Mobilfunkstationen liefern Wetterdaten

Schwankungen der Signalstärke liefern Hinweise auf Wassergehalt der Luft

Wenn eine Mobilfunkbasisstation zum übergeordneten Netzknoten funkt, liefert sie gleichzeitig Wetterdaten, haben israelische Forscher herausgefunden: Sie messen die Schwankungen der Signalstärke und ermitteln daraus die Luftfeuchtigkeit.

Artikel veröffentlicht am 7. Juli 2009, 19:47 Uhr, Werner Pluta

Israelische Wissenschaftler wollen die Mobilfunkbasisstationen als Messfühler für Luftfeuchtigkeit einsetzen. Die Daten, die die Funkmasten liefern, werden als Datenquelle für genauere Wettervorhersagen eingesetzt.

Die Basistationen stehen in ständiger Verbindung mit einem sogenannten Base Station Controller. Der Frequenzbereich, in dem sie funken, wird von Wasser in der Luft beeinflusst. Diese Tatsache machen sich die Forscher um den Geophysiker Pinhas Alpert von der Universität in Tel Aviv zunutze. Aus den Schwankungen der Signalstärken ermitteln sie die Luftfeuchtigkeit an den Standorten der Stationen. Das gehe ohne großen Aufwand, so Alpert, da die Netzbetreiber Daten über die Signalstärken ständig erheben.

Test in Israel

Er hat das System bereits in Israel getestet: Sein Team maß einen Monat lang die Luftfeuchtigkeit anhand der Daten von zwei Funkstrecken und verglich sie anschließend mit den Daten von Wetterstationen. Dabei zeigte sich, dass die von Alpert entwickelte Methode verlässliche Daten darüber lieferte, wie viel Wasser die Luft enthielt.

Vorteil von Alperts Methode ist, dass die Basisstationen an vielen Standorten stehen, auch an Orten, an denen bisher nur ungenaue oder keine Messungen über den Wassergehalt der Luft durchgeführt wurden. Sie liefere damit Daten "mit einer hohen räumlichen und potenziell auch mit einer hohen zeitlichen Auflösung", schreiben die Wissenschaftler in einem Aufsatz in der Fachzeitschrift Atmospheric Chemistry and Physics.

Die Daten sollen dann für genauere Wettervorhersage und für das Verständnis des Klimawandels genutzt werden. Außerdem könnten sie helfen, die Modelle für die Vorhersage von Überschwemmungen zu verbessern. "Genaue Vorhersagen von Überschwemmungen waren bisher schwierig, weil es nicht genug verlässliche Messungen der Leuchtfeuchtigkeit an entlegenen Orten gab", so Alpert.