Jeder Schneesportler träumt vom unberührten Tiefschnee und einer stundenlangen Abfahrt mitten in den Alpen. Ein Helikopter macht das ohne Anstrengung möglich. Zahlen zeigen erstmals, wie beliebt das Wallis dafür ist.
Den Alpin-Flohmi Bern gibt’s jetzt bereits im Frühling. Und zwar am 02. Mai im Alpinen Museum am Helvetiaplatz! Kaufe und verkaufe gut erhaltene Bergsportausrüstung zu fairen Preisen und leiste so einen Beitrag zu mehr Nachhaltigkeit im Bergsport. Die neue Ausstellung „Repair“ kann während des Flohmis gratis besucht werden.
Kein Lawinenlagebericht ohne Gefahrenstufe. Sie ist ganz oben in der Informationspyramide angeordnet und wird somit in den Lawinenlageberichten prominent kommuniziert. Als heimlicher Trittbrettfahrer ist sie mit dabei auf jeder Skitour. Doch was drückt die Gefahrenstufe eigentlich aus?
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Wo gibt es wie viel Schnee? Diese Frage kommt häufig auf, wenn der nächste Ausflug in die Berge geplant wird. Viele suchen die besten Schneebedingungen, zum Beispiel für die nächste Skitour. Andere versuchen dem Schnee lieber aus dem Weg zu gehen, sei es beim Wandern oder Mountainbiken. Um einen ersten Eindruck zu erhalten, werden hierbei häufig die Bilder von Webcams verwendet. Diese liefern aber oft nur Informationen über eine Teilstrecke der geplanten Tour. Darüber hinausgehende Informationen zu den tatsächlichen Schneehöhen findet man auch nur punktuell an Lift- und Bahnstationen in Skigebieten oder für einzelne Wetterstationen. Um einen flächendeckenden Überblick über die aktuelle Schneesituation zu gewinnen, hat das Team von ExoLabs eine innovative Lösung basierend auf Satellitendaten und Bodenmessungen entwickelt.
Abbildung: Farblich codierte Schneehöhendarstellung auf Gipfelbuch.ch für das Mattertal
Satellitendaten ermöglichen die zeitnahe Kartierung der Schneebedeckung über ganze Gebirgszüge hinweg. Für diese Aufgabe eignen sich besonders multispektrale Satelliten, die die Reflektanz von Schnee auch im infraroten Wellenlängenbereich des Lichtes messen. Schnee besitzt einen einzigartigen spektralen Fingerabdruck. Für das menschliche Auge erscheint Schnee im sichtbaren Wellenlängenbereich einfach weiss, weil er das Licht der Sonne sehr stark reflektiert. (Deshalb tragen viele Menschen Skibrillen im Winter.) Im kurzwelligen Infrarotbereich des Lichtes hingegen absorbiert Schnee viel vom eingehenden Licht der Sonne. Dieser ausgeprägte Kontrast in der Reflektanz hilft uns in den Satellitendaten Schnee von anderen Landbedeckungen, wie Vegetation oder Böden zu unterscheiden. Für diese Aufgabe nutzen wir mehrere Satelliten von der europäischen und amerikanischen Weltraumagentur ESA und NASA. Das Zusammenspiel dieser Vielzahl von Satellitendaten ermöglicht eine hohe zeitliche und räumliche Auflösung der Schneemaske. Diese Karte der Schneebedeckung wird täglich anhand der neu eingehenden Satellitendaten aktualisiert und ermöglicht die Schnee-Klassifikation bis auf 20 m genau. Das heisst, einzelne Bildpixel entsprechen einer flächigen Ausbreitung von 20 x 20 m. Da die Übertragung, Aufbereitung und Analyse der Satellitenaufnahmen bis zu 24 Stunden in Anspruch nehmen kann, entspricht unsere tägliche Schneemaske am ehesten den Bedingungen vom Vortag.
Abbildung: Ausschnitt eines Sentinel-2 Satellitenbildes bei St. Moritz vom 31.05.2021 (links) und die Schneeklassifizierung (rechts)
Eine entscheidende Limitation stellt die Wolkenbedeckung dar. Da auch Wolken das einfallende Sonnenlicht reflektieren, können optische Satelliten nicht erkennen, welche Schneeverhältnisse unterhalb der Wolkendecke existieren. Um diese Wolkenlöcher mit Informationen zu füllen, nutzen wir die Information von den letzten wolkenfreien Aufnahmen und der umliegenden Nachbarschaft, um die räumliche Schneeverteilung bestmöglich zu modellieren. Hierbei sei hervorgehoben, dass langanhaltende Wolkenbedeckung zu grösseren Unsicherheiten in der Schneemaske führen kann.
