5G-Masten als Wettersensoren: A1 testet neue Prognose-Technologie

Ein neues Pilotprojekt von A1 nutzt bestehende Funksignale als Wettersensoren – und liefert dringend benötigte Daten für den Zivilschutz

Wer schon einmal seinen Wochenendausflug oder sogar einen Urlaub wegen einer falschen Wetterprognose abgesagt oder umdisponiert hat, der hat sicher schon zumindest einmal gedacht: Was kann daran so schwer sein?

Diese Frage beantwortet A1 mit seinem neuen Projekt zwar nicht, allerdings versprechen die Projektpartner durch das softwarebasierte Upgrade von 5G-Masten zu virtuellen Wettersensoren künftig deutlich bessere Prognosen.

Als Basis für die präziseren Wetterdaten dient der ohnehin stattfindende Ausbau des 5G-Netzes. Wie der Telekommunikationsanbieter am Donnerstag bekannt gab, wird die bestehende Netzinfrastruktur in einem Pilotprojekt gemeinsam mit Nokia und dem finnischen Spezialisten Skyfora zu einer Datenplattform für Wetterprognosen umfunktioniert.

Mehrere Standorte im Bereich der Seetaler Alpen – darunter in den Regionen Röthelstein, Weißkirchen, St. Georgen ob Judenburg, Turrach und Metnitz – sowie ein Standort von A1 Slowenien wurden dafür bereits mit einer speziellen Software ausgestattet.

Die technologische Basis des Projekts nutzt ohnehin vorhandene Satellitensignale (GNSS), die an den Mobilfunkstationen eingehen. Auf dem Weg durch die Erdatmosphäre werden diese Signale durch meteorologische Faktoren beeinflusst – insbesondere durch die herrschende Luftfeuchtigkeit.

Durch die kontinuierliche Analyse dieser Signalveränderungen lässt sich der Wasserdampfgehalt in der Atmosphäre exakt berechnen. Da Wasserdampf der zentrale Indikator für die Entstehung von Nebel, Gewittern oder Starkregen ist, liefert das System engmaschige Daten nahezu in Echtzeit. Der Vorteil: Es muss keine zusätzliche, teure Hardware an den Masten verbaut werden; die Datengewinnung erfolgt rein softwarebasiert über die bestehende Infrastruktur.

Die gewonnenen Informationen sollen bestehende, großflächige Wettermodelle ergänzen. Sinnvoll ist das vor allem für sogenannte "Nowcasting"-Modelle – also sehr kurzfristige und extrem lokal begrenzte Vorhersagen. Geosphere spricht hier etwa von Vorhersagen mit einer räumlichen Auflösung von 1 km x 1 km und einer zeitlichen Auflösung von 15 Minuten.

Besonders im alpinen Raum, wo sich Wetterlagen oft innerhalb von Minuten kleinräumig zuspitzen, stoßen klassische Wetterstationen aufgrund des grobmaschigeren Netzes aber an Grenzen. Die neuen, präziseren Echtzeitdaten sollen künftig dabei helfen, Rettungsorganisationen bei der früheren Erkennung von Sturzfluten oder lokalen Unwettern zu unterstüt