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Niederschlagsbestimmung aus METEOSAT-Second Generation-Zeitreihendaten mit dem Methodenverbund ORFEUSS
Fallbeispiel Namibia

dc.contributor.advisorMenz, Gunter
dc.contributor.authorWelle, Torsten
dc.date.accessioned2020-04-14T03:42:47Z
dc.date.available2020-04-14T03:42:47Z
dc.date.issued28.10.2009
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.11811/4147
dc.description.abstractDer Niederschlag ist eines der wichtigsten Parameter im Klimasystem der Erde und bestimmt auf vielfältige Weise unser Leben. Das Wissen über die raumzeitliche Verteilung von Niederschlagsmengen spielt deshalb eine bedeutende Rolle, vor allem in Gebieten, in denen kein flächendeckendes Niederschlagsmessnetz zur Verfügung steht, wie es in Entwicklungsländern oft der Fall ist. Für das südliche Afrika und insbesondere für Namibia wird im Hinblick auf die Modellrechnungen des vierten Sachstandberichts des Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) eine Abnahme der Niederschläge und eine Zunahme der Niederschlagsvariabilität prognostiziert. Das Ziel dieser Dissertation ist es, einen operationellen Methodenverbund zur Abschätzung von Tagesniederschlagssummen aus METEOSAT Second Generation (MSG) Daten zu entwickeln, um für Namibia eine flächendeckende Niederschlagsinformation abzuleiten. Dafür wurde ein neuer Methodenverbund (ORFEUSS) entwickelt, der erstmals Support-Vektor-Maschinen (SVM) zur Niederschlagsableitung nutzt. ORFEUSS, steht für Operational Rainfall Estimation using SEVIRI Data and Support Vector Machines und ist zusätzlich in der Lage, die Tagesniederschlagssummen in stratiforme und konvektive Niederschlagssummen sowie Tages- und Nachtniederschlagssummen zu differenzieren. Dies ermöglicht eine detaillierte raum-zeitliche Betrachtung der Niederschlagsklimatologie für Namibia. Zuvor musste der Aufbau der Satellitenempfangsanlage auf dem Dach des Zentrums für Fernerkundung der Landoberfläche (ZFL), mit eigens programmierten Prozessierungsketten sowie die Archivierungsstruktur für die viertelstündlich empfangenen Daten realisiert werden. Der Methodenverbund ORFEUSS besteht aus drei Verfahren. Das Kernverfahren (ORFEUSS-Core) besteht aus dem statistischen Lernalgorithmus, den Support-Vektor-Maschinen, die in Form einer überwachten Klassifikation die Klassen „Regen“ und „Nicht Regen“ voneinander unterscheidet. Die Gesamtgenauigkeit dieser binären Klassifikation, die auf Basis der Trainingsdaten (Testdaten) stattfand, beträgt 88,93% (87,1%). Das zweite Verfahren (ORFEUSS-Event) unterscheidet die konvektiven und stratiformen Niederschlagsereignisse anhand von positiven Schwarzkörpertemperaturdifferenzen zwischen dem Wasserdampfkanal und dem Infrarotkanal. Im dritten Verfahren (ORFEUSS-Rate) wurden konvektive und stratiforme Niederschlagsraten basierend auf Regressionsanalysen berechnet.
