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Hagel entsteht ausschliesslich in starken Gewittern, die vorwiegend im Sommer vorkommen. Solche Gewitter existieren nur eine kurze Zeit und treten sehr kleinräumig auf (Abb. 1 und 2).
Stellen Sie Vorschläge zusammen, wie Hagel in der Schweiz flächendeckend erfasst werden kann, obschon dieses Phänomen nur kurzfristig und kleinräumig vorkommt.
Eine Möglichkeit, flächendeckende Informationen über Hagel zu erhalten, ist die indirekte Messung mittels Radars. Das Schweizer Wetterradarnetz besteht aus 5 vollautomatischen Radaren, welche von der Erdoberfläche aus Tag und Nacht die Atmosphäre über der gesamten Schweiz mit Radarbildern in Echtzeit erfassen.
Video 1: Wie funktioniert ein Wetterradar? (3:54 Minuten) Quelle: MeteoSchweiz
Das Wetterradar misst die Reflektivität (Z) von Wasserpartikeln in der Atmosphäre, also von den sogenannten Hydrometeoren. Dies können Regentropfen, Hagelkörner oder Eiskristalle sein. Je grösser ein Hydrometeor, umso höher die Reflektivität (angegeben in Dezibel (dBZ)). Grob kann die Reflektivität wie folgt klassifiziert werden:
Anhand der in der Atmosphäre gemessenen Reflektivität kann jedoch nicht eindeutig gefolgert werden, ob es in einer Region am Boden hagelt. Selbst wenn Hagelkörner in einer Wolke vorhanden sind, können diese auf dem Weg zum Boden schmelzen und dann als Regen den Boden erreichen.
Um mit den Radarinformationen besser abzuschätzen, ob es in einer Region hagelt oder nicht, werden vor allem 2 Hagelalgorithmen eingesetzt. Die grundlegende Annahme der Hagelalgorithmen ist, dass mit zunehmender Distanz zwischen der 0 °C-Grenze und der Obergrenze der Wolke die Wahrscheinlichkeit von Hagel und die zu erwartete Hagelkorngrösse steigen. Dies ist der Bereich des aktiven Kerns einer Gewitterwolke, in der Hagelkörner entstehen und wachsen können.
Mit den Radarinformationen und den beiden Hagel-Algorithmen POH und MESHS kann so die Hagelwahrscheinlichkeit und die zu erwartende maximale Korngrösse – mit der oben erwähnten Unsicherheit bezüglich Bodenwahrheit – flächendeckend für die gesamte Schweiz berechnet werden.
Bei der direkten Hagelmessung werden auf der Erdoberfläche die Grössen von Hagelkörnern quantifiziert. Solche Messungen wurden in der Schweiz bereits in den 1970er-Jahren mit sogenannten «Hailpads» vorgenommen (Abb. 3, links). Dies sind Schaumstoffmatten, welche mit einer Aluminiumfolie oder Latexfarbe überzogen sind. Die Pads werden in einer Höhe von einem Meter über dem Boden installiert. Wenn ein Hagelkorn auf einem Pad auftrifft, so hinterlässt es eine Delle. Anhand der Grösse und Verteilung der Dellen können Rückschlüsse auf die Korngrösse und -verteilung gezogen werden. Nach jedem Hagelsturm werden die Pads eingesammelt und neue installiert.
Seit 2015 werden in der Schweiz automatische Sensoren zur Messung von Hagel verwendet (Abb. 3, rechts). Diese bestehen aus einer Makrolonscheibe (eine harte Form von Plexiglas) mit einem Durchmesser von 50 cm. Beim Aufprall eines Hagelkorns beginnt die Scheibe zu schwingen. Ein hochsensibles Mikrofon zeichnet die Schwingungen auf. Diese Hagelsensoren liefern Daten zur kinetischen Energie, der Korngrösse und dem genauen Zeitpunkt des Hagelschlags. Schweizweit sind aktuell im Jahr 2023 80 automatische Sensoren in Betrieb, allesamt in Regionen mit erhöhter Hagelwahrscheinlichkeit.
