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Developing a Stabilized Ensemble Kalman Filter for integrating daily GRACE/GRACE-FO data into process models (S-ENKF)

Subject Area Geodesy, Photogrammetry, Remote Sensing, Geoinformatics, Cartography
Term from 2017 to 2023
Project identifier Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Project number 329114959
 
Final Report Year 2024

Final Report Abstract

Im Projekt wurde erfolgreich eine stabilisierte Methode entwickelt, um GRACE/-FO Daten in ein globales hydrologisches Modell (WaterGAP, Universität Frankfurt, AG Prof. Petra Döll) mittels Algorithmen zu assimilieren, die auf Generierung von Ensembles basieren und für die globale Anwendung optimiert wurden, zum Beispiel, indem räumliche Korrelationen zwischen Beobachtungen durch Lokalisierungstechniken einbezogen werden. Die Version GLWS2.0 unseres Datenstzes wurde öffentlich zur Verfügung gestellt, und eine neuere Version (GLWS3) befindet sich in Vorbereitung. Die Analyse von Signaturen (z.B., räumliche Trends) zeigt, dass der Gesamtwasserspeicher aus GLWS Eigenschaften der GRACE/-FO Beobachtungen und Modellsimulationen erbt, und somit einen gleichmäßigen Übergang zwischen beidem Datensätzen darstellt. Die Validierung gegen unabhängige Daten verdeutlicht, dass sowohl Gesamtwasserspeicher und Grundwasser aus GLWS realistischer ist als aus den GRACE/-FO Beobachtungen und/oder Simulationen allein bestimmte Datensätze. Verbesserungspotential wurde in der Assimilierungsmethodik und der Vorprozessierung der Daten identifiziert.

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