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Vulkane: Magma-Eigenschaften wichtig für Vorhersage

erstellt von rduechting zuletzt verändert: 28.08.2015 15:20

Vulkanausbrüche lassen sich oft nur schwer prognostizieren. Entsprechende Modelle könnten verbessert werden, indem die Magma-Eigenschaften berücksichtigt werden, wie LMU-Geowissenschaftler berichten.

Der costa-ricanische Vulkan Areanal bei einem Ausbruch im Jahr 2006. (Bild: Scott Robinson, CC BY 2.0)Viele Vulkane liegen in besiedelten Gebieten, deren Bevölkerung bei drohenden Ausbrüchen geschützt werden muss. Daher ist es eines der Hauptziele von Vulkanologen, Eruptionen verlässlich vorherzusagen. Die entsprechenden Modelle liefern wichtige Grundlagen für die Entscheidung, ob und welche Maßnahmen ergriffen werden müssen. „Allerdings stecken diese Tools noch in den Kinderschuhen“, sagt Donald Dingwell, Direktor des Departments für Geo- und Umweltwissenschaften der LMU. „Bisher funktionieren sie nicht immer zuverlässig, weil wir noch nicht genau verstehen, wie die Signale entstehen, die einen Ausbruch ankündigen.“

Unter Dingwells Leitung haben nun LMU-Geowissenschaftler Vulkanausbrüche im Labor simuliert und untersucht, wie gut derzeitige Vorhersagemodelle diese Eruptionen ankündigen konnten. „Zu diesem Zweck haben wir gemessen, wann unsere synthetische Magma unter Druck nachgibt und welche Mikro-Signale dieses Ereignis ankündigen“, sagt Jeremie Vasseur, Doktorand in Dingwells Team und Erstautor der Studie. „Die Untersuchung dieser Signale ist vergleichbar mit der Analyse von seismischen Signalen, wie sie vor Vulkanausbrüchen gemessen werden.“

Als Ergebnis zeigte sich, dass ein Ausbruch umso besser vorhergesagt werden konnte, je heterogener die synthetische Magma war – im Umkehrschluss funktioniert die Vorhersage umso schlechter, je einheitlicher das Ausgangsmaterial ist. Auch bei echten Vulkanen ist Magma unterschiedlich heterogen, je nachdem, in welchem Ausmaß Gasblasen und Kristalle eingeschlossen sind. „Der Schlüssel für eine zuverlässigere Vorhersage von Vulkanausbrüchen scheint also zu sein, dass diese Materialeigenschaften berücksichtigt werden“, sagt Dingwell. „Wir werden unsere Forschungen auf diesem Gebiet fortsetzen und dazu beitragen, dass in der Zukunft zuverlässigere Vorhersagemodelle entwickelt werden können.“


Quelle: Ludwig-Maximilians-Universität München, August 2015