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Konsistente Klimadatensätze über Bodenfeuchte und Vegetation

Consistent CDRs of soil moisture and vegetation

Wouter Dorigo (ORCID: 0000-0001-8054-7572)
  • Grant-DOI 10.55776/I4489
  • Förderprogramm Einzelprojekte International
  • Status beendet
  • Projektbeginn 01.09.2020
  • Projektende 31.08.2025
  • Bewilligungssumme 246.619 €

Bilaterale Ausschreibung: Belgien

Wissenschaftsdisziplinen

Geowissenschaften (50%); Umweltingenieurwesen, Angewandte Geowissenschaften (50%)

Keywords

    Land Surface Modelling, Vegetation Water Content, Soil Moisture, Microwave remote sensing, Data Assimilation, Climate Data Record

Abstract Endbericht

Verlässliche Information über den Wassergehalt in Pflanzen und Böden sind unerlässlich für die Land- und Forstwirtschaft und die Klimaforschung um die Auswirkungen von Dürren auf Pflanzenwachstum und Ernteerträge abschätzen zu können. Beobachtungen von Mikrowellen- Satelliten ermöglichen es den Feuchtegehalt in Böden und Vegetation für die letzten 40 Jahre zu ermitteln. Leider ist diese Information nicht täglich verfügbar und hat nur eine geringe Qualität um klare Aussagen über kurz- und langfristige Veränderungen von Wasservorräten und -flüssen auf dem Land zu treffen. Im CONSOLIDATION-Projekt schlagen wir vor, verschiedene Satellitenbeobachtungen der Boden- und Vegetationsfeuchte mit einem aktuellen Landoberflächenmodell zu kombinieren. Die Kombination aus Beobachtungen und Modell, ermöglicht es weltweit den Boden- und Vegetationsfeuchtegehalt sowie die Biomasse detailliert abzuschätzen mit hoher räumliche (10 km) und zeitlicher (alle 3 Stunden) Auflösung. Da in diesem Ansatz die beste Information aus Beobachtungen und Modellen kombiniert werden wird, werden die Ergebnisse von höherer Qualität sein als derzeitige Datensätze, die entweder nur von Satellitenbeobachtungen oder nur von Modellen stammen. Zusätzlich werden stündliche bis tägliche Veränderungen berücksichtigt und es wird sichergestellt, dass bio-physikalische Beziehungen zwischen Bodenfeuchte und Vegetation sowie anderen Landoberflächeneigenschaften korrekt abgebildet werden. Die neuen Datensätze werden genutzt werden um in Testgebieten Ernteerträge abzuschätzen und um den Einfluss von Dürren auf die Pflanzenbiomasse über große Region zu bestimmen. Das Projekt verbindet erstmalig das Wissen von zwei Partnern über die Kombination von Modellen mit Beobachtungsdaten (KU Leuven) und über die Bestimmung von Boden- und Vegetationsfeuchte aus Mikrowellensatelliten (TU Wien).

Genaue Schätzungen der Auswirkungen von Dürren auf die Pflanzenproduktion und Ernteerträge erfordern hochwertige Informationen über die in Böden und Pflanzen gespeicherte Wassermenge. Mithilfe von Mikrowellen-Satellitenbeobachtungen konnte der Feuchtigkeitsgehalt von Böden und Vegetation in den letzten 45 Jahren geschätzt werden. Diese Informationen sind jedoch nicht täglich verfügbar und unterliegen Unsicherheiten, die klare Schlussfolgerungen über kurz- bis langfristige Veränderungen der Wasserspeicherung und des Wasserflusses über Land verhindern. Umgekehrt liefern großräumige Landoberflächenmodelle konsistente und zusammenhängende Simulationen zahlreicher hydrologischer und ökosystemarer Variablen, beschreiben jedoch die Wechselwirkungen zwischen Hydrologie und Vegetationsfunktionen nur unzureichend. Im Rahmen des CONSOLIDATION-Projekts wurden mehrere Satellitenbeobachtungen der Bodenfeuchte und Vegetationsproduktivität mit Noah-MP kombiniert, einem Landflächenmodell der neuen Generation, das Veränderungen des Wasserhaushalts und der Vegetation über Land simuliert. Die daraus resultierenden Datensätze sind von besserer Qualität als aktuelle Datensätze, die ausschließlich aus Satellitenbeobachtungen oder Modellen stammen, da sie die zuverlässigsten Informationen aus beiden Quellen kombinieren. Darüber hinaus wurden physikalische Verbindungen zwischen Bodenfeuchte und Vegetation sowie allen anderen Landflächenvariablen sichergestellt. Der Schwerpunkt des Projekts lag auf der Optimierung von Methoden zur Kombination beider Datenströme sowie auf der Bewertung des Mehrwerts dieser Techniken zur Integration von Modelldaten für die numerische Wettervorhersage und die auf maschinellem Lernen basierende Ernteertragsprognose. Das Projekt hat zwei Partner mit sich ergänzenden Fachkenntnissen zusammengebracht: die KU Leuven im Bereich Datenassimilation und die TU Wien im Bereich der Erdbeobachtung von Boden- und Vegetationsfeuchte mittels Mikrowellensatelliten.

