JOHNS HOPKINS UNIVERSITY / LONDON (IT BOLTWISE) – Das vom NASA-Umfeld geförderte Modell MAGE soll die Lücke zwischen Sonnenereignis und Auswirkungen auf Geospace schließen. Damit wollen Forschende erstmals komplexe Wechselwirkungen zwischen Magnetosphäre, oberer Atmosphäre und Raumumgebung zusammenführen – statt einzelne Regionen getrennt zu betrachten. Im Fokus stehen messbare Folgen: wackelnde GPS-Signale, erhöhte Satellitenreibung und potenziell instabile Stromnetze. Für Unternehmen in Satellitenbetrieb, Navigation und kritischer Infrastruktur wird das zum Planungsfaktor – nicht nur zu einem Forschungsprojekt.
Am 1. September 1859 verloren Telegrafenbetreiber auf beiden Seiten des Atlantiks plötzlich die Kontrolle über ihre Maschinen: Leitungen trennten sich, Drähte funkelten und fingen Feuer, dazu kamen elektrische Schläge. Später identifizierte man die Ursache im Abstand von über 93 Millionen Meilen – eine gewaltige Sonneneruption, die Polarlichter weit außerhalb der üblichen Zonen auslöste. Rund 130 Jahre später zeigte der Raumsturm erneut seine Reichweite: Am 13. März 1989 brach in Quebec innerhalb von weniger als zwei Minuten die Stromversorgung einer ganzen Provinz zusammen. Diese historischen Signaturen machen klar, warum Space Weather heute als Infrastruktur-Risiko ernst genommen wird.
Im Kern entsteht Space Weather aus einer Kette, die weit vor dem eigentlichen „Treffer“ auf der Erde beginnt. Solar Flares und Coronal Mass Ejections schießen Energie und geladene Teilchen durch den Weltraum, und erst wenn diese Störungen die Magnetosphäre und die obere Atmosphäre erreichen, wird aus der unsichtbaren Aktivität eine messbare Wirkung. Für die Forschung ist dabei nicht nur die Intensität relevant, sondern vor allem die Übergänge: Wie genau Energie im System umverteilt wird, welche Transportpfade dominieren und wann sich daraus typische Effekte wie Ionosphärenstörungen ableiten lassen. Genau hier setzen moderne Modelle an, die nicht mehr nur Teile des Systems isoliert betrachten.
Für die Gegenwart ist das kein akademisches Detail, sondern greifbar in Technologien des Alltags. GPS-Signale können unzuverlässig werden, wodurch Navigation von Flugzeugen und Schiffen spürbar abdriftet. Elektrische Ströme können in Übertragungsnetzen stärker ansteigen als geplant und einzelne Netzabschnitte vorübergehend destabilisieren. Im Orbit leiden Satelliten, weil sich die obere Atmosphäre bei geomagnetischen Ereignissen aufheizt und ausdehnt; dadurch steigt der atmosphärische Widerstand, und Satelliten verlieren schneller Höhe. In einem heute viel stärker vernetzten „Ökosystem aus Raum und Strom“ würden extremere Ereignisse wie das Carrington-Event damit weitaus größere Kaskaden auslösen als im 19. Jahrhundert.
Ein zentraler Punkt in diesem Kontext: Wie zuverlässig lassen sich solche Ereignisse prognostizieren? Wissenschaftler können zwar Sonnenaktivität und Bedingungen nahe der Erde beobachten, doch zwischen beiden liegt ein „blinder Korridor“ – geospace. Es gibt nur eine Handvoll Missionen, die die Region um die Erde engmaschig überwachen, was direkte Messlücken erzeugt. Genau das spiegelt sich in den Aussagen von Forschenden rund um das APL-nahe Projektumfeld wider: Die physikalische Komplexität der geospace-Umgebung ist für ein vollständiges Bild noch zu fragmentiert. Branchenanalysen ordnen diese Lücke meist als Hauptgrund ein, warum operative Vorhersagen bisher häufig nur als grobe Wahrscheinlichkeitsfenster verfügbar sind.
Die Antwort aus dem NASA-DRIVE-Umfeld lautet in diesem Fall MAGE – Multiscale Atmosphere-Geospace Environment. Das Modell ist darauf ausgelegt, einen Bereich von ungefähr einer Million Meilen um die Erde abzubilden und dabei verschiedene Regionen zusammenzuführen: Magnetosphäre, obere Atmosphäre und den umgebenden Weltraum. Frühere Modellgenerationen behandelten diese Sphären oft getrennt. MAGE versucht dagegen, Energieübertragung nicht als Abfolge isolierter Schritte zu simulieren, sondern als verknüpftes System: Wie eine Störung im Weltraum beginnt, wie sie im Geospace „ausgeprägt“ wird und wie sie schließlich die Technologien beeinträchtigt, die auf die Stabilität dieser Kopplungen angewiesen sind. Der Vergleich mit Wettermodellen drängt sich auf: Dort werden Daten aus Ozean, Atmosphäre und Land auch zusammengeführt, um aus vielen Teilprozessen eine konsistente Vorhersageform zu machen.
