POTSDAM / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Ein internationales Forschungsteam hat einen neuen Ansatz zur Verbesserung der Vorhersagen von Weltraumwetterereignissen entwickelt. Durch die Anwendung von Datenassimilation, einem Verfahren, das in der Wettervorhersage bereits erfolgreich eingesetzt wird, können geomagnetische Stürme präziser vorhergesagt werden.

Innovative Datenassimilation verbessert Weltraumwettervorhersagen
Innovative Datenassimilation verbessert Weltraumwettervorhersagen (Foto: IT BOLTWISE)
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Ein internationales Forschungsteam unter der Leitung von Bernhard Haas und Yuri Shprits vom Deutschen GeoForschungsZentrum GFZ hat in Zusammenarbeit mit der Universität Potsdam einen neuen Ansatz zur Verbesserung der Vorhersagen von Weltraumwetterereignissen entwickelt. Durch die Anwendung der Datenassimilation, einem Verfahren, das in der terrestrischen Wettervorhersage bereits erfolgreich eingesetzt wird, können geomagnetische Stürme präziser vorhergesagt werden. Diese Stürme stellen eine erhebliche Bedrohung für Satelliten dar, da die geladenen Teilchen elektronische Komponenten beschädigen können.

Die Datenassimilation kombiniert Echtzeit-Messungen von Satelliten mit physikalisch basierten Modellen, um einen stimmigen Gesamtzustand der Weltraumumgebung zu ermitteln. Dies ermöglicht eine genauere Vorhersage der Teilchenströme, die die Erde umgeben. Besonders bei hochdynamischen Ereignissen wie geomagnetischen Stürmen ist eine präzise Zustandsbeschreibung in nahezu Echtzeit eine Herausforderung, die durch diesen neuen Ansatz adressiert wird.

Ein entscheidender Fortschritt wurde durch die Nutzung der Van-Allen-Sonden der NASA und des Arase-Satelliten der JAXA erzielt. Diese Satelliten lieferten während eines geomagnetischen Sturms im September 2017 hochpräzise Daten über die Teilchenflüsse. Die Kombination der Messungen von Satelliten auf der Tag- und Nachtseite der Erde ermöglichte es den Forschenden, die globale Reaktion des Ringstroms zu untersuchen und die Ergebnisse der Datenassimilation zu validieren.

Die Studie zeigt, dass die Assimilierung von Messungen eines einzigen Satelliten ausreicht, um die globalen Modellergebnisse erheblich zu verbessern. Dies stellt traditionelle Annahmen in der Meteorologie in Frage, wo oft große Datenmengen für die Assimilierung verwendet werden. Die Forschung ebnet den Weg für eine neue Art von Vorhersagen, die zum Schutz von Satelliten beitragen können.

Das am GFZ entwickelte Ringstrommodell kombiniert alle verfügbaren Daten mit einem hochmodernen Modell, um die genaueste Rekonstruktion des aktuellen Zustands der Weltraumumgebung zu liefern. Diese Forschungsergebnisse wurden im Fachmagazin Nature Scientific Reports veröffentlicht und bieten eine vielversprechende Grundlage für zukünftige Entwicklungen in der Weltraumwettervorhersage.


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Stichwörter Datenassimilation Geomagnetische Stürme Kalman-Filter Vorhersagemodelle Weltraumwetter
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