Comité Nacional CLIVAR-España
CLIVAR-España
Acrónimo MG
Nombre de grupo Meteorología y Computación
Institución o Centro Universidad de Cantabria – Departamento de Matemática Aplicada y Ciencias de Computación (MACC)
Sitio web https://web.unican.es/portal-investigador/grupos/detalle-grupo?g=716
Coordinadores de grupo
Investigadores
Descripción El Grupo de Meteorología y Computación de la Universidad de Cantabria está formado por 6 séniors, 2 profesores ayudantes doctor y 2 técnicos de apoyo, siendo Unidad Asociada del CSIC, del Instittuto de Física de Cantabria (IFCA). El MG presenta tres líneas principales de investigación: Computación Grid y E-Ciencia, Minería de Datos y Modelización Numérica del Clima, las cuales se soportan tanto en el personal cono en la infraestructura de computación de MACC y del IFCA, y en el Servicio de Datos Climáticos de la UC. Fruto de esta multi-disciplinariedad, el MG ha participado en 5 proyectos Europeos, 3 Nacionales y 5 contratos de investigación, y ha publicado más de 80 artículos científicos en revistas indexadas en los últimos 5 años. El MG participa en el Programa Oficial de Doctorado en Ciencia y Tecnología de la Universidad de Cantabria, habiendo dirigido 3 Tesis Doctorales (3 en curso) en los últimos 5 años, y más de 10 Trabajos Fin de Máster o de Grado.
Proyectos destacados
  • Contribución española al Atlas del IPCC-AR6: Desarrollo y problemas científicos. (IPCC-Atlas). PID2019-111481RB-I00. MICINN. José Manuel Gutiérrez Llorente y Sixto Herrera García. 266200. 01/06/2020 – 31/05/2024
  • Eventos extremos compuestos para la evaluación de los impactos del cambio climático en la agricultura. (COMPOUND). TED2021-131334A-I00. Agencia Estatal de Investigación. Ana Casanueva Vicenta y Rodrigo García Manzanas. 181700. 01/12/2022 – 30/11/2024.
  • AfriCultuReS: Enhancing Food Security in African Agricultural Systems with Support of Remote Sensing. (AfriCultuReS). H2020-SFS-2017-1-774652,
  • Comisión Europea: GMV Aerospace ad Defense, S.A. Juan Suárez Beltrán (GMV), IP-UC: Sixto Herrera García. 466161 (UC). 01/11/2017 – 31/10/2022.
  • WATExR: Predicción climática estacional y modelización del impacto en los ecosistemas para la adaptación de la gestión de los recursos hídricos al aumento de los eventos extremos. (WATExR). ERA4CS16/APCIN17 - PCIN-2017-092. Ministerio de Asuntos Económicos y Transformación Digital. María Dolores Frías Dominguez. 100000. 15/09/2017 – 31/12/2020.
Publicaciones destacadas
  • Iturbide, M., Fernández, J., Gutiérrez, J.M. et al. Implementation of FAIR principles in the IPCC: the WGI AR6 Atlas repository. Sci Data 9, 629 (2022). (https://doi.org/10.1038/s41597-022-01739-y)
  • Iturbide, M., Casanueva, A., Bedia, J., Herrera, S., Milovac, J., & Gutiérrez, J. M. (2022). On the need of bias adjustment for more plausible climate change projections of extreme heat. Atmospheric Science Letters, 23( 2), e1072. (https://doi.org/10.1002/asl.1072)
  • Clayer, F., Jackson-Blake, L., Mercado-Bettín, D., Shikhani, M., French, A., Moore, T., Sample, J., Norling, M., Frias, M.-D., Herrera, S., de Eyto, E., Jennings, E., Rinke, K., van der Linden, L., and Marcé, R. (2023): Sources of skill in lake temperature, discharge and ice-off seasonal forecasting tools, Hydrol. Earth Syst. Sci., 27, 1361–1381, (https://doi.org/10.5194/hess-27-1361-2023)
  • Marco, T., Abatzoglou, J. T., Herrera S., Zhuang, Y., Jerez, S., Lucas, D.D., AghaKouchak, A., Cvijanovic, I. (2023): Anthropogenic climate change impacts exacerbate summer forest fires in California, PNAS - Earth, Atmospheric and Planetary Sciences, 120 (25) e2213815120, (https://doi.org/10.1073/pnas.2213815120)
  • Baño-Medina, J., Manzanas, R., Cimadevilla, E., Fernández, J., González-Abad, J., Cofiño, A. S., and Gutiérrez, J. M. (2022): Downscaling multi-model climate projection ensembles with deep learning (DeepESD): contribution to CORDEX EUR-44, Geosci. Model Dev., 15, 6747–6758, (https://doi.org/10.5194/gmd-15-6747-2022)
  • Legasa, M. N., Manzanas, R., Calviño, A., & Gutiérrez, J. M. (2022). A posteriori random forests for stochastic downscaling of precipitation by predicting probability distributions. Water Resources Research, 58, e2021WR030272. (https://doi.org/10.1029/2021WR030272)
  • Diez-Sierra, J., and Coauthors, 2022: The Worldwide C3S CORDEX Grand Ensemble: A Major Contribution to Assess Regional Climate Change in the IPCC AR6 Atlas. Bull. Amer. Meteor. Soc., 103, E2804–E2826, (https://doi.org/10.1175/BAMS-D-22-0111.1)
  • Baño-Medina, J., Manzanas, R. & Gutiérrez, J.M. On the suitability of deep convolutional neural networks for continental-wide downscaling of climate change projections. Clim Dyn 57, 2941–2951 (2021). (https://doi.org/10.1007/s00382-021-05847-0)
  • Iturbide, M., Gutiérrez, J. M., Alves, L. M., Bedia, J., Cerezo-Mota, R., Cimadevilla, E., Cofiño, A. S., Di Luca, A., Faria, S. H., Gorodetskaya, I. V., Hauser, M., Herrera, S., Hennessy, K., Hewitt, H. T., Jones, R. G., Krakovska, S., Manzanas, R., Martínez-Castro, D., Narisma, G. T., Nurhati, I. S., Pinto, I., Seneviratne, S. I., van den Hurk, B., and Vera, C. S. (2020): An update of IPCC climate reference regions for subcontinental analysis of climate model data: definition and aggregated datasets, Earth Syst. Sci. Data, 12, 2959–2970, (https://doi.org/10.5194/essd-12-2959-2020)
  • Manzanas, R., Fiwa, L., Vanya, C. et al. Statistical downscaling or bias adjustment? A case study involving implausible climate change projections of precipitation in Malawi. Climatic Change 162, 1437–1453 (2020). (https://doi.org/10.1007/s10584-020-02867-3)
Colaboraciones nacionales
  • Neiker – Instituto Vasco de Investigación y Desarrollo Agrario
  • Fundación del Instituto de Hidraúlica Ambiental de Cantabria
  • Predictia Intelligent Data Solutions S.L.
Colaboraciones internacionales
  • Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO)
  • CNRS – Centre National de la Recherche Scientifique
  • SMHI – Swedish Meteorological and Hydrological Institute (Rossby Center)