Estamos encantados de recibir a los estudiantes en nuestras oficinas para que conozcan nuestro trabajo diario y los diferentes proyectos en los que trabajamos, por ejemplo, haciendo prácticas con nosotros o escribiendo tesis de licenciatura o de máster sobre temas como la verificación de modelos, el clima urbano y otras cuestiones.
Los resultados de estas cooperaciones benefician a todos los participantes: Los estudiantes ganan experiencia, se generan nuevos resultados de investigación para la comunidad investigadora, y también nos ayudan a desarrollar nuevos productos, mejorar los procesos y servir mejor a nuestros clientes.
A continuación, se describen algunos de los resultados de nuestra cooperación científica.
Estrategias de mitigación de la isla de calor urbana
En colaboración con la Universidad de Oldenburg, se analizó el efecto de las estrategias de mitigación de la isla de calor urbana (UHI). El efecto isla de calor urbano es un fenómeno típico del clima de las ciudades. Se caracteriza por la diferencia de temperatura del aire entre el centro de la ciudad, expuesto al calor, y las zonas rurales, más frescas.
En este estudio, la densa red de medición de la temperatura en Basilea registró las temperaturas antes y después de la construcción (2020 frente a 2021), durante la cual una zona pavimentada se convirtió en césped (Triangle Park). El gráfico muestra la diferencia entre las mediciones de temperatura media trimestral, mientras que la línea roja muestra las temperaturas antes de las obras y la línea azul después. En resumen, hemos medido un efecto de enfriamiento medio de 0,27 K.
Desarrollo de un modelo climático de ciudad a pequeña escala
Este proyecto se realizó con la Universidad de Friburgo (Alemania). El modelo de ciudad a pequeña escala utiliza como entrada los datos de medición de las estaciones meteorológicas. Estas medidas se muestran en nuestra página City Climate.
El estudio analiza el número necesario de estaciones meteorológicas en zonas urbanas para garantizar una alta precisión del modelo. Los resultados del estudio se resumen en el gráfico que muestra el número de estaciones y el error medio absoluto (MAE) del modelo. El MAE describe la media de todas las desviaciones horarias del modelo respecto a la medición en términos absolutos. El MAE se reduce a casi 0,8°C al añadir más estaciones al modelo. Esto hace que el modelo sea casi tan bueno como las mediciones cercanas. Sin embargo, la mejora se nivela más allá de 50 estaciones en una red de estaciones ya densa, de modo que los cálculos "perfectos" para un sitio con MAE inferior a 0,8°C sólo pueden lograrse con estaciones locales adicionales. Los resultados de este estudio contribuyen a aumentar la eficacia del despliegue de la red de vigilancia climática urbana al instalar sólo el número necesario de estaciones, lo que permite ahorrar tiempo y recursos.
Estudios de verificación para diferentes variables climáticas
También se hizo hincapié en las validaciones de los modelos numéricos. Para evaluar la precisión de los datos de predicción, los datos medidos se comparan con los datos de predicción aplicando un análisis estadístico. Los resultados de estos estudios están documentados en nuestras páginas de verificación.
Seguiremos trabajando en proyectos científicos para mejorar nuestros servicios y desarrollar otros nuevos. Las actualizaciones se pueden encontrar en nuestra página de cooperación.
