Wie raceday.ski die Schneetemperatur berechnet

Wachstabellen beziehen sich auf die Schneetemperatur — im Alltag misst aber fast jeder die Lufttemperatur. Die beiden können mehrere Grad auseinanderliegen. Nachts strahlt die Schneeoberfläche Wärme gegen den Himmel ab und kühlt unter die Lufttemperatur aus. Tagsüber erwärmen Sonnenstand, Exposition und Hangneigung die Oberfläche wieder.

raceday.ski schätzt die Schneetemperatur deshalb nicht aus Faustregeln, sondern berechnet sie physikalisch — Stunde für Stunde, vom Vorabend bis zur gewählten Startzeit. Was du siehst, ist nicht geschätzt, sondern hergeleitet.

Datenquellen

• Open-Meteo — stündliche Wetterprognosen: Temperatur, Feuchte, Bewölkung, Wind, Niederschlag, Schneefall, Schneehöhe sowie direkte und diffuse Strahlung. Dazu Temperatur und Geopotential auf acht Druckniveaus.
• WSL-Institut für Schnee- und Lawinenforschung SLF — Messwerte der IMIS-Stationen, darunter die gemessene Schneeoberflächentemperatur (Daten: WSL/SLF, CC BY 4.0).
• Lawinenwarndienst Tirol (Land Tirol) — Messwerte der Tiroler Stationen, darunter die gemessene Oberflächentemperatur: offene Momentanwerte und die Saison-Archive der Messreihen. Datenquelle: Land Tirol - data.tirol.gv.at, CC BY 4.0.
• Digitale Geländemodelle (SRTM, EU-DEM, Copernicus GLO-90) — für Horizontprofile, Abschattung und die Validierung der Berechnungspunkte.

Das 3-Schicht-Energiebilanzmodell

Kern der Berechnung ist ein Schneedecken-Modell mit drei Schichten (Oberfläche ~3 cm, Zwischenschicht ~17 cm, Basis ~80 cm), das die Energiebilanz der Oberfläche stündlich löst:

• Kurzwellige Strahlung: direkte und diffuse Sonneneinstrahlung, korrigiert um Hangneigung, Exposition und Horizont-Abschattung; die Albedo altert mit dem Schnee (CLASS-Schema) und wird durch Neuschnee und die morgendliche Pistenpräparation zurückgesetzt.
• Langwellige Strahlung: atmosphärische Gegenstrahlung nach Brutsaert (1975) mit Wolkenkorrektur nach Crawford-Duchon; dazu die Abstrahlung der Schneeoberfläche selbst — der Mechanismus, der klare Nächte so kalt macht.
• Latente Wärme: Sublimation und Kondensation in Abhängigkeit von Feuchte, Wind und Höhenlage (Sättigungsdampfdruck über Eis).
• Wärmeleitung: zwischen den Schichten, mit dichteabhängiger Leitfähigkeit nach Sturm et al. (1997) — präparierter Pistenschnee leitet deutlich anders als lockerer Neuschnee.

Die Schneeart selbst — Neuschnee, Altschnee, Sulz, Kunstschnee … — klassifiziert raceday aus den letzten 48 Stunden Wettergeschichte. Sie bestimmt Dichte, Albedo und Leitfähigkeit des Modells. Die Feuchteklasse folgt der internationalen Schneeklassifikation (ICSSG). So rechnet das Modell nicht mit einem Standardschnee, sondern mit dem Schnee, der gerade liegt.

Gelände: Höhe, Horizont, Abschattung

raceday rechnet die Lufttemperatur über eine dynamische Lapse-Rate auf die Zielhöhe um — also mit dem tatsächlichen Temperaturverlauf über die Höhe aus Druckniveau-Daten statt mit einem fixen Gradienten. Das erkennt auch Inversionslagen, in denen es oben wärmer ist als im Tal.

Messstations-Abgleich: Punktvalidierung (SLF-IMIS & LWD Tirol)

Jedes physikalische Modell hat blinde Flecken. Um unsere zu finden, vergleichen wir genau dort, wo gemessen wird: Alle zwei Stunden rechnet das Modell einen Zwilling an jedem Stationsort — mit der Höhe, der ebenen Fläche und dem Horizont der Station. Dieser rohe, noch unkorrigierte Modellwert tritt gegen die Messung derselben Stunde an. Erst diese Differenz zeigt, was das Modell wirklich kann.

Als Messlatte dienen 132 Schneestationen des SLF-IMIS-Netzes in den Schweizer Alpen und 145 Stationen des Lawinenwarndienstes Tirol. Zusätzlich archiviert jeder Lauf die Vorhersagen für +24 und +48 Stunden — so entsteht der ausgewiesene Fehler je Vorlaufzeit.

Ausserhalb der beiden Messnetze arbeitet das Modell ohne Messverankerung — das fliesst ehrlich in die angezeigte Unsicherheit ein.

Wie dieses Modell an 18 Wintern Messdaten geprüft und falsifikationsgetrieben weiterentwickelt wird, erklärt der Artikel So wird das raceday-Modell validiert.

Hinweis zu den Tiroler Stationen: Der offene Datensatz liefert nur Momentanwerte im 10-Minuten-Raster (keine Messhistorie). Sie werden zur vollen Stunde gepaart und ergeben damit weniger Paare pro Tag als die IMIS-Stationen mit ihren 30-Minuten-Mitteln; an der Methodik ändert das nichts. Datenquelle: Land Tirol - data.tirol.gv.at, CC BY 4.0.

