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01.03.2023 | Sandrine Perroud, EPFL | News SLF
Forschende der EPFL und des WSL-Instituts für Schnee- und Lawinenforschung SLF haben ein Programm entwickelt, das die Genauigkeit von verbreitet genutzten Wetterprognosemodellen durch die Integration von Oberflächenphänomenen verbessert, die zuvor nicht berücksichtigt wurden.
Angesichts der Herausforderungen im Zusammenhang mit dem Klimawandel und der Energiewende ist es für Wetter- und Klimaforschende von entscheidender Bedeutung, vorhersagen zu können, was mit dem Schneefall geschieht. Doch die meisten zurzeit verwendeten Prognosemodelle berücksichtigen bestimmte Aspekte von Schnee nicht, sodass es ihnen an Genauigkeit mangelt. So modellieren beispielsweise viele von ihnen Schnee als eine einzige Schicht. Man weiss jedoch, dass bei jedem Schneefall eine separate Schicht entsteht, die ihre eigenen Eigenschaften hat.
Seit mehr als zwanzig Jahren entwickeln das SLF und die EPFL ein Softwareprogramm mit dem Namen SNOWPACK weiter, das komplexe mit dem Schnee verbundene Prozesse beschreibt. Hierzu gehören der Albedo-Effekt, d. h. die Reflexion von Sonnenstrahlen auf der Schneedecke, die Sublimation, d. h. der direkte Übergang von Eis in den dampfförmigen Zustand bei Kontakt mit trockener Luft sowie die isolierenden Eigenschaften von Schnee, Schneewolken und Schneetreiben dicht am Boden. SNOWPACK ist ein anspruchsvolles Programm, das weltweit eingesetzt wird, um beispielsweise Lawinenwarndienste zu unterstützen oder um aktuelle oder künftige Schneewasserressourcen zu berechnen.
Verbessern von Wettervorhersagen
Mittlerweile haben Forschende der EPFL und des SLF SNOWPACK mit dem Weather Research and Forecasting-Modell (WRF) verknüpft, das zu den weltweit am verbreitetsten genutzten Prognosemodellen gehört, um einen neuen Modellierungsrahmen für kryosphärische Regionen zu schaffen, der den Namen CRYOWRF trägt. Mit diesem neuen Programm gelang es den Wissenschafterinnen und Wissenschaftern, die Genauigkeit der Prognosen für den Schneemassenbestand um durchschnittlich zehn bis zwanzig Prozent zu verbessern. Dabei wiesen sie darauf hin, dass die Sublimation von Flugschnee sehr wahrscheinlich grösser ist als mit früheren Modellen ermittelt. Sie testeten CRYOWRF in drei Gebieten mit unterschiedlichen Bedingungen, davon zwei in der Antarktis und eins in den Schweizer Alpen.
Die Erkenntnisse des Teams wurden gerade in Geoscientific Model Development veröffentlicht. CRYOWRF könnte eines Tages in Klimamodelle auf der ganzen Welt integriert werden. In der Zwischenzeit plant MeteoSchweiz, Funktionen des Modells in ihr Wettervorhersagemodell ICON zu integrieren. „Wir schaffen die Grundlage für die nächste Generation von Wettervorhersagen“, sagt Michael Lehning, Leiter der Forschungsgruppe Schneeprozesse am SLF sowie Leiter des Labors für Kryosphären-Wissenschaften (CRYOS) der Fakultät für Architektur, Bau- und Umweltingenieurwesen (ENAC) der EPFL und korrespondierender Autor der Studie.
Schneeverwehungen in der Antarktis (Film: EPFL SLF CRYOS)
Vom Trinkwasser zur Elektrizität
Zur Kryosphäre gehören Regionen der Erde, in denen die Oberfläche des Bodens über eine lange Zeit des Jahres mit Schnee und Eis bedeckt ist. Die Erforschung der Kryosphäre ist für Wissenschafterinnen und Wissenschafter von entscheidender Bedeutung, da sie den Energie- und Wasserhaushalt des Systems Erde moduliert. Zudem lagert in diesen Regionen achtzig Prozent des Süsswassers auf der Erde. Das grösste Lager ist die Antarktis mit neunzig Prozent der Süsswassereismasse. Auf regionaler Ebene, und vor allem in der Schweiz, spielt die Schneedeckendynamik eine bedeutende Rolle bei den Wasserressourcen für Landwirtschaft und Wasserkraft. Forschende müssen zudem sorgfältig die Schmelzphasen der Schneedecke überwachen, um Gefahren vorzubeugen, wie etwa Frühjahrshochwasser und Erdrutsche. In Ländern wie der Schweiz mit einem gut entwickelten Skisektor wird Schneemodellierung sehr viel genutzt, um eine Orientierung für die Planung und das Management aller Einrichtungen für den Skisport zu erhalten, vor allem aber um Lawinen vorherzusagen.