Für die meisten Anwendungen ist die Höhe der Schneedecke von großer Bedeutung. Diese Information lässt sich derzeit allerdings noch nicht mit hoher Genauigkeit aus Satellitendaten ableiten. Dennoch spielt die satellitenbasierte Schneemaske für die Schneehöhenkarte eine zentrale Rolle. Zusätzlich nutzen wir die Informationen von gemessenen Schneehöhen an automatischen Messstationen. Um diese Messwerte auch in ihrem räumlichen Kontext zu verstehen, haben wir Beziehungen zwischen der Schneehöhe und ihrer topographischen Lage abgeleitet. Es ist leicht nachzuvollziehen, dass sehr steile und sonnenexponierte Hänge geringere Schneehöhen aufweisen als ihre flachen und schattigen Gegenspieler. Diese räumlichen Beziehungen haben wir aus über 50 hoch-auflösenden Datensätzen der „Airborne Snow Observatories“ der NASA quantifiziert, um sie in der geostatistischen Modellierung der Schneehöhen zu berücksichtigen. Die Interpolation der Schneehöhen zwischen Messstationen basiert auf komplexen geostatistischen Verfahren, die lokale sowie regionale Unterschiede in der Schneeverteilung berücksichtigen. Das resultierende Produkt berücksichtigt somit die wesentlichen Einflüsse auf die Schneeverteilung: Niederschlag, Temperatur, Topographie sowie Wind- und Sonnenexposition. Zusammengefasst berücksichtigen wir in unserem Produkt der Schneehöhen folgende Informationen: (1) gemessene Schneehöhen von Messstationen, (2) die Schneemaske basierend auf Satellitenaufnahmen, (3) räumliche Beziehungen zwischen der Schneehöhe und der Topographie.
Abbildung: Vergleich auf dem Aletschgletscher. Unsere quantifizierten Variationen der Schneehöhe (links) passen optisch sehr gut mit beobachteten Variationen des Schneeaufkommens (rechts) zusammen.
Die Schneehöhenkarte in den Alpen basiert auf den gemessenen Schneehöhen am Morgen und ist damit also tagesaktuell. Sollte es zu grösseren Abweichungen zwischen der modellierten Ausbreitung der Schneehöhen und der modellierten Ausbreitung der Schneemaske (basierend auf Satellitendaten) kommen, so geben wir dem Ausbreitungsmodell der Schneehöhen den Vorrang. Diese Priorisierung hilft uns, um Neuschnee-Ereignisse besser zu erfassen, da diese naturgemäß mit einer geschlossenen Wolkenbedeckung einhergehen und erst später durch Satellitenaufnahmen in der Schneemaske nachgeführt werden.
Abbildung: Direkter Vergleich eines Satellitenbildes (links) mit der Schneehöhenkarte (rechts)
Wir haben unser Schneehöhen-Produkt auf der Basis von 22 unabhängigen Referenzdatensätzen in der Region Davos validiert. Hierbei erreichten wir sehr gute Übereinstimmungen mit durchschnittlichen Abweichungen von 0,35 m in der Schneehöhe. In Anbetracht der sehr variablen Schneehöhen und der hohen räumlichen Auflösung von 20 m ist dieser Wert ein wichtiger Meilenstein zur besseren Erfassung der Schneehöhen in alpinen Regionen.
Abbildung: Validation (Rechts) unseres Schneehöhenproduktes (Mitte) mit Schneehöhenmessungen basierend auf Flugzeug-Aufnahmen in Davos (Links). Datensatz vom 09.03.2016
Ein Blick in die Zukunft zeigt, dass wir zum Thema Schneehöhen im Gebirge noch einiges erwarten können. Derzeit arbeiten wir gemeinsam mit den Forschungseinrichtungen ETH Zürich und dem Schweizer WSL-Institut für Schnee-und Lawinenforschung SLF im Rahmen des Innosuisse Projektes “DeepSnow” an Methoden der künstlichen Intelligenz, um Schneehöhen noch genauer und direkt aus Satellitendaten abzuleiten.
Mehr Informationen zur ExoLabs Schneeprodukten und Services sind unter Gitbook und auf unserer Website dokumentiert. Weitere Beiträge zu unseren Arbeiten sind in diesen Medium-Beiträgen und dieser wissenschaftlichen Publikation zum Thema High-resolution snow depth monitoring for entire mountain ranges zu finden.
Wir freuen uns sehr auf die neue Zusammenarbeit mit Gipfelbuch.ch und hoffen, dass unsere täglichen Schneekarten die Nutzergemeinschaft bereichern.
Team ExoLabs