Biết các dấu hiệu của biến đổi khí hậu là điều cần thiết để tạo ra các mô hình dự báo và đưa ra các chính sách phòng ngừa cho những thảm họa mà nó có thể gây ra. Do đó, một cuộc điều tra do bộ phận Lý thuyết Truyền thông và Tín hiệu URJC (Tây Ban Nha) đã phát triển một thuật toán phân cụm (nhóm các nút) gọi là SODCC (Second-Order Data-Coupled Clustering) giúp phân tích dữ liệu khí hậu để tìm kiếm các dấu hiệu và bằng chứng mới về biến đổi khí hậu.
Với thông tin này nó được dự định lập kế hoạch và cải thiện các trang trại gió, tăng hiệu suất sản xuất điện và tránh được lượng phát thải khí nhà kính lớn hơn góp phần gây ra biến đổi khí hậu.
Công cụ mới
Nó là một công cụ được thiết kế để sử dụng trong các mạng cảm biến lớn. Dữ liệu được ghi lại ở các trạm khí tượng trên thế giới có thể được kết nối với nhau và trao đổi các biến số và thông số ghi lại từ các hiện tượng đã xảy ra trong hàng chục năm mà chúng đã được lắp đặt.
Nhờ vào dữ liệu mà các cơ sở hạ tầng này thu thập được trong nhiều thập kỷ, nhóm nghiên cứu đã có thể thực hiện phân tích dữ liệu nhiệt độ của bán đảo Iberia từ năm 1940. Trong số các dữ liệu được ghi lại và phân tích, một sự thay đổi đã được phát hiện trong các mô hình không gian-thời gian của nhiệt độ môi trường của các khu vực, điều này cho thấy một dấu hiệu có thể xảy ra của biến đổi khí hậu.
Cải thiện trang trại gió
Khi dữ liệu đã được thu thập và phân tích, chúng sẽ được đối chiếu để biết được mối quan hệ giữa những thay đổi của các kiểu nhiệt độ này với việc tạo ra năng lượng gió. Nếu bạn có thể dự đoán các cơn gió sẽ được thực hiện chính xác hơn và nơi nó sẽ thổi nhiều nhất, chúng tôi có thể tạo điều kiện và tăng hiệu suất của quy hoạch trang trại điện gió.
Điều tra này hình thành một phần của Dự án OMEGA-CM, được tài trợ bởi Bộ Giáo dục của Cộng đồng Madrid. Nhóm nghiên cứu, do các bác sĩ Antonio Caamaño và Sancho Salcedo-Sanz dẫn đầu, bao gồm các nhà nghiên cứu từ ba trường đại học: Universidad Rey Juan Carlos, Universidad de Alcalá và Universidad Politécnica de Madrid.