Vang je de goede windvlaag in je zeilen? Dat kan goud waard zijn. Maak je een verkeerde inschatting? Dan mis je de boot. Met zijn zeer gedetailleerde windvoorspellingen helpt meteoroloog Sukanta Basu de Nederlandse Olympische zeilers naar de overwinning.

Stel je een warme augustusochtend voor in Japan. De Olympische Spelen zijn in volle gang en de wedstrijdzeilers van het Nederlandse zeilteam gaan zo het water van de Sagamibaai op. Vlak voor de start van de race krijgen de zeilcoaches op hun iOS- of Android-toestel de windvoorspellingen van die dag, met daarin voor elke tien minuten van de zeilwedstrijd de te verwachten windrichting en windsnelheid. De nauwkeurige voorspellingen helpen de zeilers bij hun beslissingen op het water en kunnen dus letterlijk goud waard zijn.

Hulp gevraagd

Zulke gedetailleerde weersverwachtingen haal je niet uit een online weerbericht. Het zeilteam schakelde daarom meteoroloog Sukanta Basu in, die speciaal voor de wedstrijdzeilers een geavanceerde aanpak ontwikkelde om de wind mee te voorspellen.

Uit dat model rollen dagelijks vele terabytes aan data, maar Basu geeft de atleten alleen de informatie die ze echt kunnen gebruiken. 'Natuurlijk willen de zeilers weten hoe hard het waait en uit welke richting, maar of de exacte windkracht is minder van belang', legt Basu uit. 'Wat wel belangrijk is: hoe veranderen de omstandigheden plots tijdens de race?' 

Uitdagingen

Tijdens eerdere zeilwedstrijden in de Sagamibaai is de aanpak van Basu al getest en de ervaringen zijn positief. 'Momenteel zitten we midden in het proces om de code van Tokio te kraken', zegt Jaap Zielhuis, hoofdcoach van het Nederlandse zeilteam.

Die code kraken is voor de Sagamibaai niet makkelijk. ‘Het weer laat zich er lastig voorspellen’, zegt Basu. Ten Noordwesten van het zeilgebied ligt bijvoorbeeld de bijna 3800 meter hoge vulkaan Fuji. En er ligt dichtbij de baai een eiland in de weg. 'Izu Oshima verandert de luchtstroming', legt Basu uit. 'De zeilers hebben daar vooral last van als de wind uit het Zuidwesten komt.' Ze varen op dat moment benedenwinds, ofwel aan de andere kant, van het eiland. Daar is de wind op dat moment onberekenbaar.

De wind in beeld

Het blokkerende effect van Izu Oshima is goed te zien op de plattegronden die de voorspellingstool maakt. Op zo'n kaart staan tientallen lijnen die de route en snelheid van de wind visualiseren. Masterstudent Kars Trommel hielp Basu hierbij. Hij gebruikte deep learning, een onderdeel van kunstmatige intelligentie, om te ontdekken welke windpatronen er allemaal voor kunnen komen.

Datatekort

'Een extra uitdaging is dat maar weinig meteorologen bezig zijn met wind, wat de hoeveelheid beschikbare data beperkt maakt', zegt Basu. Hij moet de benodigde gegevens dus grotendeels zelf verzamelen. Dat doet hij met hulp van het Sailing Innovation Center in Den Haag, waar de de data-analyse wordt uitgevoerd.

Als startpunt gebruikt Basu het Global Forecast System (GFS), een vrij toegankelijke meteorologische dataset uit de Verenigde Staten. 'Toch hebben we daar voor ons project niet genoeg ruimtelijke resolutie.' Daarom past Basu dynamical downscaling toe met behulp van het Weather Research and Forecasting (WRF) model en met machine learning. 'De code van dat WRF-model is miljoenen regels lang', vertelt hij. ‘Je kunt de GFS-data vergelijken met een foto van bijvoorbeeld 2 megapixels. Wij maken daar door downscaling meer dan 200 megapixels van, waardoor je verder kunt inzoomen en meer details uit de foto kunt halen.'

Bij dynamical downscaling praat je alleen niet over de pixels van een foto, maar over rasterpunten die over de hele wereld verdeeld liggen. 'Voor elk rasterpunt lost het GFS-model vergelijkingen op en daar rolt dan een weersvoorspelling uit', zegt Basu. 'Maar die rasterpunten liggen tientallen kilometers uit elkaar. In de Sagamibaai liggen er maar twee of drie. Wij hebben meer informatie nodig dan dat, een raster met hogere resolutie dus.'

Zoompower

Basu bereikt dankzij zijn WRF-model een resolutie van een kilometer. 'En het ziet ernaar uit dat we tijdens de Spelen tot een raster komen met punten die slechts 500 meter uit elkaar liggen', zegt Basu. '250 meter lukt waarschijnlijk nog niet, want hoe hoger de resolutie, hoe meer rekenkracht er nodig is.'

Het is dus zoeken naar een gulden middenweg: zo ver mogelijk inzoomen, maar niet je apparatuur overbelasten. 'Tijdens de Spelen runnen we ons voorspellingsmodel in het supercomputing centrum SURF in Amsterdam’, zegt Basu. 'Dankzij deze supercomputer weten we zeker dat we de coaches elke wedstrijdochtend van de meest recente windvoorspellingen kunnen voorzien.'

Intuïtie boven kennis

Als de wedstrijdzeilers goed op de schommelingen in de wind kunnen anticiperen, kan dat het verschil betekenen tussen de boot missen en een gouden wind vangen. Het zeilteam moet daarbij goed zien in te schatten hoe betrouwbaar de vooruitzichten zijn die dag. Want: hoe veranderlijker het weer, hoe lastiger te voorspellen. 

'Het blijft uiteindelijk zeilen', benadrukt coach Zielhuis. 'Op het moment suprême is de inschatting van de zeiler bepalend. Diegene ziet een windvlaagje op de golven en besluit: dat is mijn keuze, daar ga ik voor.'

/* */