Projet H2020 XAIDA : ÉVÉNEMENTS EXTRÊMES : INTELLIGENCE ARTIFICIELLE POUR LA DÉTECTION ET L'ATTRIBUTION
- Taper Projet
- État Firmado
- Exécution 2021 -2025
- Budget alloué 5.999.241,75 €
- Portée Europeo
- Principale source de financement H2020
- Site Web du projet Proyecto XAIDA
Utiliser l’IA pour prédire les effets du changement climatique sur les événements météorologiques extrêmes. Le changement climatique modifie et exacerbe les phénomènes météorologiques extrêmes tels que les vagues de chaleur, les incendies de forêt dévastateurs, les cyclones, les inondations et les sécheresses. Le projet XAIDA, financé par l'UE, caractérisera, détectera et attribuera les événements extrêmes à l'aide d'une nouvelle approche basée sur les données et l'impact. Il utilisera de nouvelles techniques d’IA et réunira des experts en attribution d’événements extrêmes, en dynamique atmosphérique, en modélisation climatique, en apprentissage automatique et en inférence causale. Les résultats permettront de mieux comprendre l’impact du changement climatique sur les phénomènes atmosphériques tels que les cyclones et les tempêtes convectives, qui sont encore mal compris et quantifiés. Le projet fournira également des outils permettant d’évaluer les voies causales menant à des événements extrêmes.
Nous avons atteint les objectifs prévus pour la première période de rapport :
- Identifier 8 groupes de parties prenantes
Nous avons identifié les principaux groupes de parties prenantes pour lesquels une conception conjointe des questions sera réalisée (MS4) :
- Organisations humanitaires et groupes de réduction des risques de catastrophe.
- Assurance ou réassurance - Industrie (y compris eau et énergie).
- Groupes de jeunes sur le climat.
- Enseignants et éducateurs.
- Journalistes et courtiers du savoir.
- Professionnels du droit.
- Services météorologiques et climatiques.
- Élaboration des questions extrêmes clés et définition de 6 études de cas principales Les interactions avec les parties prenantes et les discussions internes dans différents groupes ont permis de prioriser six études de cas principales les plus pertinentes :
- Vague de chaleur dans le Pacifique et en Amérique du Nord en juin 2021.
- Épidémie d'air froid en Europe au printemps 2021.
- Pluies extrêmes provenant de cellules convectives en Méditerranée.
- Sécheresse/vague de chaleur en Europe en 2022, y compris les risques d’incendies de forêt.
- Vague de froid hivernale composite et sécheresse due au vent, cyclone tropical Irma (août-septembre 2017)
- Concevoir de nouveaux outils et approches pour l'analyse des phénomènes extrêmes
- Plusieurs nouveaux outils ont été développés pour améliorer l’utilisation des techniques d’IA. Un développement important est la boîte à outils de détection d’événements extrêmes développée par WP3, un outil générique qui comprend plusieurs méthodes d’apprentissage supervisé pour classer les événements en fonction de variables météorologiques.
- WP4 a développé plusieurs nouveaux éléments d'outils (dans le package Python Tigramite) pour évaluer les chaînes causales dans le développement d'événements extrêmes.
- Préparation de bases de données d'événements et revue des bases de données d'impact d'événements, des sources d'informations sur la vulnérabilité et l'exposition Les WP2, WP3 et WP8 ont permis d'utiliser plusieurs sources d'informations dans les études d'événements extrêmes et, en outre, dans les applications : un aperçu des bases de données mondiales et publiques indiquant l'exposition et la vulnérabilité aux événements météorologiques extrêmes (WP2) ; une base de données complète sur le climat et ses impacts en combinant les informations et en développant les bases de données existantes (WP3) ; une stratégie de sélection des événements convectifs graves et une liste des événements de fortes précipitations et d’inondations, ainsi que des ouragans, des tempêtes tropicales et des cyclones de type tropical (WP8). Le WP3 a développé une méthodologie basée sur l'IA pour prédire les cartes d'impact sur les écosystèmes à partir de la télédétection.
- Lancement de la communication sur les extrêmes. La communication sur les extrêmes a été réalisée via le site Web du projet ( https://xaida.eu ) et une série de six rapports sur les événements extrêmes. Ces rapports ont été activement diffusés sur les réseaux sociaux (notamment Twitter) et ont reçu plus de 3 470 vues uniques. Cette communication sera progressivement enrichie de nouvelles méthodes et de leurs applications.
- Développement de diverses actions de communication interne et d'intégration tout au long du projet. En juin 2022, une école d'été pour jeunes scientifiques et étudiants s'est tenue à Trieste.
De plus, nous organisons une série continue de webinaires internes mensuels où les progrès scientifiques sont activement partagés. L'école d'été de Trieste a été un grand succès (148 participants, 20 intervenants).
Le climat modifie la fréquence ou l’intensité de divers types de phénomènes météorologiques extrêmes dans le monde. Les vagues de chaleur extrêmes et les fortes précipitations augmentent en intensité à l’échelle mondiale, des tendances qui se poursuivront avec le réchauffement climatique futur. Les événements extrêmes donnent souvent un aperçu des conditions climatiques futures et de leurs implications, mais tous les extrêmes ne sont pas des signes avant-coureurs de l’avenir. Pour être utile à l’adaptation, un lien de causalité entre les événements et l’influence humaine sur le climat doit être scientifiquement établi ou réfuté.
