SLF-Forschende haben mit Hilfe von Satellitendaten ihre Modelle optimiert, mit denen sie vorhersagen, wieviel Schnee vorhanden ist, und wann dieser wo schmilzt. Damit kann rechtzeitig vor Hochwasser und Überschwemmungen gewarnt werden.
Forschende am SLF haben hochaufgelöste Satellitendaten genutzt, um ihre Prognosemodelle für die Schneeschmelze präziser zu machen. „Eine konkrete Herausforderung besteht darin, dass die Schneedecke in den Modellen im richtigen Moment zu schmelzen beginnt“, erklärt Schneehydrologe Bertrand Cluzet vom operationellen schneehydrologischen Dienst (OSHD) am WSL-Institut für Schnee- und Lawinenforschung SLF. Er hat Radarsatellitendaten aus den Jahren 2017 bis 2021 analysiert und daraus spezifische Informationen entnommen, ob sich in der Schneedecke Wasser befindet oder nicht. Diese hat er in die Modelle integriert.
Computermodell des Piz Ducan mit Blickrichtung von Süden: Die blauen Flächen zeigen an, wo die Algorithmen von einer feuchten Schneedecke ausgehen. Gut zu erkennen ist, dass an Südhängen der Schnee bereits in Lagen Wasser enthält, die an Nordhängen noch trocken sind.
Quelle: Bertrand Cluzet/SLF
Cluzet wertete dazu die Verteilung von nassem Schnee in der gesamten Schweiz sowie einiger grenznaher Regionen im Ausland mit einer Fläche von insgesamt 98.550 Quadratkilometern aus. Satellitenbilder ergänzen dabei vorhandene Messdaten gut, da sie aus dem All auch die Situation in Regionen aufnehmen, die im Winter schwer zugänglich sind und aus denen daher keine Informationen über die Schneedecke vorliegen, sagt Cluzet: „Unsere Ergebnisse legen nahe, dass Nassschneekarten wertvolle Echtzeitinformationen für Schneedeckenmodelle enthalten und die Messungen der Schneehöhe im Flachfeld gut ergänzen, insbesondere in komplexem Gelände und in höheren Lagen.“
Die gleiche Ansicht mit den Messdaten des Satelliten: Der Schnee ist deutlich weiter oben feucht, als das Modell angenommen hat. Südhänge sind selbst am mehr als 3000 Meter hohen Piz Ducan betroffen. Der Vergleich war Anlass, das Computermodell so zu verbessern, dass Realität und Prognose jetzt übereinstimmen.
Seine Analyse zeigte, dass die Computermodelle nicht so präzise waren, wie bislang angenommen. Cluzet verglich zunächst die Ergebnisse seines Modells mit den tatsächlichen Werten von 444 Messpunkten in flachem Gelände. „Dort stimmten Computermodell und Realität gut überein“, sagt Cluzet. Anders sah es jedoch im steilen Gelände aus. Hier zeigten die Satellitendaten, dass das Modell im Frühjahr die Schneedeckenprozesse nicht immer zuverlässig berechnete und die Verbreitung von feuchtem Schnee teilweise unterschätzte, besonders in sonnenexponierten Hängen. Dies führte in der Vergangenheit zu ungenauen Prognosen.
Also verbesserte er das Computermodell so, dass es jetzt präziser den Wassergehalt in der Schneedecke vorhersagt. Auf dieser Basis sind heutige Prognosen über die Wassermengen, die im Frühling aus der Schneeschmelze zur Verfügung stehen, zuverlässiger. „Die bislang bestehende Unsicherheit haben wir stark reduziert“, erklärt der Forscher.
Der saisonale Schnee sei für die Hydrologie von Gebirgsregionen von entscheidender Bedeutung, ergänzt der Wissenschafter: „Der Abfluss der Schneeschmelze ist oft entscheidend für die flussabwärts gelegenen Gebiete, beispielsweise in der Landwirtschaft oder für die Stromproduktion in Wasserkraftwerken.“ Intensive Schneeschmelze kombiniert mit anhaltenden Niederschlägen könne zudem zu verheerenden Überschwemmungen beitragen.
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