Berechnung der Niederschlagsmengen

Forschungsarbeiten in Großbritannien zeigen, dass bei der Abschätzung der Niederschlagsmengen aus Satellitendaten zwei Sensoren besser als einer sind.

Weltweit ist Wasser ein extrem wertvoller Rohstoff. Mithilfe von Niederschlagsmessern und Radaren werden Niederschlagsdaten an der Erdoberfläche gesammelt, allerdings mit begrenzter Reichweite. Es wurden enorme Anstrengungen unternommen, um Satelliten mit Instrumenten auszustatten, die in der Lage sind, den Niederschlag für eine größere Reichweite zu bestimmen.

Die innovative Arbeit von Forschern an der Universität von Birmingham kombiniert die Daten von zwei verschiedenen satellitengestützten Sensoren, um die Niederschlagsmenge abschätzen zu können. Das Spinning Enhanced Visible and Infrared Imager (SEVIRI) Radiometer führt Infrarot-Messungen (IR) durch. Der Special Sensor Microwave Imager (SSM/I) liefert Informationen im Mikrowellen-Bereich (MW) des Spektrums.

Die Herausforderung besteht darin, die IR- und MW-Datensätze, die aus sehr unterschiedlichen Parametern mit verschiedenen räumlichen und zeitlichen Maßstäben bestehen, zu kombinieren. Die IR-Daten geben Aufschluss zu den Oberflächeneigenschaften der Wolken, MW-Daten hingegen schätzen die Konzentration der Regentropfen und Eispartikel ab. MW-Daten sind nur gering, IR-Daten dagegen umfassender verfügbar.

Die Überwindung dieser Unterschiede stellte eine Herausforderung dar. Jeder Datensatz, IR und MW, wurde separat vorverarbeitet. Die Kontinuität wurde durch die Einführung eines Zeitgewichtungsschemas gesteigert, das Daten beinhaltet, die bis zu vier Tagen zurückliegen. Die Distanzgewichtung wurde ebenso angewendet, um die Daten zu glätten und eventuell bestehende Lücken zu füllen.

Der letzte Schritt des an der Universität von Birmingham entwickelten Prozesses bestand in der Anwendung eines kumulativen Histogrammanpassungsverfahrens. Dieses definiert eine Beziehung zwischen den zusammengestellten Maxima in IR- und MW-Signalen, auf deren Grundlage eine Tabelle der Konvertierungsfaktoren erstellt wird.

Es stellte sich heraus, dass das Verfahren Fehler, die durch die Kombination von zeitlich und räumlich inkohärenten Daten entstehen, deutlich reduzierte und damit die Genauigkeit der vorhergesagten Niederschlagsmengen verbesserte. Der Ausgabe-Datensatz hat eine räumliche Auflösung von 0,1 Grad und eine zeitliche Auflösung von 30 Minuten. Die Daten sind für numerische Wettervorhersagen, hydrologische Anwendungen und Hochwasserprognosen relevant.