Das Swiss Experiment und die Zukunft der Vorhersage von alpinen ...

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40 Forum für Wissen 2007 Raum mit der dritten Potenz ansteigt, sondern dazu auch noch ein exponentieller Anstieg der nötigen Zeitschritte einhergeht. Zum anderen ist es neben diesen reinen Rechenproblemen auch noch nötig, die Prozesse auf dieser feinen Skala besser abzubilden. Dadurch nimmt die Komplexität der Modelle sehr schnell zu. Weitere Schwierigkeiten treten auf, weil teilweise die Prozesse noch nicht gut genug verstanden sind. Ein typisches Beispiel ist der Austausch von Wasserdampf zwischen Boden und Atmosphäre. Dieser Austausch ist sehr von Bodenfeuchte, Vegetation und Schneebedeckung abhängig. Diese drei Parameter können im Mittel bei einer grobauflösenden Betrachtung auch grob parametrisiert werden, erfordern aber eine sehr detaillierte Beschreibung, wenn das Modellergebnis auch in einer hohen Auflösung erhalten werden soll. Das Gleiche gilt für die Prozesse der Niederschlagsbildung in den Wolken. Kompliziert wird die Angelegenheit schliesslich noch dadurch, dass auch die Numerik der existierenden Modelle nicht geeignet ist, die Prozesse z. B. in steilem Gelände mit einer hohen Auflösung richtig abzubilden. Insbesondere darf bei den üblichen, geländefolgenden Koordinaten das Geländemodell keine Hänge steiler als ca. 40 ° aufweisen, weil sonst die Windberechnung instabil wird. Im Alpenraum kommen ab einer Gitterpunktsauflösung von etwa 100 m bereits häufig steilere Hänge vor. An dieser Stelle kommt jetzt als Teil der angestrebten Verfeinerung der Auflösung eine weitere Technik ins Spiel: Die Modellvorhersagen können verbessert werden, indem die Berechnung nicht nur für den Vorhersagezeitraum durchgeführt wird, sondern in einer Initialisierungs- und Nachrechenphase möglichst viele Messdaten «assimiliert» werden. Das Modell wird dadurch gezwungen, die Wirklichkeit, wie sie durch die Messdaten repräsentiert wird, möglichst gut nachzubilden, bevor dann mit den Randbedingungen eines grösserskaligen Modells die eigentliche Prognose berechnet wird. Diese Assimilation ist ein weiteres intensives Forschungsfeld und wird sehr hoch aufgelöste Simulationen mit einer hohen Qualität ermöglichen. Die gängige Methode, um Rand- und Anfangsbedingungen für lokale und hochaufgelöste Simulationen zu schaffen, ist, ausgehend von einem Modell für die ganze Erdkugel, schrittweise auf feinere Auflösungen und kleinere Gebiete zu gehen. Die Messungen, die in das Modell einfliessen, haben somit zwei Funktionen: Zum einen können sie mögliche Fehler in der grobskaligen Modellkette korrigieren und zum anderen können sie die feinskalige Struktur liefern, die in der gröberen Auflösung nicht enthalten ist. 2.2 Vorhersagen der Ereignisse und Warnung Die Vorhersage von Hochwasserereignissen ist ein Kerngeschäft der Hydrologie und wird operationell in vielen Ländern für die grossen Flussläufe betrieben. Es existieren aber keine operationellen Vorhersagen für die Flussoberläufe, also für die kleinen Einzugsgebiete in den Alpen oder Voralpen. Eine nennenswerte Ausnahme ist das Pilotprojekt mit dem PREVAH Vorhersagesystem im Glarnerland, das auch in diesem Beitrag diskutiert wird (ZAPPA und VOGT 2007; ZAPPA et al. 2006). Keine Vorhersagen existieren für Murgänge, Hangrutschungen oder Steinschläge. Für Lawinen wird die Gefahrenstufe für den nächsten