Jong geleerd Mateo Moreno ontwikkelde een model dat op tijd waarschuwt voor dodelijke aardverschuivingen. Voor zijn onderzoek putte hij uit satellietbeelden en zijn ervaring in de Colombiaanse bergen.
Mateo Moreno (30) drinkt geen koffie, dus hij hoeft niet langs een koffieautomaat. „Mensen maken altijd dezelfde grap”, zegt Moreno als hij gaat zitten aan een lunchtafel op de Universiteit Twente. „Je komt uit Colombia maar je drinkt geen koffie?” De andere grap die mensen altijd maken: „Dus je kwam naar Nederland om aardverschuivingen te onderzoeken?”
Wie nooit een aardverschuiving heeft meegemaakt, kan zich moeilijk voorstellen hoe ontwrichtend zoiets is. Duizenden tonnen aarde en steen razen in één plotselinge beweging van een helling naar beneden en verwoesten daarbij alles op hun pad. Hele straten en dorpen kunnen onder het puin verdwijnen. In het vlakke Nederland komen aardverschuivingen niet voor, in Colombia zijn het er enkele honderden per jaar – met regelmatig tientallen doden tot gevolg. Door klimaatverandering en ontbossing neemt het aantal verschuivingen wereldwijd al jaren toe.
Moreno verdedigde eind vorige maand zijn proefschrift over aardverschuivingen in de Italiaanse Alpen. Hij deed zijn promotieonderzoek bij de faculteit voor geo-informatiewetenschap en aardobservatie (afgekort: ITC) aan de Universiteit Twente. De Twentse faculteit is ook op buitenlandse universiteiten bekend vanwege onderzoek naar natuurrampen op basis van geografische data, zegt Moreno. „Als ik in Bolivia of in Thailand was en ik zei: ik doe mijn PhD op ITC, dan wist iedereen wat dat was. Dan zeiden ze: oh ken je die, of die persoon?”
Moreno ontwikkelde samen met collega’s van Eurac Research in Italië een model dat op basis van satellietbeelden, weersverwachtingen en andere beschikbare data voorspelt waar en wanneer de kans op een aardverschuiving gevaarlijk groot is. Dat model kan Italiaanse autoriteiten helpen om omwonenden op tijd te waarschuwen en zo nodig te evacueren.
Op dit moment gebruiken de meeste autoriteiten wereldwijd nog een relatief eenvoudig systeem dat kijkt hoeveel regenval in het verleden voorafging aan een aardverschuiving in een bepaald gebied. Als de voorspelde regenval boven dat niveau komt, krijgen inwoners een waarschuwing.
„Maar dat is het zwakke punt”, zegt Moreno. „Aardverschuivingen zijn niet alleen het gevolg van neerslag. Als je neerslag op een vlak terrein hebt, zal dat een ander effect hebben dan op een steile helling.”
Modellen die Moreno en zijn collega’s ontwikkelden houden daar wel rekening mee. De snelle ontwikkeling van satellieten en grote hoeveelheden beschikbare data hebben dat mogelijk gemaakt. Hij weet – vaak tot op enkele meters nauwkeurig – de steilheid, maar ook de begroeiing, de bodemsamenstelling en de gemiddelde regenval in een bepaalde tijd van het jaar.
„We kunnen daardoor uitleggen: je hebt een heel steil terrein, of je bodem is erg zwak of heeft veel regen gehad. En de combinatie van al die factoren maakt het gebied instabiel.” Dat is nodig om mensen van het gevaar te overtuigen, zegt Moreno. „Dan denken mensen niet meer dat het model een soort magie is, maar iets met een echte fysieke betekenis.”
In het verleden beklommen geologen een berg om het verschuivingsgevaar op basis van bodemonderzoek zelf in te schatten. „Hoogopgeleide mensen gingen het veld in, keken naar een helling en zeiden op basis van bewijs en deskundige criteria: deze helling instabiel.” Dat is een heel doeltreffende methode, zegt Moreno. „Maar je hebt een gigantisch leger aan mensen nodig om een groter gebied te beoordelen.”
Later volgden natuurkundige modellen, waarbij onderzoekers zeer gedetailleerde meetgegevens verzamelden en in feite nabootsten in een computer hoe het landschap zou reageren op een grote plens water. „Maar daarvoor heb je heel veel en bijzonder gedetailleerde data nodig”, zegt Moreno.
Het grote voordeel van een datagedreven model zoals dat van Moreno, is dat je als onderzoeker niet elke meter van een berg hoeft te doorgronden. Je kijkt waar aardverschuivingen in het verleden plaatsvonden en ontdekt welke omstandigheden daaraan bij hebben gedragen. Daardoor kan het op een veel groter gebied worden toegepast.
De ontwikkelde methoden zijn ook op andere gebieden toepasbaar en zelfs op heel andere natuurrampen. Voor het laatste onderzoek in zijn dissertatie berekende Moreno het risico op natuurbranden in de Italiaanse Alpen. Hij gebruikte daarvoor een vergelijkbare methode als eerder voor aardverschuivingen.
Moreno houdt zijn dissertatie omhoog. Op de voorkant staat een afbeelding van een vallei met aardverschuivingen, op de achterkant brandende bomen. „Zo kan een onderzoek dat begint met aardverschuivingen, eindigen bij natuurbranden.”
Met behulp van satellietbeelden en data krijgen onderzoekers zoals Moreno grip op een snel veranderende wereld. Andere onderzoekers aan de Universiteit Twente meten op basis van satellietbeelden de zoutgraad in de oceaan, de temperatuur van het aardoppervlak, de luchtkwaliteit en zelfs hoe snel bepaalde gewassen groeien. Daarvoor hoeven ze de faculteit niet te verlaten.
Dat betekent niet dat veldwerk overbodig is geworden, benadrukt hij. „Je kan alleen goed modelleren als je begrijpt wat je modelleert. Anders eindig je misschien wel met een verkeerde representatie van de werkelijkheid.”
Als bachelorstudent aan de universiteit in Medellin werd Moreno vaak op pad gestuurd om aardverschuivingen in kaart te brengen. „Op één van die dagen regende het zo veel, dat we een paar uur moesten schuilen in iemands huis. Toen de regen stopte liepen we verder het pad af. We hoorden plotseling een hard lawaai, begonnen te rennen en toen we achterom keken, was er een nieuwe aardverschuiving ontstaan.”
De database met eerdere aardverschuivingen in Italië, die de basis vormde voor zijn berekeningen, is eerder door anderen met vergelijkbaar veldwerk samengesteld. Zijn ervaring in de Colombiaanse bergen helpt hem bij het interpreteren en in sommige gevallen opschonen van de data. „Het is vaak slechts een punt op een kaart. Is die punt onderaan, in het midden of bovenop de verschuiving geplaatst? Of konden ze niet in de buurt komen, en is de punt op de weg geplaatst vanuit waar ze het konden zien?”
Pas als hij zeker is van alle gegevens, voert hij ze aan het model. Want zoals het adagium in informatiewetenschappen luidt: „Garbage in, is garbage out.”
Op de hoogte van kleine ontdekkingen, wilde theorieën, onverwachte inzichten en alles daar tussenin
Source: NRC