Onderzoeksproject P4S/251/MACH-PP (Onderzoeksactie P4S)
Wat is postprocessing?
Postprocessing speelt een belangrijke rol in de meteorologie door de nauwkeurigheid, betrouwbaarheid en bruikbaarheid van weersvoorspellingen aanzienlijk te verbeteren. Deze technieken zijn essentieel om systematische biases en fouten die inherent zijn aan numerieke weersvoorspellingsmodellen (NWP-modellen) te corrigeren. Ze zetten ruwe model output om in meer nauwkeurige en beter bruikbare weersinformatie door meerdere databronnen te combineren en zo de beperkingen van de modellen te compenseren.
Door de onzekerheid van voorspellingen te kwantificeren en voorspellingen verder te verfijnen, stelt postprocessing meteorologen in staat om meer betrouwbare en lokaal relevante voorspellingen aan te leveren die beter overeenkomen met waargenomen weerpatronen. Deze methoden zijn waardevol voor extreme weersomstandigheden en voor toepassingen zoals hernieuwbare energie, luchtvaart en landbouw.
Naarmate weersvoorspellingstechnologieën verder evolueren, blijft postprocessing een cruciaal instrument om de kloof te overbruggen tussen complexe computationele modellen en de praktische nood aan nauwkeurige, gelokaliseerde en bruikbare weersvoorspellingen.
Het project
Al meer dan 20 jaar behoort het Koninklijk Meteorologisch Instituut van België (KMI) tot de voortrekkers in onderzoek naar efficiënte postprocessing van weersvoorspellingen met behulp van statistische methoden. Pas recent werd deze technieken echter geïntegreerd in het operationele systeem, met de postprocessing van de voorspellingen van het European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) op middellange termijn. De uitdagingen voor het KMI binnen dit domein zijn talrijk en is nog veel ruimte voor verbetering. Het MACHPP-project wil deze inspanningen naar een hoger niveau tillen door machine learning (ML) methoden te integreren in dit proces.
Het project zal in eerste instantie de ontwikkeling van statistische postprocessing tools voor operationele implementatie binnen het KMI verder zetten, in het bijzonder voor alle metorologische variabelen aan de oppervlakte die door de weerdienst worden gebruikt, met als doel om zowel grid- als station-gebaseerde correcties te bekomen. De tools zullen variëren van klassieke technieken tot methoden gebaseerd op Machine Learning, en zullen toegepast worden op de voorspellingen van het ECMWF.
Daarnaast zal het project ook de postprocessing onderzoeken van het KMI voorspellingsmodel Alaro, waarbij gebruik wordt gemaakt van alle beschikbare databronnen en nieuwe ML technieken. Dit zou leiden naar verbeterde lokale weersvoorspellingen, wat vooral waardevol is bij extreme neerslaggebeurtenissen.
Verder zal de correctie van specifieke meteorologische variabelen, zoals zonnestraling en windsnelheid op windturbinehoogte, onderzocht worden, om zo downstream toepassingen binnen de hernieuwbare energie sector te optimaliseren. Dit omvat zowel de verbetering van operationele diensten zoals de Storm Forecast Tool voor de Belgische offshore zone, ontwikkeld door het KMI voor Elia, als nieuwe toepassingen zoals voorspellingen van “wind power ramps” (plotse sterke fluctuaties in opgewekt windvermogen) en Dunkelflautes (langdurige periodes met weinig of geen wind en zonnestraling).
