Key takeaways

• Ondanks accurate voorspellingen worstelen AI-verrijkte voorspellingssystemen met de precieze impact van extreme weersomstandigheden.
• Er zijn nog steeds hiaten in de kennis over het toepassen en gebruiken van heranalysegegevens voor betere voorspellingen.
• Effectieve communicatie is cruciaal voor het aanmoedigen van paraatheid en beslissende actie te midden van klimaatverandering.

De overstromingen in september die delen van Europa verwoestten, onderstreepten de beperkingen van zelfs geavanceerde voorspellingssystemen met AI. Ondanks nauwkeurige voorspellingen van hevige regenval werd menigeen verrast door de precieze gevolgen van de overstroming. Dit benadrukt de voortdurende uitdagingen die extreme weersomstandigheden met zich meebrengen.

AI heeft de weersvoorspelling aanzienlijk verbeterd door gebruik te maken van statistische hulpmiddelen om enorme historische datasets te analyseren en patronen te identificeren. Deze aanpak, die vaak kosteneffectiever is dan traditionele numerieke weersvoorspellingsmethoden, maakt specifiekere voorspellingen mogelijk, met name op gebieden als stedelijke overstromingen of complexe terreinen.

De complexiteit van weersvoorspelling

GraphCast bijvoorbeeld, een machine learning model ontwikkeld met de steun van Google, heeft superieure prestaties laten zien in vergelijking met conventionele modellen door gebruik te maken van heranalysegegevens – een uitgebreid beeld van het weer en klimaat in het verleden afgeleid van het herhaaldelijk uitvoeren van voorspellingsmodellen tegen historische informatie. Er blijven echter hiaten in de kennis over hoe deze informatie wordt toegepast en gebruikt, naast onvoldoende investeringen in het versterken van modellen voor het verzamelen van gegevens.

Deskundigen erkennen dat AI-modellen niet onfeilbaar zijn en dat hun effectiviteit sterk afhangt van de kwaliteit en kwantiteit van de invoergegevens. Wanneer we te maken hebben met zeldzame gebeurtenissen of onvoorspelbare verschuivingen in weerpatronen, wordt het voorspellen van rampen aanzienlijk complexer.

Europese reactie op klimaatverandering

Het Europees Centrum voor Weersvoorspellingen op Middellange Termijn (ECMWF), een toonaangevende leverancier van weersvoorspellingen aan Europese landen, heeft sinds januari een AI-gestuurd voorspellingssysteem, AIFS genaamd, in zijn activiteiten geïntegreerd. Dit model genereert meerdere snelle voorspellingen en biedt langetermijnvoorspellingen voor gebeurtenissen zoals cyclonen en hittegolven. In het geval van de recente overstromingen voorspelden de numerieke modellen van ECMWF, inclusief de modellen met AI, nauwkeurig de hoeveelheid neerslag in de getroffen gebieden.

Ondanks accurate voorspellingen benadrukken experts de cruciale rol van effectieve communicatie, vooral in het licht van klimaatverandering die de frequentie en intensiteit van extreme weersomstandigheden doet toenemen. Het communiceren van de ernst van mogelijke gevolgen aan het publiek is van vitaal belang voor het aanmoedigen van paraatheid en beslissende actie.

Het Europees Milieuagentschap (EMA) heeft een grimmige waarschuwing afgegeven over de kwetsbaarheid van het continent voor escalerende klimaatrisico’s. Het EMA voorspelt een verslechtering van de situatie. Het EMA voorspelt een verslechtering van extreme hitte, droogte, bosbranden en overstromingen, zelfs in optimistische scenario’s voor de opwarming van de aarde, met aanzienlijke gevolgen voor de leefomstandigheden in heel Europa.

Investeren in klimaatbestendigheid

Na de overstromingen onderstreepte Janez Lenarčič, de Europese Commissaris voor Crisismanagement, de realiteit van klimaatverandering door te stellen dat extreme weersomstandigheden die ooit als zeldzaam werden beschouwd nu een terugkerend fenomeen worden in het dagelijks leven van Europeanen. Hoewel sommige tech-ondernemers de vooruitgang in AI-ondersteunde voorspellingsmodellen erkennen, wijzen ze op een gebrek aan paraatheid en investeringen in Europa in vergelijking met regio’s als de Verenigde Staten, waar risicobeoordeling en het beheer van milieurisico’s meer ingeburgerde praktijken zijn.

Bovendien vormt de gegevensverwerking een grote uitdaging voor deze complexe AI-modellen, die voortdurend moeten worden bijgewerkt naarmate de voorspellingen veranderen. De computereisen, vooral op fijnere schalen, vereisen aanzienlijke energie- en waterbronnen, waardoor bezorgdheid ontstaat over de ecologische voetafdruk van AI zelf. Sommige techgiganten onderzoeken alternatieven zoals kernenergie om hun enorme datacenters in stand te houden.

Klimaatverandering aanpakken

Naast het verfijnen van de voorspellingsmogelijkheden benadrukken experts de noodzaak van tastbare oplossingen zoals infrastructuur om overstromingen te beperken, robuuste systemen voor vroegtijdige waarschuwing en beperkte ontwikkeling in kwetsbare gebieden.

Uiteindelijk is het van het grootste belang om de hoofdoorzaak van klimaatverandering – de afhankelijkheid van fossiele brandstoffen – aan te pakken. Er is dringend behoefte aan een wereldwijde verschuiving naar hernieuwbare energiebronnen om de toenemende frequentie en intensiteit van extreme weersomstandigheden te beperken.

Wil je toegang tot alle artikelen, geniet tijdelijk van onze promo en abonneer je hier!