Alex Tavares Silva und Larissa Carneiro Rangel vom Fluminense Federal Institute in Brasilien

Im ersten Interview der Reihe "Fragen Sie einen Akademiker" haben wir mit Alex Tavares Silva und Larissa Carneiro Rangel, Doktoranden im Bereich Computermodellierung am Fluminense Federal Institute in Brasilien, gesprochen. Sie erklären, wie sie Wetterdaten nutzen, um zu untersuchen, wie man Starkniederschläge besser überwachen und die Auswirkungen von Überschwemmungen abmildern kann.

Bei Meteomatics ist die Anzahl der Doktoranden pro Quadratmeter hoch. Vom CEO bis zu den Praktikanten kennen wir die Freuden und Leiden der akademischen Arbeit aus erster Hand. Wir wissen, wie wertvoll die Forschung für die Gesellschaft und für Unternehmen ist. Vor allem aber kennen wir die Herausforderungen, die sich ergeben, wenn man mit - meist - begrenzten Mitteln bahnbrechende Ergebnisse erzielen will.

Darüber hinaus werden Wetterdaten zunehmend für Studien benötigt, die sich mit den Auswirkungen des Klimawandels und nachhaltigen Alternativen für die Zukunft befassen. Als Meteorologen, die diese Auswirkungen täglich beobachten, befinden wir uns im Auge des Sturms und sehen die Dringlichkeit, nachhaltige Lösungen zu entwickeln und umzusetzen.

Es überrascht nicht, dass die Unterstützung von Universitäten eine Initiative ist, die uns am Herzen liegt. Akademische Forschungsgruppen erhalten besonderen Zugang zu unserer Wetter-API, und wir sind immer stolz darauf, ihre Projekte zu verfolgen.

Um den Forschern mehr Sichtbarkeit zu verschaffen, veröffentlichen wir eine Reihe von Interviews, in denen sie den Kontext ihrer Studien erläutern und einen Vorgeschmack auf die Ergebnisse geben, die sie erwarten.

Den Anfang macht das Interview mit Alex Tavares Silva und Larissa Carneiro Rangel. Alex hat einen Master-Abschluss in Computermodellierung in Wissenschaft und Technologie von der Fluminense Federal University (UFF) und arbeitet als IT-Techniker am Fluminense Federal Institute (IFF). Larissa hat einen Master-Abschluss in Umwelttechnik vom IFF, an dem sie auch als Professorin tätig ist.

Alex und Larissa sind Doktoranden im Studiengang Modellierung und Technologie für Wasserressourcen und Umwelt an der IFF in Rio de Janeiro, Brasilien. Für ihre Forschungsarbeit stellen wir ihnen Vorhersage- und historische Wetterdaten aus unserer API zur Verfügung.

Sie werden eng von Julia Carelli, Meteorologin und Vertriebsleiterin von Meteomatics in Brasilien, unterstützt.

Warum haben Sie sich entschieden, am IFF zu promovieren?

Alex: Ich habe einen Hintergrund in Mathematik und Computerwissenschaften. Ich glaube, dass der Klimawandel eine grosse Herausforderung ist, die zumindest teilweise mit numerischen Analysen angegangen werden kann, und das Programm "Modellierung und Technologie für Wasserressourcen und Umwelt" am Instituto Federal Fluminense ermöglicht es mir, in diesem Bereich etwas zu bewirken.

Larissa: Meine gesamte bisherige Ausbildung habe ich am IFF absolviert. Dort hatte ich die Möglichkeit, ein Stipendium für die Aufnahme von Forschungsarbeiten und ein Praktikum zu absolvieren. Ich bin der Einrichtung sehr dankbar und teile ihre Werte, weshalb ich auch weiterhin dort studiere.

Was ist der Schwerpunkt Ihrer Forschung?

Alex: Computergestützte Modellierung, numerische und raumbezogene Datenanalyse.

