Nauwkeurige neerslagvoorspellingen zijn cruciaal in Afrika. Daar is 95 procent van de landbouw afhankelijk van zeer lokale regenbuien. Dankzij gecrowdsourcede rekenkracht kunnen de voorspellingsmodellen op de grond- en satellietgegevens nu getest worden in het Africa Rainfall Project.
Het is de eerste keer dat regenval in de Sub-Sahara regio op een schaal van 500 meter tot 1 kilometer nauwkeurig in kaart komt. En ook gedurende het gehele regenseizoen. Bovendien is het de eerste keer dat dit gebeurt op basis van crowdsourcing. De gecrowdsourcede supercomputer draait op vrijwilligers van de TU Delft en het IBM World Community Grid.
Satellietgegevens
De huidige voorspellingen zijn vaak gebaseerd op satellietgegevens. Ze zijn niet nauwkeurig genoeg voor kleine geografische gebieden. Er is enorm veel rekenkracht nodig om kleine boerderijen te helpen bij het nauwkeurig voorspellen van neerslagpatronen. Het Africa Rainfall Project stimuleert daarom duizenden vrijwilligers wereldwijd om de ongebruikte rekenkracht van hun computers te doneren.
Op deze manier vormen zij samen één virtuele supercomputer. Zo kunnen ze zeer gedetailleerde simulaties van de neerslagpatronen draaien. Dat betekent betere neerslagvoorspellingen waarmee boeren zorgvuldiger kunnen plannen. Ze kunnen zo ook beter inspelen op klimaatverandering. Bovendien kan de informatie nuttig zijn voor de planning van waterkrachtcentrales, en het verstrekken van leningen en agrarische verzekeringen.
Nauwkeurig
“Dit is een uniek project waarin iedereen een steentje bij kan dragen”, zegt professor Nick van de Giesen van de TU Delft. “De uitkomsten van het project dragen direct bij aan een beter inzicht in de verdeling van de regen in Afrika. De regen daar valt voornamelijk in wat wij ‘zomerse regenstormen’ zouden noemen. De ene kant van de stad kan onder water staan terwijl de andere kant droog is. Dergelijke verschillen over korte afstanden kunnen alleen met veel rekenkracht worden nagebootst.”
Iedereen met een computer en internetverbinding kan een gratis en veilig softwareprogramma downloaden van de World Community Grid (worldcommunitygrid.org). Wanneer de software detecteert dat de apparaten van vrijwilligers hun rekenkracht niet volledig benutten, voert het automatisch berekeningen uit voor wetenschappers.
De resultaten van de neerslagvoorspellingen worden vervolgens vergeleken met de informatie van The Weather Company, satellietdata en grondobservaties. Op deze manier hopen wetenschappers de lokale voorspellingen te verbeteren.
Precisielandbouw
Twee jaar geleden was een ander voorbeeld van purposely sensed data in de landbouw. Neem bijvoorbeeld Mesur.io, een organisatie die is gespecialiseerd in precisielandbouw. Zij meten met sensoren in de bodem de hoeveelheid vocht en voedingsstoffen alsmede de temperatuur en de hoeveelheid licht dat een stuk grond krijgt op ieder moment van de dag.
Dit wordt gecombineerd met zeer lokale weersverwachtingen. Mesur.io heeft algoritmen ontwikkeld waarmee een boer of eigenaar van een golfbaan zeer precies weet welk stuk land welke bemesting nodig heeft en wanneer welk stuk grond moet worden gesproeid. Het doel: het watergebruik in de landbouw reduceren en tegelijkertijd de opbrengst van een stuk grond verhogen.
Resultaat is watergebruik aanzienlijk terugdringen door veel gerichter te sproeien. In sommige gevallen leidt dat tot wel 30 procent minder verbruik.
