Soms komt het voor dat hetzelfde weerbeeld dagenlang in een bepaald gebied voorkomt. Vaak is er dan sprake van een blokkade. Hoe lang zo'n blokkade blijft hangen, is soms moeilijk te voorspellen. Met de constante ontwikkeling in technologie worden weersverwachtingen ook beter. De vraag is echter: kan kunstmatige intelligentie een rol spelen bij het verbeteren van de verwachtingen voor fenomenen als blokkades?!
Blokkades in de meteorologie zijn grootschalige patronen in het atmosferische drukveld (met name hogedrukgebieden) die bijna stationair zijn. Daardoor worden lagedrukgebieden weer 'geblokkeerd' of moeten ze rond het blokkerend drukgebied trekken. De resultaat: dagenlang hetzelfde weerbeeld in een bepaald gebied. Denk hier aan hittegolven of aanhoudend droog- en zonnig weer. Daar hebben we heel even vandaag en de komende dagen mee te maken, want ten zuidoosten van Nederland ligt een hogedrukgebied.
Dit hogedrukgebied trekt morgen iets verder naar het oosten, waardoor het weer in Nederland binnenkort er weer wat anders uitziet. We krijgen namelijk te maken met wat meer bewolking, vooral op vrijdag een spatje regen of een buitje en vanaf zaterdag ligt ook de temperatuur lager. Maar in grote lijnen lijkt het zelfs ook volgende week nog grotendeels droog te blijven. Behalve dan op maandag.
Bij onze oosterburen is het ook een aantal dagen vrijwel droog. Het hogedrukgebied dat het droge weer veroorzaakt, schuift de komende dagen richting het oosten, maar het blijft nog steeds in de buurt. Volgende week komt er weer een uitloper van het Azorenhoog (een semipermanente hogedrukzone boven de Noord-Atlantische Oceaan) en samen met het hoog boven Oost-Europa vormt er dan weer een hogedrukgebied boven Centraal-Europa. Vervolgens blijft het dan ook in de rest van Centraal-Europa en een groot deel van Frankrijk droog.
Terwijl het echter in deze regio's droog blijft, is het een ander verhaal boven Spanje en Portugal! Vanwege het hogedrukgebied, trekken de lagedrukgebieden eromheen. Ze komen dus vanaf de Atlantische Oceaan het land op, maar vanwege het hogedrukgebied, trekken ze eromheen richting het Iberische Schiereiland. Soms wordt zelfs de straalstroom rond zo'n blokkerend hogedrukgebied geleidt.
Dit is de verwachting van het Europese weermodel, ECMWF, voor zaterdag 14.00u lokale tijd. Het hogedrukgebied ligt boven Tsjechië, terwijl een lagedrukgebied boven de Golf van Biskaje ligt. Dit laagje trekt richting Portugal en Spanje. (Bron: WXCHARTS)
Soms trekken deze lagedrukgebieden verder over de Middellandse Zee richting Italië en andere keren blijven ze boven het Schiereiland tollen of gaan ze richting Morocco. Volgens de huidige weermodelberekeningen lijkt dat dus volgende week te gaan gebeuren. In dergelijke situaties kan er enorm veel regen vallen die leidt tot overstromingen en in bergachtige gebieden ook aardverschuivingen.
Deze situaties blijven lastig om te voorspellen. De weermodellen krijgen het niet altijd goed als het gaat om een blokkerend hogedrukgebied: soms blijft zo'n blokkade wat langer hangen boven een bepaald gebied, dan de weermodellen het aangeven.
De nieuwe technologie biedt hier wel een oplossing voor. In een recente studie is gebruik gemaakt van een "deep learning-model" om de frequentie van dergelijke blokkades in de afgelopen 1000 jaar af te leiden en daarmee licht te werpen op hoe klimaatverandering deze significante fenomenen kan beïnvloeden. Tijdens deze studie werd oppervlaktemperatuur gebruikt om te bepalen wanneer en waar er een blokkade was.
Voordat zo'n deep learning-model een vertrouwde berekening kan maken, wordt het eerst getraind. Er zijn meerdere manieren om een model te trainen, bijvoorbeeld:
- Door gelabelde data te geven aan een model, waar het model moet leren om de labels te produceren: Het model krijgt een aantal foto's of afbeeldingen van een hond met het label 'hond'. Het model leert een reeks hondrelevante kenmerken te associëren met het label 'hond', waardoor het beter in staat is om de output 'hond' betrouwbaar te produceren wanneer een niet-gelabelde afbeelding van een hond wordt getoond.
Door meerdere afbeeldingen van een hond aan een kunstmatige intelligentie-model (AI-model) te geven met het label 'hond', leert het model bepaalde kenmerken van honden te associëren met het label 'hond'. (Foto: Diana Huntjens, Simpelveld)
In deze studie over blokkades is het model getraind met behulp van historische gegevens en grote ensembles klimaatmodelsimulaties. Het model kon hierna de frequentie van blokkades afleiden uit afwijkingen in de seizoentemperaturen over het laatste millennium. In dit onderzoek is de frequentie van blokkades in de midden- en hoge breedtegraden gerelateerd aan de tropische klimaatvariabiliteit. Dit is essentieel voor de validatie van klimaatmodellen en om onzekerheden in klimaatstudies die nog gaan komen, te verkleinen.
Deze studie laat dus zien dat het mogelijk is om bepaalde (langdurige) problemen in weermodelberekeningen te overkomen, zelfs op een langere termijn.
