– Det er fortsatt lave temperaturer, og det ser ut til å holde seg en stund til. Og jo lenger det holder seg kaldt i Sør-Norge, jo mer må man være obs på at det er mye snø i fjellet. Når den ikke smelter, så kan flomfaren øke senere på våren, advarer klimaforsker Erik Kolstad ved Uni Research og Bjerknessenteret i Bergen.

Kolstad leder et forskningsprosjekt som har som mål å lære opp datamaskiner til å varsle været med større pålitelighet, og mye lengre fram i tid, enn det meterologene gjør i dag. Han forsker på «Big Data», eller Stordata.

– Det vi gjør er at vi samler inn informasjon fra veldig mange kilder fra hele verden. Så mater vi det inn i kraftige datamaskiner, som lærer seg til å gjenkjenne mønster, og varsle været framover i tid, sier Kolstad til TV 2.

Traff blink

Klimaforskeren har tidligere kommet med et sesongvarsel om en spesielt kald februar og mars i Sør-Norge.

– Tidlig i februar så vi noe som skjedde langt oppe i stratosfæren. Det lignet noe som skjedde i 2010 – den vinteren der er det sikkert mange som husker, den var veldig kald. Dermed kunne vi si at det er økt sannsynlighet for en kald vinter, og det slo jo til de grader til, sier Kolstad.

Han jobber nå med en ny sesongprognose for våren og forsommeren, som skal være klart 15. april. Foreløpig er det ingen tegn til varme.

– Vi er veldig spent på om denne kulden fortsetter, sier Kolstad.

Tryg Forsikring følger nøye med på forskningsprosjektet og mottar sesongvarslene fra Kolstad.

– Det er veldig verdifullt. Generelt ser vi at klimaendingene slår til, og at vannskadene stiger mye. Etterhvert som prognosene blir sikrere er det mye å spare for samfunnet, sier skadedirektør Karsten Kristiansen i Tryg Forsikring til TV 2.

Frykter storflom

Faren for storflom på Østlandet og Sørlandet øker for hver dag det kalde været fortsetter. Det er tre ganger så mye snø i fjellet i Sør-Norge som normalt, ifølge NVE. Kommer ikke varmen før i mai, er det stor fare for rask snøsmelting og storflom.

Tryg Forsikring ber sine kunder forberede seg, og planlegge for flom allerede nå, for å være på den sikre siden.

– Kan de flytte vekk verdifulle varelagre og kan de heve tingene opp fra gulvet og så videre, så kan de spare mye i både sum, påpeker skadedirektøren.

Agder energi, Kystvakten og Meteorologisk institutt er blant som har meldt sin interesse for den nye tjenesten.

– Kystvakten er opptatt av forholdene for sine fartøy i Barentshavet, sier Kolstad.

Varsler vinterværet i november

Mens et vanlig værvarsel kommer med detaljerte prognoser for fem, sju eller ti dager fram i tid, ser forskerne etter tendenser. Etterhvert kommer forskningen til å gjøre det mulig å komme med treffsikre prognoser for vinterværet allerede i november, sier Kolstad.

– Da blir det ikke slik at vi kan si hvordan været blir på julaften, men vi ser etter tendenser, om desember ser ut til å bli kaldere eller varmere enn normalt. Da bruker vi informasjon fra havtemperaturer og snødekke i Sibir - du vil ikke tro hva som har noe å si for værutviklingen!

Uni Research, Bjerknessenteret, Universitetet i Bergen, Norsk Regnesentral, Nansensenteret og Bergen Teknologioverføring (BTO) deltar i forskningsprosjektet, som går over fire år.

Forskning på Big Data, eller Stordata, kommer til å gi store teknologiske fremskritt i årene som kommer, spår Kolstad.

– Tidligere har beregningskapasiteten vært relativt lav, men nå eksploderer den. Det er veldig mye mer data tilgjengelig, og også regnekraft til å bruke dataen til å gjøre varsler framover i tid, sier Kolstad.

– Kan du forklare nærmere hvordan dere bruker Big Data?

– Big Data handler om å samle inn informasjon fra veldig mangeforskjellige kilder, og det brukes for eksempel til å gi prognoser i et politisk valg, da henter man inn meningsmålinger fra veldig mange kilder. På en måte samler vi inn meningsmålinger fra veldig mange forskjellige dataprogrammer som beregner været, og trener opp datamaskinene til å kjenne igjen de modellene som er gode og de som dårlige, og så bruker vi det til å gi best mulig varsel.

– Så dere lærer opp datamaskinene?

– Ja, rett og slett, vi lærer opp datamaskinene til å gi varsel, som forhåpentlig blir bedre enn våre egne varsel.