Anthropogenic climate change rapidly alters the way in which the Earth system’s components (e.g., atmosphere, hydrosphere and biosphere) interact. Remote Sensing is a crucial asset in humanity’s capabilities to observe and study our changing environment. Of particular interest are the water cycle and carbon cycle. My research focuses on 1) the quantification of total column water vapour (TCWV) in the atmosphere and 2) the quantification of dissolved organic carbon (DOC) in water bodies. Both are fundamental elements for their respective cycles, specifically due to their fast turn-over rates and role in completing the cycles.
The split-window difference (SWD), calculated from the brightness temperature at 10.8 and 12.2 μm in the thermal infrared (TIR) can be related to the clear-sky TCWV. With sensors such as the Meteosat Second Generation – Spinning Enhanced Visible and Infrared Radiometer (MSG–SEVIRI), a geostationary instrument, we are able to retrieve clear-sky TCWV at spatial resolutions of 3 – 5 km and in 15 minute intervals. The retrieval is built on optimal estimation (OE) and yields a bias below 2.85 kg/m² and root mean square deviation (RMSD) below 3.24 kg/m². Its sensitivity is slightly decreased in the planetary boundary layer (PBL). Yet, it provides a good estimate of the sub-hourly, spatio-temporal variability of TCWV. MSG’s successor, Meteosat Third Generation (MTG), with the Flexible Combined Imager (FCI) will certainly improve such TCWV estimates, as it carries a band sensitive to WV in the near-infrared (NIR). In contrast to the TIR, the NIR is sensitive to WV down to the Earth’s surface and provides accurate estimates highly sensitive to the PBL. We built an OE retrieval framework which retrieves TCWV from FCI NIR measurements. Calibrated FCI data are not available, yet. Using observations of the Sentinel–3 Ocean and Land Colour Instrument (OLCI), we were able to retrieve TCWV with a bias of 1.85 kg/m2, a RMSD of 2.235 kg/m² and centred RMSD of 1.26 kg/m². FCI’s TCWV at 1 – 2 km spatial and 10 minute temporal resolution will deliver crucial information to forecasters. These may enable improved warnings and longer lead times for convective storms. The fine details and increased accuracy will provide unprecedented data for studying WV-aerosol-cloud interactions and improve forecasts. Rising temperatures and shifts in hydrological patterns, associated with changes in the WV distribution, are drivers of permafrost degradation and mobilisation. Such mobilisation may be traced with the DOC of Arctic rivers but observations of riverine DOC are sparse. With OLCI we can observe the dynamics in large Arctic rivers such as the Lena River. OLCI’s 300 m spatial resolution and revisit-times of up to 8 times per day enables the monitoring of dissolved organic carbon (DOC) with a RMSD of 1.55 mg/L. This quasi-daily coverage of the whole catchment during the ice-free period (May – October) makes it possible to follow the movement of DOC down to individual tributaries.
For both applications, an improvement in temporal and spatial coverage and resolution has been achieved. This will enable further studies into processes related to the mobilisation and transformation of the satellite-observed quantities. Such studies may help us understand and predict feedback and transformation processes in the water and carbon cycle and their contributions to climate change.
Der menschengemachte Klimawandel ändert schnell die Wechselwirkungen innerhalb des Erdsystems (z.B. zwischen Atmosphäre, Biosphäre and Hydrosphäre). Die Fernerkundung mit Satelliten ist eines der wichtigsten Werkzeuge, um die Veränderungen unserer Umwelt beobachten und analysieren zu können. Besonders wichtig sind hierbei der Wasserkreislauf und der Kohlenstoffkreislauf. Meine Forschung fokussiert sich dabei auf 1) die Bestimmung des Wasserdampfsäulengehaltes und 2) die Bestimmung von im Wasser gelösten organischen Kohlenstoffen. Beide Parameter sind unabdingbar für ihre jeweiligen Zyklen, vor allem, da sie schnelle Umwandlungsraten aufweisen und eine wichtige Rolle im Abschluss der Kreisläufe erfüllen.
