Nieuw AI-model maakt neerslagvoorspellingen tot 10 dagen vooruit betrouwbaarder
Je kent het vast: de weerapp voorspelt regen, maar het blijft droog. Of andersom. Vooral bij voorspellingen voor over een week zitten weermodellen er nogal eens naast. Dat is niet alleen vervelend voor je weekendplannen, het is ook een probleem voor waarschuwingen bij overstromingen en droogte. Onderzoekers hebben nu een AI-systeem ontwikkeld dat deze voorspellingen flink kan verbeteren.
Weermodellen die neerslag voorspellen voor de komende 10 dagen (de zogeheten medium-termijn voorspelling) hebben een hardnekkig probleem. Ze maken structurele fouten die groter worden naarmate je verder vooruit kijkt. Daarnaast is de resolutie vaak te grof: het model kan wel zeggen dat het ergens in een regio gaat regenen, maar niet precies waar. Voor waarschuwingssystemen die overstromingen of droogte moeten voorspellen, is die onnauwkeurigheid een serieuze beperking.
Er bestaan al AI-technieken die deze fouten proberen te corrigeren, maar die hebben zo hun eigen tekortkomingen. Ze houden onvoldoende rekening met hoe fouten zich over meerdere dagen opstapelen, en ze vegen regenpatronen vaak te veel glad. Het resultaat: een voorspelling die er netjes uitziet, maar de werkelijke, grillige regenbuien niet goed weergeeft.
Hoe het nieuwe systeem werkt
De onderzoekers ontwikkelden een systeem genaamd PCSDiff. Dit werkt in twee stappen. Eerst analyseert een onderdeel van het systeem hoe fouten zich dag na dag opbouwen, gebaseerd op grootschalige weerpatronen. Daarna gebruikt het systeem een methode die je kunt vergelijken met het scherper maken van een wazige foto: een zogeheten diffusiemodel dat stap voor stap ruis omzet in een gedetailleerd, realistisch beeld. Zo worden lokale regenpatronen weer zichtbaar die in de originele, grovere voorspelling verloren gingen.
Het team trainde het model op wereldwijde weerdata en testte het vervolgens op waarnemingen in China. De resultaten: bij voorspellingen van 3 tot 10 dagen vooruit daalde de gemiddelde fout (RMSE, een maat voor hoe ver de voorspelling van de werkelijkheid afligt) met 16,1 procent. De nauwkeurigheid waarmee het model regenpatronen goed voorspelt (uitgedrukt in de zogeheten ACC-score) steeg met 13,9 procent, vergeleken met de ruwe voorspellingen van het Europese weercentrum ECMWF. Ook versloeg het systeem andere bestaande AI-methodes, zowel bij gewone regenbuien als bij extreme neerslag.
Een praktisch voordeel: het systeem kan doorlopend nieuwe data verwerken zonder lange wachttijden. Dat maakt het geschikt voor daadwerkelijk gebruik bij meteorologische diensten, niet alleen voor onderzoek in het lab.
Wat betekent dit (nog) niet
Dit is één onderzoeksteam dat hun systeem heeft getest op data uit China, na training op wereldwijde gegevens. Het is nog niet bekend hoe het model presteert in andere regio's met heel ander weer, zoals Nederland. Ook is dit een technische verbetering van voorspellingsmodellen, geen garantie dat overstromingen of droogtes voortaan altijd op tijd worden voorzien. Voordat zo'n systeem daadwerkelijk bij weerdiensten wereldwijd wordt ingezet, is meestal nog uitgebreide validatie nodig.