Koneoppimiseen perustuvat sään vaikutusennustukset

Defence is held on 2.11.2021 15:00 – 19:00 Remote connection link https://aalto.zoom.us/j/69735940472Natural disasters influenced over 4 billion people, required 1.23 million lives, and caused almost US$ 3 trillion economic losses between 2000 and 2019. The picture becomes even more deplorable when hazards, smaller-scale severe weather events not requiring casualties, are considered. For example, 78 percent of power outages in Finland were inflicted by extreme weather in 2017, and train delays, often caused by adverse weather, have been estimated to cost 1 billion pounds during 2006 and 2007 in the UK. To mitigate the effects of the adverse weather and increase the resilience of the societies, the World Meteorological Organisation (WMO) raised the consciousness of impact-based warnings along with impact forecasts. Such warnings and predictions can be used in various domains to prepare, alleviate and recuperate from adverse weather conditions.  This thesis studies how to preprocess data and use machine learning to create valuable impact forecasts for power grid and rail traffic operators. The thesis introduces a novel object-oriented method to predict power outages caused by convective storms. The method combines state-of-the-art storm identification, tracking, and nowcasting algorithms with modern machine learning methods. The proposed object-oriented method is also adapted to predict power outages caused by large-scale extratropical storms days ahead. In addition, the thesis studies the task of predicting weather-inflicted train delays. The method presented in the thesis hinges weather parameters on train delays to anticipate the delays days ahead. The thesis shows that the object-oriented approach is a vindicable method to predict power outages caused by convective storms and that a similar approach is feasible also in the context of extratropical storms. The introduced methods provide power grid operators increasingly accurate outage predictions. The thesis also demonstrates that the train delays related to adverse weather can be predicted with good quality training data. Such predictions offer cardinal information for rail traffic operators in preparing the challenging conditions. Presumably, similar approaches can be applied to any other domain with quantitative impacts produced by identifiable weather events, if sufficient impact data are available. Several advanced machine learning methods were evaluated in the tasks. The results corroborate with existing research: random forests provided a robust performance in all tasks, but also gradient boosting trees, Gaussian processes, and support vector machines proved useful.Luonnonkatastrofit vaikuttivat yli 4 miljardiin henkeen, vaativat 1,23 miljoonaa kuolonuhria ja tuottivat lähes 3 biljoonan dollarin taloudelliset tappiot vuosina 2000 -- 2019. Kuva heikkenee entisestään, mikäli huomioidaan myös pienemmän luokan vakavat säätapahtumat. Esimerkiksi 78 prosenttia Suomen vuoden 2017 sähkökatkoista oli sään aiheuttamia. Toisaalta -- usein säähän liittyvät -- junien myöhästymiset tuottivat arviolta miljardin punnan tappiot vuosina 2006 -- 2007 Isossa-Britanniassa. Maailman ilmatieteiden järjestö (WMO) onkin tähdentänyt vaikutusperusteisen varoitusten ja vaikutusennusteiden tärkeyttä vaaralliseen säähän varautumisessa. Vaikutusperusteiset varoitukset ja ennustukset ovat tärkeä apuväline useilla yhteiskunnan osa-alueilla varautuessa ääreviin sääilmiöihin sekä lievittäessä niiden vaikutuksia ja toipuessa niistä.  Tämä väitöskirja tutkii kuinka esiprosessoida dataa ja hyödyntää koneoppmimista sähköverkko- ja junaliikenneoperaattoreille tuotetuissa vaikutusennusteissa. Väitöskirja esittelee uuden oliopohjaisen metodin konvektiivisten rajuilmojen aiheuttamien sähkökatkojen ennustamiseksi. Metodi yhdistää ajantasaiset myrskyn tunnistus-, seuraus- ja lähihetkiennustusalgoritmit moderneihin koneoppimismenetelmiin. Ehdotettu oliopohjainen metodi on myös muokattu ennustamaan laaja-alaisten matalapainemyrskyjen aiheuttamia sähköatkoja. Lisäksi, väitöskirja tutkii sään aiheuttamien junien myöhästymisten ennustamista. Väitöskirjassa esitetty methodi yhdistää sääparametrit junien myöhästymisdataan, jotta myöhästymisiä voidaan ennakoida päiviä etukäteen.  Väitöskirja osoittaa, että oliopohjainen lähestymistapa toimii hyvin konvektiivisten myrskyjen aiheuttamien sähkökatkojen ennustamisessa, ja että vastaavaa metodia voidaan soveltaa myös matalapainemyrskyjen tapauksessa. Väitöskirjassa esitetyt metodit tarjoavat sähköverkko-operaattoreille entistä tarkempia sähkökatkoennusteita. Väitöskirja osoittaa myös, että sään aiheuttamien junien myöhästymisiä voidaan ennustaa mikäli hyvälaatuista koulutusdataa on saatavilla. Tällaiset ennustukset ovat hyvin tärkeitä junaliikenneoperaattoreille haasteellisiin olosuhteisiin varauduttaessa. Oletettavasti samoja lähestymistapoja voidaan hyödyntää myös muilla aloilla, joilla vaikutuksia ovat numeerisesti mallinnettavia ja tunnistettavan säätapahtuman tuottamia sekä kunnollista vaikutusdataa on saatavilla. Väitöskirja vertailee useiden koneoppmismetodeiden soveltuvuutta käsiteltäviin tähtäviin. Tulokset ovat linjassa edellisten tutkimusten kanssa: erityisesti satunnaismetsät ('random forests') tarjosivat toimitavarmoja ennusteita kaikissa tehtävissä, mutta gradienttivahvisteiset puut ('gradient boosting trees'), Gaussiset prosessit ('Gaussian processes') ja tukiverkkokoneet ('support vector machines') toimivat tehtävissä

