Beter weerbericht op komst

Pak je mobiel erbij en open de weer-app. De verwachtingen per uur van temperatuur, wind en neerslagkansen voor vaak tien of meer dagen vooruit wekken de indruk dat we het weer inmiddels behoorlijk accuraat kunnen voorspellen. Maar vrijwel iedereen weet beter: verwachtingen voor het weer over tien dagen geven allerminst garantie. En ook op kortere termijn zitten de weerdiensten er nog regelmatig naast.

Hoe werkt een weermodel en kunnen de modellen met snellere computers en kunstmatige intelligentie nog beter worden? En hoe vertaal je die betere berekeningen naar een bruikbaar weerbericht voor het grote publiek?

Blokjes

Het traditionele recept voor een goede weersverwachting bevat doorgaans drie ingrediënten: een weermodel, een supercomputer en veel weerwaarnemingen. Bovendien is er een meteoroloog nodig die dit alles als een kok combineert tot een bruikbaar eindresultaat.

Eerst het weermodel. Als je de ontwikkeling van het weer ziet als een video van bewegende hoge- en lagedrukgebieden, van voorbijtrekkende wolken en opklaringen, van oprukkende regenfronten en hittegolven, dan probeert dit computerprogramma te berekenen hoe die film in de toekomst verdergaat.

Elk van die blokjes krijgt eigenschappen toebedeeld die zo goed mogelijk overeenkomen met de echte atmosfeer op die plek. Het gaat daarbij om zaken als temperatuur, windsnelheid en -richting, en luchtdruk en -vochtigheid. In totaal heeft HARMONIE 12 van die weerparameters om mee te rekenen.

Toekomstfilm

Een supercomputer wekt het model vervolgens tot leven. Deze past natuurkundige wetten toe en rekent stapsgewijs voor alle blokjes – in het geval van HARMONIE zijn dat er ruim 276 miljoen stuks – uit wat de omstandigheden één minuut later zijn. Misschien warmt een blok op door de zon, misschien regent het en wordt het kouder, misschien voert de wind erg vochtige lucht aan. Zo krijgt elk blokje nieuw weer en ontstaat er een nieuwe weerkaart. Die kaart vormt de volgende stap in de eerdergenoemde weerfilm van de toekomst. Dan begint de computer weer bij het eerst blokje en berekent de volgende stap. HARMONIE berekent het weer tot 60 uur in de toekomst.

Je kunt nog zo’n krachtige computer en gedetailleerd weermodel hebben, zonder het derde ingrediënt is dat waardeloos: informatie over het actuele weer. Bijvoorbeeld de luchtdruk, temperatuur en luchtvochtigheid van dít moment voor zo veel mogelijk punten verdeeld over de ruimte. Het KNMI beschikt in Nederland over tientallen automatische waarneemstations en gebruikt informatie van satellieten en radars. In totaal gaat er per analyse zo’n 300 tot 400 megabyte aan weerdata het model in.

Eens per uur

We worden beter in het voorspellen van het weer. De zesdaagse weersverwachting van nu is ongeveer zo goed als de vijfdaagse verwachting van tien jaar geleden, die weer pakweg even goed was als de vierdaagse verwachting van twintig jaar terug. Dit voorjaar kreeg het HARMONIE-model nog een update die de weersverwachting preciezer maakt. Sindsdien zijn de rekenblokjes niet 2 in plaats van 2,5 kilometer groot, waardoor het model bijna zeven keer meer blokjes gebruikt. Ook zijn de tijdsstappen kleiner. Volgens betrokkenen vraagt het model hiermee ruim twaalf keer meer rekenkracht, die wordt geleverd door een supercomputer in IJsland.

Naast fijnmazigere modellen zijn er andere manieren om de weersverwachting te verbeteren. Zo doet het KNMI vaker modelberekeningen, nu eens per uur, waardoor de laatste verwachting jonger en dus accurater is. Verder zijn er steeds meer waarnemingen die de beginsituatie van de modelberekening preciezer maken. KNMI-onderzoeker Sander Tijm zegt dat er nu vooral wordt gewerkt aan het meenemen van data van (neerslag)radars en satellieten, die (regen)wolken beter in het model moeten krijgen. Recentelijk experimenteerden ze ook met het toevoegen van metingen van vliegtuigen. De snelheden van vliegtuigen op grote hoogte geven namelijk een beeld van de wind ter plekke.