In einer umfassenden Validierungsstudie wurden die Ergebnisse von ORFEUSS mit dem 3B42-Niederschlagsstandardprodukt des Tropical Rainfall Measurement Mission (TRMM) Satelliten der National Aeronautics and Space Administration (NASA) und punktueller Niederschlagsinformation vom Namibianischen Wetterdienst verglichen. Dabei wurde aus dem gesamten Untersuchungszeitraum, der die Monate Januar bis einschließlich Mai der Jahre 2006 und 2007 umfasst, acht zufällig gewählte Tage aus jedem Monat zur Validierung herangezogen. Zunächst wurden die Ergebnisse von ORFEUSS qualitativ anhand einer visuellen Betrachtung mit dem 3B42-Standardprodukt (TRMM-Daten) gegenübergestellt. In einem weiteren Schritt wurde ein quantitativer Vergleich der Punktdaten vom Namibianischen Wetterdienst mit ORFEUSS und TRMM durchgeführt. Dabei wurden kategorische und kontinuierliche statistische Testverfahren, die von der International Precipitation Working Group (IPWG) als Standardtestverfahren festgelegt worden sind, angewandt. Das Ergebnis der qualitativen Studie hat gezeigt, dass die räumlichen Niederschlagsmuster gut erkannt werden und dass auch der Übergangsbereich zwischen Niederschlag und niederschlagsfreien Bereichen sehr gut übereinstimmen. Insgesamt vermittelte der visuelle Vergleich, dass ORFEUSS eine geringere Niederschlagsfläche im Vergleich zu den TRMM-Daten ausweist. Die quantitative Studie ergab eine gute Übereinstimmung von TRMM und ORFEUSS zu den Punktdaten, wobei ORFEUSS im Mittel bessere Resultate lieferte als die TRMM-Daten. Abschließend folgte der quantitative Vergleich zwischen TRMM und ORFEUSS, wobei sich das qualitativ ermittelte Ergebnis quantifizieren ließ. Insgesamt zeigen die Anteile der täglichen Niederschlagsflächen in den Daten von ORFEUSS und TRMM eine sehr gute Übereinstimmung. Die Validierung der gemessenen Niederschlagsmengen zeigt, dass trotz einer Unterschätzung der Niederschlagsflächen die Niederschlagsmengen leicht überschätzt werden.
Die operationelle Anwendung von ORFEUSS erfolgte in verschiedenen niederschlagsklimatologischen Untersuchungen für Namibia. Die 302 Tagesnieder-schlagssummen wurden zu Monatssummen aggregiert und in einem Geographischen Informationssystem (GIS) klassifiziert, so dass eine Vergleichbarkeit der einzelnen Monate sowie der Regenzeiten 2006 und 2007 gewährleitet ist. Weiterhin wird die Trennung der Niederschläge exemplarisch für einen Tag in stratiforme und konvektive Tag- und Nacht und stratiforme und konvektive Niederschläge während des Tages und der Nacht durchgeführt. Die räumlichen Niederschlagsmuster werden für jede Niederschlagsdifferenzierung anhand von zwei Niederschlagstransekten, in Abhängigkeit der Topographie abgebildet und analysiert.
Die dargestellten Ergebnisse zeigen, dass der neu entwickelte Methodenverbund ORFEUSS grundsätzlich in der Lage ist, die Niederschlagssituation über Namibia in ihrer Gesamtheit gut zu erfassen und dass aufgrund der sehr guten räumlichen (3km) und zeitlichen (15 min) Auflösung von MSG detailliertere Niederschlagsinformation generiert werden kann, als mit den TRMM-Daten oder mit interpolierten Punktinformationen.
dc.description.abstractRainfall estimation from METEOSAT Second Generation time series data based on the ORFEUSS method : case study Namibia
Rainfall is one of the most important parameters in the earth climate system and it has a manifold impact on life on earth. Therefore, knowledge about the rainfall distribution plays an important role, especially in regions, where no area-wide rainfall monitoring network is available, as it is often the case in developing countries. The 4th assessment report of the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) predicts for southern Africa and particularly for Namibia a decrease in the overall rainfall and an increase in rainfall variability. The goal of this dissertation is to develop an operational technique to estimate daily rainfall from METEOSAT Second Generation Data in order to derive area-wide rainfall information for Namibia. Therefore a new technique for rainfall estimation (ORFEUSS - Operational Rainfall Estimation using SEVIRI Data and Support Vector Machines) has been developed that, for the first time, uses Support-Vector-Machines (SVM). In addition, ORFEUSS has the ability to differentiate daily rainfall into convective and stratiform rainfall as well as daily and nightly rainfall. This spatial-temporal information allows for the examination of the rainfall climatology of Namibia.
