Mit Daten von seismischen Sensoren rekonstruierte ein internationales Team unter Leitung der Eidg. Forschungsanstalt WSL den katastrophalen Fels- und Eissturz von Blatten vom 28. Mai 2025. Die Forscher hoffen, dass es dank ihrer Untersuchungen einfacher wird, die Risiken solcher Naturgefahren in betroffenen Gemeinden abzuschätzen.
- Mit seismischen Daten, Proben von Ablagerungen und Luftbildern modellierten Forschende den Fels- und Eissturz von Blatten.
- Die Studie bildet die Vorgänge vor und während des Ereignisses ab, bei dem sich Gestein, Eis und Wasser vermischten.
- Bei ähnlichen Ereignissen könnte dieser Ansatz den Verantwortlichen helfen, die mögliche Ausbreitung von Fels- und Eisstürzen besser abzuschätzen und gefährdete Gebiete unterhalb von Gletschern zu identifizieren.
Am 28. Mai 2025 donnerten über neun Millionen Kubikmeter Fels und Eis vom Birchgletscher ins Lötschental. Etliche seismische Sensoren, die zwischen fünf und hunderten von Kilometern entfernt liegen, registrierten das Ereignis. Ein internationales Forschungsteam unter Leitung der Eidg. Forschungsanstalt für Wald, Schnee und Landschaft WSL nutzte diese Daten um die Abläufe während des Fels- und Eissturzes zu rekonstruieren und berichtet im Fachjournal «Communications Earth & Environment» darüber.
Das Team, an dem Forschende der ETH Zürich, aus Frankreich, Deutschland und den USA beteiligt waren, sammelte diverse Messungen zum Fels- und Eissturz. Dazu gehörten neben den Daten der seismischen Sensoren auch Luftbilder und detaillierte Geländemodelle vor und nach dem Ereignis. Damit liess sich das Volumen der Eis- und Steinmassen schätzen. Zudem nahmen sie Proben der Ablagerungen, um die Korngrössen und Wasserdurchlässigkeit des abgelagerten Materials zu bestimmen.
Virtuelle Rekonstruktion des Sturzes
Jiahui Kang, Geophysikerin an der WSL, und ihre Kolleginnen und Kollegen haben diese verschiedenen Datenquellen zusammengeführt. «Im Grunde ist das eine Nachstellung des Fels- und Eissturzes in der digitalen Welt», sagt sie. Sie verwendete zwei verschiedene Simulationsansätze, in die sie das Ausgangsvolumen, das Gelände und physikalische Gesetze wie beispielsweise den Strömungswiderstand einfliessen liessen. Der Computer berechnete dann, wie die Masse beschleunigte, die Richtung änderte, sich ausbreitete und schliesslich zum Stillstand kam.
Ein Seismometer auf der nahegelegenen Lauchernalp dokumentierte rund 700 Steinschläge während der zwei Wochen zunehmender Instabilität. Das weiterreichende seismische Netzwerk mit Stationen in einer Entfernung von 33 bis 110 km erfasste anschliessend, wie die Hauptlawine talwärts stürzte und welche Kräfte auf den Talboden einwirkten.
Die Ergebnisse zeigen, dass die Ausschläge der seismischen Sensoren das Gesteinsvolumen erstaunlich gut abschätzten. Die Schätzung von 3,75 Millionen Kubikmetern lag nahe an einer unabhängigen Schätzung von 3,5 Millionen Kubikmetern. Diese letztgenannte Zahl ermittelten die Forscher, indem sie Oberflächenkarten des Kleinen Nesthorns vor und nach dem Einsturz verglichen und berechneten, wie viel Material heruntergefallen war. Das Hauptereignis bildeten die Modelle mit üblicherweise verwendeten Reibungswerten weniger präzise ab. Eis und Wasser verringerten den Widerstand. Kang musste in den Simulationen die Reibung drastisch reduzieren, um die Ergebnisse mit den Beobachtungen in Einklang zu bringen.
Der Felssturz von Blatten ist eines der am besten dokumentierten Ereignisse dieser Art, betont Kang. «Das ist eine einzigartige Chance, sowohl die ersten Anzeichen von Steinschlag und kleinen Abbrüche als auch den eigentlichen Einsturz zu untersuchen.» Bislang wurden weltweit nur wenige gemischte Fels- und Eisabrisse untersucht – zu wenige, um zuverlässige Warnungen herausgeben zu können. Würde dieser Ansatz auf viele weitere ähnliche Ereignisse angewendet, könnten Zusammenhänge zwischen dem Lawinenvolumen, dem Eis- und Wassergehalt sowie der Laufstrecke aufgedeckt werden. Das könnte künftige Gefahrenbewertungen für Gemeinden unterhalb instabiler Hänge und Gletscher erleichtern. «Mit jedem Ereignis lassen sich die Modelle und die Vorhersagekraft verbessern.»
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