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Statusbericht MSG Gruppe. Beteiligte Mitarbeiter: Prasanjit Dash Ewa Gajewska Frank Göttsche (Al-Ain – UAR) Christian Koch Fred Prata (CSIRO - Australien) Andreas Schmidt Yi-Yi Sun (Uni Yantai – China). Stand Oktober 2004. Übersicht. MSG: Empfang und Archivierung
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Statusbericht MSG Gruppe Beteiligte Mitarbeiter: Prasanjit DashEwa GajewskaFrank Göttsche (Al-Ain – UAR)Christian KochFred Prata (CSIRO - Australien) Andreas SchmidtYi-Yi Sun (Uni Yantai – China) Stand Oktober 2004
Übersicht • MSG: Empfang und Archivierung • LSA-SAF: Land Surface Analysis – Satellite Application Facility • Implementation Phase bis Ende 2004 • Initial Operational Phase: 2005 bis 2007 • LST Validierung • Cross-Validation (MSG-AATSR) • Ground truth station • GEOLAND: LST Jahresgänge • Wolkenstrukturen erkennen
Übersicht • MSG: Empfang und Archivierung • LSA-SAF: Land Surface Analysis – Satellite Application Facility • Implementation Phase bis Ende 2004 • Initial Operational Phase: 2005 bis 2007 • LST Validierung • Cross-Validation (MSG-AATSR) • Ground truth station • GEOLAND: LST Jahresgänge • Wolkenstrukturen erkennen
MSG SEVIRI spektrale Charakteristik Kanal Mitte Breite Abstammung (µm) (µm) VIS 0.6 0.635 0.56 - 0.71 Vergleichbar mit AVHRR VIS 0.8 0.81 0.74 - 0.88 Vergleichbar mit AVHRR IR 1.6 1.64 1.50 - 1.78 Vergleichbar mit AVHRR IR 3.9 3.92 3.48 - 4.36 Vergleichbar mit AVHRR IR 8.7 8.70 8.30 - 9.10 Neu IR 10.8 10.8 9.80 - 11.8 Vergleichbar mit AVHRR IR 12.0 12.0 11.0 – 13.0 Vergleichbar mit AVHRR WV 6.2 6.25 5.35 - 7.15 Wasserdampfkanal (Meteosat) WV 7.3 7.35 6.85 - 7.85 Wasserdampfkanal (Meteosat) IR 9.7 9.66 9.38 - 9.94 Ozone Absorption (NOAA-HIRS) IR 13.4 13.40 12.4 - 14.4 CO2 Absorption (GOES-VAS) HRV 0.5 - 0.9 Breitband VIS (Meteosat)
MSG Räumliche Auflösung METEOSAT / MSG
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BodenfeuchteVerdunstungSchneebedeckung Vegetationsindex (NDVI) Blattflächenindex (LAI)Anteil grüner Vegetation (FVC)Abs. photos. akt. Strahlung (fAPAR) LSA-SAF Struktur Akurzwellige Strahlung Blangwellige Strahlung Layer I Albedo LandAlbedo Schnee BRDFAerosol Temperatur Land EmissionsvermögenThermische Parameter Layer II N. unten gerichteter langwelliger Strahlungsfluss N. unten gerichteter kurzwelliger Strahlungsfluss Layer III
Modellierung der täglichen Temperaturwelle 4 5 4 0 Strahlungstemperatur [°C] 3 5 T a 3 0 k d T 2 5 w T 0 t t 2 0 s m lokale Sonnenzeit [h] 1 5 0 3 0 6 0 9 1 2 1 5 1 8 2 1 2 4 0 3 0 6 LSA-SAF ToTemperatur Residuum TaAmplitude der tägl. Temp.-welle Breite des cos über ± /2 tmZeitpunkt der Höchsttemperatur tsStartzeit der nächtl. Abkkühlung k Abkühlungskonstante T T(t) - To
-15°C +50°C LSA-SAF Modellierte Temperatur Tagesgang aus METEOSAT Messungen 6 Uhr bis5:30 Uhr Folgetag April 1996 August 1996
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MSG cross validation AATSR/2 Nadir - Forward Temperature
Ground truth LST Australien Zentraler Mast
Requirements for validation siteMSG SEVIRI IR measurements Area should be homogeneous over • spatial pixel scale (~ 5 km) • 1 pixel offset on each side (~ 15 km) ~1 pixel ~4.8 km • 5 km - not Nadir in mid-latitude (~ 20 km) ~4.8 km ~1 pixel • elevation (stdv. dev. of height should be low) • ground radiometric measurement scale, so that it corresponds to satellite measurement Site must represent the 20 x 20 km area
Statistical processing of window-wise pixels Validation site must represent the 20 x 20 km area Input AVHRR ch-5 BT (~ 1 km) Method 25 x 25 km moving window statistics • daily standard deviation (90% validity) • monthly mean of daily std. dev. (20% validity)
Jul 2002 Jun 2002 Sep 2002 Mar 2002 Apr 2002 Aug 2002 May 2002 Oct 2002 0°C > 3°C 2°C 1°C Monthly mean of daily standard deviation of temperature (AVHRR – 2002) blue patch: Potential sites Standard deviation of brightness temperature
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TIGR (Radiosonden) Profile vom gleichen Typ (Radiosonden) wie im Trainingsdatensatz ECMWF (4-d var ana) Profile von anderem Typ (Modell) als im Trainingsdatensatz 7200 Situationen aus Mitteleuropa von März bis Oktober 1996(5 wolkenfreie Tage aus unterschiedlichenMonaten) Validierungsdaten:768 von 4032 Situationen basierend auf TIGR Profilen von Mitteleuropa MODTRAN MODTRAN GEOLAND - NN TrainiertesNetzstattModtran? Validierung Test Neuronale Netz ca. 10.000 mal schnellerals MODTRAN Trainiertes Netzwerk Trainingsdaten:3264 von 4032 Situationen basierend auf TIGR-Profilen von Mitteleuropa Mittlerer FehlerNN - MODTRAN 0.25 K 0.31 K
Start ENZO (0.3°C) ENZO (0.5°C) GEOLAND - NN Optimierung mit ENZO Start: Gewichte: 2790 Input-N.: 45 Hidden-N.: 44 + 18 Output-N.: 1 ENZO: Gewichte: 286 Input-N.: 31 Hidden-N.: 22 + 4 Output-N.: 1
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Scientific background • Climate change: enhanced water cycle. • Impact on clouds: Type, duration, coverage. • METEOSAT and MSG: Cloud analysis with high temporal resolution (30 min – METEOSAT, 15 min MSG) • Cloud analysis • spectral properties on pixel basis established • structure and context analysis under development • Is automatic cloud analysis feasible? • Is the algorithm applicable on long time series?
Find“comma” structure Visual / computer analysis Where is the compact cloud area of the low pressure system? Marked by visual inspection Found by objective image analysis VIS
Die nächsten Themen • 26.11.2004 • Christian Koch (Diplom Schlussvortrag)Erkennung von Wolkenstrukturen • Andreas Schmidt (Promotion Anfangsvortrag)LST - Zeitreihen (Geoland) • 10.12.2004 • Prasanjit Dash (SAF)Messort für LST Validierung • Ewa Gajewska (Promotion Anfangsvortrag)Konzept LST Validierung • 11.03.2005: • Olesen: Status MSA - Gruppe • 03.06.2005: Schmidt / Gajewska: Stand der Promotion