, што указује на могући знак климатских промена.
Побољшати ветропаркове
Једном када су подаци добијени и анализирани, упоређени су како би се знала веза коју ове промене у температурним обрасцима имају са производњом енергије ветра. Ако можете прецизније да предвидите ветрове који ће бити тачније изведени и где ће дувати највише, можемо олакшати и повећати перформансе планирања ветропаркова.
Ова истрага се формира део пројекта ОМЕГА-ЦМ, финансираног од стране Одељења за образовање заједнице Мадрида. Истраживачку групу, коју предводе лекари Антонио Цаамано и Санцхо Салцедо-Санз, чине истраживачи са три универзитета: Универсидад Реи Јуан Царлос, Универсидад де Алцала и Универсидад Политецница де Мадрид.