Quelle: ESA / Applications, 7. Januar 2026

Als viele Menschen in ganz Europa nach den Feiertagen diese Woche wieder zur Arbeit und zur Schule gingen, fegte eine scharfe Kältewelle über den Kontinent und brachte Schnee und Eis in mehrere Regionen. Das plötzliche Winterwetter verursachte weitreichende Störungen, mit gefährlichen Straßenverhältnissen, gestrandeten Reisenden und zahlreichen Zug- und Flugausfällen, die während der ganzen Woche gemeldet wurden.
Dieses Bild, aufgenommen von der Copernicus Sentinel-2-Mission am 6. Januar 2026, zeigt Amsterdam in den Niederlanden unter einer Schneedecke. Die Kanäle, Parks und die dichte Stadtstruktur sind unter der weißen Decke deutlich zu erkennen, was sowohl den Schneefall als auch die Fähigkeit der Mission unterstreicht, Wetterereignisse und ihre Auswirkungen auf städtische Gebiete aus dem Weltraum zu beobachten.

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Quelle: Eidgenössische Forschungsanstalt für Wald, Schnee und Landschaft WSL 4. Juni 2024.

4. Juni 2024 – Francesca Carletti holt mit dem Hammer aus. Immer tiefer treibt sie die Wasserwertsonde in den Schnee, um das Schneewasseräquivalent (SWE, siehe Kasten) zu bestimmen. Dies ist nur ein Teil der vielen Daten, die sie an diesem sonnigen Märztag auf dem Versuchsfeld Weissfluhjoch bei Davos misst. Ihr Ziel: eine Strategie zu entwickeln, die den Beginn und die Menge der Schneeschmelze genauer anzeigt. Angesichts des Klimawandels werde dies immer wichtiger, erklärt die Doktorandin am WSL-Institut für Schnee- und Lawinenforschung SLF: «Derzeit wird der Höhepunkt der Schmelze je nach Modell oft für einen zu frühen oder zu späten Zeitpunkt vorhergesagt.»

Genauere Angaben zum Beginn der Schneeschmelze und der zu erwartenden Menge Wasser sind wichtig, um Infrastrukturen zu schützen und menschliche Aktivitäten zu planen. Auch Teile der Wirtschaft profitieren, beispielsweise Stromerzeuger und der Agrarsektor. «Es hilft zudem bei der Hochwasserwarnung und ebenso, die Bedingungen für Nassschneelawinen zu ermitteln», ergänzt die Wissenschafterin.

Um ihr Ziel zu erreichen, graben Carletti und ihre Kollegen Löcher und messen darin die Eigenschaften des Schnees. Ist der Schnee trocken, genügt ein solches Profil pro Woche. Ist er nass, graben und messen sie bis zu dreimal pro Woche. An diesem Tag im März halfen Francesca zwei Mitarbeitende aus anderen Forschungsgruppen des SLF. Zu dritt verbrachten sie zwei Stunden damit, zweieinhalb Meter tief zu graben. Dabei bewegten sie fast zwei Tonnen Schnee – und müssen diese Massen wieder in das Loch werfen, wenn Carletti fertig gemessen hat.

Sie geht einem Phänomen nach zwischen der Feuchtigkeit des Schnees und den Radarwellen, die dieser an den Satelliten Sentinel-1 reflektiert. Der Satellit sendet Radarwellen aus seiner Umlaufbahn zur Erdoberfläche und misst, wie viel davon zurückkommt. Etwa zweimal alle fünf Tage überfliegt er das Versuchsfeld Weissfluhjoch. Schon länger ist ein direkter Zusammenhang bekannt: Wird der Schnee nass, nimmt die Intensität der reflektierten Wellen ab. Noch vergleichsweise neu ist die Theorie, dass sie ihren tiefsten Punkt genau dann erreicht, wenn der Gehalt an flüssigem Wasser im Schnee (Liquid Water Content, LWC, siehe Kasten) am höchsten ist. Das Wasser beginnt dann, in Bäche, Flüsse und Seen abzufliessen. «Wir wollen diesen Zusammenhang nachweisen», erklärt Carletti. Gelingt ihr das, könnten die Satellitendaten in Zukunft dazu dienen, Wasserressourcen einzuschätzen, nicht nur für die Schweiz, sondern weltweit. Beispielsweise können Betreiber von Wasserkraftwerken auf Basis dieser Daten besser planen, wann sie ihre Rückhaltebecken auffüllen.