Tag prognostiziert (RHYNER 2007), wobei bei der Analyse der Schneedecke eine erste Unterstützung durch ein operationelles Modell stattfindet (LEHNING et al. 1999), das allerdings noch nicht eine eigentliche Prognose, basierend auf der Wettermodellprognose, berechnet. Ein entscheidender Grund für fehlende Modelle ist, dass die Auslösungsprozesse für alle spontanen Massenbewegungen, die durch Niederschlag ausgelöst werden, noch nicht verstanden sind (STÄHLI und BARTELT 2007). Somit ist der Weg zu modellbasierten deterministischen Vorhersagen noch weit. Es werden grosse Anstrengungen unternommen, um diese Situation zu verbessern. So gibt es im Rahmen des Kompetenzzentrums für Nachhaltigkeit und Umwelt (CCES) insgesamt drei Grossprojekte, die das Prozesswissen verbessern wollen, um so den Grundstein für eine Vorhersage zu liefern. Das Projekt TRAMM behandelt die Auslösung von Hanginstabilitäten und Murgängen (TRAMM: http:// www.cces.ethz.ch/projects/tramm). APUNCH betrachtet die ganze Kette vom Niederschlag hin zu Überschwemmungen, Sedimenttransport und Dammbrüchen. COGEAR erforscht die Vorläuferzeichen von Erdbeben. Auch wenn noch keine eigentliche Vorhersagen existieren, werden bereits (zu) häufig Warnungen herausgegeben (HEGG 2007). Wie in der Lawinenwarnung praktiziert, kann eine Einschätzung der Gefahr durch einen Experten aufgrund der aktuellen Situation zusammen mit der Wettervorhersage erfolgen (RHYNER 2007). Es hat sich gezeigt, dass ein gutes Informationssystem (BRÜNDL et al. 2004), das solche Warnungen zusammen mit den aktuellen Messdaten und den bereits getroffenen Massnahmen zugänglich macht, in der Bewältigung von aussergewöhnlichen Ereignissen von grosser Hilfe sein kann und zwar unabhängig davon, ob eine deterministische Prognose des Ereignisses vorliegt (ZAPPA et al. 2006) oder nicht (ROMANG et al. 2007). 2.3 Sensortechnik, Datenverarbeitung und Datenverwertung Bei vielen wissenschaftlichen Untersuchungen ist es nötig, meteorologische Messungen durchzuführen. Beispiele sind in der Hydrologie, Glaziologie, Ökologie und natürlich Meteorologie und Klimatologie zu finden. Oft wird – insbesondere bei Installationen in den Bergen – dabei bestehendes Fachwissen über geeignete Messgeräte und Mechanik zu wenig genutzt. Dazu kommt, dass oft die Daten nach dem Projekt de facto verloren gehen, weil die Information über die Art des Experiments und die Art der Messung nicht mehr verfügbar sind. So müssen viele Experimente unnötig dupliziert werden. Gleichzeitig sind die Fortschritte in Sensortechnik und Datenverarbeitung rasant. Drahtlose Sensornetzwerke (CULLER et al. 2004) und Fortschritte in der Technik der Messsensoren, erlauben es, Umweltparameter mit sehr viel grösserer räumlicher und zeitlicher Auflösung zu messen. Dabei machen auch die Fernerkundungsmethoden Fortschritte, so dass auch von dieser
Forum für Wissen 2007 41 Seite her eine erhebliche Steigerung der Messdichte erreicht werden kann. Beispiele sind neuartige, polarisierende Niederschlagsradar (KRAJEWSKI und SMITH 2002) oder LIDAR, mit denen hochaufgelöste Temperatur- und Feuchtefelder gemessen werden können. Für die hier beschriebene Vorhersage niederschlagsbedingter Naturgefahren ist natürlich die Messung von Regen besonders bedeutsam. Regenmesser und Disdrometer (SIECK et al. 2007) sind dabei neben dem Radar die häufigsten Instrumente. Während Regenmesser direkt die