Technologie
5G-Masten als Wettersensoren: A1 testet neue Prognose-Technologie
Ein neues Pilotprojekt von A1 nutzt bestehende Funksignale als Wettersensoren – und liefert dringend benötigte Daten für den Zivilschutz
Installieren eines Sensors am Mobilfunkturm
Wer schon einmal seinen Wochenendausflug oder sogar einen Urlaub wegen einer falschen Wetterprognose abgesagt oder umdisponiert hat, der hat sicher schon zumindest einmal gedacht: Was kann daran so schwer sein?
Diese Frage beantwortet A1 mit seinem neuen Projekt zwar nicht, allerdings versprechen die Projektpartner durch das softwarebasierte Upgrade von 5G-Masten zu virtuellen Wettersensoren künftig deutlich bessere Prognosen.
Bessere Infrastruktur
Als Basis für die präziseren Wetterdaten dient der ohnehin stattfindende Ausbau des 5G-Netzes. Wie der Telekommunikationsanbieter am Donnerstag bekannt gab, wird die bestehende Netzinfrastruktur in einem Pilotprojekt gemeinsam mit Nokia und dem finnischen Spezialisten Skyfora zu einer Datenplattform für Wetterprognosen umfunktioniert.
Mehrere Standorte im Bereich der Seetaler Alpen – darunter in den Regionen Röthelstein, Weißkirchen, St. Georgen ob Judenburg, Turrach und Metnitz – sowie ein Standort von A1 Slowenien wurden dafür bereits mit einer speziellen Software ausgestattet.
Durch die Daten von Skyfora wird das Datennetz engmaschiger.
Luftfeuchtigkeit verändert Funksignale
Die technologische Basis des Projekts nutzt ohnehin vorhandene Satellitensignale (GNSS), die an den Mobilfunkstationen eingehen. Auf dem Weg durch die Erdatmosphäre werden diese Signale durch meteorologische Faktoren beeinflusst – insbesondere durch die herrschende Luftfeuchtigkeit.
Durch die kontinuierliche Analyse dieser Signalveränderungen lässt sich der Wasserdampfgehalt in der Atmosphäre exakt berechnen. Da Wasserdampf der zentrale Indikator für die Entstehung von Nebel, Gewittern oder Starkregen ist, liefert das System engmaschige Daten nahezu in Echtzeit. Der Vorteil: Es muss keine zusätzliche, teure Hardware an den Masten verbaut werden; die Datengewinnung erfolgt rein softwarebasiert über die bestehende Infrastruktur.
Nutzen für Zivilschutz und Energiewirtschaft
Die gewonnenen Informationen sollen bestehende, großflächige Wettermodelle ergänzen. Sinnvoll ist das vor allem für sogenannte "Nowcasting"-Modelle – also sehr kurzfristige und extrem lokal begrenzte Vorhersagen. Geosphere spricht hier etwa von Vorhersagen mit einer räumlichen Auflösung von 1 km x 1 km und einer zeitlichen Auflösung von 15 Minuten.
Besonders im alpinen Raum, wo sich Wetterlagen oft innerhalb von Minuten kleinräumig zuspitzen, stoßen klassische Wetterstationen aufgrund des grobmaschigeren Netzes aber an Grenzen. Die neuen, präziseren Echtzeitdaten sollen künftig dabei helfen, Rettungsorganisationen bei der früheren Erkennung von Sturzfluten oder lokalen Unwettern zu unterstützen, den Betrieb von Wasserkraftwerken durch exaktere Niederschlagsprognosen zu optimieren sowie Ausfälle und wetterbedingte Schäden an kritischer Infrastruktur (wie dem Straßen- und Schienennetz) zu reduzieren.
Das Problem mit dem alpinen "Blindflug"
Dass Wetterdienste wie die GeoSphere Austria oder internationale Meteorologen solche zusätzlichen Datenquellen dringend suchen, hat handfeste Gründe. Die klassische Wettervorhersage stößt vor allem in Mitteleuropa zunehmend an zwei Grenzen: die Topografie und den Klimawandel .
Herkömmliche Computermodelle arbeiten mit geografischen Rastern, die für flache Regionen gut funktionieren. Im alpinen Raum versagen sie jedoch regelmäßig bei sogenannten konvektiven Ereignissen – also lokal begrenzten, extrem schnell aufsteigenden Luftmassen, die binnen Minuten Hagel oder Sturzfluten auslösen können. Ein Berg und das Nachbartal liegen im Modell oft im selben Rasterquadrat, wodurch kleinräumige Unwetter schlicht durchs Netz fallen.
Zudem sorgt die Erderwärmung dafür, dass historische Wetterdaten, auf denen die Prognosen basieren, immer unzuverlässiger werden. Die Atmosphäre ist wärmer und geladener, sie speichert mehr Energie und Wasserdampf als noch vor wenigen Jahrzehnten. Die statistischen Muster der Vergangenheit greifen bei den heutigen Extremwetterlagen immer seltener. Umso wichtiger wird für Meteorologen das " Nowcasting " – die präzise Erfassung des Ist-Zustands in Echtzeit, um zumindest noch Minuten vor dem Einschlag warnen zu können.
Auf der Website Geosphere.at kann man sich aktuelle Wetterdaten ansehen.
KI-Modelle füttern
"Unsere Softwarelösung ermöglicht es, bestehende Telekommunikationsinfrastruktur in ein hochskalierbares Wetterbeobachtungsnetzwerk zu verwandeln", erklärt Fredrik Borgström, CEO von Skyfora, via Pressemitteilung. Christian Laqué von A1 ergänzt, bezugnehmend auf die zusätzlich gesammelten Daten: "Das eröffnet neue Möglichkeiten, kurzfristige Wetterentwicklungen präziser zu erfassen und besser zu verstehen."
Laut den Projektpartnern fließe…
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