Betere weersvoorspelling door Artificial Intelligence

In de wereld van meteorologie staat de weersvoorspelling centraal als een onmisbare bron van informatie voor zowel het dagelijkse leven als voor langetermijnplanning. Met de vooruitgang in Artificial Intelligence (AI) betreden we een nieuw tijdperk waarin weersvoorspellingen aanzienlijk verbeteren in nauwkeurigheid en betrouwbaarheid. Atmosfeerwetenschapper Chiem van Straaten aan de Vrije Universiteit van Amsterdam is een pionier in deze ontwikkeling. Hij heeft een methode ontwikkeld die leert van eerder gemaakte fouten in weersvoorspellingen, en dit leidt tot aanzienlijk betrouwbaardere weersinformatie.

Het belang van accurate weersvoorspelling kan niet worden overschat. Vooral wanneer het gaat om het anticiperen op extreme weersomstandigheden zoals droogte of hittegolven. Van Straaten’s werk maakt gebruik van zowel natuurkundige als statistische weermodellen. Het onthult hoe de distributie van koude en warme lucht met meer precisie voorspeld kan worden door analyse over langere periodes en grotere geografische gebieden.

Impact van machine learning op meteorologie

Van Straaten en zijn team van onderzoekers hebben ontdekt dat bepaalde processen in de Stille Oceaan een significante invloed hebben op de globale luchttemperatuurverdeling. Conventionele modellen, vaak gebruikt in commerciële weerapps, misten deze essentiële link. Door samenwerking met het Koninklijk Nederlands Meteorologisch Instituut (KNMI) hebben zij een methode ontwikkeld die het bestaande model statistisch corrigeert. Hierdoor worden voorspellingen veel meer bruikbaar.

AI als verfijner van weersvoorspellingsmodellen

De nieuwe innovatieve methode verbetert niet enkel voorspellingen maar onthult ook fouten in bestaande modellen. Dit gebeurt door een gedetailleerde vergelijking van de voorspellingen met de werkelijk gemeten weersomstandigheden. Volgens Van Straaten illustreert deze methode hoe traditionele, op natuurkunde gebaseerde modellen verrijkt en verbeterd kunnen worden met behulp van AI. Dit heeft aanzienlijke voordelen voor iedereen die afhankelijk is van weersvoorspellingen, van agrariërs en waterschappen tot de gewone burger. Zij zullen eerder toegang krijgen tot betrouwbare informatie die hen helpt beter voorbereid te zijn op aankomende weersomstandigheden.

Weersvoorspellingen voor de korte en lange termijn

In het bijzonder heeft deze vooruitgang impact op weersvoorspellingen voor zowel de korte als de langere termijn. De methodiek maakt de 14 daagse weersvoorspelling betrouwbaarder. Dit kan een significant verschil maken in bijvoorbeeld de landbouw, waar timing van bepaalde activiteiten essentieel is. Ook voor de lange termijn weersvoorspelling, die van groot belang is voor seizoensgebonden planning en management van waterbronnen, brengt dit een revolutie teweeg.

Wat betreft de weersvoorspelling voor de zomer, biedt deze ontwikkeling perspectief voor beter risicobeheer met betrekking tot hittegolven en droogteperiodes, die naar verwachting zullen toenemen door klimaatverandering. Met nauwkeuriger lange termijn weersvoorspellingen kunnen overheden en hulpdiensten beter anticiperen op mogelijke risico’s. Daarmee kunnen zij adequaat reageren om de veiligheid en welzijn van burgers te waarborgen.

Het is duidelijk dat de integratie van AI in weersvoorspelling een positieve omslag betekent voor de meteorologie.