Noch steht Carletti allerdings regelmässig in einem tiefen Schneeloch, klettert eine Leiter hoch und runter, steckt mehr als ein Dutzend Thermometer in die Schneewand. Mit einer Präzisionswaage bestimmt sie die Dichte des Schnees und wie sich diese vom oberen Rand ihres Lochs bis zum Boden verändert. Für den LWC verwendet sie eine spezielle Sonde, die Techniker am SLF entwickelt haben und die sie in regelmässigen, vertikalen Abständen in die Schneewand einführt.

Der Winter 2023/24 ist bereits die zweite Saison, in der sie misst – und sie ist zuversichtlich, dass sie den Zusammenhang zwischen Satellitendaten und Prozessen bei der Schneeschmelze nachweisen kann: «Bis jetzt habe ich gute Ergebnisse, was die Übereinstimmung angeht.»

Was ist … das Schneewasseräquivalent (SWE)?
Eine Schneedecke besteht aus zahlreichen Schichten mehr oder weniger stark zusammengepressten (dichten) Schnees. Das Schneewasseräquivalent gibt an, wie hoch eine Wasserschicht nach dem Schmelzen der Schneedecke wäre, angegeben in Millimeter. Jeder Millimeter entspricht einem Liter Wasser pro Quadratmeter Schneedecke. Ein Zentimeter Neuschnee mit einer typischen Dichte von hundert Kilogramm pro Kubikmeter kg/m³ ergibt einen Millimeter Wasser. Ein Beispiel: Mitte April 2024 betrug die mittlere Dichte der Schneedecke auf dem Versuchsfeld Weissfluhjoch 416 Kilogramm pro Kubikmeter, was bei einer Schneehöhe von 2,7 Metern einem Wasserwert von rund 1100 Millimetern beziehungsweise 1100 Liter Wasser pro Quadratmeter entspricht.

Was ist … der Wassergehalt (Liquid Water Content, LWC)?
Schnee besteht aus festem Wasser. In einer Schneedecke kann jedoch gleichzeitig sowohl gefrorenes, festes als auch flüssiges Wasser vorkommen. Der Flüssigwassergehalt (Englisch: Liquid Water Content, kurz LWC) gibt den prozentualen Anteil des flüssigen Wassers in einer Schneedecke an. Bei null Prozent ist der Schnee trocken, eine feuchte Schneedecke kommt auf Werte von bis zu vier Prozent, Nassschnee hat einen Wert um die 20 Prozent.

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Quelle: ETH Zürich 14. Dezember 2023.

14. Dezember 2023 – Wie viel Schnee liegt wo in den Bergen? Diese Frage ist für den Wintertourismus und Betreiber von Wasserkraftwerken gleichermassen relevant wie für Wintersportler:innen, die die Lawinengefahr einschätzen wollen. Doch die Messung der Schneehöhe ist mit einigen Herausforderungen verbunden: Sie kann sich je nach Wetterlage schnell ändern, hängt stark vom Gelände ab und ist auf Luftbildern nicht direkt erkennbar.

Die Schneeüberwachung in der Schweiz stützt sich heute vor allem auf die Daten von Messstationen. Da es für die ganze Schweiz nur rund 400 Stationen gibt, sind die Schneeangaben für viele Orte eher ungenau. Das könnte sich nun ändern: ETH-​Forschende um Konrad Schindler, ETH-​Professor für Photogrammetrie und Fernerkundung, haben zusammen mit der Schweizer Firma ExoLabs, einem Spin-​off der Universität Zürich, eine Technologie entwickelt, die mit Hilfe von Satellitenbildern und künstlicher Intelligenz die Schneehöhe schneller und genauer als bisher ermittelt.

«Während die besten bestehenden Schneekarten der Schweiz eine effektive Auflösung von etwa 250 mal 250 Meter haben, kann man in unsere Karten bis auf 10 mal 10 Meter hineinzoomen, um die Schneehöhe abzulesen», sagt Schindler. Zudem sind regelmässige Aktualisierungen zur Schneehöhe in Zukunft nicht mehr unbedingt auf neue Messdaten am Boden angewiesen. Öffentlich zugängliche Satellitenbilder reichen bei gutem Wetter aus.

Satellitendaten der Europäischen Weltraumorganisation
Schindlers Forschungsgruppe hat viel Erfahrung mit Satellitenbildern: Sie nutzt sie, um die Bevölkerungsdichte in Krisengebieten vorherzusagen, um Kriegsschäden an Gebäuden in der Ukraine zu ermitteln oder um weltweit die Höhe von Wäldern zu vermessen. Doch wie liest eine künstliche Intelligenz die Schneehöhe von Satellitenbildern ab?

