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Analysis and Derivation of the Spatial and Temporal Distribution of Water Vapor from GNSS Observations
- Karte mit 353 GPS Empfängerseiten (rote Punkte) in Deutschland (bezüglich 2013)
[1]
- © SAPOS
Ming Shangguan (Erfolgreiche
Fertigstellung März 2014)
Fakultät VI - Planen
Bauen Umwelt, Technischen Universität Berlin
Der
Wasserdampf in der Atmosphäre spielt eine wichtige Rolle in
meteorologischen Anwendungen. Die globalen Positionierungssysteme
(GNSS) liefern wetterunabhängige und präzise Beobachtungen. Die
Anwendung der existierenden GNSS-Infrastrukturen für die
Atmosphärensondierung ist ein kostengünstiger Weg, den
atmosphärischen Wasserdampf mit hoher Genauigkeit abzuleiten.
Beobachtungen von GNSS-Bodennetzen enthalten Informationen über die
zeitliche und räumliche Wasserdampfverteilung. Deshalb hat das
GeoForschungsZentrum Potsdam (GFZ) ein Wasserdampftomographiesystem
entwickelt, um die 3D-Verteilung der Wasser-
dampfmenge in der Troposphäre über Deutschland abzuleiten.
Eingabedaten für die Wasserdampftomographie sind die
troposphärischen Datenprodukte von ca. 300 Bodenstationen die vom
GNSS-Prozessierungssystem des GFZ bereitgestellt werden, wobei die
Prozessierung momentan auf GPS-Daten beschränkt ist. Die wichtigsten
Produkte sind die troposphärische Laufzeitverzögerung in
Zenitrichtung (ZTD), der integrierte Wasserdampf (IWV) über den
Stationen und die troposphärischen Laufzeitverzögerungen in Richtung
zu den GPS-Satelliten (STD).
Die Genauigkeit der STDs ist
ein wichtiger Faktor für die Qualität der Wasserdampf-Tomographie.
Die GNSS-Prozessierungssoftware EPOS (Earth Parameter and Orbit system
Software) des GFZ stellt nur begrenzte Informationen über die
Genauigkeit der STDs bereit. Deshalb wurden
Wasserdampf-Radiometerdaten über ein Vierteljahr verwendet, um sie
mit GPS-STDs zu vergleichen und die Genauigkeit der STDs
abzuschätzen. Durch den Vergleich der GPS-STD-Beobachtungen mit denen
des Radiometers konnte gezeigt werden, dass inhomogene atmosphärische
Strukturen zuverlässig durch die STDs wiedergegeben werden. Insgesamt
bestätigt die Validierung die hohe Genauigkeit der aus den GNSS-Daten
geschätzten STDs.
Ein wesentliches Ziel dieser Arbeit ist
es, die Wasserdampftomographie zu verbessern und atmosphärische
Wasserdampfprodukte mit guter Qualität abzuleiten. Ein neuer
tomographischer Algorithmus, der auf einem Kalman-Filter basiert,
wurde daher in das bestehende Tomographiesystem implementiert. Der
KalmanFilter liefert ein 3D-Feuchtefeld mit einer zeitlichen
Auflösung von 2,5 Minuten und die zugehörigen
Fehler-Kovarianz-Matrizen. Die Fehler-Kovarianz-Matrizen der
STD-Beobachtungen und des zeitlichen Propagators wurden im Vorfeld
bestimmt. Die Ergebnisse wurden mit denen anderer tomographischer
Rekonstruktionsverfahren (MART) und mit Radiosondenprofilen
verglichen.
Die Qualität der tomographischen
Rekonstruktionen hängt nicht nur vom Fehler der STD-Beobachtungen,
sondern auch von einer Reihe anderer Faktoren ab. Wesentlich ist unter
anderem die räumliche Abdeckung der Schrägsichten und deren relative
räumliche Verteilung bzw. die Verteilung der Schnittpunkte. Deshalb
sind unabhängige Beobachtungen für die Validierung der
rekonstruierten Feuchtefelder unerlässlich. In dieser Arbeit wurden
die vom Deutschen Wetterdienst (DWD) bereitgestellten
Radiosondenprofile eines ganzen Jahres zur Validierung der Tomographie
genutzt. Die rekonstruierten Feuchtefelder hatten eine horizontale
Auflösung von 50 km und eine vertikale Auflösung von 500 m. Diese
Felder wurden für den Vergleich auf die Radiosondenprofile
interpoliert. Ausserdem wurde die Anzahl und Verteilung der STDs in
der Nähe der Radiosonden-Stationen für die einzelnen Profile
untersucht. Die Ableitung der statistischen Verteilung der Differenzen
zwischen dem tomographisch rekonstruierten Feuchtefeld und den
Radiosonden-Beobachtungen wurde zunächst unter der Annahme
unabhängiger Einzelbeobachtungen durchgeführt. Darüber hinaus wurde
in dieser Arbeit ein neues Verfahren zur Quantifizierung der
Übereinstimmung vollständiger Profile entwickelt. Durch die
Berücksichtigung der Gestalt des vollständigen Profils können
wesentlich genauere Aussagen getroffen werden, als durch den
statistischen Vergleich von punktweisen Beobachtungen. Diese Methode
ist ein wesentliches Hilfsmittel für die weitere Entwicklung der
Wasserdampftomographie.
Weiterhin wurden die längsten
verfügbaren GPS-IWV-Zeitreihen analysiert. Inzwischen liegen
GPS-Daten über Zeiträume von mehr als 10 Jahren vor, die eine
Zeitreihenanalyse zulassen und für zukünftige klimatologische
Untersuchungen interessant sind. Für den Zeitraum von 2002 bis 2012
wurden IWV-Trends für alle verfügbaren deutschen GPS-Stationen
bestimmt. Darüber hinaus wurden regionale Trends für verschiedene
geographische Regionen ermittelt. Die hierfür entwickelten Verfahren
werden für meteorologische Untersuchungen zu räumlichen und
zeitlichen Variationen des Wettergeschehens und für klimatologische
Studien benötigt.
Insgesamt haben die Untersuchungen
gezeigt, dass die ZTD-, IWV- und STD-Produkte die Menge und Verteilung
des troposphärischen Wasserdampfes verlässlich wiedergeben.
Insbesondere kann die zeitliche und räumliche Wasserdampfverteilung
mit Hilfe der Wasserdampftomographie bestimmt werden. Die Qualität
der rekonstruierten Feuchtefelder wurde mit Hilfe von
Radiosondenprofilen abgeschätzt und es hat sich ergeben, dass in
vielen Fällen eine gute Übereinstimmung vorliegt. Es wurde jedoch
auch deutlich, dass eine Weiterentwicklung der Tomographie
erforderlich ist.
Die zukünftige Entwicklung der GNSS
führt zu einer Zunahme der Sendesatelliten und Bodenstationen.
Parallel hierzu werden die Prozessierungsverfahren kontinuierlich
weiterentwickelt, so dass sich die Voraussetzungen für die
Wasserdampftomographie in naher Zukunft wesentlich verbessern werden.
Mit der Verfügbarkeit längerer Zeitreihen werden auch die
Trendanalysen deutlich aussagekräfiger. Insgesamt kann davon
ausgegangen werden, dass die Anwendungen der GNSS-Meteorologie weiter
zunehmen werden, z.B. für die Kurzfristvorhersage, zur Untersuchung
von Extremwetterereignissen oder in der Datenassimilation für
regionale und globale Wettervorhersagen.
- Analysis and Derivation of the Spatial and Temporal Distribution of Water Vapor from GNSS Observations [2]
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