Impacts of Climate Change on the Evolution of the Electrical Grid

Maintaining interdependent infrastructures exposed to a changing climate requires understanding 1) the local impact on power assets; 2) how the infrastructure will evolve as the demand for infrastructure changes location and volume and; 3) what vulnerabilities are introduced by these changing infrastructure topologies. This dissertation attempts to develop a methodology that will a) downscale the climate direct effect on the infrastructure; b) allow population to redistribute in response to increasing extreme events that will increase under climate impacts; and c) project new distributions of electricity demand in the mid-21st century. The research was structured in three parts. The first used downscaling techniques to scale regional gridded atmospheric processes to measurements of local extreme events. These techniques illustrate the ability to move reasonably from regional to local effects. The second chapter explored how people migrated in response to the extreme events for which climate change will increase the frequency and intensity. The third chapter translated downscaled climate impacts and granular population movements into a national map of electricity demand. The results of this research illustrates the feasibility of the three part approach to address possible future infrastructure vulnerabilities under varying policy options and technology assumptions. This methodology can be an important tool for increasing the robustness of the nation’s infrastructure

Systematic Framework for Integration of Weather Data into Prediction Models for the Electric Grid Outage and Asset Management Applications

This paper describes a Weather Impact Model (WIM) capable of serving a variety of predictive applications ranging from real-time operation and day-ahead operation planning, to asset and outage management. The proposed model is capable of combining various weather parameters into different weather impact features of interest to a specific application. This work focuses on the development of a universal weather impacts model based on the logistic regression embedded in a Geographic Information System (GIS). It is capable of merging massive data sets from historical outage and weather data, to real-time weather forecast and network monitoring measurements, into a feature known as weather hazard probability. The examples of the outage and asset management applications are used to illustrate the model capabilities

Feature Papers of Forecasting 2021

This book focuses on fundamental and applied research on forecasting methods and analyses on how forecasting can affect a great number of fields, spanning from Computer Science, Engineering, and Economics and Business to natural sciences. Forecasting applications are increasingly important because they allow for improving decision-making processes by providing useful insights about the future. Scientific research is giving unprecedented attention to forecasting applications, with a continuously growing number of articles about novel forecast approaches being publishe

