Erste bundesweite Regenmessung mit dem Mobilfunknetz

Regen kann die Leistungsfähigkeit eines Mobilfunknetzes erheblich beeinträchtigen. Doch was Telekommunikationsunternehmen Kopfzerbrechen bereiten kann, ist für die meteorologische Forschung ein Glücksfall:

„Wir haben aus dieser Interaktion zwischen Wettergeschehen und menschlicher Technologie eine gänzlich neue Methode zur Regenmessung entwickelt“, sagt Professor Harald Kunstmann vom Institut für Meteorologie und Klimaforschung – Atmosphärische Umweltforschung (IMK-IFU), dem Campus Alpin des KIT.

„Wenn ein Mobilfunknetz vorhanden ist, brauchen wir weder eine neue Infrastruktur noch zusätzliches Bodenpersonal.“ Gemeinsam mit Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern der Universität Augsburg gelang seinem Team am KIT nun die erste flächendeckende Regenmessung mit der neuen Methode in Deutschland: Aus der niederschlagsbedingten Abschwächung der Funkverbindung zwischen mehreren tausend Mobilfunkmasten konnten sie zeitlich hoch aufgelöste Regenkarten generieren. „Beim Vergleich mit den Messwerten des Deutschen Wetterdienstes zeigt sich, dass wir eine hohe Übereinstimmung erzielt haben“, erklärt Maximilian Graf aus dem Forscherteam.

Verbesserte Genauigkeit dank Künstlicher Intelligenz (KI)

Möglich wurde die Niederschlagsbestimmung aufgrund der Richtfunkantennen, die in Mobilfunkmasten zur Übertragung über weite Strecken eingesetzt werden. „Genutzt wird hier eine Frequenz von 15 bis 40 Gigahertz, deren Wellenlänge der typischen Größe von Regentropfen entspricht“, erklärt Dr. Christian Chwala, Koordinator der Forschungsarbeiten an der Universität Augsburg.

„Je mehr Niederschlag fällt, desto schwächer wird das Signal, mit dem die Sendemasten Informationen austauschen. Wir haben ein Jahr lang jede Minute die aktuelle Abschwächung von 4 000 Richtfunkstrecken gemessen. Der daraus entstandene Datensatz ist aufgrund seiner Auflösung und Größe weltweit einzigartig.”

Neben den klassischen Methoden der Datenanalyse nutzten die Forscherinnen und Forscher Künstliche Intelligenz (KI), um das Regensignal aus den verrauschten Messwerten herauszufiltern. „Auch andere Faktoren wie Wind oder die Sonne können zu leichten Abschwächungen des Signals führen.

Mit Hilfe unserer KI konnten wir erkennen, wann eine Abschwächung auf Regen zurückzuführen ist“, sagt Julius Polz, ein weiterer Wissenschaftler der Forschungsgruppe. „Wir haben sie inzwischen so trainiert, dass wir ohne Kalibrierung mit traditionellen Methoden zur Regenmessung auskommen.“ Damit eigne sich eine Anwendung auch in Regionen ohne nennenswerte Niederschlagsmessungen, die für das Training der KI in Frage kommen könnten, beispielsweise in Westafrika.

Einsatz in Westafrika geplant

Für Deutschland funktioniert die Methode allerdings vor allem im Frühjahr, Sommer und Herbst. „Graupel und Schneeregen führen nämlich zu einer überdurchschnittlichen Abschwächung, und Schnee lässt sich mit dem Mobilfunknetz gar nicht messen“, erklärt Harald Kunstmann.

Aktuell laufen mehrere Projekte der Forscherinnen und Forscher zur Regenmessung mit Richtfunkstrecken, unter anderem mit dem Schwerpunkt auf Deutschland in Kooperation mit dem Deutschen Wetterdienst und dem Landesamt für Umwelt Sachsen.

Im Laufe des Sommers starten weitere Projekte in Tschechien und in Burkina Faso, wo erstmals eine landesweite Erfassung von Richtfunkstrecken in Afrika aufgebaut werden soll.

Originalpublikationen:

Graf, M., Chwala, C., Polz, J., and Kunstmann, H. (2020): Rainfall estimation from a German-wide commercial microwave link network: optimized processing and validation for 1 year of data. Hydrology and Earth System Sciences, 24, 2931–2950,
https://doi.org/10.5194/hess-24-2931-2020

Polz, J., Chwala, C., Graf, M., & Kunstmann, H. (2020): Rain event detection in commercial microwave link attenuation data using convolutional neural networks. Atmospheric Measurement Techniques, 13, 3835–3853, https://doi.org/10.5194/amt-13-3835-2020

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Dr. Martin Heidelberger
Redakteur/Pressereferent
Tel.: +49 721 608-21169
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Graf, M., Chwala, C., Polz, J., and Kunstmann, H. (2020): Rainfall estimation from a German-wide commercial microwave link network: optimized processing and validation for 1 year of data. Hydrology and Earth System Sciences, 24, 2931–2950, https://doi.org/10.5194/hess-24-2931-2020

Polz, J., Chwala, C., Graf, M., & Kunstmann, H. (2020): Rain event detection in commercial microwave link attenuation data using convolutional neural networks. Atmospheric Measurement Techniques, 13, 3835–3853, https://doi.org/10.5194/amt-13-3835-2020

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