Genauere Wetter- und Klimavorhersagen

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Wissenschaftlern der EPFL und des Instituts für Schnee- und Lawinenforschung SLF-WSL ist es gelungen, das weltweit am häufigsten verwendete Klimamodell genauer zu machen, indem sie bisher ignorierte Oberflächenphänomene mit einbezogen haben.

Die genaue Modellierung von Schneeniederschlägen ist im Zusammenhang mit dem Klimawandel und der Energiewende von entscheidender Bedeutung geworden. Die aktuellen Wetter- und Klimamodelle beziehen jedoch einige Aspekte des Schnees noch nicht mit ein und sind daher ungenau. Beispielsweise berücksichtigen sie nur eine einzige Schneeschicht, obwohl jeder Niederschlag eine separate Schneeschicht mit unterschiedlichen Eigenschaften erzeugt.

In der Schweiz entwickeln Wissenschaftler der EPFL und des Instituts für Schnee- und Lawinenforschung SLF-WSL seit über 20 Jahren eine Software, die es ermöglicht, komplexe Schneeereignisse zu modellieren. Dazu gehören zum Beispiel der Albedoeffekt, der die Reflexion des Schnees misst, die Sublimation, die auftritt, wenn die Schneedecke bei Kontakt mit trockener Luft direkt von Eis zu Dampf übergeht, die isolierende Wirkung des Schnees, an der Oberfläche treibende Pulverwolken oder auch bodennaher Triebschnee. Dieses hochentwickelte Modellierungswerkzeug namens SNOWPACK wird heute weltweit vielfach eingesetzt, um beispielsweise Lawinen vorherzusagen und die gegenwärtigen und zukünftigen Wasserressourcen im Schnee zu bewerten.

Verbesserte Vorhersagen

Durch die Integration des SNOWPACK-Tools in eines der weltweit am häufigsten verwendeten Klimamodellierungsprogramme, das "Weather Research and Forecasting model (WRF)", gelang es den Wissenschaftlern der EPFL und des SLF, die Genauigkeit der Schnee-Massenbilanz-Vorhersagen um durchschnittlich 10% bis 20% zu verbessern und zu zeigen, dass die Sublimation höchstwahrscheinlich höher ist als bisher modelliert wurde. Die Wissenschaftler testeten ihre Ergebnisse in drei verschiedenen Kontexten, zwei in der Antarktis und einen in den Schweizer Alpen.

Die Ergebnisse dieser Forschung sind gerade in der Zeitschrift Geoscientific Model Development erschienen und könnten in Zukunft in globalen Klimamodellen Anwendung finden. In der Zwischenzeit plant MéteoSuisse, Eigenschaften dieses Modells, das den Namen CRYOWRF trägt, zu ICON, ihrem eigenen Wettervorhersagemodell, hinzuzufügen. "Wir bereiten die nächste Generation von Wettervorhersagen vor", sagt Michael Lehning, Leiter des Labors für Kryosphärenwissenschaften (CRYOS) an der Fakultät für natürliche, architektonische und gebaute Umwelt (ENAC) und korrespondierender Autor der Studie.

Vom Trinkwasser zur Elektrizität
Auf globaler Ebene bezeichnet die Kryosphäre Regionen der Erde, in denen Schnee und Eis die Oberfläche über einen längeren Zeitraum im Laufe des Jahres bedecken. Ihre Erforschung ist von entscheidender Bedeutung, da die Kryosphäre den Energie- und Wasserhaushalt des Erdsystems beeinflusst. Etwa 80% des Süßwassers der Erde sind in der Kryosphäre enthalten. Die Antarktis stellt mit 90% der Süßwasser-Eismasse das größte Reservoir dar. Auf regionaler Ebene und insbesondere in der Schweiz spielt die Dynamik der Schneedecke eine wichtige Rolle bei der Beurteilung der Wasserressourcen für die Landwirtschaft und die Wasserkraft. Auch die Schmelzphase der Schneedecke muss genau beobachtet werden, um Überschwemmungen und Erdrutsche zu verhindern. In Ländern wie der Schweiz mit einer gut entwickelten Skiindustrie wird die Schneemodellierung weitgehend als Leitfaden für die Planung und das Management von Skiausrüstungen und vor allem zur Vorhersage von Lawinen eingesetzt.

  • Die Videos wurden zwischen 2017 und 2020 vom Team des CRYOS-Labors in der Umgebung der Wissenschaftsstation Princess Elisabeth (PEA) auf Queen Maud Land in der Ostantarktis gedreht. Ziel ist es, Daten über den Transport und die Umverteilung von Schnee und damit verbundene Prozesse wie die Sublimation der Schnee- oder Eisoberfläche und windgetragene Partikel zu sammeln. Diese Daten werden verwendet, um die damit verbundenen Massen- und Energieflüsse zu quantifizieren und dienen auch als Validierungsdaten für Simulationen mit numerischen Schneemodellen nach dem Vorbild des CRYOWRF-Modells.


Referenzen

Varun Sharma, Franziska Gerber and Michael Lehning, "Introducing CRYOWRF v1.0: multiscale atmospheric flow simulations with advanced snow cover modelling", Geoscientific Model Development, 30 Januar 2023.