Der „Water Surface and Ocean Terrain Surface Height Satellite“ (SWOT) der NASA, der zur Beobachtung der Meeresoberflächenhöhen eingesetzt wird, erzielte unerwartet eine beispiellose hochauflösende Beobachtung eines riesigen Tsunamis, als sich Ende Juli dieses Jahres vor der Halbinsel Kamtschatka ein starkes Erdbeben ereignete, und lieferte der wissenschaftlichen Gemeinschaft das erste detaillierte Panoramabild eines Tsunamis aus dem Weltraum.
Forscher wiesen in der jüngsten in der Fachzeitschrift „The Seismic Record“ veröffentlichten Arbeit darauf hin, dass diese Beobachtung die komplexen Details der Ausbreitung und Interaktion von Tsunamiwellen im Pazifikbecken enthüllte und damit das seit langem bestehende traditionelle Verständnis großer Tsunamis in Frage stellt, dass „fast keine Ausbreitung stattfindet und die Form im Wesentlichen intakt bleibt“.
Am 29. Juli ereignete sich in der Subduktionszone Sachalin-Kamtschatka ein starkes Erdbeben mit einer Momentstärke von 8,8. Es war das sechstgrößte Erdbeben der Welt seit 1900 und löste einen über den Ozean reichenden Tsunami im Pazifik aus. Angel Ruiz-Angulo von der Universität Island und sein Team kombinierten die von SWOT erhaltenen Daten zur Meeresoberflächenhöhe mit den Aufzeichnungen der Deep Ocean Tsunami Observation Boje (DART), die auf dem Weg des Tsunamis eingesetzt wurde, um den Fluktuationsprozess dieses Ereignisses zu rekonstruieren. Die SWOT-Beobachtungen zeigen, dass Tsunamis im Pazifikbecken eine feine und komplexe Wellenstruktur mit mehreren ineinander verschlungenen und überlagerten Wellenzügen im Raum aufweisen, die weit über die begrenzten Informationen hinausgehen, die in der Vergangenheit sichtbar waren, als nur wenige Bojen und traditionelle Höhenmesser „entlang einer dünnen Linie vorbeizogen“.
Der SWOT-Satellit wurde gemeinsam von der NASA und dem französischen Nationalen Zentrum für Weltraumforschung entwickelt und im Dezember 2022 gestartet. Sein ursprüngliches Ziel besteht darin, weltweit hochpräzise Messungen von Gewässern auf der Erdoberfläche (einschließlich Ozeane, Seen und Flüsse) zu erreichen. Durch einen bis zu etwa 120 Kilometer breiten Beobachtungsstreifen und hochaufgelöste Daten kann SWOT in kurzer Zeit die winzigen Schwankungen der Meeresoberflächenhöhe in einer Vielzahl von Meeresgebieten erfassen. Bisher wurde es hauptsächlich zur Untersuchung feindynamischer Prozesse wie Meereswirbeln eingesetzt. Ruiz-Angulo sagte, dass das Team ursprünglich nur SWOT-Daten zur Untersuchung kleinräumiger Meeresstrukturen verwendet habe und nicht damit gerechnet habe, dass es „zufällig“ zu einem großräumigen Tsunami-Ereignis kommen würde, wodurch sich ein neues Beobachtungsfenster für die Tsunami-Forschung öffnete.
Da die Wellenlänge eines großen Tsunamis viel größer ist als die Tiefe des Ozeans, werden in der traditionellen Tsunami-Theorie solche Wellen üblicherweise als „nicht dispersive“ Schwerewellen betrachtet, d. Allerdings zeigen die von SWOT erhaltenen Daten diesmal signifikante Dispersionseigenschaften: Nach dem Hauptwellenkamm gibt es eine Reihe nachlaufender Wellenzüge, deren Ausbreitung und Energieverteilung eher mit den numerischen Simulationsergebnissen übereinstimmen, die den Dispersionseffekt berücksichtigen. Auf dieser Grundlage ist das Forschungsteam der Ansicht, dass die bestehende Annahme, dass große Tsunamis einfach als nicht-dispersive Wellen betrachtet werden, unvollständig ist und dass es notwendig ist, dispersionsbedingte dynamische Mechanismen stärker in Prognose- und Simulationsmodelle einzubeziehen.
Beim Vergleich von Beobachtungen und Simulationen stellten die Forscher außerdem fest, dass das anhand seismischer Wellen- und Oberflächenverformungsdaten erstellte frühe Tsunami-Quellenmodell nicht vollständig mit den gemessenen Aufzeichnungen einiger DART-Gezeitenstationen übereinstimmte: Die vom Modell vorhergesagte Ankunftszeit des Tsunamis war an den beiden Beobachtungspunkten früher bzw. später. Anschließend führte das Team eine Inversionsanalyse durch, bei der die DART-Daten als Einschränkung verwendet wurden, um die räumliche Ausdehnung des Erdbebenbruchgebiets neu zu bewerten. Die Ergebnisse zeigten, dass sich die Bruchzone des Kamtschatka-Erdbebens weiter nach Süden erstreckte, mit einer Gesamtbruchlänge von etwa 400 Kilometern, während das Vorgängermodell auf geschätzte 300 Kilometer geschätzt wurde.
Der Co-Autor der Studie, Diego Melgar, wies darauf hin, dass die wissenschaftliche Gemeinschaft seit dem Erdbeben der Stärke 9,0 im japanischen Tohoku-Meer im Jahr 2011 zunehmend den wichtigen Wert von Tsunami-Daten für die Eingrenzung der Verbreitung von Flachrutschen erkannt habe. Aufgrund der großen technischen Unterschiede zwischen der hydrodynamischen Modellierung der Tsunami-Ausbreitung und der Simulation der seismischen Wellenausbreitung auf der festen Erde ist es in der Branche jedoch immer noch keine gängige Praxis, die beiden Datentypen systematisch in dasselbe Inversionsrahmenwerk zu integrieren. Diese gemeinsame Analyse von SWOT und DART zeigt einmal mehr, dass die vollständige Integration von Beobachtungsdaten aus mehreren Quellen dazu beitragen kann, den Bruchprozess großer Erdbeben und die Eigenschaften des dadurch ausgelösten Tsunamis genauer zu charakterisieren.
Im Jahr 1952 ereignete sich in der Subduktionszone Sachalin-Kamtschatka ein schweres Erdbeben mit einer Momentstärke von 9,0, das einen gewaltigen Tsunami im Pazifik auslöste und unmittelbar den Aufbau eines internationalen Frühwarnsystems für den gesamten pazifischen Raum förderte. Auch bei der Veranstaltung 2025 spielte dieses System wieder eine Rolle. Ruiz-Angulo sagte, wenn hochauflösende Satellitenbeobachtungsdaten wie SWOT in Zukunft regelmäßig für Vorhersageoperationen verwendet werden könnten, dürfte dies die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Tsunamiwarnungen in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit erheblich verbessern. Der Autor des Papiers glaubt, dass dieser „zufällig eingefangene“ riesige Tsunami eine starke empirische Grundlage für den Nachweis des Einsatzwerts von Satellitenhöhenmessern bei der Tsunami-Überwachung und Katastrophenwarnung bietet.
Zusammengestellt von /ScitechDaily