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Modellieren der Wärmestrahlung im Innern eines Waldbestandes
Wenn im Frühjahr die Tage länger und wärmer werden, beginnt der Schnee auch in den Bergen wegzuschmelzen. Ein recht grosser Teil des Schmelzwassers stammt aus Gebieten, die bewaldet sind, bedecken doch Wälder rund 30% unserer Landesfläche. Wo, wann und wie schnell der Schnee in den Wäldern schmilzt, ist mitentscheidend, ob im Frühling Hochwasser entstehen können.
Ein wichtiger Faktor für die Schneeschmelze im Wald ist die langwellige Strahlung, die auf die Schneeoberfläche gelangt - also Wärme, die der Himmel oder die Oberfläche der Bäume abstrahlen. Bisherige Computermodelle simulieren die langwellige Wärmestrahlung im Waldesinnern anhand der Lufttemperatur.
Wald als Kältesenke
Clare Webster, Doktorandin aus der Forschungsgruppe Schneehydrologie, setzte sich zum Ziel, zu überprüfen, wie zuverlässig solche Modelle die Wärmestrahlung berechnen. Sie konnte dabei auf einen grossen Datensatz zugreifen: Das Team Schneehydrologie erfasste während rund 10 Jahren an drei verschiedenen Nadelwaldstandorten in den Schweizer Alpen, wie viel lang- und kurzwellige Strahlung auf die Schneeoberfläche auftraf. Ausserdem massen die Forschenden die Lufttemperatur sowohl oberhalb des Kronendachs auf 35 m, als auch im Innern des Waldes auf 10 m und 2 m.
Webster fand heraus, dass gewisse Mängel der Modelle darin begründet sind, dass die gemessene Lufttemperatur oberhalb des Kronendachs höher war als unterhalb - der Wald agierte also gewissermassen als Kältesenke. Ausserdem zeigte sich, dass bestehende Modelle vor allem dann ungenau sind, wenn durch den im Frühling steigenden Sonnenstand zunehmend kurzwellige Sonnenstrahlen in den Wald eindringen und dort die Baumstämme aufheizen.
Baumstämme viel wärmer als Umgebungsluft
Wie Wärmebilddaten zeigen, kann die Stammoberflächentemperatur bis zu 30 °C höher sein als die umgebende Lufttemperatur; entsprechend strahlen die Bäume mehr Wärme ab als bisher angenommen. Diesen Effekt konnte Webster in ein neues Model einbauen und damit deutlich verbesserte Resultate erzielen.
Dazu entwickelte sie eine einfache Methode, wie sich die Stammtemperatur anhand der gemessenen Lufttemperatur und der kurzwelligen Sonneneinstrahlung vorhersagen lässt. Damit lässt sich das erweiterte Modell auch anwenden, wenn keine Wärmebilddaten über die Stammtemperatur vorhanden sind.
Publikationen
Link zu anderen Projekten
In einem weiteren Projekt verwendeten SLF-Forschende Fernerkundungs-Daten, um die Waldstruktur detailliert beschreiben zu können. Damit konnten sie ein neues Wald-Schnee-Interzeptions Modell entwickeln, das 30% genauer ist als bisherige Berechnungen.
Dank der Erkenntnisse aus diesen beiden Projekten lässt sich besser beurteilen, wie viel Wasserressourcen in bewaldeten Gebieten im Schnee gebundenen sind. Diese Informationen fliessen direkt in das Monitoring im Rahmen des operationellen schneehydrologischen Dienstes am SLF ein.
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