Feature Papers of Forecasting 2021

Articles in this book are Open Access and distributed under the Creative Commons Attribution (CC BY) license, which allows users to download, copy and build upon published articles, as long as the author and publisher are properly credited, which ensures maximum dissemination and a wider impact of our publications. The book as a whole is distributed by MDPI under the terms and conditions of the Creative Commons license CC BY-NC-ND

The chilean tornado outbreak of may 2019: Synoptic, mesoscale, and historical contexts

In late May 2019, at least seven tornadoes were reported within a 24-h period in southern Chile (western South America, 36°–38°S), including EF1 and EF2 events causing substantial damage to infrastructure, dozens of injuries, and one fatality. Despite anecdotal evidence and chronicles of similar historical events, the threat from tornadoes in Chile was regarded with skepticism until the 2019 outbreak. Herein, we describe the synoptic-scale features instrumental in the development of these tornadic storms, including an extended southwest–northeast trough along the South Pacific, with a large postfrontal instability area. Tornadic storms appear to be embedded in a modestly unstable environment (positive convective available potential energy but less than 1,000 J kg−1) and strong low- and midlevel wind shear, with high near-surface storm-relative helicity values (close to −200 m2 s−2), clearly differing from the Great Plains tornadoes in North America (with highly unstable environments) but resembling cold-season tornadoes previously observed in the midlatitudes of North America, Australia, and Europe. Reanalyzing rainfall and lightning data from the last 10 years, we found that tornadic storms in our region occur associated with locally extreme values of both CAPE and low-level wind shear, where a combination of the two in a low-level vorticity generation parameter appears as a simple first-order discriminant between tornadic and nontornadic environments. Future research should thoroughly examine historical events worldwide to assemble a database of high-shear, low-CAPE midlatitude storms and help improve our understanding of these storms’ underlying physics.Fil: Vicencio, José. Universidad de Chile; Chile. Dirección Meteorológica de Chile; ChileFil: Rondanelli, Roberto. Universidad de Chile; Chile. Center for Climate and Resilience Research; ChileFil: Campos, Diego. Dirección Meteorológica de Chile; Chile. Universidad de Chile; ChileFil: Valenzuela, Raúl. Center for Climate and Resilience Research; Chile. Universidad de O’Higgins; ChileFil: Garreaud, René. Center for Climate and Resilience Research; ChileFil: Reyes, Alejandra. Dirección Meteorológica de Chile; ChileFil: Padilla, Rodrigo. Dirección Meteorológica de Chile; ChileFil: Abarca, Ricardo. Dirección Meteorológica de Chile; ChileFil: Barahona, Camilo. Dirección Meteorológica de Chile; ChileFil: Delgado, Rodrigo. Dirección Meteorológica de Chile; ChileFil: Nicora, Maria Gabriela. Instituto Franco-argentino Sobre Estudios del Clima y Sus Impactos.; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Unidad de Investigación y Desarrollo Estratégico para la Defensa. Ministerio de Defensa. Unidad de Investigación y Desarrollo Estratégico para la Defensa; Argentin

Review on winds, extratropical cyclones and their impacts in Northern Europe and Finland

