Entwicklung einer Ensemble Kalman Filter Methode für die Datenassimilation und Modellkalibrierung bei der Integration von geodätischen Daten in ein globales hydrologisches Modell

• Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Jürgen Kusche
• Fachliche Zuordnung: Geodäsie, Photogrammetrie, Fernerkundung, Geoinformatik, Kartographie ; Hydrogeologie, Hydrologie, Limnologie, Siedlungswasserwirtschaft, Wasserchemie, Integrierte Wasserressourcen-Bewirtschaftung
• Förderung: Förderung von 2018 bis 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 324641997

In P1 entwickeln wir ein effizientes Schema für Datenassimilierung und Modellparameter-Kalibrierung auf der Basis von Ensemble-Methoden. Der Fokus lag in der ersten Phase auf der simultanen Integration der in der Forschergruppe entwickelten Datensätze, wobei die benötigten Operatoren z.T. noch entwickelt werden mussten, und der Kalibrierung von Parametern des hydrologischen Modells. In der zweiten Phase werden wir unsere Methoden weiter entwickeln und über die Gruppe hinweg vergleichen. Wir werden ein globales System für Assimilierung und Parameterkalibrierung entwickeln, und auf dieser Basis schließlich neue quantitative Beschreibung von Wasserflüssen und –speicherung einschließlich der zugehörigen Unsicherheit entwickeln.

• DFG-Verfahren: Forschungsgruppen
• Teilprojekt zu: FOR 2630: Understanding the global freshwater system by combining geodetic and remote sensing information with modelling using a calibration/data assimilation approach (GlobalCDA)