Die direkte Messung von Hagel via Hailpads und automatischen Hagelsensoren liefern nur punktuelle Ergebnisse. Da Hagelgewitter oft sehr kleinräumig auftreten, können die punktuell verteilten Sensoren nicht alle Hagelfälle in der Schweiz flächendeckend messen.
Um die Lücke zwischen den Radarinformationen aus der Atmosphäre und den punktuell verfügbaren Bodenmessungen von Sensoren zu schliessen, werden seit einigen Jahren Beobachtungsmeldungen aus der Bevölkerung gesammelt. Diese erhöhen die verfügbare Information am Boden und erlauben es, die Radaralgorithmen zur Atmosphäre zu verifizieren.
2015 lancierte MeteoSchweiz gemeinsam mit dem Mobiliar Lab für Naturrisiken der Universität Bern eine Meldefunktion für Hagel, die in der MeteoSchweiz-App integriert ist. So haben Benutzer*innen die Möglichkeit, ein Hagelereignis an ihrem Standort zu erfassen und die beobachtete Korngrösse zu melden. Um die Abschätzung der Grösse zu vereinfachen, werden einfach fassbare Kategorien verwendet. Es kann so zum Beispiel abgeschätzt werden, ob die Hagelkörner in der Umgebung eher der Grösse von Kaffeebohnen oder Einfränkler entsprechen. Es kann auch «kein Hagel» erfasst werden.
Zur MeteoSchweiz-App
Am 28. Juni 2021 kam es im Schweizer Mittelland zu einem aussergewöhnlich grossen Hagelereignis. Dieses kann nicht nur anhand der Radardaten (Video 2., Abb. 7) rekonstruiert werden, sondern für den Tag wurden auch aussergewöhnlich viele Bevölkerungsmeldungen erfasst (Video 5, Abb. 8).
Analysieren Sie den Ablauf zum Hagelereignis vom 28.6.2021 anhand der Videos 2, 4 und 5, den Abbildungen 7 und 8 sowie anhand Ihrer eigenen Internetrecherche. Vergleichen Sie die Daten des Radars, der Hagelsensoren und der Hagelmeldungen miteinander. Identifizieren Sie besonders stark betroffene Regionen.
Eine flächendeckende Messung von Hagel ist eine grosse Herausforderung für die Wetterdienste. Die Kombination von radarbasierten Hagelalgorithmen, dem neuen Hagelmessnetz mit automatischen Hagelsensoren und Beobachtungsmeldungen der Bevölkerung über die MeteoSchweiz-App ist innovativ und weltweit einzigartig (Kopp et al., 2022).
Die radarbasierten Hagelalgorithmen POH und MESHS sind zwar flächendeckend, können jedoch nur Schätzungen zu der effektiv am Boden eintreffenden Hagelkorngrösse und -verteilung liefern. Diese Schätzungen sind davon abhängig wie gut die verwendeten Algorithmen sind. Um Hagelalgorithmen zu verifizieren, sind Messungen am Boden nötig. So wurden in der Schweiz zuletzt 2012 die POH- und MESHS-Algorithmen anhand von Versicherungsdaten und Online-Quellen verifiziert (Betschart und Hering, 2012).
Mit den neuen Datenquellen aus Sensoren und Bevölkerungsmeldungen können in Zukunft die Algorithmen weiter optimiert werden. Dafür ist jedoch auch ein besseres Verständnis zur Entstehung und zum Ablauf eines Hagelereignisses nötig. Auch hierbei können die Hagelsensoren einen wichtigen Beitrag leisten. Sie ermöglichen erstmals ein genaues Messen der Aufprallenergie, der Korngrössenverteilung und des genauen Zeitpunkts des Hagelschlags (Mobiliar Lab für Naturrisiken).