Forschungsstätte(n)
  • Technische Universität Wien - 100%
Internationale Projektbeteiligte
  • Alexander Gruber, Katholieke Universiteit Leuven - Belgien
  • Gabriëlle De Lannoy, Katholieke Universiteit Leuven - Belgien

Research Output

  • 2 Zitationen
  • 17 Publikationen
  • 2 Datasets & Models
  • 2 Disseminationen
Publikationen
  • 2025
    Titel Land data assimilation of satellite-based surface soil moisture: Impact on atmospheric simulations over the contiguous United States
    DOI 10.1002/qj.70052
    Typ Journal Article
    Autor Bechtold M
    Journal Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society
  • 2024
    Titel Joint assimilation of satellite-based surface soil moisture and vegetation conditions into the Noah-MP land surface model
    DOI 10.1016/j.srs.2024.100129
    Typ Journal Article
    Autor Heyvaert Z
    Journal Science of Remote Sensing
  • 2025
    Titel Making optimal use of limited field-scale data for crop yield forecasting using transfer learning and Sentinel-1 and 2 data
    DOI 10.1016/j.atech.2025.101567
    Typ Journal Article
    Autor Bueechi E
    Journal Smart Agricultural Technology
  • 2025
    Titel Continental assimilation of satellite-based soil moisture and vegetation conditions in the context of land-atmosphere coupling
    Typ PhD Thesis
    Autor Zdenko Heyvaert
    Link Publikation
  • 2025
    Titel From a regional to field scale - transfer learning for Earth observation based crop yield forecasts
    DOI 10.5194/egusphere-egu25-19281
    Typ Other
    Autor Bueechi E
  • 2025
    Titel Impact of soil moisture data assimilation on short-term numerical weather prediction
    DOI 10.5194/egusphere-egu24-20049
    Typ Other
    Autor Bechtold M
  • 2025
    Titel High-Temporal Resolution Vegetation Optical Depth Measurements in Beech Forests Using Ground- Based GNSS-Transmissometry
    Typ Conference Proceeding Abstract
    Autor Bader N
    Konferenz EGU Mary Anning Conference: Novel constraints on the coupling between the water and carbon cycles
  • 2025
    Titel GNSS-Transmissometry-Based Monitoring of Vegetation Optical Depth in Central European Beech Forest Ecosystems
    Typ Conference Proceeding Abstract
    Autor Bader N
    Konferenz Living Planet Symposium 2025
    Link Publikation
  • 2025
    Titel Too little data for field-scale crop yield forecasting? Not with transfer learning!
    Typ Conference Proceeding Abstract
    Autor E. Bueechi
    Konferenz Living Planet Symposium 2025
  • 2023
    Titel Joint assimilation of SMAP soil moisture and AMSR2 vegetation optical depth retrievals into the Noah-MP land surface model
    DOI 10.5194/egusphere-egu23-8638
    Typ Other
    Autor Heyvaert Z
  • 2023
    Titel Impact of Design Factors for ESA CCI Satellite Soil Moisture Data Assimilation over Europe
    DOI 10.1175/jhm-d-22-0141.1
    Typ Journal Article
    Autor Heyvaert Z
    Journal Journal of Hydrometeorology
  • 2022
    Titel Evaluating Rescaling Approaches for Improved Carbon and Water Flux Representation Through LAI Assimilation in a Land Surface Model
    Typ Conference Proceeding Abstract
    Autor De Lannoy G
    Konferenz 4th Carbon from Space Workshop
  • 2022
    Titel A novel approach for assimilating retrievals of microwave vegetation optical depth into a land surface model
    Typ Conference Proceeding Abstract
    Autor Heyvaert Z
    Konferenz Living Planet Symposium 2022
  • 2023
    Titel Bias-blind and bias-aware assimilation of leaf area index into the Noah-MP land surface model over Europe
    DOI 10.5194/hess-27-4087-2023
    Typ Journal Article
    Autor De Lannoy G
    Journal Hydrology and Earth System Sciences
  • 2023
    Titel Effects of bias in an LAI data assimilation system on carbon uptake and hydrological variables and over Europe
    DOI 10.5194/egusphere-egu23-11534
    Typ Other
    Autor De Lannoy G
  • 2022
    Titel Assessment of an ESA CCI Soil Moisture data assimilation framework
    DOI 10.5194/egusphere-egu22-8370
    Typ Other
    Autor Bechtold M
  • 2022
    Titel Effects of a biased LAI data assimilation system on hydrological variables and carbon uptake over Europe
    DOI 10.5194/egusphere-2022-1137
    Typ Preprint
    Autor Scherrer S
    Seiten 1-38
    Link Publikation
Datasets & Models
  • 2025 Link
    Titel Yield Data Sentinel-1 & Sentinel-2 Features
    Typ Database/Collection of data
    Öffentlich zugänglich
    Link Link
  • 0 Link
    Titel Yield data
    Typ Database/Collection of data
    Öffentlich zugänglich
    Link Link
Disseminationen
  • 2022 Link
    Titel GEOTAG
    Typ Participation in an open day or visit at my research institution
    Link Link
  • 2025
    Titel Lecture by Emanuel Buecchi and Wouter Dorigo for Ukrainian STEM talents
    Typ Participation in an activity, workshop or similar

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