Schneeflocken-Analyse soll Prognosen verbessern

Mit einem System aus Kameras und einem lernenden Algorithmus sind Forscher der ETH Lausanne (EPFL) einem Wetterphänomen auf den Grund gegangen, von dem in diesen Frühlingstagen wohl die meisten erst mal nichts mehr wissen wollen: Ihre Schneefall-Analysen sollen Wettervorhersagen verbessern. Ihre Methode haben die Forscher im Fachblatt "Atmospheric Measurement Technique" vorgestellt.

"Wissenschafter mühen sich seit über 50 Jahren damit ab, die Messung und die Vorhersage von Regen- und Schneefällen zu verbessern", erklärte Alexis Berne von der EPFL gemäß einer Mitteilung der Hochschule vom Donnerstag. Die mit Regen zusammenhängenden Prozesse seien in Ansätzen schon gut verstanden. "Für den Schnee ist es weitaus komplizierter."

Schneeflocken sind aufgrund ihrer Form, Geometrie und ihren elektromagnetischen Eigenschaften weit schwieriger zu fassen. All das beeinflusst nämlich, wie die Kristalle Radarsignale an die Stationen zurücksenden, die Wetterphänomene messen.

"Unsere Kenntnisse über den Wassergehalt der Schneeflocken sind nach wie vor ziemlich schlecht", so Berne weiter. "Das Ziel unserer Studie war daher, besser zu verstehen, was herunterfällt, wenn es schneit, um mittelfristig die Vorhersagen des Schneeniederschlags im Gebirge zu verbessern."

Jede einzelne Flocke analysiert
Dafür verwendeten Berne und sein Team ein Kamerasystem aus drei synchronisierten Fotoapparaten, das die fallenden Flocken aus drei Winkeln fotografiert. Mit Unterstützung von Forschenden des WSL-Instituts für Schnee- und Lawinenforschung SLF sammelte das EPFL-Team Daten: einen Winter lang in Davos und einen Sommer lang in der Antarktis. Das Resultat waren Millionen von Aufnahmen.

Anschließend trainierten die Forscher einen Algorithmus an 3.500 der Aufnahmen, sechs verschiedene Familien von Schneeflocken zu unterscheiden: Plättchen, Säulen, Graupel, Schneeaggregate, Kombinationen von Plättchen und Säulen sowie kleine Partikel. Den Rest analysierte der Algorithmus anschließend automatisch. Auch den Vereisungsgrad jeder einzelnen Flocke konnten die Forscher anhand der Textur der Bilder bestimmen, schrieb die EPFL.

Der Vergleich zwischen Davos und der Antarktis ergab, dass die verschiedenen Flockentypen unterschiedlich häufig auftauchen. In den Bündner Alpen waren es fast zur Hälfte Schneeaggregate, in der Antarktis bestand der Schnee hingegen zu 54 Prozent aus kleinen Partikeln. Die filigran verzweigten Schneeflocken, wie man sie sich gerne vorstellt, kamen an beiden Orten selten vor.

Die unterschiedliche Schneezusammensetzung erklärt Berne mit den heftigen Winden der Antarktis, die ständig die Schneedecke abtragen und somit die Entstehung kleiner Schneepartikel begünstigen. Außerdem sei der Vereisungsgrad in der Antarktis wegen der tieferen Luftfeuchtigkeit geringer.

Für die Studie arbeiteten die EPFL-Forscher daher auch mit Meteo Schweiz zusammen. Außerdem kann die Analyse dazu beitragen, das Wasseräquivalent der Schneedecke genauer zu bestimmen. Diese Information sei für die hydraulische Energiegewinnung und die Bewässerung nützlich, schrieb die EPFL.

Die EPFL-Forscher sammeln indes weiter Daten, zunächst in der Antarktis, 2018 dann auch bei den Olympischen Winterspielen in Pyeongchang in den koreanischen Bergen. "Je mehr Daten wir sammeln, desto verlässlicher wird unsere Statistik", erklärte Berne.