Uitdaging om extreme gebeurtenissen te voorspellen
Verschijnselen in de ruimte zoals zonne-uitbarstingen, geomagnetische en energetische deeltjesstormen kunnen ongewenste effecten hebben op technologie en de mens. Hun tegenhangers op aarde komen onder meer voor als aardbevingen, bosbranden en vulkaanuitbarstingen. Het is een grote uitdaging voor de maatschappij om deze gebeurtenissen, voornamelijk de extreme, te kunnen voorspellen.
De algemene consensus is dat de frequentie van extreme gebeurtenissen (zoals hevige aardbevingen en zonnestormen) meestal voldoet aan een machtswet verdeling. In sommige gevallen blijken ze echter af te wijken van dit gedrag. Om deze uitschieters beter te begrijpen, passen wetenschappers en economen extreme risicomodellering toe. Er wordt onderzocht of interdisciplinaire samenwerking kan leiden tot een beter inzicht in het ontstaan van deze extreme gebeurtenissen en waarom ze voorkomen.
Workshop extreme risicomodellering
Ter ondersteuning van dit interdisciplinair onderzoek werkte het BIRA in 2019 mee aan het organiseren van de workshop ‘Mechanisms for Extreme Event Generation (MEEG)’ in Leiden (Nederland). Onderzoekers uit verschillende disciplines werden samengebracht om reeds bestaande samenwerkingen op het gebied van voort te zetten en uit te breiden. Het doel was om een vergelijkende analyse uit te voeren en verschillen en overeenkomsten te identificeren tussen de verschijnselen die zich voordoen in de verschillende disciplines. Toegepaste technieken, methoden en de parameters die de verschijnselen beschrijven werden vergeleken.
Initiatieven zoals MEEG helpen in het samenleggen van de puzzelstukjes om het ontstaan van extreme gebeurtenissen beter te begrijpen en ze te kunnen voorspellen zodat de samenleving zich beter kan voorbereiden op de mogelijke gevolgen ervan.
Referenties:
-
Crosby, N.B. (2011). Frequency distributions: from the sun to the earth. Nonlinear Processes in Geophysics, 18(6), 791-805. https://doi.org/10.5194/npg-18-791-2011
-
Crosby, N.B. (2013). Introduction. In: Self-Organized Criticality Systems, edited by Aschwanden, M.J., pp. 1-21. Berlin, Germany: Open Academic Press.
-
Sornette, D., and Ouillon, G. (2012). Dragon-kings: Mechanisms, statistical methods and empirical evidence. The European Physical Journal Special Topics, 205, 1-26. https://doi.org/10.1140/epjst/e2012-01559-5
-
Crosby, N.B. (2013). Introduction. In M.J. Aschwanden (Ed.), Self-Organized Criticality Systems (p. 15). Berlin, Germany: Open Academic Press.
