VORSCHAU
PRESSETERMINE
AKTUELLES PRESSEFOTO
IR Nachrichten
25.12.2024 20:20
VAS AG
24.12.2024 15:18
UKO Microshops AG
24.12.2024 07:30
Zumtobel Group AG
EUROPA NACHRICHTEN
HIGHTECH
Do, 05.12.2024 12:30
pte20241205028 Produkte/Innovationen, Technologie/Digitalisierung
Modell schützt Menschen besser vor Blitzen
Exakte Prognose von Forschern der TU Graz macht vorsorgliche Evakuierungen überflüssig
Graz (pte028/05.12.2024/12:30) - Ein Modell von Forschern der Technischen Universität Graz ( https://www.tugraz.at ) (TU Graz) schützt Menschen vor plötzlich auftretender Blitzschlaggefahr rechtzeitig. Kern des Projekts "Real Time Lightning Risk Assessment" ist ein Netzwerk von sechs elektrischen Feldmühlen im Umkreis von zehn Kilometern um den Flughafen Graz, der durch die dort hohe Gewitterfrequenz und Blitzdichte ein sehr geeigneter Standort für Messungen ist. Die Feldmühle, auch Wilson-Platte genannt, ist ein Gerät zum Messen elektrostatischer Felder im Labor und im Freien. Im Wesentlichen ist es ein Mast, an dem entsprechende Sensoren befestigt sind. Trefferquote bei 75 Prozent Feldmühlen messen die elektrostatische Feldstärke in ihrem direkten Umkreis, die sich durch die Ansammlung von Ladungen in Gewitterwolken verändert. Die Daten dieser Feldstärkemessungen kombinieren die Forscher des Instituts für Hochspannungstechnik und Systemmanagement in Echtzeit mit Daten des österreichischen Blitzortungssystems Austrian Lightning Detection and Information System ( https://www.aldis.at/ ) und Wetterradardaten. Auf dieser Basis lassen sich Parameter zur Vorhersage von Blitzen aus Gewitterzellen erstellen, die sich dem Flughafen nähern. So gelang es, in über 75 Prozent der Fälle den Zeitpunkt der ersten Blitzentladung im Flughafenbereich erfolgreich vorherzusagen, wobei noch Luft nach oben ist. Als erfolgreich gilt eine Prognose, wenn sie die erste Blitzentladung, die den Boden erreicht, mit einer Vorlaufzeit von zwei bis 30 Minuten meldet. Maschinelles Lernen verfeinert Zusätzlich zu den traditionellen Methoden der Gewittervorhersage nutzen die Grazer Entwickler auch maschinelles Lernen. Sie trainieren hierfür ein künstliches neuronales Netz mit Wetterradarbildern und Blitzortungsdaten, um Blitzrisiken zu ermitteln. Dieses System konnte bei Tests mit einer über 85-prozentigen Trefferquote bestimmen, ob im betrachteten Zeitraum im Untersuchungsgebiet Blitzentladungen auftreten werden.
(Ende)
PRESSETEXT.TV
PORR rechnet mit anhaltender Baukonjunktur 30.10.2024 ETARGET
FOCUSTHEMA
SPECIALS
Werbung
middleAdvertising
|