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 ihren Praxistest bestanden hat. Forscher des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) und der Universität Augsburg gelang die erste deutschlandweite Regenmessung mit dem Mobilfunknetz. Jetzt ist der Einsatz der Technologie in Westafrika geplant. Über die Ergebnisse berichtet das Team aktuell in den Fachzeitschriften Hydrology and Earth System Sciences und Atmospheric Measurement Techniques.
Regen kann die Leistungsfähigkeit eines Mobilfunknetzes erheblich beeinträchtigen. Doch was Telekommunikationsunternehmen Kopfzerbrechen bereiten kann, ist für die meteorologische Forschung ein Glücksfall: Man habe aus dieser Interaktion zwischen Wettergeschehen und menschlicher Technologie eine gänzlich neue Methode zur Regenmessung entwickelt, sagt Professor Harald Kunstmann vom Institut für Meteorologie und Klimaforschung - Atmosphärische Umweltforschung (IMK-IFU), dem Campus Alpin des KIT. Wenn ein Mobilfunknetz vorhanden sei, brauche man weder eine neue Infrastruktur noch zusätzliches Bodenpersonal. Gemeinsam mit Wissenschaftlern der Universität Augsburg gelang seinem Team am KIT nun die erste flächendeckende Regenmessung mit der neuen Methode in Deutschland: Aus der niederschlagsbedingten Abschwächung der FunkverbPeterA/Pixelioindung zwischen mehreren tausend Mobilfunkmasten konnten sie zeitlich hoch aufgelöste Regenkarten generieren. Beim Vergleich mit den Messwerten des Deutschen Wetterdienstes zeige sich, dass man eine hohe Übereinstimmung erzielt habe, erklärt Maximilian Graf aus dem Forscherteam.
Verbesserte Genauigkeit dank Künstlicher Intelligenz (KI)
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. Je mehr Niederschlag fällt, desto schwächer wird das Signal, mit dem die Sendemasten Informationen austauschen. Man habe ein Jahr lang jede Minute die aktuelle Abschwächung von
4000 Richtfunkstrecken gemessen. Der daraus entstandene Datensatz sei aufgrund seiner Auflösung und Größe weltweit einzigartig.
Neben den klassischen Methoden der Datenanalyse nutzten die Forscher Künstliche Intelligenz (KI), um das Regensignal aus den verrauschten Messwerten herauszufiltern. Auch andere Faktoren wie Wind oder die Sonne könnten zu leichten Abschwächungen des Signals führen. Mit Hilfe der KI konnte man erkennen, wann eine Abschwächung auf Regen zurückzuführen sei, sagt Julius Polz, ein weiterer Wissenschaftler der Forschungsgruppe. Man habe sie inzwischen so trainiert, dass man ohne Kalibrierung mit traditionellen Methoden zur Regenmessung auskomme. Damit eigne sich eine Anwendung auch in Regionen ohne nennenswerte Niederschlagsmessungen, die für das Training der KI in Frage kommen könnten, beispielsweise in Westafrika.
Einsatz in Westafrika geplant
Für Deutschland funktioniert die Methode allerdings PeterA/Pixeliovor 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. Aktuell laufen mehrere Projekte der Forscher zur Regenmessung mit Richtfunkstrecken, unter anderem mit dem Schwerpunkt auf Deutschland in Kooperation mit dem Deutschen Wetterdienst und dem Landesamt für Umwelt PeterA/PixelioSachsen. Im Laufe des Sommers starten weitere Projekte in Tschechien und in Burkina Faso, wo erstmals eine landesweite Erfassung von Richtfunkstrecken in Afrika aufgebaut werden soll.
Weitere Informationen unter www.klima-umwelt.kit.edu