Sie braucht dafür zunächst Millionen von Beispielen: Für ihre Technologie verwendeten die Forschenden optische Aufnahmen und Infrarotbilder von Sentinel-​2-Satelliten der Europäischen Weltraumorganisation (ESA). Diese Satelliten nehmen alle fünf Tage jeden Ort der Erde mit einer Auflösung von bis zu 10 mal 10 Metern pro Pixel auf. Das sind die detailliertesten Bilder, die derzeit kostenlos und unbeschränkt zugänglich sind. Dadurch erkennt die KI, wann in der Schweiz wo Schnee liegt und wie sich die Schneegrenze wöchentlich verändert.

Doch das allein reicht nicht: «Von den weissen Flächen in den Satellitenbildern können wir nicht direkt auf die Schneehöhe schliessen. Dafür braucht es noch weitere Daten», sagt ETH-​Professor Schindler.

Lernen durch Vergleich mit Realität
Neben den Satellitenbildern fütterten die Forschenden der KI daher umfassende Geländedaten der Schweiz. Denn an einem steilen Südhang schmilzt bei Sonnenschein mehr Schnee als in einer schattigen Mulde. Detaillierte Geländedaten dieser Art sind in den öffentlichen Daten von Swisstopo sehr gut zugänglich.

Die Forschenden trainierten das KI-​System darauf, die Schneehöhe aus Satelliten-​ und Geländedaten abzuleiten. Dazu liessen sie das System die Schneehöhen schätzen und verglichen die Ergebnisse mit realen Schneemessungen. «Wir haben an jedem Rasterpunkt festgestellt, wie weit die KI mit ihrer Schätzung daneben lag, und das System schrittweise so angepasst, dass die Fehler kleiner wurden», erklärt Schindler. In der Fachsprache heisst diese Methode supervised learning.

In einer ersten Trainingsrunde verwendeten die ETH-​Forschenden die Schneekarten von ExoLabs, die sehr gut mit den Daten der Schneemessstationen in der Schweiz übereinstimmen. Diese Karten basieren neben den Satellitenbildern von Sentinel-​2 auch auf Bildern anderer Satellitenmissionen, die zwar räumlich weniger genau sind, dafür aber tägliche Aufnahmen liefern. Anhand der Schneekarten von ExoLabs prägte sich die KI vor allem die Muster der kleinräumigen Schneeverteilung ein, die über das eher grobmaschige Netz an Messstationen nicht erfasst werden kann.

Finetuning mit Daten aus dem Dischmatal
Das Finetuning der KI erfolgte dann mit sehr detaillierten Schneedaten, die das WSL-​Institut für Schnee-​und Lawinenforschung SLF lediglich im Bündner Dischmatal erhebt. Durch diese Daten lernte die KI, dass sich die Schneehöhe je nach Gelände innerhalb von wenigen Metern ändern kann. Diese räumlichen Zusammenhänge kann sie dann in der ganzen Schweiz anwenden und auch dort die Schneehöhe genau vorhersagen, wo keine detaillierten Messdaten durch Messtationen vorliegen.

Ein weiterer Vorteil der neuen Technologie ist, dass sie den Nutzer:innen auch die Unsicherheit der Schätzung mitliefert. Wenn es zum Beispiel länger bewölkt ist und neue Satellitenbilder keine brauchbaren Informationen liefern, steigt die Unsicherheit der Schätzung.

Neuer Standard für die Schneehöhenmessung
Die ETH-​Forschenden haben die KI-​gestützte Schneemessung bereits während zweier Wintersaisonen erfolgreich getestet. «Wir gehen davon aus, dass wir damit einen neuen Standard für die Schneehöhenmessung in der Schweiz setzen», sagt Schindler.

Um die Vermarktung der Technologie kümmert sich die Schweizer Firma ExoLabs. Das Start-​up bietet hochaufgelöste Schneekarten in verschiedenen Apps an, unter anderem in den Anwendungen von Outdooractive, Strava, Skitourenguru, Hüttenbuch oder über die swisstopo-​App. Geht es nach Reik Leiterer, CEO von ExoLabs, sollen die verbesserten Schneekarten in Zukunft auch für Gebiete ausserhalb der Alpen erhältlich sein, zum Beispiel in Skandinavien, den Pyrenäen, oder für Nord-​ und Südamerika.

Literaturhinweis
Daudt R, Wulf H, Hafner E, Bühler Y, Schindler K, Wegner J: Snow depth estimation at country-​scale with high spatial and temporal resolution, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 197 (2023) 105–121
doi: 10.1016/j.isprsjprs.2023.01.017
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0924271623000230

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Quelle: Eurac Research 22. September 2022.

