Wettersatelliten

Meteosat-Satellit der zweiten Generation

Vor über 50 Jahren hatten es die Meteorologen mit der Erstellung
ihrer Wetterprognosen wirklich nicht leicht. Für jede Vorhersage
mussten die dafür nötigen physikalischen Felder wie Luftdruck,
Temperatur und Feuchte mühselig aus spärlich vorhandenen
Beobachtungsdaten interpoliert werden. Diese Daten stammten meist von
ungleichmäßig verteilten Wetterstationen an Land. Informationen aus
höheren Schichten der Atmosphäre bekam man nur von einigen wenigen
Messungen, die mittels Wetterballons gemacht wurden. Über den Meeren,
die immerhin 71 % unserer Erdoberfläche bedecken, erhielt man
abgesehen von ein paar sporadischen Schiffsmeldungen so gut wie
überhaupt keine Daten.

Heutzutage haben es die Meteorologen bei ihren Vorhersagen schon
deutlich leichter. Numerische Wettermodelle, die auf Supercomputern
gerechnet werden, lösen die physikalischen Gleichungen und berechnen
unser Wetter für mehrere Tage in die Zukunft. Sie bilden somit die
Basis der modernen Wettervorhersage. Für diese Berechnungen ist es
allerdings unerlässlich, den 3-dimensionalen Anfangszustand der
Atmosphäre so genau wie möglich zu erfassen. Da man aber heute über
den Meeren ebenfalls nur einige Messungen von Bojen, Bohrplattformen
und Schiffen zur Verfügung hat, sind Wettersatelliten aus der
modernen Wettervorhersage nicht mehr weg zu denken. Wie große Augen
aus dem Weltall schauen sie auf die Erde herab und liefern uns
weltumspannende Messdaten.

Die Geschichte der Wettersatelliten begann am 1. April 1960 mit dem
amerikanischen Satelliten TIROS 1. Er war der erste Satellit, der
ausgerüstet mit einer Kamera Bilder von Wolkenfeldern aus dem All zur
Erde sendete. Heute umspannt ein ganzes Netz von Wettersatelliten den
Erdorbit.

Man unterscheidet zwischen geostationären und polar umlaufenden
Wettersatelliten. Die geostationären Satelliten, wie zum Beispiel der
neueste europäische METEOSAT-10, befinden sich in einer Höhe von
35786 km über dem Äquator. Von der Erde aus betrachtet steht er immer
an einem festen Punkt, da seine Umlaufzeit der Rotationsdauer der
Erde entspricht. Die geostationären Satelliten liefern alle 5 Minuten
ein Bild mit einer Auflösung von etwa 1 km. Die Auflösung nimmt
jedoch an den Bildrändern und in Richtung der Pole ab. Die polar
umlaufenden Satelliten wie zum Beispiel die europäischen
MetOp-Satelliten oder die amerikanischen NOAA-Satelliten liefern auch
genau Daten von den Polen. Diese tasten die Erde beim Flug von Pol zu
Pol in einer Höhe von etwa 800 km ab. Jedoch benötigen sie für einen
Umlauf 101 Minuten. Die Erdoberfläche wird dabei in 12 Stunden einmal
komplett abgetastet.

Wettersatelliten messen die von der Erde reflektierte oder
ausgesendete Strahlung. Doch wird nicht nur Strahlung im sichtbaren
Bereich des Spektrums (reflektiertes Sonnenlicht) gemessen, sondern
auch die unsichtbare Infrarot-(Wärme)strahlung. Da die Erde auch
nachts Wärmestrahlung im Infrarotbereich aussendet, kann man somit
auch nachts Satellitenbilder empfangen. Kombiniert man mehrere
Messbereiche des Spektrums sowohl im infraroten wie auch im
sichtbaren Bereich, so kann man daraus verschiedene physikalische
Eigenschaften der Atmosphäre ableiten. Zum Beispiel erhält man
Informationen über die Verteilung des Wasserdampfs, physikalische
Eigenschaften von Wolken und sogar Vertikalprofile der Temperatur.
Des Weiteren erfassen sie zum Beispiel mit einem Radarsystem die
Struktur der Meeresoberfläche um daraus Windrichtung und
-geschwindigkeit zu ermitteln. Der Satellit CALIPSO sendet einen
Laserstrahl in die Atmosphäre und sammelt aus der Rückstreuung an
Staub, Molekülen und Wolken Daten zur Erforschung der Einflüsse von
Wolken und Staubpartikeln auf das Wetter.
Damit liefern Wettersatelliten nicht nur Daten für die Eingabefelder
für Wettermodelle, sondern auch wertvolle Informationen zur Analyse
der aktuellen Wetterlage und aktuelle Daten für die
Atmosphärenforschung. Zukünftige Wettersatelliten wie Meteosat Third
Generation (MTG), die ab 2015 die zweite Generation ablösen sollen,
werden mit neuen Instrumenten Daten in noch besserer Qualität
sammeln.

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