Technisch ist MAGE kein „Wetterdienst“ im klassischen Sinne, sondern ein Multiskalen-Ansatz, der unterschiedliche Dynamiken in einem Gesamtbild abbilden will. Das ist relevant, weil die Zeitskalen zwischen Sonnenwind-Variationen, magnetosphärischen Umstrukturierungen und ionosphärischen Reaktionen auseinanderlaufen. Unternehmen, die solche Modelle nutzen wollen, profitieren vor allem von der Möglichkeit, Szenarien für „nach dem Start“ statt für „vor dem Start“ zu berechnen: MAGE soll rekonstruieren, was passiert, wenn ein Ereignis den geophysikalischen Raum bereits erreicht hat, selbst wenn niemand zuverlässig sagen kann, wann genau die Sonne „ausbricht“. In der Praxis entspricht das einem risk-based Engineering: Planung und Betrieb werden auf Szenarien vorbereitet, statt auf eine punktgenaue Vorhersage zu hoffen.
Der Markteffekt zeigt sich dort am schnellsten, wo die Kopplung von Raumwetter und Betriebskosten direkt sichtbar ist. Im Februar 2022 nutzten Forschende MAGE, um eine geomagnetische Sturmphase zu rekonstruieren, die eine Charge neu gestarteter Starlink-Satelliten traf. Innerhalb weniger Tage verloren Dutzende Satelliten an Höhe, weil sich die obere Atmosphäre erwärmt und ausgedehnt hatte und der Drag-Effekt stieg. Ein ähnlicher Nutzen entsteht für Satellitenkonstellationen in der kommerziellen Erdbeobachtung oder Kommunikation: Man kann Manöverfenster, Treibstoffreserven und Bahndesigns besser gegeneinander abwägen. Gleichzeitig wird damit auch klar, warum operative Alternativen relevant sind: Referenzprogramme aus dem Umfeld von NOAA oder ESA liefern Informationen und Modelle, doch nicht jede Lösung verbindet Multiskalen-Kopplung und Systemintegrität in gleicher Tiefe.
Auch für terrestrische Betreiber ist die Verbindung wirtschaftlich. Während der große Sonnensturm im Mai 2024 – einer der stärksten seit mehr als zwei Jahrzehnten – genutzt wurde, um Störungen durch Geospace zu simulieren, traten im Datenspektrum typische Ketteneffekte auf: GPS-Signale wackelten, Funkkommunikation brach in Teilen ein, und Polarlichter ließen sich auch über ungewöhnlichen Breiten beobachten. Aus Sicht eines Netzbetreibers bedeutet das: Selbst wenn die Ursache „weit weg“ liegt, wirkt sie indirekt über Ionosphäre, induzierte Ströme und Kommunikation. Eine Modellierung wie MAGE macht solche Kaskaden planbarer, was wiederum die Resilienzanforderungen im Betrieb unterstützt – besonders dort, wo regulatorische Rahmen wie EU-Initiativen zur Cybersicherheit und zum Schutz kritischer Infrastrukturen (z. B. NIS2) Risikomanagement und Nachweisbarkeit verlangen.
Für Astronautinnen und Astronauten verschärft sich das Risiko nochmals, weil Space Weather nicht nur technische Systeme stört, sondern auch unmittelbare Strahlenexposition bedeuten kann – besonders außerhalb des Schutzschirms des Erdmagnetfelds. Je weiter sich Missionen von der unmittelbaren Erdumlaufbahn entfernen, desto stärker wächst die Abhängigkeit von robusten Vorhersage- und Planungsansätzen. Damit rückt MAGE in einen größeren Zukunftskontext: Rückkehr zum Mond, längere Transitphasen und perspektivisch Missionen Richtung Mars erhöhen die Konsequenzen jedes solaren Ereignisses. Entwickelnde Teams können daraus ableiten, dass künftige Systeme nicht nur Observability liefern, sondern in Betriebsskripte, Simulation-to-Decision-Pipelines und Notfall-Workflows integriert werden müssen.
Ausblickend ist der wichtigste Punkt die Verschiebung vom „Entdecken nach der Wirkung“ hin zu „Szenarien vor der Wirkung“. MAGE wurde bereits 2025 als Open-Source-Tool für Forschende veröffentlicht, was die Eintrittshürde senkt und die Modellweiterentwicklung beschleunigen kann. Für die Praxis heißt das: Je mehr Teams die Modellgrundlagen nutzen, desto schneller entstehen Validierungen an unterschiedlichen Datensätzen und desto eher lassen sich Unsicherheiten quantifizieren. Langfristig ist plausibel, dass Multiskalen-Modelle wie dieses mit datengetriebenen Ansätzen kombiniert werden – ohne die physikalische Grundlage zu verlieren. Genau darin liegt die nächste Entwicklungsstufe: bessere Kopplung von Messdaten, Modellen und Entscheidungsunterstützung, um Reaktionszeit bei Raumstürmen spürbar zu erhöhen.
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