Modell simuliert thermischen Auftrieb beim Vogelflug

Ein lernfähiger Algorithmus offenbart die beste Strategie für Zugvögel, um mithilfe von Aufwinden möglichst viel Höhe zu gewinnen.

Jan Oliver Löfken

Taghimmel in dessen Vordergrund ein Vogelschwarm fliegt.

Schon in wenigen Wochen werden Störche aus Mitteleuropa gen Süden aufbrechen und auf dem Weg ins Winterquartier Strecken von bis zu 10 000 Kilometern zurücklegen. Ohne aufsteigende warme Luftmassen und effizienten Gleitflug gelingt diese Leistung allerdings nicht. Biophysiker in Kalifornien in den USA suchten nun nach der besten Strategie, mit der die Zugvögel den thermischen Auftrieb über erhitzten Landflächen ausnutzen und Flughöhen von bis zu zwei Kilometern erreichen können. Ihr in der Fachzeitschrift „Proceedings of the National Academy of Sciences“ vorgestelltes mathematisches Modell zeigt, dass nur wenige Parameter für eine optimale Ausnutzung der Thermik zu beachten waren. Diese Ergebnisse werden nicht nur für Vogelforscher interessant sein, sondern könnten auch dazu beitragen, die Reichweite von gleitenden Flugdrohnen zu vergrößern.

Diagramm, das die dreidimensionale Flugbahn eines Vogels in einer thermischen Auftriebsströmung mit Hilfe eines Koordinatensystems zeigt.

Flugbahn eines Vogels

„Bisher ist zu wenig über das Flugverhalten von Vögeln bekannt, um die Thermik ideal auszunutzen“, sagt Massimo Vergassola von der University of California in San Diego. Im Unterschied zu Ornithologen, die einzelne Vögel mit Sensoren ausstatten, setzte Vergassola mit seinen Kollegen auf ein rein mathematisches Modell. So simulierten sie die teils turbulenten und rotierenden Aufwinde über einer erwärmten Landfläche. Zu ihrer Simulation einer Auftriebsströmung fügten sie ein Vogelmodell im Gleitflug hinzu. Ein selbstlernender Algorithmus ermittelte sukzessiv die besten Flugmanöver, um im Zentrum der Auftriebsströmung möglichst viel Höhe zu gewinnen.

Nach mehreren hundert Durchläufen im Computer offenbarten sich gravierende Unterschiede zwischen ungelernten und erfahrenen Vogelmodellen. So verloren unerfahrene Gleiter in einer thermischen Auftriebsströmung aufgrund ihrer zufälligen Flugmanöver an Höhe. Dagegen erkannte der selbstlernende Algorithmus zunehmend besser, dass nur geringe Änderungen der Flügelstellung relativ zum Anströmwinkel und eine nur um bis zu 15 Grad gekippte Schräglage der ausgebreiteten Schwingen ausreichten, um mehrere Meter pro Sekunde aufsteigen zu können. Die beiden wichtigsten Parameter für diesen Lernprozess waren die senkrechte Geschwindigkeit der aufsteigenden Luftströmung und dessen Drehmoment als Maßstab für Turbulenzen. Temperaturänderungen in der Luft erwiesen sich als deutlich weniger relevant.

Die Berechnungen zeigten außerdem, dass kleine Turbulenzen den Auftrieb eines Gleiters selbst in einer ausgeprägten Thermik besonders empfindlich stören konnten. Die Simulation ergab, dass sich dieses Problem nicht durch eine abrupte Kursänderung, sondern am besten durch eine unveränderte Flugrichtung bewältigen ließ. Ob Zugvögel in freier Wildbahn die gleiche Strategie verfolgen, könnten nun genaue Beobachtungen oder über Positionssensoren aufgezeichnete Flugbahnen zeigen.

Mit ihrer Studie gaben die Biophysiker Vogelforschern neue Impulse, um die Navigationskünste von Zugvögeln zu analysieren. Denn ein an kleine Turbulenzen optimal angepasster Gleitflug erfordert weniger Flügelschläge und die Vögel benötigen etwa ein Drittel weniger Energie. Von den Simulationen und dem selbstlernenden Algorithmus könnten in Zukunft aber auch künstliche, zum Gleitflug fähige Drohnen profitieren, um größere Reichweiten zu erzielen.

Quelle: https://www.weltderphysik.de/gebiet/leben/nachrichten/2016/modell-simuliert-thermischen-auftrieb-beim-vogelflug/