Ein Telekommunikations-Glasfaserkabel vor der Küste von Oliktok Point im US-Bundesstaat Alaska hat seismische Signale aufgezeichnet, mit denen sich die Entstehung von Eis und dessen Rückzug genau verfolgen lässt. Zwar schaffen das auch Satellitenbilder, doch die zeitliche Auflösung der seismischen Signale ist um ein Vielfaches höher. "Es ist überraschend, wie schnell sich die Ausbreitung von Eis verändern kann", sagt Andres Felipe Peña Castro von der University of New Mexico. "Starke Veränderungen innerhalb weniger Stunden wurden zwar vermutet, doch die zeitliche Auflösung von Satelliten lässt eine solche Beobachtung nicht zu."
Die schnelle Dokumentation der Eis-Abdeckung ist für die kommerzielle Schifffahrt extrem wichtig. Sie könnte auch ein weiteres nützliches Instrument zur Verfolgung des arktischen Klimawandels werden, heisst es. Peña Castro und sein Team nutzen die verteilte faseroptische akustische Sensorik der Lichtwellenleiter, um seismische Signale zu identifizieren, die mit der Bewegung von Wellen auf offenem Wasser und dem Eis zusammenhängen, das diese Wellenbewegung unterdrückt. Die Auflösung der Veränderungen von Eis liegen im Stunden- und Kilometerbereich.
Das Verfahren nutzt winzige interne Fehler in einem langen Lichtwellenleiter Glasfaser als seismische Sensoren. Vor Alaska kommen da einige 1.000 zusammen. Ein als Interrogator bezeichnetes Instrument an einem Ende der Faser sendet Laser-Impulse über das Kabel, die von den Faserfehlern reflektiert und an das Instrument zurückgeworfen werden. Wissenschaftler können Änderungen im Timing der reflektierten Pulse untersuchen, um mehr über die detektierten seismischen Signale zu erfahren.
Peña Castro und Kollegen nutzten einen 37,4 Kilometer langen Abschnitt eines Glasfaserkabels am Meeresboden, das Teil eines Netzwerks ist, das Quintillion Global gehört. Die Daten wurden zwischen dem 9. und 15. Juli 2021 und dem 10. bis 16. November 2021 aufgezeichnet - Zeiten, in denen es grosse Veränderungen bei der Eis-Abdeckung gibt. Zur Auswertung nutzten die Forscher Algorithmen auf der Basis von KI und maschinelles Lernen, um die gigantische Datenmenge zu verarbeiten.