Dies sind wertvolle Informationen, die jedoch nur punktuell am Sensorstandort erfasst werden können. Eine flächendeckende Messung von Hagel durch ein dichteres Sensornetz, wie es in der Schweiz z. B. für den Niederschlag vorhanden ist, wird auch in Zukunft nicht möglich sein. Dies, da Hagelereignisse lokal auftreten und durch punktuelle Messungen nicht oder nur bedingt Rückschlüsse auf das Hagelvorkommen in anderen Regionen gezogen werden können.
Die ergänzenden Informationen durch die Hagelmeldungen aus der Bevölkerung sind eine wichtige Informationsquelle, um die geringe Datenmenge von Bodenmessungen zu erhöhen. Die Datenerfassung über die Bevölkerung bringt jedoch eigene Herausforderungen und Fehlerquellen mit sich. Beispielsweise bei der Schätzung der Korngrösse oder der genauen Angabe von Ort und Zeit. Mit den von Barras et al. (2019) entwickelten Algorithmen lassen sich Meldungen so filtern und verifizieren, dass die Beobachtungsdaten insgesamt trotz einzelnen Falschangaben bei der Erfassung eine qualitativ gute Informationsquelle sind.
Die Daten aus den drei verschiedenen Quellen (Radar, Bodensensoren und Beobachtungen) sind in der Forschung rund um Hagel sehr wertvoll. Sie ermöglichen ein vertieftes Verständnis zur Entstehung und Entwicklung von Hagelereignissen. Dadurch kann auch die kurzfristige Vorhersage von Hagel (Nowcasting, siehe Modul 4 – Hagel, Klimawandel und Risikoentwicklung) verbessert werden.
Ausserdem kann anhand der Datenquellen langfristig ein gut aufgelöster Datensatz erstellt werden, der Informationen zur saisonalen und räumlichen Verteilung, Korngrössen und Wiederkehrperioden von Hagelereignissen liefert. Zuletzt wurde 2021 eine neue solche Hagelklimatologie der Schweiz veröffentlicht, die auf Radardaten ab 2002 basiert (siehe Modul 2).
Barras, H., Hering, A., Martynov, A., Noti, P. A., Germann, U., & Martius, O. (2019). Experiences with> 50,000 crowdsourced hail reports in Switzerland. Bulletin of the American Meteorological Society, 100(8), 1429-1440.
Nisi, L., Martius, O., Hering, A., Kunz, M., & Germann, U. (2016). Spatial and temporal distribution of hailstorms in the Alpine region: a long‐term, high resolution, radar‐based analysis. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 142(697), 1590-1604.
Foote GB, Krauss TW, & Makitov V. (2005). Hail metrics using convectional radar. In Proceedings of 16th Conference on Planned and Inadvertent Weather Modification, 10–13 January 2005. San Diego, CA: 1–6. American Meteorological Society: Boston.
Joe P, Burgess D, Potts R, Keenan T, Stumpf G, & Treloar A. (2004). The S2K severe weather detection algorithms and their performance. Weather and Forecasting 19: 43–63.
Kopp, J., Schröer, K., Schwierz, C., Hering, A., Germann, U., & Martius, O. (2022). The summer 2021 Switzerland hailstorms: weather situation, major impacts and unique observational data. Weather.
Schröer, K., Trefalt, S., Hering, A., Germann, U., Schwierz, C. (2022). Hagelklima Schweiz: Daten, Ergebnisse und Dokumentation, Fachbericht MeteoSchweiz, 283, pp. 78.
Treloar ABA. (1998). Vertically integrated radar reflectivity as an indicator of hail size in the Greater Sydney region of Australia. In Proceedings of 19th Conference on Severe Local Storms, 14–18 September 1998. Minneapolis, MN: 48–51. American Meteorological Society: Boston.
Waldvogel, A., Federer, B., & Grimm, P. (1979). Criteria for the detection of hail cells. Journal of Applied Meteorology and Climatology, 18(12), 1521-1525.