Drohnen Präziser als der Wetterfrosch

Eine zuverlässige Wettervorhersage steht und fällt mit der Erfassung des Ist-Zustands der Atmosphäre sowie der Leistungsfähigkeit numerischer Wettermodelle. Diese Modelle berechnen numerische Näherungen des zeitlichen Verlaufs atmosphärischer Zustandsgrößen, wie der Temperatur oder der Luftfeuchtigkeit. Während Großwetterlagen mittlerweile sehr exakt vorhersagbar sind, sind lokale Wetterphänomene schwieriger einzuschätzen. Die Kenntnis dieser lokalen Phänomene ist allerdings für Leistungsprognosen für die Solar-, Wasser- und Windstromeinspeisung unerlässlich. Präzise Prognosen ermöglichen eine effizientere Laststeuerung von Versorgungsnetzen ebenso wie den besseren Transport und Handel von Energie.

Der aktuelle Zustand der Atmosphäre wird in bodennahen Schichten durch Bodenwetterstationen, Bojen, Schiffe sowie laser- und schallbasierte Messverfahren zeitlich und räumlich hoch aufgelöst dargestellt. Die freie Atmosphäre (etwa ab einer Höhe von einem Kilometer) kann vor allem durch Messungen von Satelliten, Flugzeugen und Radarsystemen beschrieben werden. Für das Entstehen von Nebel und Gewitter sind jedoch Prozesse ausschlaggebend, die bis in etwa einem Kilometer Höhe (planetarische Grenzschicht) stattfinden. Solarleistungsprognosen reagieren sehr sensitiv auf Wolkenbildung in dieser Atmosphärenschicht. Windleistungsprognosen basieren zu einem großen Teil auf der vorhergesagten Windgeschwindigkeit in Nabenhöhe, die auch innerhalb der planetarischen Grenzschicht liegt.

Derzeit beschränkt sich die Erfassung des Ist-Zustandes der planetarischen Grenzschicht der Atmosphäre nur auf sporadische schall- und laserbasierte Messungen sowie auf Wetterballonaufstiege. Deren räumliche und zeitliche Dichte genügt aber nicht, um das Wetter adäquat vorhersagen zu können. Gerade in den unteren Luftschichten waren bislang also praktisch keine Daten verfügbar. Konkrete Angaben zur Windgeschwindigkeit, Sonneneinstrahlung, Bedeckungsgrad und zum Niederschlag können aber die Leistungen der Solar-, Wasser- und Windenergie verbessern und bares Geld wert sein – das gilt im Trading- ebenso wie im Netzbereich. Mit dem Ziel, diese Lücke zu füllen und damit eine deutliche Verbesserung der Leistungsprognosen zu ermöglichen, begann das Schweizer IT-Unternehmen für Wetterdaten Meteomatics 2012 mit der Entwicklung eines drohnengestützten Messsystems, den Meteodrones. Um die gesamte planetarische Grenzschicht vertikal vermessen zu können, müssen die Drohnen Höhen von bis zu zwei Kilometern ansteuern und gelten damit als unbemannte Luftfahrzeuge außerhalb des direkten Augenkontaktes. Durch zahlreiche Testflüge konnten sämtliche Auflagen bezüglich der Sicherheit während des Flugbetriebes nachgewiesen und die Bewilligung des Bundesamtes für Zivilluftfahrt eingeholt werden. Im operationellen Betrieb vollziehen die Drohnen einen GPS gesteuerten Vertikalflug und können dabei bis zu vier Vertikalsondierungen pro Stunde durchführen. Die für die Wettervorhersage bedeutenden meteorologischen Paramter Temperatur, Taupunkt (Maß für die Luftfeuchtigkeit), Luftdruck sowie Windrichtung und -stärke werden zeitlich hoch aufgelöst erfasst und können damit als Grundlage für Prognosen verwendet werden.

Zugriff auf Prognosedaten

Die erste bedeutende Messkampagne fand im Juli 2014 in Zusammenarbeit mit dem Bundesamt für Meteorologie und Klimatologie Meteoschweiz im Schweizer Payerne statt. Im Juli 2015 startete zudem an mehreren Standorten in der Nordostschweiz eine zweite Kampagne mit dem Ziel der erstmaligen Datenassimilierung von Drohnenmessdaten in ein regionales Wettermodell. Beide Kampagnen zeigten, dass die Meteodrones eine sinnvolle Ergänzung für die Erfassung des Ist-Zustandes der planetarischen Grenzschicht darstellen. Ihr Einsatzgebiet umfasst dabei neben der Integration in Wetterprognosemodelle auch die Erstellung räumlich flexibler Messreihen. Dies ist beispielsweise für die Gutachtenerstellung von Windenergiestandorten von zentraler Bedeutung, wo das Vertikalprofil der Windverhältnisse eine tragende Rolle spielt. Von der Assimilation in numerische Wettermodelle erhoffen sich die Hersteller bei entsprechend flächendeckendenden Messungen neben der verfeinerten Prognose von Nebel- und Gewitterlagen auch eine Verbesserung von Niederschlagsprognosen.

Der Bezug und die Verarbeitung von Wetter- und Leistungsprognosedaten ist häufig äußerst sperrig. Basierend auf etablierten Wettermodellen bietet Meteomatics daher eine Energie Wetter-API an, über welche hochaufgelöst Energieprognosen in den gängigsten Formaten oder über Connectoren auch direkt in Python oder Excel bezogen werden können. Langfristiges Ziel ist dabei die Einbindung der Drohnenmessdaten in die Solar-, Wasser- und Windleistungsprognosen, um diese dem Markt noch präziser anbieten zu können.