BIRMINGHAM / LONDON (IT BOLTWISE) – Forschende nutzen einen neu identifizierten „Schalterpunkt“ im Sonnenzyklus, um die Stärke des nächsten Zyklus bis zu sieben Jahre vor dem Maximum abzuschätzen. Die Methode basiert auf der Anzahl von Sonnenflecken genau dann, wenn extreme Space-Weather-Ereignisse plötzlich abklingen. Für Solar Cycle 26 deutet die frühe Schätzung auf moderates Niveau mit etwa 100 bis 120 Sonnenflecken hin. Weil die Vorhersage erst in zwei Jahren mit Beobachtungsdaten präziser wird, ist jetzt vor allem der Langzeit-Planungsnutzen entscheidend.
Der Sonnenzyklus gilt zwar seit Jahrzehnten als ungefähr 11-jähriges Wechselspiel aus magnetischer Aktivität und Ruhephasen. Für Betreiber kritischer Infrastrukturen ist diese „ungefähr“-Komponente jedoch teuer: Wenn geomagnetische Stürme Kommunikation, Navigation oder Stromnetze treffen, zählen Stunden – nicht nur Tage. Genau an dieser Stelle setzen Forschende an und berichten über eine Methode, die die Intensität des nächsten Aktivitätszyklus deutlich früher prognostizieren soll. Präsentiert wird das Konzept auf dem National Astronomy Meeting 2026 in Birmingham; als Testfall dient bereits eine sehr frühe Einschätzung für Solar Cycle 26.
Technisch betrachtet hängt der Ansatz an einem Punkt, an dem die extremsten Ausläufer des aktuellen Zyklus scheinbar abrupt enden. Statt wie bisher vor allem auf die Sonnenminima zu warten, identifiziert das Team einen neu erkannten „switch-off“-Zeitpunkt im Zyklus. Dort wird die Zahl der Sonnenflecken als Indikator für die spätere Stärke des folgenden Zyklus herangezogen. Die Aussagekraft ist bemerkenswert früh: Für Solar Cycle 26 liegt die frühe Schätzung bei etwa 100 bis 120 Sonnenflecken und damit im Bereich, der dem aktuellen Zyklus 25 entspricht oder darunter bleibt. Verlässlich wird es jedoch erst später, sobald der „Schalterpunkt“ von Solar Cycle 25 beobachtbar feststeht.
Historisch ist das ein weiterer Schritt in einer Linie von Arbeiten, die versucht haben, aus chaotisch wirkenden Aktivitätsverläufen robuste Vorhersageanker abzuleiten. Schon früher entwickelte Sandra Chapman das „sunclock“-Konzept, bei dem die unregelmäßigen Phasen des Sonnenzyklus auf eine standardisierte Uhr abgebildet werden. Ergebnis dieser Perspektive: Extreme Ereignisse verlaufen nicht zwangsläufig als graduelles Abklingen, sondern scheinen an einem unterscheidbaren Abschnitt der jeweiligen Zyklusbahn zu „abschalten“. Im Vergleich zu gängigen Verfahren, die stark vom frühen Warten auf den Sonnenminimum-Übergang leben, verschiebt der neue Ansatz den Zeitpunkt der Abschätzung nach vorn – und damit auch die Planbarkeit für Unternehmen, die Space-Weather-Risiken operationalisieren müssen.
Im Marktumfeld arbeitet die Community bereits mit mehreren Prognosepipelines, die je nach Datenlage unterschiedlich schnell Ergebnisse liefern. Unterschiedliche Teams und Institutionen – etwa entlang etablierter Prognoseprogramme der NOAA oder auf europäischer Ebene – setzen traditionell auf Vorhersagemodelle, die entweder auf Sonnenoberflächenbeobachtungen oder auf dynamischen Magnetfeld- bzw. Heliophysik-Simulationen aufsetzen. Die neue „switch-off“-Methode ergänzt dieses Bild eher als frühes Signal: Sie liefert keinen Ersatz für datenintensive Modellketten, sondern kann als zusätzlicher Frühindikator dienen. Das ist auch deshalb relevant, weil die Forscher betonen, dass für den Zeitraum bis zur präzisen Neu-Bestimmung noch theoretisch ein schwächerer oder stärkerer Zyklus möglich bleibt – der Prognosewert liegt aktuell vor allem in der Bandbreitenverengung und im Vorlauf.
Einordnung liefert zudem der jüngste Verlauf von Solar Cycle 25. Als der Zyklus sein Maximum erreichte, wurden 2024 mehrere historische geomagnetische Ereignisse beobachtet, ausgelöst durch eine Gruppe massiver Sonnenflecken kurz vor dem Maximum. Für Europa zeigte sich das nicht nur in Messdaten: Je nach Lage waren Aurorae bis in den Süden Großbritanniens sichtbar, bis in Regionen wie Devon und Cornwall. Für die technische Bewertung ist das mehr als ein Blickfang. Solche Ereignisse demonstrieren, warum zuverlässige Langfristsignale in den Risikoprozessen von Satellitenbetreibern, Mobilfunk- und Navigationseinheiten sowie Netzbetreibern landen sollten. Schon die jetzt genannte Größenordnung für Cycle 26 – moderat bei rund 100 bis 120 Sonnenflecken – kann helfen, Eintrittswahrscheinlichkeiten und Testfenster früher auszurichten.
Aus regulatorischer und datenschutzbezogener Sicht steht zwar weniger der Umgang mit personenbezogenen Daten im Vordergrund, aber die Betriebssicherheit ist klar adressiert: Space Weather ist ein systemkritischer Einflussfaktor, der in Notfall- und Resilienzpläne gehört. Für Unternehmen bedeutet das praktisch, dass frühe Prognosen in Prozesse wie Incident-Management, Change-Planung und Wartungsfenster einfließen können – insbesondere dann, wenn Abschaltungen oder Redundanztests vorbereitet werden müssen. Die Forschenden skizzieren außerdem, dass der „switch-off“-Zeitpunkt eine Phase im Zyklus markiert, in der sich das magnetische Fundament für den nächsten Zyklus etabliert. Langfristig könnte das die Forschung an der „solar dynamo“-Mechanik stärken – also jener Prozesskette, die das Magnetfeld der Sonne erzeugt – und damit die Grundlage weiterer, besser kalibrierter Vorhersagemodelle liefern.
Der Ausblick bleibt konkret: In etwa zwei Jahren erwarten die Forschenden, den „switch-off“-Punkt von Solar Cycle 25 endgültig zu erfassen und dann Prognosen auf Basis von Beobachtungen statt Projektionen deutlich zu präzisieren. Bis dahin bleibt die Aussagekraft zwar eingeschränkt, aber sie ist operational genug, um Vorbereitungen zu starten. Für die Entwicklung bedeutet das auch Chancen für KI- und Datenplattformteams: Ein Frühindikator wie die Sonnenfleckzahl an einem definierten Zyklusabschnitt kann als Feature in firmeneigenen Risiko-Engines dienen, die historische Ereignisdaten, Modellunsicherheiten und technische Abhängigkeiten (z. B. Kommunikationsfenster) zusammenführen. Wenn sich der Ansatz bewährt, könnte sich die Vorhersagekette künftig noch weiter nach vorn schieben – und die Lücke zwischen wissenschaftlicher Messung und industrieller Reaktionsfähigkeit verkleinern.
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