5 september 2016
100 Jaar oude wiskunde verbetert weer- en klimaatmodellen
"De Russische wiskundige Andrei Markov (1856-1922) had nooit kunnen vermoeden dat zijn Markovketens ruim een eeuw later gebruikt zouden worden voor weer- en klimaatmodellen." Dat zegt Jesse Dorrestijn, die kans heeft gezien om op basis van wetenschap uit een ver verleden het proces van wolkenvorming beter in de modellen te beschrijven. Dorrestijn heeft zijn promotieonderzoek gedaan op het Centrum Wiskunde & Informatica (CWI), in samenwerking met KNMI en TU Delft. Hij hoopt op dit onderwerp op donderdag 8 september aan de TU Delft te promoveren.
Wolkenvorming
De vorming van wolken die ontstaan onder invloed van warmte (convectieve bewolking) is een zwakke schakel in de weermodellering. Het ontstaan van wolken is een uiterst ingewikkeld proces. Er bestaan tal van overgangssituaties waarin het net wel of juist niet tot wolkenvorming komt. Dorrestijn heeft op basis van de Markovketens een nieuwe methode ontwikkeld waarin die kritische overgangssituaties worden beschreven. Met zijn methode berekent hij kanspercentages voor de vorming van wolken op een bepaalde locatie onder wisselende omstandigheden. Daarmee wordt het toeval van wolkenvorming op een natuurlijker manier in de modellen beschreven.
Waarneemdata uit Australië
Voor de ontwikkeling van het weermodel heeft Dorrestijn gebruik gemaakt van vele gigabytes aan waarneemdata afkomstig van de regenradar in Darwin, Australië. Het gebruik van dergelijke data leidt tot een verbetering van de weer- en klimaatmodellen waarmee wolkenvorming wordt voorspeld. Dat geldt niet alleen voor het klimaat in Australië, maar voor elk klimaat in de wereld. Wolken die uit kunnen groeien tot buien kunnen met name in de tropen zorgen voor een flinke plens regenwater. Zowel voor de weersvoorspellingen nationaal en internationaal als voor klimaatonderzoek is het accuraat weergeven van wolken in weermodellen van groot belang.
