V zadnjih nekaj letih so ekstremni vzorci mikroklime na različnih lokacijah po svetu povzročili izjemno okoljsko in gospodarsko škodo. Ker veljavna podnebna politika Evropske Unije ostaja nezadostna za doseganje meje povišanja temperature Pariških sporazumov, je Evropska komisija predstavila evropski zeleni dogovor (angl. European Green Deal, EGD), katerega cilj je, da bo EU do leta 2050 podnebno nevtralna. Kot del EGD je komisija predlagala zmanjšanje emisije toplogrednih plinov do leta 2030, predstavljene v podnebnem in energetskem okviru za leto 2030 za 55%. Pri čemer so za obdobje 2021–2027 namenili več kot 150 milijard EUR, da bi ublažili socialno-ekonomski učinek prehoda na podnebno nevtralno gospodarstvo. Zato je nujno potrebno razumeti vzorce podnebnih sprememb v lokalnem in svetovnem merilu ter posledično zagotoviti ustrezno predpisujočo in napovedovalno računalniško analitiko za povečanje omilitvenih ukrepov. Hkrati se je pridobivanje podatkov z obsežnim opazovanjem Zemlje (angl. Earth Observation, EO) z uporabo daljinskega zaznavanja in terenskih meritev v zadnjih nekaj letih povečalo za več kot desetkrat. To omogoča nove možnosti za izboljšavo odločanja in spremljanja zmogljivosti mikroklimatskih parametrov. Okoljske simulacije in strojno učenje z uporabo EO podatkov so danes med najbolj obetavnimi rešitvami za natančnejše ocenjevanje kompleksnejših okoljskih pojavov v prostorskih in časovnih razsežnostih.

S predlaganim temeljnim interdisciplinarnim raziskovalnim projektom Prostorsko-časovni algoritmi za ocenitev mikroklimatskih parametrov (angl. Spatio-temporal algorithms for microclimatic parameters assessment (SAMPA)) se bomo z omenjenimi izzivi učinkovito spopadli s strukturiranjem obsežnih in visoko ločljivih prostorsko-časovnih podatko EO v primerno 4D strukturo, ki bo uporabljena kot večločljivostni vhod za novo razvite paralelizirane algoritme okoljskih simulacij. Z združitvijo podatkov več okoljskih simulacij s strukturiranimi podatki EO bo mogoče oceniti parametrov okoljske mikroklime z zadostno prostorsko natančnostjo na večjem geografskem območju, tako preko prostorskih kot tudi časovnih dimenzij (4D). Pri tem pričakujemo zmožnost strukturnega povezovanja EO podatkov iz različnih virov v prostorskih in časovnih dimenzijah za določeno lokacijo. Algoritme bomo validirali s tremi piloti (Pilot 1: ocena temperature tal, Pilot 2: ocena sprememba snežne odeje in Pilot 3: ocena kakovosti zraka), ki bodo izvedeni z uporabo splošnega računanja na grafičnih procesnih enotah, v okviru visokozmogljivega računalništva. Pri tem pričakujemo izboljšave natančnosti tako v prostorski kot v časovni dimenziji glede na trenutno stanje tehnike, ter prav tako občutno pohitritev algoritmov okoljskih simulacij v primerjavi z neparaleliziranimi implementacijami. Rezultati vsakega pilota se bodo predstavili na najsodobnejši infrastrukturi geografskih informacijskih sistemov.

Dani temeljni projekt (št. J7-50095) je financiran s strani Javne agencije za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije.
Trajanje projekta: 01.10.2023 - 30.09.2026