Artikel bijgedragen door Steve Liang, SensorUp
“Als je het niet kunt meten, kun je het ook niet beheren.”
Het citaat is oorspronkelijk afkomstig van managementconsultant Peter Drucker en werd later door Al Gore gebruikt om de uitdaging van klimaatverandering te beschrijven. Het vat het thema van de speciale sessie over klimaatverandering tijdens de OGC ( Open Geospatial Consortium ) Climate Member Meeting van 2022 treffend samen.
Dr. Steve Liang, CTO van SensorUp , maakte deel uit van een panel van data-experts van NOAA , het IPCC van de Verenigde Naties , NRCan en ECMWF . Elk van hen sprak over de huidige stand van zaken, de uitdagingen en de kansen bij het meten van klimaatveranderingsgegevens. Hieronder belichten we zeven belangrijke conclusies uit de sessie.
1. We hebben nog steeds veel kennishiaten als het gaat om wereldwijde klimaatgegevens
Angelica Gutierrez, hoofdwetenschapper bij NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration), sprak over de problemen met het verkrijgen van accurate en actuele gegevens. "Goed ontwikkelde landen hebben toegang tot geavanceerde software, gespecialiseerde apparatuur en vaardigheden, rekenkracht en andere essentiële elementen om klimaatverandering aan te pakken", aldus Gutierrez. "Ontwikkelingslanden hebben een achterstand."
Het is een bekend probleem, en OGC-leden werken er al aan om het aan te pakken. Dat was een ander thema dat tijdens de sessie meerdere keren naar voren kwam: we worden ons steeds meer bewust van onze blinde vlekken en werken aan oplossingen om die te verminderen. " De OGC-rampenpilot van 2021 (die historisch gezien de grootste respons op een OGC-pilot opleverde) pakt veel van de uitdagingen, lacunes en obstakels aan die ik eerder heb benoemd", aldus Gutierrez.
2. De huidige prioriteit is om goede gegevens aan besluitvormers te verstrekken
In 2022 lanceert OGC een nieuw pilotproject, het Climate Change Services Initiative, dat loopt van 2022 tot en met 2026. Dit pilotproject verbindt verschillende wereldwijde organisaties en richt zich op het delen van prioritaire informatie. "We lanceren dit jaar het eerste aandachtsgebied", aldus Nils Hempelmann , projectmanager bij OGC en moderator van de klimaatsessie.
"Het opzetten van de juiste infrastructuren om informatie op aanvraag aan de besluitvormers te leveren, daar gaan we ons in het begin op richten," zei Hempelmann over de nieuwe pilot. "En daarna, afhankelijk van wat er gaat gebeuren en waar de urgente pijnpunten liggen, definiëren we de volgende focusgebieden."
3. We willen specifieke klimaatgebeurtenissen nauwkeuriger kunnen meten en begrijpen
De afgelopen jaren hebben verschillende extreme weersrampen grote schade aangericht in verschillende delen van de wereld. Twee sprekersgroepen gingen in op dit probleem en gebruikten voorbeelden van weersverschijnselen zoals atmosferische rivieren en "Medicanes" (orkanen die ontstaan in de Middellandse Zee), die we beter moeten meten. "Onlangs waren er in British Columbia in de maand november drie stormen, die elk zwaarder waren dan de gemiddelde maandelijkse neerslag," aldus Cameron Wilson van Natural Resources Canada.
Wilsons co-presentator, Simon Riopel, gaat verder met het uitleggen van de uitdaging van het meten en voorspellen van een gebeurtenis als een atmosferische rivier. De uitdaging is om een nauwkeurige meting te krijgen van vectoren van kracht, die zowel een grootte als een richting hebben.
Een van de huidige initiatieven die nuttig kan zijn bij het leren oplossen van dit probleem is de Arctic SDI (Spatial Data Infrastructure) , die een "digitale arctische regio" creëert met een combinatie van sensorgegevens en satellietbeelden.
4. (Politieke) besluitvorming is gebaseerd op vertrouwen
Om politieke besluitvormers te kunnen voorzien van de informatie die zij nodig hebben om weloverwogen beslissingen te nemen, moeten zij erop kunnen vertrouwen dat de informatie geldig is.
“Besluitvorming is gebaseerd op vertrouwen”, zegt dr. Martina Stockhause, manager van het IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) Data Distribution Centre. “Politieke besluitvormers zijn geen experts, dus vertrouwen ze op data en de dienstverleners. Volgens mij is vertrouwen gebaseerd op twee aspecten. Ten eerste de kwaliteit van de geraadpleegde data. Dat betekent dat de kwaliteit gedocumenteerd is, samen met het peerreviewproces. En ten tweede dat het resultaat traceerbaar is naar de bronnen (met datavermelding en bronvermelding).”
