Verbessertes Verständnis der Hagelentstehung und -vorhersage

Das Projekt "Understanding Large Hail Formation and Trajectories" (LIFT) ist eine Forschungsinitiative, die sich auf die Verbesserung des Verständnisses und der Vorhersage von Hagelstürmen konzentriert. Hagelstürme sind Naturkatastrophen, die erhebliche Schäden an Gebäuden, Fahrzeugen, landwirtschaftlichen Ernten und Photovoltaikanlagen verursachen können (Kunz et al., 2018). Insbesondere die Region Baden-Württemberg und angrenzende Gebiete in Europa sind von häufigen Hagelereignissen betroffen (Kunz und Puskeiler, 2010).

Obwohl es in den vergangenen Jahren erhebliche Fortschritte in der Rechenleistung, der mikrophysikalischen Modellierung und dem Verständnis dynamischer und thermodynamischer Prozesse gab, bleibt die Vorhersage von Hagelstürmen eine Herausforderung. Ein Grund für die schlechte Vorhersagbarkeit solcher Gewitter ist, dass das Hagelwachstum und die Hageltrajektorien in den Modellen nicht berücksichtigt wird, wodurch ihre Genauigkeit beeinträchtigt wird.

Durch die einzigartige Kombination von modernsten Beobachtungstechniken, neuen wissenschaftlichen Erkenntnissen aus den letzten drei Jahrzehnte und Bürgerwissenschaft, soll im Zuge des LIFT-Projekts, ein besseres Verständnis, der für das Hagelwachstum relevanten Prozesse bei Hagelstürmen erlangt werden. Dazu soll ein radarbasiertes Modell zur besserten Vorhersage des Hagelwachstums entwickelt werden

Die Hauptziele des LIFT-Projekts umfassen:

1. Datensammlung und -auswertung: Umfassende Beobachtungsdaten von Hagel werden sowohl durch In-situ-Messungen als auch durch Fernerkundung gesammelt, um die Genauigkeit der Radarbeobachtungen zu verbessern.
2. Hagelgröße und -verteilung: Mithilfe von Radardaten in verschiedenen Wellenlängenbereichen wird die Größe und Verteilung von Hagelkörnern analysiert.
3. Empfindlichkeit gegenüber Umgebungsbedingungen: Idealisierte Simulationen helfen dabei, die Empfindlichkeit von Hagelsturm-Signaturen in Abhängigkeit von verschiedenen dynamischen und thermodynamischen Faktoren zu bestimmen.
4. Entwicklung von Hagelwachstumsindikatoren: Indikatoren, die für die Hagelbildung und das Hagelwachstum von Relevanz sind, werden aus polarmetrischen C-Band-Radarbeobachtungen abgeleitet.
5. Implementierung in Vorhersagemodelle: Die entwickelten Hagelwachstumsindikatoren werden in Vorhersagemodelle integriert und mit radargestützten Hageltrajektorien- und Schmelzsimulationen kombiniert, um die Vorhersagegenauigkeit und Vorwarnzeiten zu erhöhen.

Die Entwicklung eines radarbasierten Modells für das Hagelwachstum hat das Potenzial, die Frühwarnung vor schweren Hagelereignissen erheblich zu verbessern. Dies hat positive Auswirkungen auf verschiedene Bereiche, einschließlich Notfallmaßnahmen und die genauere Schadenskartierung bei Hagelstürmen, was wiederum Versicherungsunternehmen und betroffenen Gemeinschaften zugutekommt.

Das LIFT-Projekt ist eine gemeinsame Anstrengung zwischen dem Karlsruher Institut für Technologie (KIT) und der Universität Bonn, mit Unterstützung von Wissenschaftlern des Australischen Wetterdienstes und der Penn State University (USA). Die Durchführung des Projekts im Jahr 2023 erfolgt im Rahmen der Swabian MOSES 2.0-Kampagne und umfasst die Zusammenarbeit mit verschiedenen Partnern und den Einsatz modernster Beobachtungstechniken, um die oben genannten Ziele zu erreichen.

Kunz, Michael, Ulrich Blahak, Jan Handwerker, Manuel Schmidberger, Heinz Jürgen Punge, Susanna Mohr, Elody Fluck, Kris M. Bedka (2018): The Severe Hailstorm in Southwest Germany on 28 July 2013: Characteristics, Impacts and Meteorological Conditions. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society 144(710):231–50. doi:10.1002/qj.3197.

Kunz, Michael, Marc Puskeiler (2010): High-Resolution Assessment of the Hail Hazard over Complex Terrain from Radar and Insurance Data. Meteorologische Zeitschrift 427–39. doi:10.1127/0941-2948/2010/0452.