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Teilvorhaben: Satellitendaten, Statistik und Verifikation

Das Projekt "Teilvorhaben: Satellitendaten, Statistik und Verifikation" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. - Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum durchgeführt. Ziel des vorliegenden Antrages ist die Entwicklung eines Datenassimilationsverfahrens der neuesten Generation und dessen Optimierung fuer den Routineeinsatz am DFD. Die Assimilation von Satellitendaten in Modelle ermoeglicht neben einem signifikanten Zugewinn an wissenschaftlicher Erkenntnis insbesondere deren direkten Transfer in umweltpolitische und wirtschaftliche Anwendungen: umgesetzt in anwendungsorientierte Informationsprodukte traegt sie bei zum Schutz von Leben und Sachwerten (z.B. Vorhersagen und Warnungen), zur Bewahrung der Umweltqualitaet (z.B. Monitoring von Luftverschmutzung und Ozonabbau) und zur Staerkung nationaler oekonomischer Vitalitaet (z.B. Quantifizierung sozialer Konsequenzen von Klimaaenderungen). Kommende Missionen wie ENVISAT oder EOS-CHEM setzen ungekannte Massstaebe in Datenquantitaet und -qualitaet. Die effektive, umfassende und rasche Exploration der in den Daten verborgenen Informationen nach Massgabe der jeweiligen Nutzer erfordert damit die Entwicklung einer neuen Generation von operativ einsatz- und leistungsfaehigen Datenassimilationsverfahren, wie sie hier vorgeschlagen wird.

Integrative Nutzung von RadipEye und TerraSAR-X durch Datenassimilation in landwirtschaftliche Produktionsmodelle

Das Projekt "Integrative Nutzung von RadipEye und TerraSAR-X durch Datenassimilation in landwirtschaftliche Produktionsmodelle" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität München, Institut für Geographie, Lehrstuhl für Geographie und Geographische Fernerkundung durchgeführt. 1. Vorhabenziel: Ziel des Vorhabens ist die integrative Nutzung von Rapid Eye und TerraSAR-X Daten zur Bereitstellung eines Informationsdienstes zu precision farming Zwecken. Dazu wird die interaktive Kopplung eines landwirtschaftlichen Produktionsmodells mit den zeitlich hoch aufgelösten Daten der beiden Aufnahmesysteme angestrebt. 2. Arbeitsplanung: Das an der LMU entwickelte Landoberflächenprozessmodell PROMET soll im Rahmen des Projekts für eine interaktive Assimilation von RapidEye und TerraSAR-X Daten adaptiert werden. Dabei soll ein Verfahren zur Ableitung wichtiger Modellparameter aus den Fernerkundungsinformationen entwickelt werden. Für die Nutzarten Weizen, Mais und Raps sollen wichtige Modellparameter im Gelände wöchentlich überprüft und gemessen werden. Die Geländearbeit soll in zwei Testgebieten erfolgen, die unterschiedliche Naturräume abdecken. 3. Ergebnisverwertung: Das Ergebnis des Vorhabens wird ein physikalisch basiertes System sein, mit dessen Hilfe sich detaillierte landwirtschaftliche Informationsprodukte, wie z.B. räumlich differenzierte Darstellungen des Ertragspotentials, eines möglichen Schädlingsbefalls oder der Biomasseallokation, erzeugen lassen.

Integrative Nutzung von RadipEye und TerraSAR-X durch Datenassimilation in landwirtschaftliche Produktionsmodelle

Das Projekt "Integrative Nutzung von RadipEye und TerraSAR-X durch Datenassimilation in landwirtschaftliche Produktionsmodelle" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von VISTA Geowissenschaftliche Fernerkundung GmbH durchgeführt. 1. Vorhabensziel: Das landwirtschaftliche Produktionsmodell PROMET wird mit Hilfe von Assimilationsverfahren unter Verwendung beider Satellitensysteme betrieben werden. Informationsprodukte zur Verteilung des Ernteertrages, der Biomasseentwicklung, der Identifizierung von Schädigungen und Krankheiten werden das Ergebnis sein. Das Assimilationsverfahren wird für Weizen, Mais und Raps implementiert. 2. Arbeitsplanung: RapidEye wird räumlich und zeitlich hochauflösend Karten zu Absorbierten Photosynthetisch Aktiven Strahlen sowie dem Blattflächenindex liefern. Zur Ableitung dieser Größen aus dem Satellitenbild wird das Reflexionsmodell SLC genutzt. Die Radardaten des TerraSAR-X werden Informationen zu Strukturänderungen liefern. Bewirtschaftungsmaßnahmen, phänologischen Stadien oder Schädigungen können daraus abgeleitet und im Produktionsmodell genutzt werden. 3. Ergebnisverwertung: Die resultierenden Informationsprodukte können direkt in Precision Farming Ansätzen in landwirtschaftlichen Betrieben genutzt werden z.B. zur optimierten Aussaat-, Düngung und teilflächenspezifischen Fungizid- und Pestizideinsatz. Nach Abschluss der Pilotanwendung wird eine Lizenzierung des Verfahrens z.B. an die kommerziellen Satellitenbetreiber angestrebt.

