Konsistente Klimadatensätze über Bodenfeuchte und Vegetation
Consistent CDRs of soil moisture and vegetation
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
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.
- Technische Universität Wien - 100%
Research Output
- 13 Zitationen
- 17 Publikationen
- 2 Disseminationen
-
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 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 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 Heyvaert Z Journal Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society Link Publikation -
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 Seiten 101567 Link Publikation -
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 Scherrer S Journal Hydrology and Earth System Sciences Seiten 4087-4114 Link Publikation -
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 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 -
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 -
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 -
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 -
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 Seiten 100129 Link Publikation -
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 Assessment of an ESA CCI Soil Moisture data assimilation framework DOI 10.5194/egusphere-egu22-8370 Typ Other Autor Bechtold M -
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 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