Ensemble-basierte Assimilation satellitengestützter Schneedaten in das schnee-hydrologische Modell openAMUNDSEN
Abstract
Satellitengestützte Schneebeobachtungen werden zunehmend verfügbar, ihre Assimilation in physikalisch basierte Schneemodelle bleibt jedoch anspruchsvoll. In dieser Studie adressieren wir diese Herausforderung mit einem ensemble-basierten Datenassimilationsansatz auf Basis eines Partikel Filters in openAMUNDSEN. Das Prior-Ensemble wird durch gezielte Perturbation der meteorologischen Eingabegrößen erzeugt. Für jeden Schneebeobachtungstyp definieren wir geeignete Modelläquivalente und konsistente Unsicherheitsmodelle. Der Fokus liegt dabei auf der sequentiellen Assimilation von Schneebedeckungskarten aus Sentinel‑2 sowie Nassschneekarten aus Sentinel‑1. Anhand von Beispielsimulationen aus dem Ötztal (Tirol, Österreich) demonstrieren wir Potenziale und Grenzen der Assimilation dieser Produkte. Die Ergebnisse zeigen, dass die Kombination verschiedener Sensoren die räumlich-zeitliche Zustandsschätzung der Schneedecke verbessern kann, wobei der Assimilationserfolg wesentlich von der Ausgestaltung der Beobachtungsoperatoren und Unsicherheiten abhängt. Wir diskutieren Implikationen für die Modellkonfiguration und geben Empfehlungen für die Nutzung satellitengestützter Schneedaten in ensemble-basierten Assimilationsumgebungen.
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