Assimilation von Satellitenmessungen und vertikale Lokalisierung

Die Qualität einer numerischen Wettervorhersage ist zu großen Teilen durch die Genauigkeit der Anfangsbedigungen bestimmt. Die Anfangsbedingungen einer Vorhersage werden wiederum von Datenassimilationssystemen bereitgestellt. Ein Anfangszustand stellt eine Kombination aus Kurzfristvorhersage und meheren Millionen Beobachtungen dar. Satellitenmessungen sind in diesem Zusammenhang sehr nützlich, da diese eine hohe Auflösung in global gleichmäßiger Abdeckung bieten. Verschiedene Wellenlängen, von sichtbarem Licht bis hin zu Infrarot, geben Aufschluss über Wolken und Wasserdampfverteilung in der Atmosphäre und verbessern dadurch den Anfangszustand und die Vorhersagequalität.

Vertikale Lokalisierung
Um Messungen im numerischen Wettermodell verwenden zu können, ist es notwendig, den Einflussradius einer Messung im dreidimensionalen Raum zu modellieren. Satellitenmessungen stellen im Gegensatz zu konventionellen Punktmessungen jedoch eine vertikal integrierte Messung dar, die durch alle atmosphärischen Schichten beeinflusst wird. Um den Einflussbereich von Messungen zu beschränken und um Sampling Fehler zu minimieren wird der Einflussradius mithilfe von „Lokalisierung“ beschränkt. Das Ziel unserer Forschung ist es vertikale Lokalisierung für Satellitenmessungen zu verbessern.

Assimilationsexperimente
Studien über den potenziellen Nutzen von unterschiedlichen Satellitenkanälen (d.h. Wellenlängen) sind bereits möglich ohne, dass entsprechende Satelliten tatsächlich in die Erdumlaufbahn geschickt werden. In sogenannten Observation System Simulation Experiments (OSSE) wird nicht nur das numerische Wettervorhersagesystem simuliert, sondern auch ein digitaler Zwilling der realen Atmosphäre simuliert, von welchem Satellitenmessungen aus Strahlungsübertragungsmodellen berechnet werden. Dadurch ist es möglich, Vor- und Nachteile von potenziellen Satelliten zu studieren. Wir nutzen OSSEs um die Assimilation verschiedener Satellitenkanäle zu optimieren.

Neuste Veröffentlichungen

Necker, T., Hinger, D., Griewank, P. J., Miyoshi, T., and Weissmann, M.: Guidance on how to improve vertical covariance localization based on a 1000-member ensemble, Nonlin. Processes Geophys., 30, 13–29, https://doi.org/10.5194/npg-30-13-2023, 2023.