Знання ознак зміни клімату є важливим для створення моделей прогнозування та формування політики запобігання катастрофам, які вони можуть спричинити. Тому розслідування, проведене департаментом Теорія сигналів та комунікацій URJC (Іспанія) розробили алгоритм кластеризації (групування вузлів) під назвою SODCC (Кластеризація, пов'язана з даними другого порядку), який допомагає аналізувати кліматичні дані для пошуку нових ознак та доказів зміни клімату.
З цією інформацією вона призначена планувати та вдосконалювати вітрові електростанції, збільшуючи ефективність виробництва електроенергії та уникаючи, у свою чергу, більшої кількості викидів парникових газів, які сприяють зміні клімату.
Новий інструмент
Це інструмент, призначений для використання у масивних сенсорних мережах. Дані, записані на метеорологічних станціях у всьому світі, можуть бути зв’язані між собою та обмінюватися змінними та параметрами, записаними для явищ, що відбувались протягом десяти років, коли вони були встановлені.
Завдяки даним, які ці інфраструктури збирали впродовж десятиліть, дослідницькій групі вдалося провести аналіз температурних даних Піренейського півострова з 1940 року. Серед записаних та проаналізованих даних було виявлено зміну просторово-часових закономірностей температур навколишнього середовища в районах, що вказує на можливу ознаку зміни клімату.
Удосконалити вітрові електростанції
Отримавши та проаналізувавши дані, їх порівняли для того, щоб дізнатись взаємозв'язок цих змін температурних режимів із виробництвом енергії вітру. Якщо ви можете передбачити вітри, які слід робити точніше і де він буде дути найбільше, ми можемо сприяти та підвищувати ефективність планування вітроелектростанцій.
Це розслідування формує частина проекту OMEGA-CM, що фінансується Департаментом освіти Мадридської громади. Дослідницька група, яку очолюють лікарі Антоніо Кааманьо та Санчо Сальседо-Санс, складається з дослідників з трьох університетів: Університету Рей Хуана Карлоса, Університету Алькали та Університету Політехніки в Мадриді.