Koppelung zwischen Athmosphären- und Schneedeckenmodellen
Coupling of an atmospheric prediction model with a distributed snow cover model and development of a visualization package
Wissenschaftsdisziplinen
Bauwesen (20%); Geowissenschaften (60%); Informatik (20%)
Keywords
-
Avalanche,
Visualization,
Snow Cover,
Energy Balance,
Snow Drift,
Downscaling
Das vorliegende Forschungsvorhaben stellt die notwendige Fortsetzung, Erweiterung und Ergänzung der Arbeiten dar, welche vom Antragsteller im Rahmen des ersten Jahres des Erwin-Schrödinger Stipendiums am SLF (Eidgenössische Institut für Schnee- und Lawinenforschung) in Davos durchgeführt wurden. Das wesentlichste Ziel des Projektes ist die Schaffung verbesserter Möglichkeiten zur Einschätzung der Lawinengefahr, um im Endeffekt eine Abnahme der durch Lawinen verursachten Sach- und Personenschäden zu bewirken. Aspekte der numerischen Schneedeckenmodellierung stehen im Vordergrund der Arbeiten. Die wechselseitige Koppelung einiger am SLF zum Teil im operationellen Einsatz befindlicher Modelle, welche im Zusammenhang mit der Schneedeckenentwicklung, der Windverfrachtung des Schnees sowie der Energiebilanz stehen, wird komplettiert. Dabei wird von einer rein punktuellen, auf einzelne Meßstationen bezogenen Sichtweise auf eine flächenhafte Betrachtung übergegangen, wobei auf Meßdaten eines oberhalb Davos gelegenen Bergrückens (Gaudergrat) zugegriffen wird. "Downscaling"-Techniken ermöglichen es, aus der Vorhersage des LM ("Lokal-Modell", nichthydrostatisches Atmosphärenmodell des Deutschen Wetterdienstes) geeignete Rand- und Anfangsbedingungen zum Betreiben des Systems gekoppelter Modelle abzuleiten. Dadurch kann dieses nicht nur im Analyse-, sondern auch im Vorhersagemodus betrieben werden. Die bereits im Zuge der ersten Projektphase entworfenen Prototypen von Downscaling-Techniken werden nun weiter verfeinert und evaluiert. Die bereits entworfene, auf Java basierende graphische Benutzeroberfläche wird erweitert und zu einer Schnittstelle ausgebaut, welche neben der punktuellen und flächenhaften Visualisierung von Modellresultaten auch die Modelläufe selbst (inklusive der dafür notwendigen wichtigsten Kontrollparameter) zu steuern vermag.
- Eidgenössisches Institut für Schnee- und Lawinenforschung - 100%
- Universität Wien - 10%