Betere regenval-voorspellingen dankzij AI: nieuw onderzoek vergelijkt methodes
Je kent het wel: de weersvoorspelling zegt lichte regen, maar binnen een uur staat je straat blank. Voorspellen hoeveel regen er precies gaat vallen, en vooral waar de hevigste buien neerkomen, is lastig. Een nieuw onderzoek laat zien dat de keuze voor een bepaald type kunstmatige intelligentie (AI) daarbij flink verschil maakt, zeker bij hevige regenval.
Onderzoekers gebruiken vaak satellietbeelden om neerslag te voorspellen. Satellieten meten de temperatuur van de bovenkant van wolken, de zogeheten infraroodstraling. Het probleem: die temperatuur zegt iets over de wolk, maar niet direct over hoeveel regen er beneden uit valt. Daardoor is het best moeilijk om vanuit die beelden precies te berekenen hoeveel neerslag er valt.
Een team van onderzoekers testte daarom verschillende soorten AI-modellen om te zien welke het beste regenval kunnen inschatten op basis van deze satellietbeelden. Ze gebruikten gegevens van de Meteosat-satelliet boven Frankrijk, over een periode van 2008 tot 2023. Als ijkpunt gebruikten ze metingen van echte regenradar, zodat ze konden checken of de AI-voorspellingen klopten.
Twee soorten modellen, twee verschillende sterktes
De onderzoekers vergeleken twee hoofdtypen AI-modellen. Het eerste type, deterministische modellen, geeft steeds één vaste uitkomst: een duidelijk antwoord op "hoeveel regen valt hier". Het tweede type, generatieve modellen (waaronder zogeheten diffusiemodellen, die werken door ruis stap voor stap om te zetten in een realistisch beeld), geeft juist een waaier aan mogelijke uitkomsten die samen een realistischer beeld van de werkelijkheid vormen.
Uit de vergelijking blijkt dat deterministische modellen heel precies zijn voor gewone, lichte regen. Ze geven betrouwbare gemiddelde schattingen. Maar bij extreme regenval, zoals een plotselinge stortbui, schieten ze tekort: ze onderschatten structureel hoe hevig die buien zijn.
Generatieve modellen doen het juist beter bij die zware buien. Ze leggen de volledige spreiding van mogelijke regenhoeveelheden beter vast, inclusief de zeldzame, heftige uitschieters. Ook tekenen ze realistischere patronen van waar de regen precies valt. Daar staat tegenover dat ze op het niveau van individuele pixels (de kleinste beeldpuntjes van de satellietbeelden) iets minder nauwkeurig zijn dan de deterministische modellen.
Dit is dus een kwestie van kiezen: wil je de beste algemene nauwkeurigheid, of wil je vooral goed zijn in het opsporen van extreme, gevaarlijke buien? Voor overstromingswaarschuwingen lijkt die tweede eigenschap belangrijker.
Dit onderzoek is uitgevoerd boven Frankrijk, met Franse radardata als ijkpunt. Het is niet gezegd dat de resultaten exact zo overal ter wereld gelden. Ook gaat het hier om één onderzoeksteam dat bestaande AI-technieken met elkaar vergeleek, niet om een nieuw weerstation of een directe toepassing in waarschuwingssystemen. Er is meer onderzoek nodig voordat deze modellen breed ingezet kunnen worden voor operationele overstromingswaarschuwingen.
De onderzoekers noemen hun aanpak een "reproduceerbaar raamwerk": andere wetenschappers kunnen hun methode gebruiken om zelf AI-modellen voor neerslagvoorspelling te testen en te verbeteren. Dat kan op termijn helpen om waarschuwingssystemen voor wateroverlast en overstromingen nauwkeuriger te maken, vooral voor de zware buien die de meeste schade veroorzaken.