W jaki sposób wieloletnia historia danych meteorologicznych METEO zwiększa dokładność prognoz gwałtownych powodzi w projekcie FLOPRES?

Skuteczna prognoza gwałtownych powodzi błyskawicznych wymaga czegoś więcej niż tylko bieżących danych opadowych i szybkich modeli obliczeniowych. Kluczowe znaczenie ma jakość oraz długość serii czasowych danych meteorologicznych, na których opiera się modelowanie. W projekcie FLOPRES istotną rolę odgrywa wieloletnie archiwum danych METEO, które stanowi fundament zarówno dla rozwoju modeli predykcyjnych, jak i ich wiarygodnej kalibracji.

Pierwszym obszarem, w którym długa historia danych okazuje się nieoceniona, jest trening modeli opartych na sztucznej inteligencji. Algorytmy AI uczą się na podstawie przykładów – im więcej różnorodnych sytuacji pogodowych „zobaczą”, tym lepiej rozpoznają zależności prowadzące do wystąpienia zjawisk ekstremalnych. W przypadku powodzi błyskawicznych szczególnie ważne są epizody rzadkie, ale o dużej intensywności. Dzięki wieloletnim seriom czasowym obejmującym te same lokalizacje, w których prowadzone jest modelowanie powodziowe, mamy pewność, że również ekstremalne opady i nietypowe konfiguracje synoptyczne wystąpiły wystarczająco wiele razy, by nie zostały „zagubione” w zbiorze danych. To znacząco poprawia zdolność modeli AI do identyfikowania sygnałów ostrzegawczych i ogranicza ryzyko niedoszacowania skrajnych zdarzeń.

Drugi aspekt dotyczy wiarygodności i dojrzałości samego modelu meteorologicznego. Wieloletnia ciągłość danych oznacza, że model nie został opracowany „na szybko”, lecz był rozwijany i weryfikowany w bardzo zróżnicowanych warunkach pogodowych – od sezonów suchych po okresy z intensywnymi opadami konwekcyjnymi i wielkoskalowymi. Analiza wyników modelu na przestrzeni wielu lat pozwala ocenić jego zachowanie w sytuacjach nietypowych, które nie występują regularnie, ale mają kluczowe znaczenie dla prognoz zagrożeń hydrologicznych. Dzięki temu możliwe jest realne oszacowanie poziomu zaufania do prognozy w sytuacjach wysokiego ryzyka, a nie jedynie deklaratywna ocena jakości modelu.

Trzeci element to wykorzystanie historycznych danych meteorologicznych jako wejścia do modeli hydrologicznych używanych w systemie FLOPRES. Odtworzenie przebiegu przeszłych powodzi na podstawie archiwalnych danych pozwala na precyzyjną kalibrację modelu predykcji powodzi. Innymi słowy, sprawdzamy, czy model hydrologiczny – zasilany danymi meteorologicznymi – jest w stanie wiernie odtworzyć rzeczywiste zdarzenia z przeszłości. Jeśli tak, zwiększa się prawdopodobieństwo, że równie skutecznie poradzi sobie z prognozowaniem przyszłych zagrożeń. Taka weryfikacja „na realnych przypadkach” jest jednym z najważniejszych etapów budowy systemów wczesnego ostrzegania.
W efekcie wieloletnia historia danych METEO nie jest jedynie archiwum informacji, lecz aktywnym narzędziem podnoszącym jakość prognoz w projekcie FLOPRES. Umożliwia rozwój bardziej odpornych modeli AI, zapewnia dogłębną weryfikację ich działania w różnych warunkach klimatycznych oraz pozwala na precyzyjną kalibrację modeli powodziowych na podstawie rzeczywistych zdarzeń. To właśnie połączenie doświadczenia zapisanego w danych z nowoczesnymi metodami modelowania stanowi jeden z filarów skutecznej prognozy gwałtownych powodzi.

Projekt 101113988 — LIFE22-CCA-SK-FLOPRES jest realizowany przy dofinansowaniu z programu LIFE Unii Europejskiej oraz z Narodowego Funduszu Ochrony Środowiska i Gospodarki Wodnej.