Strong winds caused by powerful extratropical cyclones are one of the most dangerous and damaging weather phenomena in Northern Europe. Stormy winds can generate extreme waves and rise the sea level, which leads occasionally to storm surges in coastal areas. In land areas, strong winds can cause extensive forest damage. In general, windstorms induce annually significant damage for society. Moreover, due to climate change, the frequency and the impacts caused by the windstorms is changing. In this report, we introduce a literature review on the occurrence of strong winds, extratropical cyclones and their impacts in Northern Europe. We present the most important findings on both past trends and current climate on wind speeds and extratropical cyclones based on in-situ measurements and reanalysis data. We also briefly analyse impacts caused by extreme convective weather. Furthermore, we aim to respond to the question on how the wind climate in Northern Europe is going to change in the future under climate change. The decadal changes in the frequency of extratropical cyclones in Northern Europe follows the changes in the storm track regions. Regarding the past climate, confident estimates of the past trends are difficult to make due to inhomogeneities in the number and type of assimilated wind speeds into reanalysis data. Based on homogenized in-situ observations, the wind climatology in 1959-2015 in Finland shows a slight downward trend, but no trend is evident in the number of potential forest damage days in Finland. Possible change points are however detected for wind speeds and the impacts. Forest damage is not only a function of wind speeds but also the environmental factors, such as the amount of frost in the ground, play a role. In the future, the strongest signal in Northern Europe for slightly increasing wind speeds is in the autumn while other seasons do not show remarkable trends. It has been shown that the total number of the strongest windstorms are projected to decrease in the North Atlantic and Europe, but regional differences are likely to appear due to changes in the storm tracks. The strong wind gusts associated with thunderstorms in parts of Northern Europe will likely increase in frequency by the end of the 21st century.Voimakkaista keskileveysasteiden matalapaineista johtuvat myrskytuulet ovat yksi eniten vaaraa ja vahinkoa aiheuttavista sääilmiöistä Pohjois-Euroopassa. Myrskytuulet aiheuttavat korkeita aaltoja ja nostavat meriveden pintaa, mikä johtaa toisinaan merivesitulviin. Sisämaassa voimakkaat myrskytuulet aiheuttavat ajoittain laajoja metsätuhoja. Myrskyistä koituu vuosittain merkittäviä vahinkoja yhteiskunnalle. Ilmastonmuutoksen myötä myrskyjen toistuvuus ja tuulista johtuvat tuhot muuttuvat. Raportissa käydään kirjallisuuden pohjalta läpi voimakkaiden tuulien ja myrskyjen esiintyvyyttä Pohjois-Euroopassa. Raportissa esitellään tärkeimmät havaintoihin ja uusanalyyseihin perustuvat tutkimustulokset tuulista, myrskyistä ja niiden vaikutuksista. Lisäksi esitellään lyhyesti muutoksia konvektiivisten säähäiriöiden aiheuttamissa tuulissa. Lopuksi pyritään vastaamaan kysymykseen, miten tuulisuus tulee muuttumaan Pohjois-Euroopassa ilmastonmuutoksen myötä. Myrskyjen lukumäärän alueelliset muutokset ovat sidoksissa myrskyratojen muutoksiin. Menneiden myrskytrendien tutkiminen uusanalyysien avulla on kuitenkin osoittautunut ongelmalliseksi, koska eri uusanalyyseihin on assimiloitu vaihteleva määrä ilmakehän havaintoja ja siten aineisto on epähomogeenista. Yksittäisten uusanalyysien pohjalta ei näin ollen voida tehdä varmoja johtopäätöksiä menneistä myrskytrendeistä. Kirjallisuuden mukaan voimakkaat tuulet ovat olleet Suomessa laskusuunnassa vuosina 1959-2015, mutta potentiaaliset metsätuhopäivät Suomessa eivät näytä vähentyneen. Metsätuhojen määrään vaikuttaa tuulisuuden lisäksi myös muun muassa maaperän roudan määrä. Metsätuhojen ja tuulisuuden trendeissä on lisäksi havaittu viime vuosina mahdollisia käännekohtia. Tutkimusten mukaan Pohjois-Euroopassa ei ole odotettavissa suurta muutosta tuulisuudessa, joskin syksyisin keskimääräisen tuulisuuden odotetaan hieman lisääntyvän. Voimakkaiden myrskyjen kokonaislukumäärä Pohjois-Atlantilla tulee todennäköisesti laskemaan, mutta alueellisia eroja voi ilmetä myrskyratojen muutoksista johtuen. Kesän rajuilmoihin liittyviä voimakkaita tuulenpuuskia voi vuosisadan loppuun mennessä Pohjois-Euroopassa esiintyä useammin kuin nykyilmastossa