Ob bei der Hochwasserfrühwarnung oder in der Landwirtschaft – Regenmessungen sind von großer Bedeutung. Doch weltweit fehlen für viele Regionen präzise Daten, weil flächendeckende Messungen bislang zu teuer sind. Ändern könnte sich das mit einer neuen Methode, die gerade laut einer Pressemitteilung des KIT ihren Praxistext bestanden hat.
Denn Karlsruher Forschern sei es gelungen zusammen mit Kollegen der Universität Augsburg erstmals den Regen deutschlandweit mit dem Mobilfunknetz zu messen. Über die Ergebnisse berichtet das Team aktuell in den Fachzeitschriften "Hydrology and Earth System Sciences" und "Atmospheric Measurement Techniques".
Mobilfunknetz doppelt nutzen
"Wenn ein Mobilfunknetz vorhanden ist, brauchen wir weder eine neue Infrastruktur noch zusätzliches Bodenpersonal", sagt Harald Kunstmann vom Institut für Meteorologie und Klimaforschung - Atmosphärische Umweltforschung (IMK-IFU), dem Campus Alpin des KIT.
Aus der niederschlagsbedingten Abschwächung der Funkverbindung zwischen mehreren tausend Mobilfunkmasten konnten die Forscher zeitlich hoch aufgelöste Regenkarten generieren. "Beim Vergleich mit den Messwerten des Deutschen Wetterdienstes zeigt sich, dass wir eine hohe Übereinstimmung erzielt haben ", erklärt Maximilian Graf aus dem Forscherteam.
Signale von Richtfunkstrecken auswerten
Möglich wurde die Niederschlagsbestimmung aufgrund der Richtfunkantennen, die in Mobilfunkmasten zur Übertragung über weite Strecken eingesetzt werden. "Genutzt wird hier eine Frequenz von 15 bis 40 Gigahertz, deren Wellenlänge der typischen Größe von Regentropfen entspricht", erklärt Christian Chwala, Koordinator der Forschungsarbeiten an der Universität Augsburg.
"Je mehr Niederschlag fällt, desto schwächer wird das Signal, mit dem die Sendemasten Informationen austauschen. Wir haben ein Jahr lang jede Minute die aktuelle Abschwächung von 4 000 Richtfunkstrecken gemessen". Der daraus entstandene Datensatz sei aufgrund seiner Auflösung und Größe weltweit einzigartig.
Künstliche Intelligenz bringt mehr Genauigkeit
Neben den klassischen Methoden der Datenanalyse nutzten die Forscher laut der Pressemitteilung Künstliche Intelligenz (KI), um das Regensignal aus den verrauschten Messwerten herauszufiltern. "Auch andere Faktoren wie Wind oder die Sonne können zu leichten Abschwächungen des Signals führen. Mit Hilfe unserer KI konnten wir erkennen, wann eine Abschwächung auf Regen zurückzuführen ist", sagt Julius Polz, ein weiterer Wissenschaftler der Forschungsgruppe.
"Wir haben sie inzwischen so trainiert, dass wir ohne Kalibrierung mit traditionellen Methoden zur Regenmessung auskommen", so Polz. Damit eigne sich eine Anwendung auch in Regionen ohne nennenswerte Niederschlagsmessungen, die für das Training der KI in Frage kommen könnten, beispielsweise in Westafrika.
Messung im Winter bisher schwierig
Für Deutschland funktioniere die Methode allerdings vor allem im Frühjahr, Sommer und Herbst. „Graupel und Schneeregen führen nämlich zu einer überdurchschnittlichen Abschwächung, und Schnee lässt sich mit dem Mobilfunknetz gar nicht messen“, erklärt Harald Kunstmann. Aktuell liefen mehrere Projekte zur Regenmessung mit Richtfunkstrecken, unter anderem mit dem Schwerpunkt auf Deutschland in Kooperation mit dem Deutschen Wetterdienst und dem Landesamt für Umwelt Sachsen.
Im Laufe des Sommers sollen weitere Projekte in Tschechien und in Burkina Faso starten, wo erstmals eine landesweite Erfassung von Richtfunkstrecken in Afrika aufgebaut werden soll. (hcn)