Teilvorhaben: Entwicklung eines Verfahrens zur chemischen Datenassimilation

Das Projekt "Teilvorhaben: Entwicklung eines Verfahrens zur chemischen Datenassimilation" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Fraunhofer-Institut für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen SCAI durchgeführt. Es soll ein leistungsfaehiges und effizientes Verfahren zur chemischen Datenassimilation bereitgestellt werden. Fuer operative Einsaetze meteorologischer Programme mit komplexen, numerischen Algorithmen ist bei der ausfuehrenden Stelle leistungsfaehige Hardware notwendig. Deren effiziente Nutzung stellt hoechste Anforderungen an die verwendeten Datenstrukturen, Algorithmen und Programmierkonzepte. Die Verwendung des Ikosaedergitters zur Diskretisierung erzeugt die Lokalitaet der mathematischen Operatoren. Durch die Verwendung des MPI-Standards wird Portabilitaet und damit eine langfristige Nutzung der entstehenden Software gesichert. Aufgrund der Erfahrungen mit dem Ikosaedergitter soll SCAI aufbauend auf den vorhandenen Elementen des GME des DWD eine Chemie-Transport-Modellversion zusammenstellen. Eine Neuentwicklung wird ein Advektionsmodul vierter Ordnung sein. Im Rahmen der Verbesserung der Praekonditionierung im Minimierungsverfahren werden mehrere Ansaetze auf ihre Eignung ueberprueft. Neben dem operativen Einsatz des Verfahrens beim DLR wird ein Methodentransfer zur Klimasimulation, Nutzung paralleler Systeme und zur Entwicklung effizienter numerischer Verfahren erfolgen.

Teilvorhaben: Verifikation und Validation eines chemischen Datenassimilationsalgorithmus mit Hilfe von Konzentrationsprofilen aus SCIAMAC

Das Projekt "Teilvorhaben: Verifikation und Validation eines chemischen Datenassimilationsalgorithmus mit Hilfe von Konzentrationsprofilen aus SCIAMAC" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Bremen, Institut für Umweltphysik durchgeführt. Das Ziel des Verbundvorhabens SACADA ist die Entwicklung und die Bereitstellung eines leistungsfaehigen chemischen Datenassimilationsverfahrens zur Kartierung atmosphaerischer Konstituenten aus Satellitendaten (insbesondere von ENVISAT, vgl. Verbundantrag). Ein wesentlicher Meilenstein auf dem Wege zu einer operationellen Implementierung und Nutzung eines Datenassimilationsverfahrens ist dabei die Sicherstellung und Dokumentation der Qualitaet dieses komplexen Verfahrens (vgl. Abschnitt III des Verbundantrages) durch den Vergleich mit unabhaengig gewonnenen Spurengaskonzentrationsprofilen chemisch nicht-aktiver (hier: O3, CH4, H2O) und vor allem aktiver Spurengase (hier: NO2, BrO, OClO). Das Ziel dieses Teilvorhabens ist daher die Verifizierung und die Validierung des Datenassimilationsverfahrens (Referenzsystem und dessen operationelle Implementierung) durch den Vergleich mit unabhaengigen Informationen, die im Rahmen dieses Teilvorhaben aus SCIAMACHY-Okkulationsmessungen gewonnen werden. Zudem werden die generierten Datenprodukte fuer wissenschaftliche Untersuchungen von physikalischen und chemischen Prozesse in der oberen Troposphaere und mittleren Atmosphaere genutzt.

