Beitrag von Dr. Eduardo Zorita, Abteilung Klimaextreme und Impacts
Julianna Carvalho hat am 15. Dezember 2022 ihre Dissertation mit dem Titel “Towards improved seasonal climate predictions with artificial intelligence: an application on summer teleconnections” an der Universität Hamburg sehr erfolgreich verteidigt. Ihr Thema war die saisonale Klimavorhersage für Europa mit Hilfe von Klimamodellen und Methoden des maschinellen Lernens. Ihre Arbeit wurde in der Abteilung für “Klimaextreme und Impacts” zusammen mit dem Institut für Meereskunde der Universität Hamburg durchgeführt.
Bevor sie nach Deutschland kam, hatte Julianna Umweltwissenschaften in Brasilien, Spanien und Großbritannien studiert. In ihrer Doktorarbeit wandte Julianna Methoden des maschinellen Lernens an, um die saisonalen Klimavorhersagen zu verbessern, die durch Simulationen mit Klimamodellen gewonnen wurden.
Saisonale Klimavorhersagen, die beispielsweise im Frühjahr vorhersagen, ob der darauffolgende Sommer in Europa wärmer oder kälter als normal ausfallen wird, sind noch nicht zuverlässig genug, um operativ eingesetzt werden zu können. Solche Vorhersagen wären für die Gesellschaft äußerst nützlich, um sich auf mögliche bevorstehende Dürren einzustellen oder die Energieerzeugung und den Energiebedarf zu planen.
Julianna Carvalho untersuchte, wie diese Vorhersagen durch die Anwendung von Self-Organizing-Maps und Kausalitätswerkzeugen des maschinellen Lernens verbessert werden können. Durch die Analyse retrospektiver Daten aus dem 20. und 21. Jahrhundert konnte sie Algorithmen entwickeln, um die retrospektiven Vorhersagen der europäischen Sommertemperaturen einige Monate im Voraus zu verbessern, und sie identifizierte die Meeresoberflächentemperaturen im Frühjahr im Nordatlantik als nützlichen Prädiktor für das europäische Sommerklima.