Mikrowellen-Sensoren erkennen Hagelwolken

Satellitengestützte Beobachtungen auf Grundlage von Hochfrequenz-Screening umgesetzt

Gewitter im Anmarsch: Prognose jetzt leichter (Foto: pixabay.com, jplenio)

Bologna (pte019/12.01.2021/12:30) - Im Hochfrequenz-Bereich arbeitende Mikrowellen-Sensoren spüren Hagelkörner in höheren Luftschichten auf und tragen damit zur frühzeitigen Entdeckung von Gewitter-Hagelwolken bei. Das neue System entwickelten Mitarbeiter des zum Nationalen Forschungsrat CNR gehörenden Istituto di Scienze dell'Atmosfera e del Clima http://www.isac.cnr.it .

Hagelkorn-Größe feststellbar

Das Kernstück der neuartigen Technologie bildet die vom Earth System Science Interdisciplanry Center der Universität Maryland http://essic.umd.edu entwickelte "MicroWawe Cloud Classification-Hail Method". Diese basiert auf der satellitengestützten Beobachtung von hagelkornhaltigen Gewitterwolken mithilfe von Hochfrequenz-Mikrowellen. "Bei diesem Verfahren wird die Fähigkeit der im Bereich von 150 bis 170 Gigahertz arbeitenden Mikrowellen genutzt, um das von den Hagelkörnern ausgehende elektrische Signal zu erkennen", so Projektleiter Sante Laviola.

Den Forschern nach handelt es sich um die bislang einzige Technik, die gleichzeitig auf allen Hochfrequenz-Sensoren des internationalen Satelliten-Netzwerks Global Precipitation Measurement Mission funktioniert. Sie sei zudem in der Lage, die mittlere Größe der Hagelkörner zu ermitteln und zwischen Gewitterregionen zu unterscheiden, in denen die Bildung der Hagelkörner ihren Ursprung hat.

Wärme-Hotspots ersichtlich

"Neben einer homogenen Datenbasis über die globale Verteilung der Gewitter-Hagelwolken ist sie auch ein wertvolles Instrument, die Bildung lokaler Wärme-Hotspots und die Auswirkungen des Klimawandels auf Niederschlagserscheinungen zu erkennen", unterstreicht Laviola. Die Untersuchung ist zusammen mit dem National Environmental Satellite Data and Information Service http://www.nesdis.noaa.gov und dem Earth System Science Interdisplinary Center http://essic.umd.edu durchgeführt worden. Details wurden in "Remote Sensing" veröffentlicht.

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