Teilvorhaben: Aufbereitung von CRISTA-Daten zur Validierung des 4-dimensionalen Assimilierungsverfahrens

Das Projekt "Teilvorhaben: Aufbereitung von CRISTA-Daten zur Validierung des 4-dimensionalen Assimilierungsverfahrens" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Wuppertal, Fachgruppe Physik durchgeführt. Hauptziel des uebergeordneten Verbundprojektes SACADA ist die Bereitstellung eines leistungsfaehigen vierdimensionalen Datenassimilierungsverfahrens zur Berechnung synoptischer Spurengasverteilungen (Karten) aus asynoptischen Satellitenmessungen (insbesondere ENVISAT). Mit dem Teilvorhaben der BUGHW sollen Messdaten des Satellitenexperimentes CRISTA zur Validierung des vierdimensionalen Assimilierungsverfahrens aufbereitet werden. Ausserdem werden Diagnosewerkzeuge entwickelt, mit denen atmosphaerische Transporte anhand der analysierten (assimilierten) Spurengasverteilungen untersucht werden koennen. Die Diagnosewerkzeuge werden zunaechst anhand assimilierter CRISTA-1 und CRISTA-2 Spurengasverteilungen getestet. Danach werden die Algorithmen so erweitert, dass sich Spurengastendenzen und wichtige Transportgroessen operationell anhand assimilierter ENVISAT Verteilungen ableiten lassen.

Spurenstoffflussanalysen troposphaerischer Feldexperimente mit chemischer 4D-var Datenassimilation (SATEC4D)

Das Projekt "Spurenstoffflussanalysen troposphaerischer Feldexperimente mit chemischer 4D-var Datenassimilation (SATEC4D)" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Köln, Förderverein des Rheinischen Instituts für Umweltforschung durchgeführt. Allgemeines Ziel ist die Erstellung numerischer Analysen zu geplanten Feldkampagnen mittels eines vierdimensionalen, variationalen chemischen Datenassimilationsalgorithmus (4D-var), der ein komplexes troposphaerisches Chemietransportmodell (CTM) einschliesst. Qualitaetsziele der Analysen sind: - Assimilation und Analyse der raeumlich und zeitlich gestreuten und heterogenen Messungen durch einen bereits entwickelten 4D-var Algorithmus, a posteriori Validation der Analyse durch anschliessende Vorhersagen und andere Algorithmen der Verifikation, - Analysen der Emissionsraten und Depositionsgeschwindigkeiten durch Variationsalgorithmen der Parameteroptimierung, - Optimierung der meteorologischen Analysen durch 4D-var Assimilation zusaetzlicher meteorologischer Kampagnendaten, - Analysenberechnungen durch Gitternestungen, repraesentativ aufloesend fuer Messungen in komplexem Terrain, - Flussbestimmungen der Spurenstoffe mittels Budgetrechnungen nach qualitaetsgesicherten Analysen, - Ausnutzung des Potentials von 4D-var zur Modellfehleranalyse des CTMs durch Messkampagnendaten.

Teilvorhaben: Entwicklung der variationellen Datenassimilationsalgorithmen

Das Projekt "Teilvorhaben: Entwicklung der variationellen Datenassimilationsalgorithmen" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Köln, Förderverein des Rheinischen Instituts für Umweltforschung durchgeführt. Das Projekt liefert den algorithmischen Kern des raum-zeitlichen Datenassimilationssystems durch Entwicklung eines stratosphaerischen Chemietransportmodells (CTM) und seiner tangentiallinearen und globalen, adjungierten Modellkomponenten und Verbindung in variationalen Algorithmen. Die Anwendung des Assimilationssystems liefert eine umfassende Evaluation des zugrundeliegenden CTM und damit ein zuverlaessigen, auf neueste Algorithmen aufbauendes Instrument. Projektziele: - Entwicklung eines globalen chemischen 4-dimensionalen variationellen Assimilationsalgorithmus aufbauend auf ein stratosphaerisches Chemietransportmodell und Nutzung von CRISTA-Daten und zukuenftiger ENVISAT-Messungen. - Entwicklung eines numerisch effizienten, robusten variationalen Assimilationsalgorithmus mit der Moeglichkeit, Modellfehler zu beruecksichtigen durch 4-dimensionales Physical-space Statistical Assimilation System. - Entwicklung einer operativen Version und einer komplexen Referenzversion unter Verwendung eines umfassenden stratosphaerischen Chemiemechanismus. - Fallstudienweise Qualitaetsanalyse des operativen Assimilationsalgorithmus mittels Sonderdaten von SCIAMACHY und MIPAS sowie Referenzversion.

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