Integration von Optischen- und Radardaten zur Früherkennung und Warnung vor alpinen Massenbewegungen

Die Nähe von steilem Gelände zu Seen, Eis und Schnee in alpinen Regionen kann dazu führen, dass sich entfernte Hangrutschungen schnell zu katastrophalen Gefahrenkaskaden entwickeln. Die negativen Auswirkungen solcher Ereignisse können gemildert werden, wenn Hanginstabilitäten und veränderte Gefahrenbedingungen frühzeitig erkannt und genau überwacht werden. Auf regionaler Ebene können Fernerkundungsdaten eine solche Überwachung unterstützen und dazu beitragen, die Rolle von Umweltbedingungen wie Niederschlag, Temperatu oder Schneeschmelze als kontrollierende Faktoren von alpinen Massenbewegungen zu verstehen. Vor diesem Hintergrund untersucht dieses Projekt, wie das Gefahrenmanagement auf regionaler Ebene durch Fernerkundungsdaten, insbesondere von Satelliten aufgenommene (Radar-) Bilder, unterstützt werden kann, und welche Stärken, Grenzen und Unsicherheiten diese Daten im Zusammenhang mit der Frühwarnung aufweisen.

Anhand von Zeitreihen von Oberflächenverschiebung und klimatischen Daten werden wir analysieren, ob und wie Temperatur und Niederschlag die Deformation an den beiden Hauptuntersuchungsorten Spitzer Stein (BE) und Brienzauls (GR), sowie anderen Instabilitäten in der Region, modulieren. Wir vergleichen diese Deformationsmessungen –  sowohl aus benutzerdefinierter Prozessierung als auch aus neu verfügbaren Cloud-basierten Verarbeitungsroutinen –  mit den umfangreichen Datensätzen, die am Spitzen Stein und in Brienzauls mit Dronen, seismischen und Infraschallsensoren, Laserscannern und GPS-Daten erfasst wurden. Dieses Wissen wird uns helfen zu verstehen, wie sich der Klimawandel auf die Verformung von hochalpinen Hanginstabilitäten auswirken wird und wie moderne Fernerkundungsinstrumente am besten für die Frühwarnung eingesetzt werden können.

In enger Zusammenarbeit mit anderen Projekten des CCAMM-2 Early Warning Clusters nutzen wir die Satellitendaten auch dazu, um den Wassergehalt des Schnees und dessen Veränderungen während der Saison zu charakterisieren. Diese Informationen sind entscheidend um den Übergang von Trocken- zu Nassschneelawinen zu verstehen, was wiederum für eine genaue Lawinenvorhersage sowie für das Verständnis des zukünftigen Lawinenrisikos unter veränderten Klimabedingungen entscheidend ist.