การรู้สัญญาณของการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศเป็นสิ่งสำคัญในการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์และสร้างนโยบายการป้องกันภัยพิบัติที่อาจเกิดขึ้น ดังนั้นการสอบสวนดำเนินการโดยแผนกของ URJC Signal and Communications Theory (สเปน) ได้พัฒนาอัลกอริทึมการจัดกลุ่ม (การจัดกลุ่มของโหนด) ที่เรียกว่า SODCC (Second-Order Data-Coupled Clustering) ที่ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลสภาพภูมิอากาศเพื่อค้นหาสัญญาณและหลักฐานใหม่ของการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ
ด้วยข้อมูลนี้มีวัตถุประสงค์ วางแผนและปรับปรุงฟาร์มกังหันลมการเพิ่มประสิทธิภาพในการผลิตไฟฟ้าและการหลีกเลี่ยงในทางกลับกันการปล่อยก๊าซเรือนกระจกจำนวนมากขึ้นซึ่งนำไปสู่การเปลี่ยนแปลงสภาพอากาศ
เครื่องมือใหม่
เป็นเครื่องมือที่ออกแบบมาเพื่อใช้ในเครือข่ายเซ็นเซอร์ขนาดใหญ่ ข้อมูลที่บันทึกไว้ในสถานีอุตุนิยมวิทยาทั่วโลกสามารถเชื่อมต่อถึงกันและแลกเปลี่ยนตัวแปรและพารามิเตอร์ที่บันทึกไว้สำหรับปรากฏการณ์ที่เกิดขึ้นในช่วงหลายสิบปีที่มีการติดตั้ง
ด้วยข้อมูลที่โครงสร้างพื้นฐานเหล่านี้ได้รวบรวมมานานหลายทศวรรษทำให้กลุ่มวิจัยสามารถดำเนินการได้ การวิเคราะห์ข้อมูลอุณหภูมิของคาบสมุทรไอบีเรียในปีพ. ศ. 1940. ในบรรดาข้อมูลที่บันทึกและวิเคราะห์มีการตรวจพบการเปลี่ยนแปลงในรูปแบบเชิงพื้นที่ของอุณหภูมิสิ่งแวดล้อมในพื้นที่ซึ่งชี้ให้เห็นถึงสัญญาณที่เป็นไปได้ของการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ
ปรับปรุงฟาร์มกังหันลม
เมื่อได้ข้อมูลและวิเคราะห์แล้วจะนำมาเปรียบเทียบกันเพื่อให้ทราบถึงความสัมพันธ์ที่การเปลี่ยนแปลงของรูปแบบอุณหภูมิเหล่านี้มีต่อการสร้างพลังงานลม หากคุณสามารถคาดการณ์ลมที่จะเกิดขึ้นได้แม่นยำยิ่งขึ้นและจะพัดไปที่ใดมากที่สุดเราสามารถอำนวยความสะดวกและเพิ่มประสิทธิภาพในการวางแผนฟาร์มกังหันลมได้
แบบฟอร์มการสอบสวนนี้ ส่วนหนึ่งของโครงการ OMEGA-CMซึ่งได้รับทุนจาก Department of Education of the Community of Madrid กลุ่มวิจัยนำโดย Doctors Antonio Caamañoและ Sancho Salcedo-Sanz ประกอบด้วยนักวิจัยจากมหาวิทยาลัยสามแห่ง ได้แก่ Universidad Rey Juan Carlos, Universidad de Alcaláและ Universidad Politécnica de Madrid