Boven verwachting

Sommige onderzoekers gooien het sinds kort over een andere boeg. Zij ontwikkelen modellen op basis van kunstmatige intelligentie (AI), die getraind zijn met zo’n veertig jaar aan historische verwachtingen en weerdata. AI blijkt erg goed in het vinden van verbanden in het weergedrag. Die aanpak levert inmiddels verwachtingen die minstens zo goed zijn als de traditionele modellen. Techbedrijven als Google en het Chinese Huawei hebben hun eigen AI-modellen en ook de Europese weerdienst ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts) publiceert naast zijn traditionele verwachting een AI-vooruitzicht.

Tijm is onder de indruk van de snelheid waarmee kunstmatige intelligentie het weer onder de knie krijgt. “Als je het me drie jaar geleden had gevraagd, dan had ik waarschijnlijk gezegd dat kunstmatige intelligentie een bescheiden rol kon spelen in het verwerken van weerdata. Nu blijkt het in staat om globale weermodellen te produceren van behoorlijke kwaliteit. Bij het ECMWF hadden ze binnen een paar maanden een AI-model dat béter was dan hun traditionele model, waar vijftig jaar ontwikkeling in zat. Dat is spectaculair”, vindt hij. Toch verwacht Tijm niet dat de klassieke modellen binnenkort overboord gaan. “Gemiddeld scoren sommige AI-modellen erg goed, maar als je inzoomt op de details van de verwachtingen, dan zie je nog allerlei eigenaardigheden en inconsistenties.”

Mist en ijzel

Kunstmatige intelligentie of niet, er zullen altijd weertypes blijven die zich minder makkelijk laten berekenen. Tijm noemt als voorbeeld een koude winterdag die begint met mist. “Stel: de zon slaagt er nét in die mist op te lossen, dan heb je een stralende dag. Toch kan het zijn dat een weermodel berekent dat het de zon net níet lukt om de mist op te lossen, en een grijze en kille dag verwacht”, zegt hij. “Dit is een lastige situatie voor modellen.” Dat geldt ook voor het voorspellen van ijzel. Een halve graad kan in deze gevallen het verschil maken tussen wél en geen ijzel, of wél en geen mist.

Ook is het nog altijd lastig om de plek en de intensiteit van buien of een (compacte) storm te voorspellen. “Dit zijn erg dynamische processen in de atmosfeer, die afhankelijk zijn van details. Een graad verschil bij het oppervlak kan ervoor zorgen dat een bui net wel of net niet ontstaat. En aangezien een zware bui weer ándere buien kan forceren, kan zoiets uiteindelijk een groot effect hebben”, aldus Tijm.

Kans op regen

Hoewel de weersverwachting een grotendeels geautomatiseerd proces is, zit er op een cruciale plek nog een mens aan de knoppen. Elk uur produceert het belangrijkste model van het KNMI voor de kortetermijnverwachting een weersupdate, maar die belandt op het bureau van de dienstdoende meteoroloog. Die kijkt kritisch naar de laatste model run. Klóppen de resultaten van het weermodel eigenlijk wel met de laatste waarnemingen? “Omdat de laatste berekening vaak al een paar uur oud is, kan het zijn dat deze al uit de pas begint te lopen”, zegt Yorick de Wijs, meteoroloog van het KNMI. “Zo’n afwijking aan het begin van de verwachting kan enorme verschillen opleveren voor de verwachting over een dag of nog verder in de toekomst.”

“Ons model laat wel eens zware buien ontstaan, terwijl wij zien dat er best wat onzekerheden zijn”, vertelt De Wijs. “Wij zien bijvoorbeeld al afwijkende temperaturen of een bepaalde opbouw van de atmosfeer. In zo’n geval proberen wij in onze verwachtingen en waarschuwingen rekening te houden met de onzekerheid. Dan zeggen we dat er een bepaalde káns is op zware buien. Ik weet dat mensen daar niet van houden, maar soms is de verwachting gewoon niet zo zeker als een model laat zien. Het is juist dít wat wij als mensen kunnen doen: breder kijken dan het model en helder communiceren over de onzekerheden.”