Larissa: Rückkopplungen zwischen städtischer Infrastruktur und Niederschlag in rechnerischen Simulationen. Mit Hilfe der MOHID-Plattform simuliere und analysiere ich die Interaktion zwischen Städten.

Welchen Nutzen werden die Ergebnisse Ihrer Arbeit für das Fachgebiet und die Gesellschaft im Allgemeinen haben? Erwarten Sie, dass Ihre Projekte in ein Produkt münden werden?

Alex: Studien zu Starkregenereignissen sind wichtig für den Ingenieurbereich. Sie ermöglichen die Planung baulicher Maßnahmen, um Überschwemmungsprobleme zu mindern.

Larissa: Speziell für die Stadtkontrolle und -planung sind vorbeugende Massnahmen im Hinblick auf Entwässerungsarbeiten wichtig. Dies wird es mir ermöglichen, Optionen für nachhaltige Lösungen sowie bauliche Massnahmen zu bewerten.

Alex: Das von uns vorgeschlagene System zur Vorhersage von Starkniederschlägen in ganz Brasilien, das Satellitenbilder und Computerintelligenz nutzt, wird es uns ermöglichen, eine klimatologische Wasserbilanz für einen bestimmten Ort zu erstellen. Das Produkt wird hoffentlich eine effektivere Infrastrukturplanung ermöglichen.

Larissa: Ich halte auch die Stadtplanung für den direktesten Anwendungsbereich meiner Forschung. Durch die Bereitstellung zuverlässiger Modelldaten können wir die öffentliche Politik bei der Entscheidungsfindung über die am besten geeigneten Lösungen zur Eindämmung von Überschwemmungen unterstützen. Ich hoffe, dass dieses Protokoll übertragbar sein wird, so dass meine Forschung Auswirkungen auf viele Städte weltweit haben kann.

Warum sind meteorologische Daten für Ihre Forschung wichtig und wie nutzen Sie sie?

Larissa: Niederschlagsdaten sind von grundlegender Bedeutung für die Analyse von Vorschlägen zum Hochwasserschutz in der Region.

Alex: Das System, das ich entwickle, verwendet Niederschlags- und Temperaturdaten auf der Grundlage einer Starkregengleichung aus der Literatur, um Überschwemmungen vorherzusagen. Mit Hilfe von Computerintelligenz können wir dann die Methoden erweitern, um Überschwemmungen auch in Gebieten mit Datenknappheit vorherzusagen. Ich untersuche auch die Möglichkeit, Daten wie Luftfeuchtigkeit, Höhe und Windgeschwindigkeit hinzuzufügen, um meine Algorithmen weiter zu verbessern.

Verwenden Sie auch andere Datenquellen als Meteomatics? Was sind die Vorteile der Meteomatics-Daten?

Larissa: Ja, zusätzlich zu den Meteomatics-Daten verwenden wir jährliche Durchschnittswerte für Temperatur und Niederschlag, die wir von staatlichen Stellen wie dem Nationalen Institut für Meteorologie (INMET) und der Nationalen Wasserbehörde (ANA) erhalten.

Alex: Meteomatics ist hervorragend geeignet, um die Lücken in unserem Datensatz zu füllen. Andere Quellen können zum Beispiel nicht mit einer so grossen Anzahl von Tagen oder einer so hohen zeitlichen Auflösung verfügbar sein. Das ist nicht immer ideal für die Formen der Gleichungen, die wir verwenden müssen.

Welche Erfahrungen haben Sie mit den API-Daten und mit Meteomatics im Allgemeinen gemacht?

Alex und Larissa: Die Erfahrungen waren sehr gut, wenn man bedenkt, dass die kostenlose API bis zu 15 Parameter bereitstellt und Vorhersagen für bis zu 10 Tage machen kann. Da sie über ein Modul für mehrere Programmiersprachen, einschliesslich Python, verfügt, wird sie zu einem potenziellen Werkzeug für die Beschaffung von Wetterdaten, das mit Algorithmen der Computational Intelligence zusammenarbeiten kann.