Kierownik projektu: dr hab. Agnieszka Szpak, prof. UMK
Projekt ma na celu opracowanie zintegrowanych, wielowymiarowych narzędzi badawczo-analitycznych umożliwiających diagnozę, zrozumienie i skuteczne wdrażanie polityk klimatycznych. Inicjatywa oparta jest na podejściu interdyscyplinarnym. Kluczowe założenia projektu rozwijane będą na trzech poziomach skalowania przestrzennego: globalnym (zintegrowane modele polityczne, np. IPCC, COP, EU Green Deal), regionalnym (przykład Europy Środkowo-Wschodniej jako obszaru szczególnej wrażliwości) i lokalnym (współpraca z miastami i gminami w celu testowania narzędzi predykcyjnych i strategii adaptacyjnych).
Projekt obejmuje pięć powiązanych modułów:
1. Analiza i diagnoza: Polityka i bezpieczeństwo. Celem tego modułu jest zmapowanie istniejących ram polityki klimatycznej i ich powiązań z bezpieczeństwem (energetycznym, żywnościowym, społecznym) w różnych skalach geograficznych oraz analiza polityk klimatycznych (porównawczo – ONZ, UE, państwa narodowe). Istotne jest badanie geopolitycznych aspektów transformacji energetycznej celu zidentyfikowania napięć i zależności między regulacjami a stabilnością społeczną i instytucjonalną.
2. Badania społeczne: Opór i akceptacja. Moduł skupia się na zrozumieniu społecznych reakcji wobec polityk klimatycznych i technologii transformacyjnych. Jest oparty o badania jakościowe i ilościowe nad postawami obywateli i społeczności lokalnych. Niezbędna jest analiza dyskursu medialnego, dezinformacji i polaryzacji społecznej w celu zbudowania modeli akceptacji i oporu z uwzględnieniem czynników socjopolitycznych, kulturowych i psychologicznych.
3. Badania przestrzenne: Mitygacja i adaptacja. Celem modułu jest integracja danych przestrzennych (GIS, satelity, lokalne inwentaryzacje) w celu oceny zdolności i skutków działań adaptacyjnych i mitygacyjnych. Mapowanie zagrożeń klimatycznych i wrażliwości środowiskowej konieczne jest do analizy efektywności lokalnych strategii adaptacyjnych (np. retencja, ochrona przyrody, urban resilience) i ceny wpływu planowania przestrzennego na redukcję emisji.
4. Modelowanie: Prognoza i scenariusze. Moduł koncentruje się na opracowaniu scenariuszy przyszłości oraz prognoz wpływu polityk i zjawisk społeczno-klimatycznych. Celem jest budowa modeli ekonometrycznych i agentowych (ABM) oraz opracowanie scenariuszy transformacji energetycznej, mobilności, rolnictwa, migracji i modeli integrujących dane społeczne, ekonomiczne i środowiskowe. Będzie to możliwe przy zastosowaniu metod foresight i backcasZng, szczególnie wieloczynnikowych modeli obliczeniowych i analizy big data.
5. Ewolucja: Uczenie maszynowe i implementacja. W tym module modele będą rozwijane i dostosowywane z wykorzystaniem uczenia maszynowego (ML) i sztucznej inteligencji (AI), umożliwiając iteracyjną analizę i wdrażanie rozwiązań. Trening modeli predykcyjnych na danych wieloźródłowych (geograficznych, społecznych, klimatycznych) umożliwi dynamiczne kalibrowanie modeli w oparciu o zmieniające się warunki (adapZve systems). Zastosowanie AI do rekomendacji polityk publicznych i narzędzi partycypacyjnych pozwoli na stworzenie prototypów narzędzi wspierających decydentów (np. dashboardy decyzyjne, symulatory scenariuszy).
Potencjał współpracy:
Badaczki i badacze już uczestniczący w projekcie są członkami międzynarodowych sieci akademickich i współtworzą innowacje polityczne dla instytucji globalnych i krajowych. Równocześnie prowadzą badania podstawowe o wysokim potencjale aplikacyjnym na poziomie regionalnym i lokalnym. Zespół ma udokumentowane doświadczenie w opracowywaniu modeli matematycznych o charakterze diagnostycznym i prognostycznym, stanowiących podstawę do zastosowania uczenia maszynowego i sieci neuronowych. Otwartość struktury zespołu umożliwia współpracę między naukami społecznymi a dziedzinami technicznymi, tworząc przestrzeń do interdyscyplinarnej synergii między badaniami akademickimi, polityką publiczną i innowacjami.