Extreme Wetterereignisse besser vorhersagen

Projekt der FH St. Pölten untersuchte Vorhersagen von Extremwetterereignissen mittels Mobilfunkdaten. [...]

Forschende der Fachhochschule St. Pölten untersuchten im Projekt „LINK“ mithilfe von Richtfunkdaten, wie die Nutzung von Mikrowellenverbindungen des bereits bestehenden Mobilfunknetzes zur Vorhersage von Wetterextremereignissen genutzt werden kann. Davon würde die Zivilbevölkerung und Blaulichtorganisationen profitieren, um Maßnahmen zur Schadensverhütung umzusetzen.

In vielen Teilen Europas erlebten wir heuer einen sehr trockenen Winter. Bedingt durch den Klimawandel treten immer mehr extreme Wetterereignisse auf. Eine zeitlich und örtlich möglichst exakte Kurzfristvorhersage würde einen wesentlichen Vorteil darstellen, um geeignete Maßnahmen zur Schadensprävention zu betreiben sowie effizienter zu reagieren und zu planen. Vor allem die Zivilbevölkerung und Blaulichtorganisationen würden davon sehr profitieren.

Kurzfristvorhersagen erfordern ein möglichst dichtes Netz von Bodenstationen und Fernerkundungssystemen wie Wetterstationen, Wetterradar und Satelliten zur Bereitstellung von aktuellen Wetterdaten. Im Projekt „LINK – Analyse und Nowcasting von Extremereignissen“ nutzen Forschende der FH St. Pölten physikalische Daten von Richtfunkverbindungen, wie sie für die Mobiltelefonie verwendet werden, um Informationen über die aktuelle Niederschlagssituation zu gewinnen.

„Das Projekt LINK hat gezeigt, dass durch den Einsatz von maschinellen Lernmethoden und der Verwendung von kommerziellen Richtfunkdaten eine zeitlich und örtlich genaue Vorhersage von Regenereignissen in Österreich (auch in unwegsames Gelände) möglich ist. Diese Ergebnisse können dazu beitragen, Schäden durch extreme Wetterereignisse zu vermindern und die Effektivität von Maßnahmen zur Schadensvermeidung zu verbessern“, betont Oliver Eigner, Projektleiter und Researcher im Department Informatik und Security an der FH St. Pölten.

Analyse von Richtfunkdaten

Auf Grund des stetigen Ausbaus des Mobilfunknetzes sind Daten über die physikalischen Eigenschaften der Richtfunkverbindungen in großer Menge und weitgehend flächendeckend verfügbar. Die verwendeten Daten wurden vom Projektpartner Hutchison Drei Austria zur Verfügung gestellt und bestanden aus über 4.500 kommerziellen Richtfunkstrecken.

Im Projekt LINK untersuchten die Forschenden die Verwertbarkeit dieser Richtfunkdaten für Vorhersagen von Extremwetterereignissen. Um ein Modell zu erstellen, wurden Methoden der künstlichen Intelligenz (KI), insbesondere des Maschinellen Lernens, eingesetzt.

Modell zur Abschätzung des Niederschlags

Das Team um Oliver Eigner entwickelte ein Modell, bei dem kommerzielle Mikrowellenverbindungen genutzt werden können, um die aktuelle Niederschlagssituation mit klassischen Ansätzen des maschinellen Lernens abzuschätzen.

„Die Ergebnisse des Modells sind recht beeindruckend und zeigen die großen Möglichkeiten bei der Nutzung von Richtfunkstrecken zur Abschätzung der aktuellen Niederschlagssituation“, freut sich Eigner.