„Mission impossible“ in der Meteorologie

Dreidimensionales Modell eines Flusseinzugsgebietes: Die unterschiedlichen Farben stellen die Bodenfeuchte dar: rot bedeutet trocken, grün feucht und blau nass.<br><br>Grafik: Prabhakar Shresta/Uni Bonn<br>
Die gemessenen Daten stammen von Satelliten, Regenradaren und einigen konventionellen Messungen. Sprecher der von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) in den nächsten drei Jahren mit über zwei Millionen Euro geförderten Forschergruppe ist der Meteorologe Prof. Dr. Clemens Simmer von der Universität Bonn.
Die meisten herkömmlichen Vorhersagemodelle für Flusseinzugsgebiete setzen die Menge des gefallenen Niederschlags in Form von Regen und Schnee mit den im Fluss fließenden Wassermengen in Relation. „Hierzu werden die hochkomplexen Prozesse auf möglichst wenige konzeptionelle Beziehungen reduziert und statistisch so angepasst, dass die berechneten und die in der Realität gemessenen Daten bestmöglich übereinstimmen“, sagt Sprecher Prof. Dr. Clemens Simmer vom Meteorologischen Institut der Universität Bonn.
Die Wissenschaftler der neuen Forschergruppe verfolgen weit ehrgeizigere Ziele: Sie wollen die wahren physikalischen Zusammenhänge soweit wie möglich in den Modellen reproduzieren, um den Abfluss in mehrere Tausend Quadratkilometer großen Flusseinzugsgebieten ohne statistische Anpassungen und zuverlässiger vorhersagen zu können als bisher.
Wissenschaftler wollen hoch aufgelöste Satellitendaten nutzen
Um diese Berechnungen zu ermöglichen, müssen neben dem Niederschlag im Einzugsgebiet des Flusses zum Beispiel auch die Grundwasserstände, die Bodenfeuchteverteilung sowie die Verdunstung aus dem Boden und den Pflanzen erfasst werden. „Viele Wissenschaftler halten das für eine »mission impossible«, schon weil sie nicht glauben, dass es hierfür je ausreichend gute Messungen geben wird“, sagt der Meteorologe der Universität Bonn. Die Forscher sind jedoch davon überzeugt, dass es hierzu nur einer intelligente Nutzung der bereits verfügbaren Messungen, z.B. von Satelliten, bedarf, wie es derzeit bereits bei der Wettervorhersage über die sogenannte Datenassimilation praktiziert wird.
Um den Beweis antreten zu können, dass scheinbar Unmögliches tatsächlich möglich werden kann, wollen sie den Supercomputer im Forschungszentrum Jülich ein künstliches Einzugsgebiet mit allen Details generieren lassen. Dabei hilft das High-Performance-Scientific Computing Centre für Terrestrische Systeme (HPC-TerrSys) des Geoverbunds ABC/J. In einem ersten Schritt sollen daraus übliche Beobachtungen, auch von Satelliten und Wetterradaren, simuliert werden. „Anschließend tun wir so, als würden wir die vorangegangenen Berechnungen nicht kennen und nutzen nur die virtuellen Messungen, um daraus den Abfluss im Flusseinzugsgebiet zu berechnen“, erläutert Prof. Simmer. Danach prüfen die Wissenschaftler, wie gut ihr Modell funktioniert, indem sie die Ausgangsdaten des virtuell generierten Flusseinzugsgebietes mit den Berechnungen vergleichen.
Grundlagenforschung ermöglicht viele Anwendungen
Die Ergebnisse aus der Grundlagenforschung könnten auch vielen angewandten Fragestellungen zugute kommen. „Neben dem Abfluss in einem Flusseinzugsgebiet werden dann automatisch auch Wasserstände und damit mögliche Überflutungen prognostiziert“, sagt Prof. Simmer. Auch für die Vorhersage des Wasserstands in Talsperren und die Bodenfeuchte in der Landwirtschaft sind solche Modelle von großer Bedeutung.
Die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) fördert die Forschergruppe „Data Assimilation for Improved Characterisation of Fluxes Across Compartmental Interfaces“ in den nächsten drei Jahren mit über zwei Millionen Euro. An dem Projekt sind Boden- und Geophysiker, Hydrogeologen, Umweltphysiker, Strömungsmechaniker und Meteorologen der Universitäten Augsburg, Bonn, Hamburg, Hannover und Tübingen, die European Space Agency (ESA) sowie Institute der Helmholtz-Gemeinschaft in Jülich und Leipzig beteiligt.
Kontakt für die Medien:
Prof. Dr. Clemens Simmer
Meteorologisches Institut der Universität Bonn
Tel.: 0228/73-5181
E-Mail: csimmer@uni-bonn.de
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Weitere Informationen:
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