25.05.2021 | Claudia Hoffmann | News SLF
Die komplexe Struktur von Wäldern macht es schwierig, die Schneeschmelze in bewaldeten Gebieten zu berechnen. Dank verschiedener Messsysteme auf Drohnen, Flugzeugen oder vom Boden aus sowie durch die Weiterentwicklung von Computersimulationen gelingt dies nun besser als bisher. Dadurch werden präzisere Vorhersagen zur Schneeschmelze, aber auch genauere Klimaprognosen möglich.
Das Schmelzwasser aus Schnee leistet einen wichtigen Beitrag zur Wasserversorgung. Auch setzt die Schneeschmelze ökologisch relevante Prozesse in Gang, die für das Pflanzenwachstum von Bedeutung sind. Deshalb werden Vorhersagen benötigt, wie viel Schmelzwasser zur Verfügung steht. Doch solche Berechnungen sind für Wälder viel schwieriger zu machen als für offene Flächen. Denn die Muster der Schneeverteilung und -schmelze im Wald sind kompliziert: Dichter und lichter Wald, Lücken und Ränder sowie Schattenwurf erzeugen grosse Unterschiede in den Schmelzraten. Die meisten Schneeschmelzmodelle können die räumlichen Unterschiede der Waldstruktur sowie deren Auswirkung auf die Massen- und Energieflüsse nicht abbilden. Das führt zu Fehlern in der Berechnung der Schneeschmelze, aber auch zu Unsicherheiten bei der Modellierung des künftigen Klimas, weil dabei das Reflexions- und Absorptionsvermögen schneebedeckter Wälder eine Rolle spielt.
Nun ist es Forschenden der Gruppe Schneehydrologie des SLF gelungen, die Vorhersagen zur Schneeschmelze in bewaldeten Gebieten erheblich zu verbessern. Ausschlaggebend dafür waren sowohl Messungen als auch Computermodellierungen:
- Boden-, drohnen- und flugzeuggestützte Beobachtungen: Sonnen- und Wärmestrahlung sind wichtige Faktoren für die Schneeschmelze in Wäldern. Strahlungssensoren, Kameras oder Laserscanner ermöglichen es, Sonnen- und Wärmestrahlungsmuster des Waldes, die Waldstruktur sowie verschiedene Schneedeckenmuster genau zu erfassen.
- Modellierung von Strahlung und Schnee in Wäldern: Mit Hilfe der obengenannten Messdaten konnten bestehende Computermodelle zur Schneeschmelze verbessert werden. Von besonderer Bedeutung sind sogenannte hemisphärische Bilder, die vom Waldboden aus mit Blick nach oben in die Baumkronen aufgenommen werden. Die Bilder machen sichtbar, wo die Sonneneinstrahlung durch den Wald wie stark abgeschirmt wird. In Kombination mit der Sonnenbahn kann so über die gesamte Schneesaison an unabhängigen Punktstandorten innerhalb des Waldes berechnet werden, wie viel Strahlung auf den Boden trifft. Dadurch kann die Waldstruktur in den Strahlungsmodellen sehr genau abgebildet werden.
Indem die Forschenden die weiterentwickelten Strahlungsmodelle in ein physikalisch basiertes Waldschneemodell einbetten, können sie nun viel präzisere Schneeschmelzvorhersagen treffen. Dies trägt einerseits dazu bei, die Prognosen des operationellen schneehydrologischen Dienstes zu verbessern, die zum Beispiel für Hochwasserwarnungen relevant sind. Zudem wird es möglich, die Rückkopplung zwischen Schnee, reflektierter Strahlung und dem Klima besser zu verstehen und so Klimavorhersagen in verschneiten Waldregionen zu verbessern.
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