ForecastModellen

Forecastmodellen zijn wiskundige of computationele instrumenten die de toekomstige toestand van een systeem proberen te voorspellen op basis van actuele waarnemingen en aannames over de processen die het systeem bepalen. Ze worden toegepast in uiteenlopende vakgebieden, zoals meteorologie, economie, epidemiologie en hydrologie, waar onzekerheid in de uitkomst centraal staat.

Modellen kunnen mechanistische (fysische) of statistische van aard zijn. Mechanistische modellen beschrijven de werking van het systeem volgens bekende wetten en gebruiken vaak differentiaal- of verschilvergelijkingen. Statistische modellen koppelen waarnemingen aan toekomstige waarden via patronen en correlaties. Daarnaast bestaan probabilistische modellen en ensembles die uitkomsten als kansverdelingen presenteren. Moderne toepassingen combineren soms meerdere benaderingen, bijvoorbeeld door fysieke modellen te koppelen aan data-gedreven componenten.

Een forecastmodel omvat meestal inputdata, een modelstructuur en parameters die worden afgesteld op historische waarnemingen. Data-assimilatie en kalibratie zijn belangrijke stappen: ze brengen nieuwe metingen in het model en stemmen de parameters af zodat de voorspellingen overeenkomen met bekende signalen. Validatie op onafhankelijke data beoordeelt betrouwbaarheid en het bereik van de voorspellingen.

De prestaties van forecastmodellen worden geëvalueerd met statistische maatstaven zoals RMSE of MAE, en met probabilistische criteria zoals Brier-score, evenals met de calibratie en scherpte van kansvoorspellingen. Belangrijkste beperkingen zijn onzekerheid in invoerdata, modelbias, tekorten in de mechanische aannames en overfitting. Communicatie van onzekerheid is daarom essentieel.

Toepassingen variëren van weersverwachtingen tot economische en epidemiologische prognoses. In de meteorologie zijn numerieke weersvoorspellingsmodellen met data‑assimilatie standaard, vaak toegepast in ensembles die onzekerheid kwantificeren. Doel blijft besluitvorming onder onzekerheid verbeteren.