Aus der sog. Split-Window Difference (SWD), berechnet aus der Differenz der Helligkeitstemperaturen bei 10.8 und 12.2 µm im thermischen Infrarot (TIR), kann der totale Säulenwasserdampfgehalt (TCWV) einer wolkenfreien Atmosphäre bestimmt werden. Mit Sensoren wie dem Spinning Enhanced Visible and Infrared Radiometer (SEVIRI) auf dem geostationären Satelliten Meteosat Second Generation (MSG), lassen sich TCWV mit einer räumlichen Auflösung von 3 bis 5 km und 15 Minuten zeitlicher Auflösung erstellen. Das Verfahren beruht auf Optimal Estimation (OE) und hat einen Bias unter 2.85 kg/m² und eine Quadratwurzel der mittleren quadratischen Abweichung (RMSD) von unter 3.24 kg/m² . Die Sensitivität auf Änderungen des Wasserdampfgehalts in der planetaren Grenzschicht sind reduziert, dennoch kann TIR-TCWV eine gute Abschätzung der sub-stündlichen und räumlichen Änderungen des TCWV reproduzieren. Der Nachfolger von MSG, Meteosat Third Generation (MTG), trägt das Instrument Flexible Combined Imager (FCI). FCI wird geostationäre, wolkenfreie TCWV-Beobachtungen verbessern, da es einen Kanal im Nahinfrarot (NIR) hat, der innerhalb der Wasserdampfabsorption bei 0.914 µm liegt. Im Gegensatz zu Messungen im TIR, ist dieser NIR Kanal sensitiv auf kleine Änderungen in der gesamten Wasserdampfsäule, auch in der planetaren Grenzschicht. Wir haben einen OE Algorithmus entwickelt, der aus den NIR Messungen von FCI TCWV ableitet. Zum jetzigen Zeitpunkt sind leider keine kalibrierten FCI Daten verfügbar. Daher nutzen wir Messungen des Sentinel–3 Ocean and Land Colour Instruments (OLCI). Mit OLCI konnten wir TCWV mit einem Bias von 1.85 kg/m² , einem RMSD von 2.235 kg/m² und einem bias-korrigierten RMSD von 1.26 kg/m2 ableiten. Mit einer räumlichen Auflösung von 1 – 2 km und einer zeitlichen Auflösung von 10 Minuten wird der TCWV von FCI wichtige Informationen für Wetter-Prognostiker∗innen bereitstellen. Diese ermöglichen verbesserte Warnungen mit längeren Vorlaufzeiten für konvektive Stürme. Die Detailtiefe und Genauigkeit des FCI TCWV-Felds wird beispiellose Daten für Prozessstudien von Wasserdampf-Aerosol-Wolken Interaktionen und die Verbesserung von Wettervorhersagen liefern.
Ein starker Temperaturanstieg und mit Wasserdampf im Zusammenhang stehende Verschiebungen von hydrologischen Regimen tragen maßgeblich zur Zersetzung des arktischen Permafrosts bei. Diese Zersetzung mobilisiert organische Kohlenstoffe, deren Bewegung z.B. als gelöste organische Kohlenstoffe (DOC) in Flüssen wie der Lena beobachtet werden kann. Mit OLCIs räumlicher Auflösung von 300 Metern und bis zu 8 Überflügen pro Tag, können wir nahezu täglich DOC im Lena Fluss ableiten. Dabei hat das von OLCI abgeleitete DOC eine RMSD von 1.55 mg/L. Diese quasi-täglichen Beobachtungen decken fast das gesamte Wassereinzugsgebiet der Lena in der eisfreien Zeit (Mai bis Oktober) ab. Auch Zuflüsse können mit OLCI beobachtet werden. In beiden Anwendungen zeigt sich, dass die zeitliche und räumliche Auflösung und geographische Abdeckung mit Satellitendaten verbessert werden konnte. Die so gewonnenen Beobachtungen werden weitere und detailiertere Prozessstudien ermöglichen. Diese werden wiederum der Forschung helfen, Rückkopplungen und Transformationsprozesse im Wasser- und Kohlenstoffkreislauf und ihre Einflüsse auf den Klimawandel besser zu verstehen und vorhersagen zu können.