XAIDA vise à combler un certain nombre de lacunes dans les connaissances en établissant des liens entre différents types d’événements extrêmes et le changement climatique. Les principaux objectifs sont : Caractériser, détecter, attribuer et projeter les événements extrêmes avec une nouvelle approche basée sur l'impact, Évaluer leurs voies causales sous-jacentes et leurs facteurs physiques, Évaluer de nouveaux types d'événements et développer des récits d'événements encore invisibles, mais physiquement plausibles pour les climats présents et futurs, Fournir de nouveaux outils d'évaluation des modèles pour étudier les causes des désaccords entre les modèles et les observations.
XAIDA est conçu pour fournir de nouvelles méthodologies, outils et ensembles de données, et démontrer leur utilisation dans diverses études de cas. Cela devrait conduire à une amélioration des services d’attribution et de prévision des événements extrêmes. Au cours des 18 premiers mois du projet, celui-ci s’est concentré sur diverses actions visant à préparer l’analyse de nouveaux événements extrêmes en utilisant des cadres innovants.
Les événements extrêmes fournissent souvent des représentations du climat futur, mais tous les extrêmes ne sont pas des signes avant-coureurs de l’avenir. Par conséquent, pour que l’adaptation soit utile pour étayer les projections futures, un lien de causalité entre les événements et l’influence humaine sur le climat doit être établi ou réfuté. C’est pourquoi le domaine de « l’attribution d’événements extrêmes » s’est récemment développé. Cependant, les études sur la détection, l’attribution et la projection des événements extrêmes se heurtent actuellement à des limites importantes. XAIDA comblera ces lacunes.
En utilisant de nouvelles techniques d’intelligence artificielle et un engagement bidirectionnel solide avec les principales parties prenantes, il permettra (i) de caractériser, de détecter et d’attribuer les événements extrêmes en utilisant une nouvelle approche basée sur l’impact et les données, (ii) d’évaluer leurs voies causales sous-jacentes et leurs facteurs physiques en utilisant des méthodes de réseau causal, et (iii) de simuler des événements de haute intensité, encore inédits, qui sont physiquement plausibles dans les climats actuels et futurs.
Pour y parvenir, XAIDA rassemble des équipes de spécialistes en attribution d'événements extrêmes, en dynamique atmosphérique, en modélisation climatique, en apprentissage et en inférence causale, pour :
- Comprendre l’impact du changement climatique sur une variété de phénomènes atmosphériques impactants qui sont actuellement mal compris et quantifiés (cyclones, tempêtes convectives, anomalies de longue durée ou événements composites estivaux), tant pour les développements passés que futurs.
- Méthodes d'apprentissage.
- Fournir de nouveaux outils pour évaluer les modèles de voies causales menant à des événements extrêmes et étudier les causes des désaccords entre les modèles et les observations.
- Développer une plateforme d’engagement et de communication des parties prenantes dans le but d’améliorer la formation et l’éducation sur le changement climatique et ses impacts et de traduire ces développements en futurs services climatiques opérationnels.
Le projet a produit à ce jour 21 articles de recherche scientifique. Les équipes de XAIDA ont obtenu plusieurs résultats importants et clairement innovants liés aux événements extrêmes récents, notamment des études de cas centrales et le développement de cadres de référence. Par exemple, des cadres et des méthodologies pour des événements complexes, tels que des événements composés, ont été établis et appliqués à différents cas (Bevacqua, 2021, 2022 ; Zscheichler et al., 2021, Li et al., 2022).
L’événement inhabituel de 2021 en Colombie-Britannique a été analysé et s’est avéré être le résultat d’une combinaison de facteurs, notamment la dynamique, le réchauffement diabatique et la sécheresse du sol (Schumacher et al., 2022). Les analyses d’attribution de deux études de cas centrales, l’événement de chaleur et de sécheresse de l’été 2022 et le gel d’avril 2021, ont démontré le rôle des activités humaines dans de tels événements (Schumacher et al., 2022 ; Vautard et al., 2023). Une question émergente est le rôle des changements dans la circulation atmosphérique dans la modification des événements extrêmes.
Le rôle aggravant des changements dans la circulation atmosphérique a été mis en évidence dans les changements récents dans les événements extrêmes (cyclones et chaleur estivale) (Faranda et al., 2022, 2023) et les incendies de forêt boréaux (Scholten et al., 2022). Le développement de méthodes statistiques avancées pour détecter ou reconstruire les cyclones est en cours (Gardoll et al., 2022 ; Faranda et al., 2023, en cours de révision). Ces méthodes statistiques avancées originales ont également été appliquées aux questions de détection et d’attribution des précipitations (Egli et al., 2022 ; de Vries et al., 2023).
Pour la période à venir, l’intégration et l’application de ces développements seront une priorité. Nous avons identifié les priorités suivantes pour la deuxième phase du projet : Continuer à appliquer les différents développements aux études de cas de base en utilisant de nouvelles méthodes. Les méthodologies de causalité et de dynamique pour la construction narrative sont désormais prêtes à être appliquées aux événements à long terme (vagues de froid, sécheresses), répondant aux préoccupations des parties prenantes.
Renforcer les liens avec les parties prenantes afin de recueillir davantage de questions cadres sur les groupes ayant un intérêt croissant (par exemple, les assurances, les avocats). Identifier le potentiel d’exploitation des services climatiques existants (par exemple, via le C3S) et développer de nouvelles méthodologies de services climatiques. Les méthodologies narratives ont un grand potentiel d’application.
En outre, motivés par la création d’un Fonds pour les pertes et dommages lors de la COP27, nous étudierons comment l’attribution des événements peut fournir des informations sur les pertes et dommages. Pour ce faire, nous développerons un cadre combinant plusieurs méthodes (des récits complets aux méthodes entièrement probabilistes) pour fournir les informations les plus utiles.
- CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE CNRS (CNRS)
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