Impact forecasting op basis van data

Klimaat onderzoeker Ine Wijnant nam ons mee door de initiatieven van het KNMI op het gebied van windinformatie, forecasting en data assemblage. Dat KNMI werkt met grote datasets zal voor vele geen verrassing zijn. Wat je met deze schat aan data kunt bereiken kent grote diversiteit, maar ook de manier waarop je de data presenteert is essentieel. Zo is bijvoorbeeld windkracht 9 niet voor iedereen even relevant, een waarschuwing dat vrachtwagens op de weg kunnen kantelen is een andere manier van presentatie van je data, ofwel impact forecasting.

Er schuilen ook gevaren in het verkeerd interpreteren van data, wat kan leiden tot verkeerde conclusies. Zo neemt het aantal hagelbuien niet toe omdat je meer sensoren in het veld hebt, maar waren enkel de hagelbuien voorheen niet zichtbaar in de datasets.

Door data assimilatie op basis van windinformatie realiseer je betere voorspellingen in bijvoorbeeld de luchtvaart, wat de werkelijke aankomsttijd van een vliegtuig beter zal voorspellen of zelfs brandstofbesparing kan opleveren.

Ook heeft KNMI met o.a. TNO gewerkt aan een windatlas op de Noordzee, niet voor voorspelling van het weer maar voor zogenaamde hindcasts, om een consistent weerbeeld te creëren en een beter klimaatmodel.

De complexiteit van wind en mogelijkheden om hiermee te verduurzamen zijn vooral beperkt door onze verbeelding. Er zijn dan ook veel kansen om deze publieke data toe te passen binnen om onze ecologische footprint te verlagen.