Mit Radar ein Aufeinanderprallen mit Eisbären verhindern, bevor es passiert | Polarjournal
Eine lauernde Bedrohung. Bild: Michael Wenger

Eine der großen Ironien der globalen Erwärmung ist, dass trotz der Bedrohung, die sie für Eisbären darstellt, Zusammenstöße mit Menschen immer häufiger werden, manchmal mit unglücklichen Folgen für beide Arten. Die Abhilfe besteht meist darin, Bären durch laute Geräusche zu verscheuchen, sobald sie sich einer Siedlung nähern. Aber was wäre, wenn es möglich wäre, Eisbären aufzuspüren, lange bevor sie zu einem Problem werden? Eine neue Technologie, die in verschiedenen Teilen des Nordens getestet wird, um nicht nur die Bewegungen der Eisbären zu verfolgen, sondern auch zu sehen, wo sie sich aufhalten, kann sowohl den Menschen als auch den Bären schützen, indem sie genau das tut.

„Bear-dar“, das seinen Namen von den Radarsystemen hat, die bei der Methode zum Einsatz kommen, wird seit 2014 entwickelt. Obwohl es noch ein weiter Weg ist, bis es zuverlässig eingesetzt werden kann, hofft man, dass es, sobald es vollständig entwickelt ist, für zwei verschiedene Zwecke eingesetzt werden kann: erstens, um besetzte Bärenhöhlen zu identifizieren, und zweitens, um zu verfolgen, wo sich Bären aufhalten, nachdem sie auf der Suche nach Nahrung in Richtung menschlicher Siedlungen auftauchen.

Beides ist nicht einfach: Das derzeitige System zur Identifizierung von Höhlen – unter Verwendung von Infrarotsensoren – hat gezeigt, dass mehr als die Hälfte der bekannten Höhlen übersehen werden, so Polar Bears International, eine Naturschutzorganisation, die die Bemühungen zur Entwicklung der Radarsysteme koordiniert. Die getestete SAR-Radartechnologie hat nicht nur den Vorteil, dass sie durch den Schnee hindurchsehen kann – der oft so gut isoliert, dass die von den Bären im Inneren abgegebene Wärme für Infrarotscanner nicht wahrnehmbar ist -, sondern auch eine Reihe von weiteren positiven Aspekten. Vor allem erlaubt sie Messungen aus größerer Höhe, so dass die Biologen auf den Einsatz von niedriger fliegenden Hubschraubern verzichten können, die ein kleineres Gebiet abdecken und mehr Lärm verursachen, der möglicherweise die Bären in den Höhlen stören könnte.

Im Zuge der Weiterentwicklung von SAR muss das System auch lernen, zu erkennen, um welche Objekte es sich tatsächlich handelt. Nach Angaben von Polar Bears International ist SAR für sich genommen zu effektiv, um Objekte zu identifizieren, da es alles registriert, was es wahrnimmt. Bei der Erprobung eines Frühwarnsystems im vergangenen Herbst in Churchill, Manitoba, wurden zum Beispiel 107 Warnungen verschickt, aber nur 28 von ihnen wurden als Eisbären bestätigt. Jetzt, da das System nachweislich funktioniert, wird der nächste Meilenstein darin bestehen, mehr positive Identifizierungen als Fehlalarme zu erreichen. Um dies zu bewerkstelligen, werden die Wissenschaftler versuchen zu lernen, wie ein Eisbär für ein SAR-System aussieht, indem sie bestätigte Sichtungen von Eisbären mit dem SAR-Signal desselben Bären abgleichen. Sobald sie das wissen, können sie dem System sagen, dass es Signale ignorieren soll, die nicht wie Eisbären aussehen.

Eine weitere Herausforderung, der sich die Entwickler stellen müssen, sind die Kosten: SAR ist teuer. Das mag für die nationalen Behörden oder Unternehmen, die eher nach Höhlen suchen, weniger problematisch sein. Doch die Beschaffung dieser Daten und ihre Verwendung als Frühwarnsystem könnte sich für kleine Gemeinden als zu teuer erweisen. Die Lösung für dieses Problem könnte ein System sein, das Lidar anstelle von SAR verwendet, um sich bewegende Objekte zu identifizieren. Lidar, im Volksmund auch als visuelles Radar bekannt, ist ein Abtastsystem, das bereits weit verbreitet ist, z. B. in autonomen Fahrzeugen. Es ist zwar weniger wirksam als SAR, aber da es billiger und tragbarer ist als die derzeitigen SAR-Systeme, würde es eine praktikable und zuverlässige Ergänzung zu den bestehenden Mitteln darstellen.

Kevin McGwin, PolarJournal

Mehr zu diesem Thema

Print Friendly, PDF & Email
error: Content is protected !!
Share This