Ilmastonmuutoksen merkkien tunteminen on välttämätöntä ennustemallien luomiseksi ja ehkäisypolitiikkojen luomiseksi sen aiheuttamille katastrofeille. Siksi tutkitaan Viron osasto URJC-signaalin ja viestinnän teoria (Espanja) ovat kehittäneet klusterointialgoritmin (solmujen ryhmittely) nimeltä SODCC (Second-Order Data-Coupled Clustering), joka auttaa analysoimaan ilmastotietoja etsimään uusia merkkejä ja todisteita ilmastonmuutoksesta.
Tämän tiedon kanssa se on tarkoitettu suunnitella ja parantaa tuulipuistoja, lisäämällä energiantuotannon suorituskykyä ja välttämällä puolestaan suurempia kasvihuonekaasupäästöjä, jotka vaikuttavat ilmastonmuutokseen.
Uusi työkalu
Se on työkalu, joka on tarkoitettu käytettäväksi massiivisissa anturiverkkoissa. Maailman sääasemille tallennetut tiedot voidaan yhdistää toisiinsa ja vaihtaa muuttujia ja parametreja, jotka on tallennettu niiden kymmenien vuosien aikana, kun ne on asennettu.
Näiden infrastruktuurien vuosikymmenien aikana keräämän datan ansiosta tutkimusryhmä on pystynyt toteuttamaan Iberian niemimaan lämpötilatietojen analyysi vuodelta 1940. Tallennetuista ja analysoiduista tiedoista on havaittu muutos alueiden ympäristölämpötilojen tilapäisissä kuvioissa, mikä viittaa mahdolliseen ilmastonmuutoksen merkkiin.
Paranna tuulipuistoja
Kun tiedot on saatu ja analysoitu, niitä on verrattu, jotta voidaan tietää näiden lämpötilamuutosten suhde tuulivoiman tuottamiseen. Jos voimme ennustaa tuulet, jotka tehdään tarkemmin ja missä ne puhuvat eniten, voimme helpottaa ja parantaa tuulipuistojen suunnittelua.
Tämä tutkimus muodostuu osa OMEGA-CM-projektia, rahoittanut Madridin yhteisön opetusministeriö. Lääkäreiden Antonio Caamañon ja Sancho Salcedo-Sanzin johtama tutkimusryhmä koostuu tutkijoista kolmesta yliopistosta: Rey Juan Carlosin yliopistosta, Alcalán yliopistosta ja Madridin ammattikorkeakoulusta.