Niederschlagsrate bestimmen, geben Disdrometer auch Auskunft über die Niederschlagsteilchen, also z. B. über ihre Grösse und ihren Aggregatszustand (TESTIK und BARROS 2007). Die zunehmende Menge an Messdaten stellt neue Anforderungen an die Datenerfassung und Datenverarbeitung. Um einen schnellen Zugriff (quasi in Echtzeit) auf die Daten zu ermöglichen (z. B. für Datenassimila - tion), oder Warnungen im Zusammenhang mit zu messenden Ereignissen auszusprechen (GRAF et al. 2007), ist die auf «Streams» basierende Verarbeitung von Vorteil. Daran wird intensiv geforscht und erste Prototypen stehen zur Verfügung (GSN: ABERER et al. 2006; http://gsn.sourceforge.net/; STREAM: ARASU et al. 2006; http:// infolab.stanford.edu/stream/). Von entscheidender Bedeutung ist die Kenntnis, wie Daten gewonnen wurden. Diese Kenntnis wird allgemein unter dem Begriff Metadaten zusammengefasst und beinhaltet alle Informationen über Messprotokolle, Sensoren, Lokalitäten und andere Besonderheiten, die für den richtigen Gebrauch und die richtige Interpretation der Daten wichtig sind (SIMMHAN et al. 2005). Mit Abstand der grösste Entwicklungsbedarf ist bei der Datenverwertung zu orten. Die Menge und Heterogenität der Daten macht es erforderlich, dass der Benutzer durch eine intelligente Infrastruktur unterstützt wird, die ihm den Zugriff auf die Daten und die Interpretation der Daten erleichtert. Natürlich beinhaltet die Datenauswertung auch Visualisierung und GIS, z. B. wird im EU-Projekt OR- CHESTRA (http://www.eu-orchestra. org/) eine Infrastruktur für Sensorzugriff, Benutzerverwaltung und Visualisierung entwickelt. Die Datenverwertung geht jedoch noch viel weiter. So werden immer mehr numerische Modelle automatisch in eine Abfrage integriert. Als Beispiel steht hierfür das EU-Projekt AWARE (http://www. aware-eu.info), welches einen Geoservice aufbaut, der (mit Hilfe von Satellitendaten und einfachen hydrologischen Modellen) die im Schnee gespeicherten Wasserreserven berechnet. Ein ähnliches System ist am SLF im Einsatz (RHYNER 2007): Aufbauend auf den ca. 150 IMIS Schneemessstationen wird quasi in Echtzeit die Schneedecke mit dem Modell SNOWPACK berechnet. Dem Lawinenwarndienst werden die berechneten Informationen zu Neuschnee, Schneeverfrachtung und Stabilität zusammen mit den Messdaten graphisch zur Verfügung gestellt (LEHNING et al. 1999; LEHNING und FIERZ 2007). 3 SwissEx als ein Schritt zu einer Vorhersage Das Swiss Experiment (SwissEx: http:// www.swiss-experiment.ch) hat es sich zur Aufgabe gemacht, die neuesten Technologien für Forschung und Praxis in der Schweiz nutzbar zu machen. Wir sprechen davon, eine Cyber-Infrastruktur (Abb. 1) aufzubauen, um die verschiedensten Möglichkeiten der elektronischen Datenverarbeitung mit drahtlosen Sensornetzwerken, Datenbanken und Modellen verknüpfen zu können (Abb. 2). Das dient zunächst der Unterstützung der CCES-Grossprojekte. Ganz explizit ist die Warnung vor alpinen Naturgefahren ein Anwendungsbeispiel im SwissEx. Die Basis für das Anwendungsbeispiel bilden die Sensorscope-Stationen (http:// sensorscope.epfl.ch/), mobile Radargeräte und bereits existierende hydrologische Modelle (LEHNING et al. 2006; ZAPPA et al. 2006) Abb. 2. Die drei Ebenen des SwissEx. Abb. 1. Das Swiss Experiment als integrative Plattform zur Unterstützung von Forschung und Anwendung in der Schweiz.
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