Extreem weer voorspellen met datawetenschap

Donkere wolken en sterke wind zijn meestal tekenen dat er zwaar weer op komst is. Vroeger hadden mensen geen andere informatie dan dit om op tijd schade beperkende maatregelen te kunnen treffen. Later kwamen er nieuwe communicatiemiddelen, waarmee mensen op tijd konden worden gewaarschuwd voor extreem weer wanneer er ter plekke nog niets te zien was. Dat was een flinke stap vooruit.

Tegenwoordig worden de omstandigheden in de dampkring intensief en op grote schaal in de gaten gehouden. Zo zijn er gegevens van weerstations, satelliet- en weerradarbeelden, en berichten van schepen, luchthavens en amateurmeteorologen. Maar de vraag blijft: zijn al deze gegevens goed genoeg om extreem weer nauwkeurig te voorspellen?

De kwaliteit van de weersvoorspellingen voor de komende dagen is over het algemeen ontzettend goed. Maar de voorspellingen van extreem weer, daar kan er nog wel het een en ander aan verbeterd worden.

Geurt Jongbloed, hoogleraar Statistiek en hoofd van de afdeling Wiskunde (DIAM), heeft zich op deze vraag gestort. Samen met universitair docent Juan-Juan Cai, promovendus Jasper Velthoen en de afdeling van het KNMI die zich bezighoudt met ‘post-processing’, werkt hij aan methoden om voorspellingen van extreem weer te verbeteren met behulp van verschillende soorten gegevens. Deze gegevens bestaan uit actuele metingen, maar ook uit output van eerdere weersvoorspellingsmodellen. Wiskundige resultaten uit de extreme-waardenanalyse, een deelgebied van de statistiek, kunnen worden aangepast om de voorspelling van extreme gebeurtenissen te verbeteren.

KNMI & wiskunde

Bij het KNMI gebruiken ze geavanceerde modellen uit de mathematische fysica om het weer te voorspellen, waarbij een combinatie van fysieke modellen en meetgegevens op zeer grote computersystemen worden ingevoerd. “De kwaliteit van de weersvoorspellingen voor de komende dagen is over het algemeen ontzettend goed. Maar de voorspellingen van extreem weer, daar kan er nog wel het een en ander aan verbeterd worden”, zegt Geurt Jongbloed.

Hoe ben je met het KNMI over dit onderwerp in contact gekomen?

“Ik heb vroeger een promovendus begeleid met mensen van de klimaatafdeling van het KNMI. De afdeling meteorologie van het KNMI heeft contact met waterschappen, ProRail en commerciële weerdiensten, en over de gehele linie was er behoefte aan verbetering van de waarschuwingssystemen voor extreem weer. In Delft hebben we een goede staat van dienst op het gebied van extreme-waardentheorie en we hebben eerder met goed resultaat samengewerkt met andere afdelingen van het KNMI, vandaar de huidige samenwerking.”

Wat is er tot nu toe in dit project bereikt?

We hebben een model ontwikkeld dat met behulp van de output van weersvoorspellingsmodellen de kans op extreme gebeurtenissen inschat. Dit zijn de ingrediënten voor het alarmsysteem met kleurcodes dat het KNMI gebruikt. De eerste resultaten laten een verbetering zien ten opzichte van de huidige aanpak.

En wat gaan jullie nu doen?

“De volgende stap is het opnemen van meer beschikbare gegevens in ons model. Verder is er vooral bij de waterschappen grote behoefte aan voorspellingen voor gecombineerde extremen. Soms kunnen sterke wind en zware regen afzonderlijk geen aanleiding vormen voor preventieve maatregelen, maar de combinatie ervan wel. Daarom moeten we deze cijfers dan ook gezamenlijk modelleren in plaats van apart. Het mooie is dat deze kwestie op dit moment ook in de belangstelling staat bij het huidige theoretisch onderzoek naar extreme-waardentheorie. Aan wiskundige uitdagingen werken, die maatschappelijk relevant zijn, is echt iets voor ons Delft Institute of Applied Mathematics!”

Tekst: Marieke Roggeveen | Foto’s: Mark Prins | Januari 2018