Stage in scienze dei dati con CERC/SLF
Stage in scienze dei dati con pagina esternaCERC/pagina esternaSLF
Una previsione accurata delle inondazioni è essenziale per garantire che si possa intervenire tempestivamente per prevenire la perdita di vite umane e ridurre al minimo i danni alle infrastrutture e alle proprietà dovuti alle inondazioni. Gli eventi alluvionali nei fiumi sono di solito causati da una combinazione di eventi meteorologici (ad esempio, tempeste) e umidità pregressa, cioè terreni precedentemente saturi che possono ridurre la capacità di infiltrazione e portare a un aumento dei tassi di deflusso. Dopo gli eventi di siccità, l'umidità precedente è bassa e i grandi eventi di pioggia possono anche avere meno probabilità di causare inondazioni. Tuttavia, le inondazioni sono possibili anche in questi casi.
Progetto: Il ricercatore studierà se le inondazioni precedute da siccità siano più difficili da prevedere su scale temporali brevi e medie rispetto alle inondazioni che si verificano indipendentemente dagli eventi di siccità. Questo progetto mira a creare un LSTM per un sottocampione di bacini fluviali svizzeri, utilizzando dati di portata sub-giornalieri per prevedere eventi storici di inondazione che si verificano sia immediatamente dopo una siccità sia indipendentemente da essa. Il progetto prevede la costruzione della struttura del modello, l'addestramento del modello utilizzando i dati disponibili e la valutazione delle prestazioni per entrambi i casi. L'obiettivo generale è quello di determinare se esiste una differenza di capacità predittiva tra eventi di piena indipendenti e successivi, che, in caso affermativo, potrebbe avere importanti implicazioni per il rischio idrologico.
Il progetto si svolgerà in un ambiente stimolante presso l'SLF e fuori sede con supervisione online.
Qualifiche richieste: Studenti di Bachelor o Master presso l'ETH di Zurigo; familiarità con l'apprendimento automatico, forti capacità di programmazione (preferibilmente R o Python), esperienza nel lavoro con grandi insiemi di dati, idealmente con dati climatici e idrologici.
Data di inizio: Ottobre 2024
Durata: Da 6 a 8 settimane. Si prevede di trascorrere due settimane di questo periodo a Davos.
Finanze: Il viaggio in treno per/da e l'alloggio a Davos sono coperti. L'ETH di Zurigo mette a disposizione uno stipendio di 800 franchi svizzeri.
Ulteriori informazioni e domanda di ammissione:Si prega di inviare la propria candidatura completa di una breve lettera di presentazione, CV, certificato e trascrizione del titolo di studio più elevato conseguito compilati in un unico PDF a Bailey Anderson,