22. September 2022 – Während ein besonders trockener Sommer zu Ende geht, hofft man nun auf eine Wintersaison mit vielen Niederschlägen, die jedoch nicht extrem sein oder Schäden anrichten mögen. Kürzlich hat Eurac Research jedoch eine Studie in der Zeitschrift Scientific Report aus der renommierten Nature-Reihe veröffentlicht, die eine ernüchternde Bilanz über die vergangenen Jahrzehnte zieht: Zwischen 1982 und 2020 hat sich der Zeitraum, in dem in den Berggebieten der Welt Schnee liegt, im Durchschnitt um etwa 15 Tage im Jahr verkürzt. Zwischen zehn und zwanzig Tage sind es in den Alpen, die damit im Durchschnitt liegen. Die Studie untermauert die Ergebnisse früherer Untersuchungen, sie lief über einen längeren Beobachtungszeitraum und trug dazu bei, ein Modell der NASA zu präzisieren.

Vor zwei Jahren zeigte eine erste Studie zur globalen Schneedecke (https://www.eurac.edu/de/magazine/weniger-schnee-in-78-prozent-der-berggebiete-weltweit) auf, dass in 78 Prozent der beobachteten Berggebiete im Laufe der vergangenen 20 Jahre weniger Schnee fällt. Um ihre Beobachtungen zu untermauern, hat dieselbe Autorin nun den Beginn der Datenerhebung auf das Jahr 1982 ausgedehnt und damit einen Zeitraum von 38 Jahren bis zum Jahr 2020 abgedeckt. „Leider können wir diese Trends nicht widerlegen, sondern nur bestätigen“, erklärt Claudia Notarnicola, Physikerin, stellvertretende Leiterin des Instituts für Erdbeobachtung von Eurac Research und alleinige Autorin der Studie. „Mit wenigen Ausnahmen zeigen die Daten, dass die Ausdehnung und Dauer der Schneedecke deutlich abnehmen.“ Es sind im Durchschnitt 15 Tage weniger, an denen Schnee auf dem Boden liegt, mit Spitzenwerten von 20 oder sogar 30 Tagen weniger in den westlichen Provinzen Kanadas (Abbildung oben in Dunkelorange).

Die gesamte Schneedecke ist um vier Prozent zurückgegangen. Multipliziert mit der Ausdehnung der betroffenen Gebiete (Abbildung rechts in Gelb) ergibt dies alarmierende Zahlen.

Die wenigen gegenläufigen Daten können das Bild nicht ändern. So führte beispielsweise der Ausbruch des mexikanischen Vulkans El Chichon Anfang der 1980er Jahre zu einer leichten Abkühlung, was den Rückgang des Schnees ein wenig aufhalten konnte, doch war dies ein zeitlich begrenztes Phänomen. „Im Allgemeinen ist in diesen 38 Jahren auch eine Zunahme der Schneedecke und der Schneetage zu verzeichnen (in Hellblau/Blau in rechter Abbildung ). Sie betreffen zum Beispiel Teile Zentralasiens und einige Täler in den Vereinigten Staaten“, so Notarnicola weiter. „Es gibt keine eindeutigen Erklärungen für diese Phänomene, aber es könnte sich um andere Auswirkungen des Klimawandels handeln, z. B. Schwankungen der Strömungen und Winde oder spezifische mikroklimatische Bedingungen. In jedem Fall handelt es sich um Ausnahmen in einem sehr negativen globalen Gesamttrend.“

Die Studie basiert auf einem hybriden Ansatz: Sie kombiniert MODIS-Satellitendatenreihen, die eine Auflösung von 500 Metern haben, aber erst seit 2000 verfügbar sind, mit mathematischen Modellen.
„Ich habe ein bereits sehr gutes globales Modell der NASA als Grundlage gewählt und es weiter verfeinert. Für den Zeitraum, in dem die Modelldaten und die genaueren Satellitenbilder dazu vorhanden waren, konnte ich das Modell dank der so genannten künstlichen neuronalen Netze – also eines Berechnungssystems im Bereich der künstlichen Intelligenz – besser kalibrieren“, erklärt Notarnicola.

Originalpublikation
„Overall negative trends for snow cover extent and duration in global mountain regions over 1982–2020“, doi.org/10.1038/s41598-022-16743-w
https://www.nature.com/articles/s41598-022-16743-w

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Quelle: Universität Basel 2. Juni 2022.

