Hurrikane und andere extreme Wetterereignisse fordern Leben und Geld. Nach Schätzungen der NOAA verursachten Wetter- und Klimakatastrophen von 1980 bis 2023 in den USA Schäden in Höhe von etwa 2,6 Billionen US-Dollar. Allein im Jahr 2022 erlebten die USA 18 Katastrophen, die jeweils eine Milliarde US-Dollar oder mehr kosteten. Schlimmer noch: Die Hurrikane in den USA forderten von 2000 bis 2021 fast 2.000 Todesopfer. Da der Klimawandel diese Stürme immer weiter verstärkt, wird eine genaue Vorhersage immer wichtiger.
„Verbesserte Hurrikanvorhersagen können möglicherweise Millionen von Dollar und viele Leben retten, indem sie präzisere Vorhersagen zu Hurrikanwinden und Überschwemmungen liefern.“ [A better understanding of these storms] verspricht eine bessere Evakuierungsplanung, hat aber auch das Potenzial, Rettungsdienste mit den Prognosen zu versorgen, die sie für eine effektivere Reaktion benötigen“, sagt Mostafa Momen von der University of Houston.
Der Doktorand der University of Houston, Md Murad Hossain Khondaker, wollte in Zusammenarbeit mit seinem Berater, dem Assistenzprofessor für Bau- und Umweltingenieurwesen Mostafa Momen, besser verstehen, wie sich die atmosphärische Reibung auf die Sturmstärke und numerische Vorhersagen auswirkt.
Um dieses Problem zu untersuchen, erhielt das Team Zugang zum Supercomputer Bridges-2 des Pittsburgh Supercomputing Center (PSC). Sie erhielten Zeit für das System durch eine Zuteilung von ACCESS, dem Netzwerk von Supercomputing-Ressourcen der NSF, in dem PSC ein führendes Mitglied ist.
Im Mittelpunkt der Forschung des Teams steht ein neuartiger Ansatz zum Verständnis der Funktionsweise von Hurrikanen. Während die Kraft der Sonne in niedrigen Breiten Stürme mit Energie pumpen und sie so intensiver machen kann, leistet die Atmosphäre selbst Widerstand durch Reibung. Das Ausmaß dieser Reibung und ihre Auswirkungen auf die Sturmkraft sind jedoch kaum bekannt. Khondaker fragte sich, welche Auswirkungen eine Änderung der angenommenen Reibung oder Diffusion auf die Vorhersagen haben würde.
Der Umfang und die Komplexität dieser Forschung erforderten erhebliche Rechenressourcen, um die riesigen Datensätze zu verarbeiten. Bridges-2 war maßgeblich daran beteiligt und stellte mehr als 300.000 CPU-Kernstunden sowie die Leistung seiner 16 „normalen Speicher“-Knoten mit höherem RAM bereit. Mit jeweils 512 Gigabyte RAM verfügt jeder dieser Knoten über achtmal so viel Speicher wie ein High-End-Laptop.
„Die Simulation von 17 Tagen des Hurrikans Irma mit einer horizontalen Auflösung von acht Kilometern dauerte mit 128 Prozessoren etwa 22 Stunden. Durch die Durchführung hydrologischer Simulationen haben wir gezeigt, dass diese neue Anpassung auch die Überschwemmungsvorhersagen in hurrikangefährdeten Regionen verbessert. Die Auswirkungen dieser Ergebnisse sind weitreichend.“ Die jüngsten Hurrikane wie Katrina, Harvey und Maria verursachten nach Schätzungen der NOAA bereinigte Gesamtkosten von über 400 Milliarden US-Dollar“, sagt Momen.
Durch die Reduzierung der Diffusion in ihren Bridges-2-Simulationen machten die Forscher eine überraschende Entdeckung. Die angepassten Computermodelle verbesserten die Genauigkeit der Vorhersagen der Hurrikanintensität deutlich. Diese Verbesserung erstreckte sich auch auf die Vorhersage von durch Hurrikane verursachten Niederschlägen, einem entscheidenden Faktor bei der Vorhersage von Überschwemmungsrisiken in gefährdeten Gebieten.
Das angepasste Modell konnte die Vorhersagen der Hurrikanintensität im Vergleich zu den Standardwettermodellen um bis zu 40 Prozent genauer machen. Ein weiteres überraschendes Ergebnis war, dass stärkere Hurrikane nicht zwangsläufig zu mehr Gesamtniederschlägen führen, sondern eher zu lokalisierten und stärkeren Niederschlägen. Diese Erkenntnis ist besonders relevant für städtische Gebiete, in denen konzentrierte Niederschläge zu katastrophalen Überschwemmungen führen können, wie beim Hurrikan Harvey in Houston.
Das Team der University of Houston veröffentlichten ihre Ergebnisse im Zeitschrift für Hydrometeorologie im August 2024.
Weitere Informationen:
Md Murad Hossain Khondaker et al., Verbesserung der Hurrikanintensitäts- und Stromflussvorhersagen in gekoppelten hydrometeorologischen Simulationen durch Analyse von Niederschlags- und Grenzschichtschemata, Zeitschrift für Hydrometeorologie (2024). DOI: 10.1175/JHM-D-23-0153.1