Unsicherheit: das ±-Band

Was fliesst ein? Jede Berechnung liefert einen Konfidenz-Score aus sieben Faktoren: Bewölkung, Wind, Temperaturstabilität, Messstations-Nähe, Geländeprofil, Lapse-Rate-Qualität und Schneeklassifikations-Sicherheit. Sonderlagen wie Föhn, Regen auf Schnee oder Inversion geben feste Abzüge.

Was siehst du? Statt einer abstrakten Prozentzahl zeigt raceday.ski ein Unsicherheitsband an der Schneetemperatur (z. B. −6.5 ±1.5 °C) in Stufen von ±0.5 bis ±4 °C. Die Zuordnung ist bewusst konservativ gewählt; ab Saisonstart überprüfen wir sie anhand der gesammelten Mess-Modell-Paare. Sonderlagen erscheinen zusätzlich als Warnhinweis (Flag). Je unsicherer die Lage, desto breiter das Band.

Von der Schneetemperatur zur Wachsempfehlung

Die Empfehlung wählt aus 127 Produkten von Swix, Toko, Holmenkol, HWK und Rex. Jedes Wachs erhält eine Punktzahl aus vier Kriterien: Wie mittig liegt die berechnete Schneetemperatur im Einsatzbereich des Herstellers? Passt die Schneeart? Passt die Feuchte? Und wie haben Nutzer dieses Wachs unter ähnlichen Bedingungen bewertet? Das beste Ergebnis gewinnt. Struktur- und Bürstempfehlung folgen kuratierten Vorlagen je Marke — die Wachswahl selbst trifft immer die Punktzahl, nie die Vorlage. Die Temperaturbereiche der Datenbank haben wir bis auf wenige gekennzeichnete Ausnahmen produktweise gegen publizierte Herstellerangaben verifiziert — jedes verifizierte Produkt trägt Quelle und Verifikationsdatum. Wo Hersteller Feuchtebänder publizieren (aktuell nur Swix' Pure-Rennlinie), fliessen sie direkt ins Scoring ein.

Das Ergebnis ist bewusst nachrechenbar: Der Transparenzblock jeder Empfehlung zeigt die Herleitung — von der Lufttemperatur über das Nacht-Minimum zur Schneetemperatur, samt Physik-Parametern und Score-Zerlegung.

Grenzen des Modells

• Die Berechnung basiert auf Wetterprognosen — deren Fehler pflanzen sich fort, besonders bei labilen Lagen.
• Rennspezifische Präparation (Wasserinjektion, Salzen) kann die Piste lokal stark verändern und ist nicht modelliert.
• Föhn, Regen auf Schnee und Inversionen verletzen Modellannahmen — sie werden erkannt und als Flag mit breiterem Unsicherheitsband ausgewiesen, bleiben aber schwierig.
• Der systematische Vergleich Modell vs. Messstationen läuft als laufender Messbetrieb über die Wintersaison — die Auswertung ist auf der Genauigkeits-Seite offengelegt und befüllt sich automatisch, sobald Saisondaten vorliegen.

Literatur

• Brutsaert, W. (1975): On a derivable formula for long-wave radiation from clear skies. Water Resour. Res. 11(5), 742–744.Atmosphärische Emissivität (klarer Himmel)
• Crawford, T. M. & Duchon, C. E. (1999): An improved parameterization for estimating effective atmospheric emissivity for use in calculating daytime downwelling longwave radiation. J. Appl. Meteor. 38(4), 474–480.Wolkenkorrektur der langwelligen Einstrahlung
• Juszak, I. & Pellicciotti, F. (2013): A comparison of parameterizations of incoming longwave radiation over melting glaciers. J. Geophys. Res. Atmospheres 118, 3066–3084.Validierung der Langwellen-Parametrisierung im Hochgebirge
• Verseghy, D. L. (1991): CLASS — A Canadian land surface scheme for GCMs. I. Soil model. Int. J. Climatol. 11, 111–133.Alterungs-Schema der Schnee-Albedo
• Sturm, M., Holmgren, J., König, M. & Morris, K. (1997): The thermal conductivity of seasonal snow. J. Glaciol. 43(143), 26–41.Wärmeleitfähigkeit als Funktion der Schneedichte
• Alduchov, O. A. & Eskridge, R. E. (1996): Improved Magnus form approximation of saturation vapor pressure. J. Appl. Meteor. 35, 601–609.Sättigungsdampfdruck über Wasser und Eis (Sublimation, Taupunkt)
• Fierz, C. et al. (2009): The International Classification for Seasonal Snow on the Ground (ICSSG). UNESCO-IHP, Paris.Feuchteklassifikation des Schnees
• NOAA Solar Position Algorithm (nach Meeus, Astronomical Algorithms).Sonnenstand (Elevation/Azimut) pro Stunde
• Bartelt, P. & Lehning, M. (2002): A physical SNOWPACK model for the Swiss avalanche warning. Part I: numerical model. Cold Reg. Sci. Technol. 35(3), 123–145 · Part II: Lehning, M., Bartelt, P., Brown, B., Fierz, C. & Satyawali, P., 147–167 · Part III: Lehning, M., Bartelt, P., Brown, B. & Fierz, C., 169–184 · snowpack.slf.chSchneedecken-Prozessmodellierung — fachliche Hintergrundliteratur

Schneedaten: WSL-Institut für Schnee- und Lawinenforschung SLF (www.slf.ch), CC BY 4.0 · Wetterdaten: Open-Meteo · Geländedaten: SRTM, EU-DEM, Copernicus GLO-90 (© Europäische Union).