Een van de manieren om dat te bereiken is door gebruik te maken van het FAIR-raamwerk (Findability, Accessibility, Interoperability and Reusability) voor digitale objecten.
5. We blijven nieuwe manieren vinden om machine learning te gebruiken om betere weersvoorspellingen te doen
In 2021 lanceerde de WMO (Wereld Meteorologische Organisatie) een wedstrijd om, door middel van machine learning en AI (kunstmatige intelligentie), de voorspellingen van temperatuur en neerslag tot zes weken vooruit te verbeteren.
Het team dat momenteel aan de leiding staat in die competitie is afkomstig van CRIM (het Computer Research Institute of Montreal). David Landry van CRIM legde het proces uit dat het team doorloopt: het downloaden, voorbewerken, selecteren van subsets en herschikken van de data, voordat ze hun AI-modellen uitvoeren en de voorspellingen aan de juryleden presenteren.
Door deze onderzoeksteams te stimuleren om te blijven experimenteren met nieuwe modellen, zoals de WHO heeft gedaan, vergroten we ons inzicht in hoe we klimaatverandering nauwkeurig kunnen meten en voorspellen.
6. Het schatten van de uitstoot van broeikasgassen is echt complex
Broeikasgassen zoals methaan en CO2 zijn nog steeds moeilijk te meten. Ze kunnen niet worden gezien door het menselijk oog of typische camera's, en het vastleggen van gegevens over hen blijft een uitdaging. Om een meer gedetailleerde en tijdige monitoring van emissies te bereiken ter ondersteuning van klimaatmitigatieacties, hebben de landen van de wereld toegang nodig tot meer (en nauwkeurigere) informatie.
"Het grootste probleem is dat we emissies niet rechtstreeks kunnen meten, dus moeten deze emissies worden geschat", aldus Vincent-Henri Peuch van het Europees Centrum voor Weersvoorspellingen op Middellange Termijn en projectleider van de Copernicus-satellietprojecten. "Het probleem is dat dit erg complex is."
Satellietbeelden kunnen de aanwezigheid van vluchtige broeikasgasemissies op macroschaal aantonen, maar "de vraag is of we deze informatie over de concentratie in de atmosfeer kunnen gebruiken om informatie af te leiden over de fluxen van opnames aan het oppervlak?" merkt Peuch op. "Daarvoor moeten we veel verschillende observaties combineren, dus is interoperabiliteit natuurlijk vereist."
Om te helpen bij deze cruciale metingen is CO2M, de Copernicus Carbon Dioxide Monitoring-missie, een van Europa's nieuwe prioritaire satellietmissies en zal het als eerste meten hoeveel koolstofdioxide er specifiek door menselijke activiteiten in de atmosfeer terechtkomt.
7. Voor het nauwkeurig meten van broeikasgasemissies zijn meerdere gegevensbronnen nodig
Dr. Steve Liang, CTO van SensorUp en hoogleraar aan de Universiteit van Calgary, sprak over de manieren waarop verschillende gegevensbronnen kunnen worden gecombineerd om een duidelijker beeld te krijgen van de ernst en bron van vluchtige emissies. "Hoewel we weten dat methaanlekken ernstig zijn, hoe kunnen we ze oplossen als we ze niet kunnen zien?" vroeg Liang. "We hebben methaansensoren nodig om de locaties en stroomsnelheden van de lekken te vinden. Er is echter niet één sensor die het beste is. Meerdere typen sensoren moeten samenwerken om elkaar aan te vullen. Ze hebben allemaal verschillende temporele en ruimtelijk-temporele schalen, met verschillende nauwkeurigheidsniveaus."
Liang legde uit dat een combinatie van gegevens uit bronnen zoals draagbare instrumenten, vaste in-situ sensoren, Terrestrial Mobile Methane Mapping Systems, luchtsystemen en satellietbeelden samen kunnen worden gebruikt in een geïntegreerd methaansensorennetwerk. Zo kunnen we schadelijke lekken en emissies nauwkeuriger meten, begrijpen en zelfs voorspellen.
Als u een uitgebreidere uitleg wilt lezen over hoe dit netwerk van methaansensoren werkt, kunt u het blogverslag van Dr. Liang over zijn presentatie lezen.
