Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | P20224AT3W - PBLHsat Miglioramento dell'altezza dello strato limite planetario attraverso una sinergia tra intelligenza artificiale, simulazioni di modelli atmosferici, e osservazioni lidar da satellite e da terra (Bando CNR-IMAA 02/2024 PZ) |
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| Titolo del progetto di ricerca in inglese | P20224AT3W - PBLHsat-Machine learning-based improvement of planetary boundary layer height from atmospheric model simulations using CALIOP satellite and ACTRIS Earlinet ground-based lidar observations (Call CNR-IMAA 02/2024 PZ) |
| Campo principale della ricerca | Environmental science |
| Sottocampo della ricerca | Earth science |
| Area CUN | 02 - Scienze fisiche |
| S.S.D | FIS/06 - FISICA PER IL SISTEMA TERRA E PER IL MEZZO CIRCUMTERRESTRE |
| Descrizione sintetica in italiano | In questo progetto miriamo a migliorare l'accuratezza della stima dell'altezza dello strato limite planetario (PBLH) simulata da modelli atmosferici utilizzando un approccio di apprendimento automatico. L'idea di base è quella di addestrare diversi algoritmi di apprendimento automatico utilizzando i dati del satellite CALIPSO e dei lidar della infrastruttura di ricerca ACTRIS e celometri EUMETSAT per ottenere una stima ottimale del PBLH e quindi testare il vantaggio nella correzione del bias del PBLH sulle previsioni meteorologiche. Il lavoro specifico del candidato includerà il trattamento di dati lidar sia da satellite che da terra e applicazione di algoritmi di intelligenza artificiale |
| Descrizione sintetica in inglese | In this project, we aim to improve the accuracy of the estimation of the height of the planetary boundary layer (PBLH) simulated by atmospheric models using a machine learning approach. The basic idea is to train various machine learning algorithms using data from the CALIPSO satellite and ACTRIS research infrastructure lidars and EUMETSAT ceilometers to obtain an optimal estimate of the PBLH and then to test the advantage in correcting the PBLH bias on weather forecasts. The candidate's specific work will include the processing of lidar data from both satellite and ground and the application of artificial intelligence algorithms |
| Data del bando | 12/02/2024 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Stanziamento annuale (indicativo) | 19367 |
| Periodicità | annuale |
| E' richiesta mobilità internazionale? | no |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
OTHER |
| Paesi di residenza dei candidati |
OTHER |
| Nazionalità dei candidati |
OTHER |
| Sito web del bando | http://urp.cnr.it |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
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| Il contratto prevede la copertura delle prestazioni sociali? | no |
| Importo annuale | 19367 |
| Valuta | Euro |
| Comprende lo stipendio dell'assegnista | yes |
| Comprende vitto e spese di viaggio | no |
| Comprende il costo della ricerca | no |
| Massima durata dell'assegno (mesi) | 18 |
| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) | Diploma di Laurea conseguito secondo la normativa in vigore anteriormente al D.M. 509/99 in Fisica, e/o Ingegneria per l'Ambiente e il Territorio, e/Ingegneria delle Telecomunicazioni, ovvero della Laurea Specialistica/Magistrale (D.M. 5 maggio 2004) in Fisica (20/S – LM17) e/o Ingegneria delle Telecomunicazioni (30/S – LM-27), e/o Ingegneria per l’Ambiente e il Territorio (38/S – LM35), e di curriculum professionale idoneo allo svolgimento di attività di ricerca previste dal bando |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) | Master's Degree in Physics (20/S – LM17) and/or Telecommunications Engineering (30/S – LM-27), and/or Environmental and Territorial Engineering (38/S – LM35), and a professional curriculum suitable for carrying out research activities as provided by the announcement. |
| Processo di selezione in italiano (breve descrizione) | Valutazione titoli e colloquio |
| Processo di selezione in inglese (breve descrizione) | Evaluation of qualifications and interview |
| Nome dell'Ente finanziatore | Consiglio Nazionale delle Ricerche - Istituto di Metodologie per l'Analisi Ambientale (CNR-IMAA) |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Tito Scalo |
| Codice postale | 85050 |
| Indirizzo | Contrada Santa Loja, Zona Industriale s.n.c. |
| Sito web | http://www.imaa.cnr.it/ |
| tiziana.forlenza@cnr.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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| Data di scadenza del bando | 29/02/2024 |
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| Come candidarsi | tiziana.forlenza@cnr.it |