Im Gegensatz zu Gletschern befindet sich Permafrost nicht direkt an der Erdoberfläche, sondern ist unter seiner Auftauschicht «versteckt». Um die Existenz von gefrorenem Boden/Untergrund nachzuweisen und seine Eigenschaften zu bestimmen, sind daher punktuelle Messungen vor Ort wie Bohrungen oder geophysikalische Untersuchungen erforderlich. Eine zweite Schwierigkeit besteht in der sehr grossen räumlichen Variabilität der Permafrostverbreitung. Man findet Permafrost vereinzelt ab einer Höhe von 1.000 m ü. M. in belüfteten Geröllhalden, während er in steilen, stark besonnten Felswänden oberhalb von 3.500 m ü. M. nicht vorhanden ist!
Es ist jedoch möglich, die Ausdehnung des Permafrosts mithilfe von numerischen Modellen abzuschätzen. Diese basieren auf einer Wahrscheinlichkeit für das Auftreten von Permafrost, die von geomorphologischen Indikatoren (hauptsächlich Blockgletscher), topoklimatischen Faktoren (Höhe, Neigung, Exposition) und Schwankungen der thermischen Bodeneigenschaften abhängt. So geht man entweder davon aus, dass Permafrost:
- nicht vorhanden ist,
- möglicherweise vorhanden ist (Übergangszone, Permafrost kann unter bestimmten lokalen Bedingungen vorkommen), oder
- wahrscheinlich vorhanden ist (alpines Gebiet mit diskontinuierlichem Permafrost).
Für die Schweiz gibt es verschiedene Karten zur potenziellen Permafrostverbreitung, die gute Hinweise bezüglich dessen Existenz auf regionaler Ebene liefern:
- Einige Modelle verwenden die Höhe der Fronten aktiver Blockgletscher oder andere geomorphologische Indizes, um die Wahrscheinlichkeit des Auftretens von Permafrost in Abhängigkeit der Hangexposition abzuschätzen (Abb. 1 & 2).
- Das Modell des Bundesamtes für Umwelt (BAFU), das auf dem nationalen Geoportal online ist (Permafrosthinweiskarte), wurde unter Verwendung mehrerer topoklimatischer Parameter erstellt: Höhe, Exposition zur Sonneneinstrahlung, Unterscheidung zwischen Fels und Lockermaterial (Abb. 3).
- Seit kurzem nutzen einige Modelle wie PERMAL (von der Universität Lausanne entwickelt) künstliche Intelligenz, um die Modelle der Permafrostverbreitung zu verbessern. Das Funktionsprinzip beruht auf selbstlernenden Algorithmen («machine learning algorithms«) unter Verwendung von Daten von Feldmessungen und topoklimatischen Faktoren.
Auch wenn die Modelle immer genauer werden, darf man nicht vergessen, dass ein Modell nicht der Realität entspricht. Um die lokalen Gegebenheiten zu beurteilen, werden daher immer detailliertere Untersuchungen durch Bohrungen, Bodentemperaturmessungen oder Geophysik erforderlich sein.
Fig. 1 – Différents modèles de répartition du pergélisol en fonction de l’altitude, de l’orientation et de la position par rapport au versant. Ces modèles régionaux sont principalement basés sur des inventaires de glaciers rocheux et des indices géomorphologiques.
Abb.1: Verschiedene Modelle der potenziellen Permafrostverbreitung in Abhängigkeit von der Höhe, der Exposition und der Position im Verhältnis zum Hang. Diese regionalen Modelle basieren hauptsächlich auf Daten aus Blockgletscherinventaren und geomorphologischen Indikatoren.
Fig. 2 – Distribution possible du pergélisol en Suisse, utilisant des modèles régionaux (basés principalement sur des inventaires de glaciers rocheux et des indices géomorphologiques).
Abb.2: Mögliche Permafrostverbreitung in der Schweiz basierend auf regionalen Modellen (hauptsächlich auf der Grundlage von Blockgletscherinventaren und geomorphologischen Indikatoren).
Fig. 3 – Modèle de distribution possible du pergélisol en Suisse, basé sur les paramètres topoclimatiques (source : BAFU/OFEV, 2006).
Abb.3: Modell der potenziellen Permafrostverbreitung in der Schweiz, basierend auf topoklimatischen Parametern (Quelle: BAFU, 2006).