Bjerknessenterets mål er å forstå klima
til nytte for samfunnet.

PhD Candidate

2 results

How heat in the upper ocean can influence large-scale weather features in the tropics

How heat in the upper ocean can influence large-scale weather features in the tropics thea.svensson@uib.no fre, 03/08/2024 - 10:47 How heat in the upper ocean can influence large-scale weather features in the tropics  Ashneel Chandra will defend his PhD thesis at the University of Bergen on 19 March 2024 at 10:15 with the thesis “The Role of Ocean Heat Content on the Madden-Julian Oscillation”.  

In the tropical atmosphere, there is a planetary-scale (~10 000 km) pattern of clouds and rain that moves eastward along the equator with a cycle repeating about every 60 days. This phenomenon is known as the Madden-Julian Oscillation (MJO). Accurate forecasting of the MJO is important for the predictability of weather in the coming weeks. In my dissertation, I try to understand the influence of heat in the upper ocean on this important tropical phenomenon known as the MJO.

As heat energy stored in the ocean moves from the ocean to the atmosphere, this heat can cause changes to the large-scale weather features that manifest in the atmosphere such as the MJO. I find that heat changes in the equatorial upper ocean are mainly caused by currents moving in the east-west direction along the equator which are linked to planetary-scale oceanic waves.

I then test an idea about the importance of these planetary-scale oceanic waves on the MJO in the Norwegian Earth System Model (NorESM). NorESM is a state-of-the-art climate model developed by climate scientists in Norway. From the model experiments, I find that the planetary-scale oceanic waves do not drastically influence the MJO in the model. However, climate models such as NorESM often struggle to produce a realistic MJO. Thus, my research offers insight into how improving the interaction between planetary-scale oceanic waves and the atmosphere in the model could potentially help the models produce a more realistic simulation of the MJO.

Time: 10:15

Venue: Rom BCCR4020, Bjerknessenteret, Jahnebakken 5

Personal information

Ashneel Chandra holds a Bachelor of Science degree in Mathematics and Physics and a Masters degree in Physics both from The University of the South Pacific, Suva, Fiji. Ashneel was affiliated with the Bjerknes Centre for Climate Research and the Island Lives Ocean States project during his PhD. This dissertation was supervised by Professor Noel Keenlyside and Dr Lea Svendsen at the Geophysical Institute, University of Bergen as well as Dr Awnesh Singh at The University of the South Pacific.

Contact information

Email: Ashneel.Chandra@uib.no

Podcast: Korleis kan kunstig intelligens forutsjå flaum?

Podcast: Korleis kan kunstig intelligens forutsjå flaum? andreas tor, 11/03/2022 - 15:11 Podcast: Korleis kan kunstig intelligens forutsjå flaum? Jenny Sjåstad Hagen arbeider med å ta flaumvarsel til nye høgder med kunstig intelligens.

Gjennom historia har menneska alltid samla seg rundt elver for ferskvatn, mat og transportmoglegheitene dei gir – så flaum har vore ei fare lenge. Ettersom befolkningar auker, aukar også faren for folk og bebyggelse.

Gode førebuingar kan avgrense skadene frå ein flaum, men det krever kunnskap om når dei kjem. Teknologi under utvikling, som maskinlæring, kan halde nøkkelen til pålitelege flaumvarsel. Jenny Hagen studerar denne utviklinga, gjennom kunstig intelligens (KI).

– Maskinlæring er ei undergrein av kunstig intelligens, seier Hagen, stipendiat og maskinlæringsspesialist ved Universitetet i Bergen og Bjerknessenteret.

How is flood prediction done now?

I denne podcasten forklarar ho korleis maskinlæring kan skru opp farten og forbetre flaumvarsel, sjølv i eit klima i endring, ved å late maskinene lære frå historiske data.

Jenny Sjåstad Hagen
Jenny Sjåstad Hagen. . (Foto: Andreas H. Opsvik)

 

How will machine learning change this?

Éin av fordelane med maskinlæring er at desse algoritmene kan gå gjennom tonnevis av data vi menneske aldri vil ha tida eller ressursane til å prosessere.

Google Translate, veneforslag på Facebook, robotar som lærar av å sjå andre bevege seg – alle desse benytter maskinlæringsprinsipp av ein eller anna art. Hagen sitt arbeid fokuserar på ei kopling mellom maskinlæring og storskala atmosfæresirkulasjon – lufttrykk, nedbør, temperatur, vindar, og så vidare – til flaumar i norske vassdrag, som ein del av prosjektet CHEX ved Bjerknessenteret.

– Vi brukar ei enkel analyse med tre tradisjonelle maskinlæringsteknikkar: "random forest", "support-vector machine" og "shallow neural networks", seier Hagen, om dei tre ganske ulike metodane.

– Den viktigaste tingen for ein maskinlæringsmodell er ikkje strukturen, men kvaliteten og kvantiteten på data. Om du dytter søppel inn den eine enden, får du sjølvsagt søppel ut igjen!

Tidlegare studier med maskinlæring på flaumar har sett på lengre tidsskalaer, månadleg, sesongbasert eller årleg. Det nye med dette arbeidet er at det ser på varsel på ein dagsskala. Ho ser på dette som framtida for operasjonelle varsel, og seier det er fleire initativ for å utvikle dette vidare i Noreg og Europa.

Podcasten er produsert av Stephen Outten og Ingjald Pilskog for Bjerknessenteret for klimaforsking. Outten er forskar ved Nansen Environmental and Remote Sensing Center og Bjerknessenteret for klimaforsking. Pilskog er førsteamanuensis ved Høgskulen på Vestlandet og tilknytt Bjerknessenteret. Du finner alle podcastepisodane her, på Podbean, Apple, Spotify, eller kvar enn du finn podcastane dine.

Referanser

Hagen, Jenny Sjåstad; Leblois, Etienne; Lawrence, Deborah; Solomatine, Dimitri; Sorteberg, Asgeir.
Identifying major drivers of daily streamflow from large-scale atmospheric circulation with machine learning. Journal of Hydrology 2021
UiB