2. Juni 2022 – Schmelzende Gletscher sind zum Symbol des Klimawandels in den Alpen geworden. Vom Weltall betrachtet ist auch das Schwinden von Schneeflächen bereits sichtbar. Allerdings ist dies bei Weitem nicht die größte Veränderung infolge steigender Temperaturen. Zu diesem Schluss kommt ein Forschungsteam um Prof. Dr. Sabine Rumpf von der Universität Basel sowie Prof. Dr. Grégoire Mariéthoz und Prof. Dr. Antoine Guisan von der Universität Lausanne.

Die Forschenden untersuchten zusammen mit Kollegen aus Holland und Finnland die Veränderung der Schneefläche und der Vegetation anhand hochaufgelöster Satellitendaten aus den Jahren 1984 bis 2021. In diesem Zeitraum hat das Pflanzenwachstum auf 77 Prozent der Fläche oberhalb der Baumgrenze zugenommen. Dieses Phänomen des «Ergrünens» durch die Klimaerwärmung ist bereits für die Arktis gut dokumentiert und wurde auch vereinzelt schon für Gebirge beschrieben.

Dreiviertel der Alpen mit stärkerem Pflanzenwachstum
«Das Ausmaß in den Alpen erweist sich als wirklich enorm», sagt Sabine Rumpf, Erstautorin der Studie und seit Februar Assistenzprofessorin an der Universität Basel. Die Alpen ergrünen, da neue Gebiete von Pflanzen bewachsen werden und die Vegetation allgemein dichter und höherwüchsiger wird.

Bisherige Studien hatten vor allem den Einfluss des Klimawandels auf die alpine Artenvielfalt und die Veränderungen der Verbreitung von Pflanzenarten in den Fokus genommen. Eine so umfassende Analyse des zunehmenden Pflanzenwachstums in den Alpen gab es bisher jedoch nicht. Grund für die Zunahme der pflanzlichen Biomasse-Produktion sind vor allem Veränderungen des Niederschlags und längere Vegetationsperioden infolge steigender Temperaturen.

«Alpenpflanzen sind an harsche Bedingungen angepasst, aber nicht sehr konkurrenzstark», so Rumpf. Durch die Veränderung der Umweltbedingungen verlören die spezialisierten Arten ihren Vorteil und würden verdrängt. «Die einzigartige Artenvielfalt der Alpen steht also unter hohem Druck.»

Schneefläche bereits leicht zurückgegangen
Im Vergleich zur Vegetation veränderte sich die Ausdehnung der Schneefläche oberhalb der Baumgrenze seit 1984 nur leicht. Für ihre Analyse schlossen die Forschenden Regionen unterhalb von 1700 Höhenmetern sowie Gletscher und Wälder aus. Bezogen auf die übrigen Bereiche stellten sie fest, dass auf knapp 10 Prozent dieser Fläche die Schneedecke deutlich abgenommen hat. Das klingt zwar nicht nach viel, ist aber dennoch besorgniserregend, betonen die Forschenden.

«Frühere Auswertungen von Satellitendaten hatten noch keinen solchen Trend festgestellt», erklärt Antoine Guisan, einer der beiden Letztautoren der Studie. «Grund dafür dürfte sein, dass die Auflösung der Satellitenbilder nicht ausreichte oder man zu kurze Zeiträume betrachtet hat.»

«Lokale Messungen zeigen seit Jahren einen Rückgang der Schneedicke in tieferen Lagen», ergänzt Grégoire Mariéthoz. «Zumindest stellenweise hat dieser Rückgang bereits dazu geführt, dass Flächen größtenteils schneefrei geworden sind.» Anhand der Satellitendaten lässt sich nur unterscheiden, ob eine Parzelle schneebedeckt ist oder nicht. Aussagen über die Schneedicke erlauben die Daten indes nicht.

Mit fortschreitender Klimaerwärmung dürften die schneefreien Flächen in den Alpen weiter zunehmen. Dadurch entsteht ein Teufelskreis: «Eine grünere Bergwelt reflektiert weniger Sonnenlicht und führt somit zu einer weiteren Klimaerwärmung – und daher zum weiteren Schwinden reflektierender Schneeflächen», sagt Sabine Rumpf. Die Erwärmung lässt zudem die Gletscher weiter schmelzen und den Permafrost tauen. Mehr Bergrutsche und Murgänge könnten die Folge sein. Zudem spiele Schnee und Eis der Alpen eine wichtige Rolle für die Trinkwasserversorgung und nicht zuletzt für den Tourismus, betont Rumpf.

Originalpublikation
Sabine Rumpf et al.: From white to green: Snow cover loss and increased vegetation productivity in the European Alps. Science (2022), doi: 10.1126/science.abn6697.
https://www.science.org/doi/10.1126/science.abn6697

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