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Do, 05.12.2024 12:30
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pte20241205028 Produkte/Innovationen, Technologie/Digitalisierung

Modell schützt Menschen besser vor Blitzen

Exakte Prognose von Forschern der TU Graz macht vorsorgliche Evakuierungen überflüssig
Feldmühlen-Installation am Grazer Flughafen: einfach wie auch effektiv (Foto: tugraz.at)
Feldmühlen-Installation am Grazer Flughafen: einfach wie auch effektiv (Foto: tugraz.at)

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)

Aussender: pressetext.redaktion
Ansprechpartner: Wolfgang Kempkens
Tel.: +43-1-81140-300
E-Mail:
Website: www.pressetext.com
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