Before, the satellite receiving station had to be constructed at the Center for Remote Sensing of Land Surfaces including self- programmed preprocessing chains as well as an architecture for data storage which handles the data stream that is received every 15 minutes. The ORFEUSS technique consists of three methods. The core-method (ORFEUSS-Core) consists of Support-Vector-Machines, a set of supervised learning methods used for classification. In ORFEUSS they were used to differentiate between two classes “rain” and “no rain”. The overall accuracy of this binary classification based on training data (test data) is of 88,93 % (87,1%). The second method (ORFEUSS-Event) uses the positive Brightness Temperature Difference between the water vapour channel and the infrared channel to distinguish between convective and stratiform rainfall events. The third method (ORFEUSS-Rate) calculates rainfall rates for convective and stratiform events based on regression analyses.
' Within a comprehensive validation study the results of ORFEUSS were compared with the 3B42-rainfall standard product of the Tropical Rainfall Measurement Mission (TRMM) satellite of the National Aeronautics and Space Administration (NASA) and with point data of the Meteorological Service of Namibia. From the entire research period that covered the months January till May of the years 2006 and 2007, eight days per month were randomly chosen in order to prove the quality of ORFEUSS. First, the results of ORFEUSS were contrasted with the 3B42-standard product (TRMM-data) by visual comparison. Second, a quantitative comparison was realised with the results of ORFEUSS and TRMM compared with the point data of the meteorological Service of Namibia. Thereby categorical and continuous statistics were computed based on verification methods of the International Precipitation Working Group (IPWG). The results of the qualitative study have shown that the spatial precipitation patterns were detected well and the transition zone between rain and no rain also fitted well. Altogether the visual comparison showed that ORFEUSS produced a slightly smaller precipitation area compared with the TRMM-data. The quantitative study showed good results between ORFEUSS and TRMM compared to the point data, whereas, on average, ORFEUSS produced better results than TRMM. Finally, the quantitative comparison between TRMM and ORFEUSS was carried out, whereby the results of the qualitative study could be quantified. Overall, the percentages of the daily precipitation areas of TRMM and ORFEUSS matched quite well. The validation of the rainfall amounts has shown that although ORFEUSS underestimates the precipitation areas, the rainfall amounts were slightly overestimated.
The operational application of ORFEUSS was realised in several studies for Namibia with regard to its rainfall climatology. The 302 daily rainfall amounts were aggregated to monthly rainfall data and classified in a Geographical Information System (GIS) in order to be able to compare each month and the rainy seasons 2006 and 2007. Exemplarily the daily rainfall information was devided into convective and stratiform events, day and night-time rainfall as well as convective and stratiform rainfall events during the day and at night. The spatial rainfall patterns were displayed and analysed for each case according to two transects that depended on the topography.
The results have shown that the new technique ORFEUSS is principally able to detect the general rainfall situation in Namibia quite well. Due to the better spatial (3km) and temporal (15min) resolution of ORFEUSS more detailed rainfall information can be generated than with TRMM or interpolated point data.
dc.language.isodeu
dc.rightsIn Copyright
dc.rights.urihttp://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
dc.subjectSatellitenmeteorologie
dc.subjectMSG
dc.subjectNiederschlags-Retrieval
dc.subjectAfrika
dc.subject.ddc550 Geowissenschaften
dc.titleNiederschlagsbestimmung aus METEOSAT-Second Generation-Zeitreihendaten mit dem Methodenverbund ORFEUSS
dc.title.alternativeFallbeispiel Namibia
dc.typeDissertation oder Habilitation
dc.publisher.nameUniversitäts- und Landesbibliothek Bonn
dc.publisher.locationBonn
dc.rights.accessRightsopenAccess
dc.identifier.urnhttps://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:5N-19265
ulbbn.pubtypeErstveröffentlichung
ulbbnediss.affiliation.nameRheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn
ulbbnediss.affiliation.locationBonn
ulbbnediss.thesis.levelDissertation
ulbbnediss.dissID1926
ulbbnediss.date.accepted12.10.2009
ulbbnediss.fakultaetMathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät
dc.contributor.coRefereeWiniger, Matthias


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