16. März 2017 | 11:48 Uhr

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Wetter-Modelle

So beeinflussen Städte das Wetter

Gebäude kanalisieren Winde und Luftverwirbelungen - Forscher vereinfachten Berechnung.

In Städten ist es wärmer als in ihrer Umgebung. Sie beeinflussen dadurch das Wetter. Hinzu kommt, dass Gebäude Winde kanalisieren und Luftverwirbelungen bis in die Atmosphäre hinauf auslösen. Diese Prozesse waren unzureichend in Wettermodellen abgebildet, weil die Berechnungen dazu sehr komplex sind, wie Forscher der Universität ETH Lausanne (EPFL) in einer Studie von 2016 gezeigt hatten.

Nun haben Dasaraden Mauree und Kollegen von der EPFL die Gleichungen vereinfacht, damit Ingenieure sie leichter einsetzen können, wie die Hochschule mitteilte. Sie testeten ihr vereinfachtes Modell für einen Teil der Stadt Basel und erhielten damit ähnliche Resultate wie mit komplexeren Berechnungen, wie sie unlängst im Fachblatt "Frontiers in Earth Science" mitteilten.

Der Algorithmus erlaube, die Wetterphänomene auf verschiedenen Höhen der Gebäude zu berechnen, schrieb die EPFL. Ingenieure könnten die Simulation beispielsweise nutzen, um die für eine hohe Energieeffizienz beste Fassade für jedes Stockwerk zu wählen. "Im Erdgeschoß hat man im Allgemeinen nicht viel Wind, aber kann eine hohe Luftfeuchtigkeit vorfinden, besonders wenn es viele Pflanzen in der Umgebung gibt", erklärte Mauree.

Wind ist bedeutender Faktor

Wind sei aber bei den weiter oben liegenden Stockwerken ein bedeutender Faktor und kann zu höherem Energieverlust führen. Besonders an heißen Tagen kann es zudem zu starken Konvektionsströmungen kommen, wenn am Boden und an den Fassaden aufgeheizte Luft nach oben strömt und kühlere Luft abwärts.

"Unser Modell ist darauf ausgerichtet, Gebäudeoberflächen besser abzubilden und Wind- und Feuchtigkeitsströmungen in Städten genauer zu berechnen", sagte Mauree. Beispielsweise interessiere sich bereits ein Hersteller von Storen für das Modell, da sich damit Windgeschwindigkeiten am Gebäude genauer bestimmen ließen.

Zudem sei es sehr nützlich für Meteorologen, um lokale Wettervorhersagen zu verbessern. Es könne aber auch in Klimamodelle einfließen, um großflächigere Wetterphänomene zu simulieren.