Elk jaar, zwaar weer brengt miljoenen mensen in gevaar en veroorzaakt wereldwijd voor miljarden dollars schade. Maar nieuw onderzoek van Penn State's College of Information Sciences and Technology (IST) en AccuWeather heeft een manier gevonden om sommige van deze bedreigingen beter te voorspellen door gebruik te maken van de kracht van big data.

Het onderzoeksteam, onder leiding van promovendus Mohammad Mahdi Kamani en inclusief IST-professor James Wang, promovendus Farshid Farhat, en AccuWeather forensisch meteoroloog Stephen Wistar, heeft een nieuwe aanpak ontwikkeld voor het identificeren van boegecho's in radarbeelden, een fenomeen geassocieerd met felle en gewelddadige winden.

"Het was onvermijdelijk voor meteorologie om big data te combineren, computer visie, en dataminingalgoritmen om sneller te zoeken, meer robuuste en nauwkeurige resultaten, " zei Kamani. Hun onderzoekspaper, "Skelet Matching met toepassingen in detectie van zwaar weer, " werd gepubliceerd in het tijdschrift van Toegepaste Soft Computing en werd gefinancierd door de National Science Foundation (NSF).

"Ik denk dat computergebaseerde methoden een derde oog kunnen bieden voor de meteorologen, hen helpen te kijken naar dingen waar ze geen tijd of energie voor hebben, " zei Wang. In het geval van boogecho's, deze automatische detectie zou van vitaal belang zijn voor eerdere herkenning van zwaar weer, levens en middelen redden.

Wistar, de meteorologische autoriteit op het project, uitgelegd, "In een rij onweersbuien, een boogecho is het ene deel dat sneller beweegt dan het andere." Zoals de naam al doet vermoeden, zodra de weersomstandigheden volledig zijn gevormd, het lijkt op de vorm van een boog. "Het kan echt overdreven worden, ' zei hij. 'Het is belangrijk, want daar loop je kans op ernstige schade, waar bomen zullen omvallen en daken zullen worden afgeblazen."

Maar momenteel, wanneer de omstandigheden zich net beginnen te vormen, het kan gemakkelijk zijn voor voorspellers om over het hoofd te zien. "Zodra het overduidelijk voor de hand liggend is, (een boegecho) springt uit naar een meteoroloog, " zei hij. "Maar op een actieve weerdag? Ze merken misschien niet dat het net begint te buigen."

Om dit tegen te gaan, het onderzoek richtte zich op het automatiseren van de detectie van boegecho's. Door te putten uit de enorme historische gegevens die zijn verzameld door de National Oceanic and Atmosphere Administration (NOAA), boogecho's kunnen automatisch worden geïdentificeerd op het moment dat ze zich beginnen te vormen. Wang zei, "Dat is het fundamentele doel van ons project:de meteoroloog helpen, zodat ze sneller en nauwkeuriger beslissingen kunnen nemen."

Door continu radarbeelden van NOAA te monitoren, het algoritme kan de hele Verenigde Staten scannen en waarschuwingen geven wanneer en waar een boogecho begint. In tijden van actief zwaar weer, wanneer middelen waarschijnlijk dun worden verspreid, het is in staat om onmiddellijke meldingen van de ontwikkeling te geven.

"Maar dit is nog maar de eerste stap, " merkte Kamani op. Met het detectie-algoritme op zijn plaats, ze hopen op een dag boogecho's te voorspellen voordat ze zich zelfs vormen. "Het einddoel is om meer tijd te hebben om mensen te waarschuwen om te evacueren of klaar te zijn voor de rechte lijnwinden." Met sneller, nauwkeurigere voorspellingen, de potentiële effecten kunnen aanzienlijk zijn.

"Als je zelfs maar een 10 kunt krijgen, 15 minuten springen en een waarschuwing krijgen die eerder is vastgepind op een bepaalde locatie in plaats van hele provincies, dat is een enorm voordeel, " zei Wistar. "Dat zou een echte sprong voor meteorologen kunnen zijn als het mogelijk is. Het is heel spannend om deze vooruitgang te zien."

Zich de toekomst van de meteorologie voorstellen, de onderzoekers zien eindeloze mogelijkheden voor de toepassing van big data. "Er is zoveel dat we kunnen doen, Wang zei. "Als we zware onweersbuien beter kunnen voorspellen, we kunnen elk jaar levens redden."