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Boden in Bewegung

erstellt von timo_meyer zuletzt verändert: 17.11.2016 13:36 — abgelaufen

Wenn Hänge ins Rutschen geraten, reißen sie mitunter ganze Stadtviertel mit in die Tiefe. Bevor der Boden wegsackt, gibt es jedoch Warnzeichen, die zur Frühwarnung genutzt werden können. Aachener Forscher wollen mit einem neuartigen Sensornetzwerk gefährdeten Grund unter Beobachtung stellen.

„Den Boden unter den Füßen verlieren“ – davon spricht man meist in Zusammenhang mit persönlichen Schicksalsschlägen. Es meint das Wegbrechen vormals stützender Strukturen, den tiefen Fall aus dem Sozialgefüge ins Bodenlose. Für manche Menschen hat die Redewendung jedoch eine weitere, nicht minder dramatische Komponente. Sie haben erfahren, wie es ist, wenn der Boden tatsächlich wegbricht und sich vormals solider Grund in eine zu Tal donnernde Erdlawine verwandelt.

Was Wissenschaftler etwas nüchtern eine „gravitative Massenbewegung“ nennen, reißt mitunter Häuser mit sich oder verschüttet ganze Straßen und Eisenbahnlinien. Zwar sind Katastrophen wie die vor zwei Wochen im Süden Kirgisiens, wo ein gewaltiger Erdrutsch mehrere Häuser förmlich zerquetschte, selten, sie treffen jedoch immer häufiger auf menschengemachte Infrastruktur. Wie auch im Falle von Erdbeben oder Vulkanausbrüchen sorgen nämlich nicht nur natürliche Faktoren dafür, dass aus einer Naturgefahr eine Naturkatastrophe wird. Zunehmend bestimmender wird der Faktor Mensch, dessen Städte stetig wachsen – immer häufiger auch in geologische Risikozonen hinein.

Abgerutschter Hang


Abgerutschter Hang im Stadtteil Sao Pedro der brasilianischen Großstadt Belo Horizonte (© Andrevruas, wikimedia commons).


Da Naturgefahren immer öfter zum Stadtbild in vielen Regionen der Erde gehören, werden die Rufe nach geeigneten Frühwarnsystemen immer lauter – auch im Bereich der Erdrutsche. Ganze Forscherteams, gefördert etwa im Rahmen des deutschen GEOTECHNOLOGIEN-Programms arbeiten schon seit Jahren an neuartigen Systemen, um instabile Hänge frühzeitig erkennen zu können. So wie die Gruppe um den Aachener Ingenieur- und Hydrogeologe Rafig Azzam.

Azzam ist Leiter des Projekts SLEWS, was für „Sensor-based Landslide Early Warning System“ steht. Neben der RWTH Aachen beteiligen sich die Universität Rostock, die Bundesanstalt für Geowissenschaften und Rohstoffe (BGR) in Hannover sowie die Berliner Scatter Web GmbH (SWB) an dem Projekt, das im Jahre 2007 ins Leben gerufen wurde. Ziel ist die Entwicklung eines Echtzeit-Überwachungs- und Frühwarnsystems, zunächst zugeschnitten auf Erdrutsche. Die Anforderungs- und Aufgabenliste der Wissenschaftler ist lang. Rafig Azzam: „Das System soll die Datenqualität und damit das Erkennen und die Analyse von Bodenbewegungen verbessern, bei gleichzeitiger Minimierung von Fehlalarmraten. Die gesamte Kette von Datenerfassung, Auswertung und Interpretation bis hin zur Analyse, Auswertung, Visualisierung und Datenbereitstellung für verschiedene Endnutzer soll im Rahmen dieses Projektes bearbeitet werden.“

Zunächst in Form eines funktionstüchtigen Prototyps, soll SLEWS später als sogenanntes „selbstorganisierendes Ad-Hoc-Netzwerk“ gefährdete Hänge im Auge behalten und bei plötzlich eintretenden Bodendeformationen Alarm schlagen. Dabei konzentrieren sich die Entwickler vor allem auf schnelle Massenbewegungen wie etwa Steinschläge. Ein Netz aus kleinen, möglichst einfach aufgebauten und kostengünstigen Sensoren überzieht dabei den Hang. Kabel müssen dazu keine verlegt werden, verschaltet sind die einzelnen Messstationen per WLAN, also über Funk.

Solche Systeme werden in ähnlicher Form zwar bereits getestet, SLEWS hält jedoch einige entscheidende Neuerungen parat. Zum einen finden hier Sensornetze Verwendung, die bereits in der Praxis im Rahmen anderer Fragestellungen eingesetzt werden. Zum anderen greift SLEWS auf sehr viele, durchaus auch unterschiedliche Sensoren zurück und kombiniert deren Daten, um Fehlalarme zu vermeiden.

Außerdem ermöglicht das System eine möglichst schonende Überwachung an der Erdoberfläche und sogar an Bauwerken, ohne das tiefreichende Bohrungen notwendig wären. Rafig Azzam erklärt das Prinzip: „Mittels unterschiedlicher Sensoren wie z.B. Wegaufnehmern oder Neigungssensoren können die Bewegungen und vor allem die Veränderungen des Bodens erfasst und durch die Kombination der Sensordaten räumliche Informationen über das Rutschgebiet gewonnen werden. Gerät ein Hang langsam in Bewegung, können bei der Überschreitung festgelegter Schwellenwerte Warnmeldungen ausgegeben werden, die zu weiteren Maßnahmen führen – etwa zum Stoppen eines Zuges, der auf einer Strecke unterwegs ist, die unterhalb des Hanges entlang führt.“ Die an der Oberfläche auftretenden Verformungen liefern somit Informationen über die Vorgänge und Bewegungen im Untergrund und können damit für die Erstellung eines Überwachungs- und Frühwarnsystems genutzt werden.

Dazu bleibt allerdings noch einiges zu tun für die SLEWS-Entwickler. So muss neben den Sensoren auch das Netz, das aus den einzelnen Messfühlern erst eine Einheit macht, weiterentwickelt werden. „Aufgrund der großen Datenmengen und der hohen Messfrequenz der Sensoren ist ein ganz wesentlicher Punkt die Weiterentwicklung des Funknetzes – also erhöhte Stabilität, größere Netze, Reduktion der Netzlast“, so Geologe Azzam. „Der rasche, verzögerungsfreie Datentransfer ist schließlich von wesentlicher Bedeutung für eine Echtzeit-Überwachung.“

Auch Feldtests sowohl im nationalen als auch im internationalen Raum stehen noch an. Die Planungen hierfür laufen bereits und sollen noch im Mai konkretisiert werden. Test der einzelnen Systemkomponenten, z.B. ihrer Qualität und Messgenauigkeit, haben die Aachener bereits durchgeführt. Auch ein experimentelles Sensornetzwerk als „Dauerläufer“ und Testumgebung für Netzwerkanbindung und Softwareentwicklung gibt es bereits – ebenso wie erste „Interessensbekundungen“ an SLEWS. „Von verschiedenen Seiten, auch aus dem Ausland“, ergänzt Azzam.

TM, iserundschmidt 04/2009


SLEWS ist Teil des GEOTECHNOLOGIEN-Forschungsschwerpunkts „Frühwarnsysteme gegen Naturgefahren“. Mehr dazu finden Sie hier.

Ausführliche Informationen zu SLEWS erhalten Sie auf der Projektseite.