Assimilation fortschrittlicher GNSS-Fernerkundungsbeobachtungen der Atmosphäre in das MPAS-System (Model Prediction Across Scales)

• Antragsteller: Dr. Rohith Thundathil
• Fachliche Zuordnung: Geodäsie, Photogrammetrie, Fernerkundung, Geoinformatik, Kartographie ; Physik und Chemie der Atmosphäre
• Förderung: Förderung seit 2025
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 562592497

Globale Navigationssatellitensysteme (GNSS) sind für unser tägliches Leben von entscheidender Bedeutung, insbesondere in den Bereichen Positionierung, Navigation und Zeitmessung. Sie spielen eine zentrale Rolle bei der präzisen Messung atmosphärischer und oberflächlicher Eigenschaften in den Geowissenschaften. So hat beispielsweise die Nutzung regionaler GNSS-Bodenstationen zur Messung des atmosphärischen Wasserdampfs bestehende meteorologische Beobachtungssysteme erheblich verbessert. Die GNSS Verfahren zur atmosphärischen Fernerkundung heben sich von anderen Beobachtungssystemen durch zahlreiche Vorteile ab, darunter geringe Betriebskosten, Wetterunabhängigkeit und eine hervorragende räumlich-zeitliche Auflösung. Zenith Total Delays (ZTDs) sind die einzige operationell genutzte Datenquelle für Feuchtigkeitsmessungen, bieten jedoch nur begrenzte Informationen über die Atmosphäre. Troposphärische Gradienten (TGs) liefern wertvolle Erkenntnisse über Feuchtigkeitsvariationen in der unteren Troposphäre, doch ihre operationelle Implementierung steht noch aus. Diese Gradienten haben in regionalen Modellen bereits signifikante Verbesserungen gezeigt und lassen sich leicht integrieren. Darüber hinaus stellt die zu jedem Satelliten gemessene Laufzeitverzögerungen (Slant Total Delays, STDs) eine weitere wichtige Informationsquelle dar, die detaillierte Information über die Feuchtigkeitsverteilung liefert und ebenfalls operationell genutzt werden könnte. Die GNSS-Reflektometrie (GNSS-R) ist ein aufstrebendes Feld der satellitengestützten Fernerkundung, das GNSS-Signale als bistatische Radarquellen nutzt, um die Eigenschaften reflektierender Oberflächen zu analysieren. Ein Beispiel hierfür ist das Cyclone Global Navigation Satellite System (CYGNSS), eine Satellitenkonstellation, die entwickelt wurde, um extreme Wetterereignisse wie tropische Wirbelstürme zu untersuchen. Ziel der Mission ist es, wertvolle Daten zu Windgeschwindigkeiten über der Meeresoberfläche bereitzustellen, insbesondere im Zentrum von Zyklonen, wo herkömmliche Messungen schwierig sind. Darüber hinaus wird künstliche Intelligenz eingesetzt, um die Genauigkeit dieser Windgeschwindigkeitsmessungen zu verbessern. Das Projekt zielt darauf ab, globale Wettervorhersagen durch den Einsatz fortschrittlicher GNSS-Daten zu verbessern. Die Hauptziele umfassen die Bereitstellung hochwertiger GNSS-basierter Beobachtungen wie ZTDs, TGs, STDs und GNSS-R-Windgeschwindigkeiten. Diese Beobachtungen sollen in das Model Prediction Across Scales (MPAS)-System integriert werden. Darüber hinaus wird das Projekt untersuchen, wie diese GNSS-Daten durch modernste Wettermodellierungssysteme zu verbesserten Wettervorhersagen beitragen können, indem entsprechende Auswirkungen in Studien analysiert werden. Letztendlich verfolgt diese Initiative das Ziel, GNSS-Daten weltweit zugänglicher und wirkungsvoller für die Wettervorhersage zu machen.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: Großbritannien
• Mitverantwortlich: Professor Dr. Jens Wickert
• Kooperationspartner: Dr. Jonathan Jones