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Large-scale mass redistribution in the Earth system from synergistic use of Swarm data

dc.contributor.advisorKusche, Jürgen
dc.contributor.authorLück, Christina
dc.date.accessioned2022-01-26T15:54:41Z
dc.date.available2022-01-26T15:54:41Z
dc.date.issued26.01.2022
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.11811/9572
dc.description.abstractLong and consistent time series of large-scale mass redistribution in the Earth system are important in many scientific research areas. The dedicated Gravity Recovery And Climate Experiment (GRACE) and Gravity Recovery And Climate Experiment Follow-On (GRACE-FO) satellite missions provide time-variable gravity fields with an unprecedented accuracy and thus contribute significantly to a better understanding of mass fluctuations within the Earth. However, it is important to find alternatives, because the GRACE(-FO) record is interrupted by an 11-months data gap and several (bi-)monthly gaps. Alternative approaches could help to fill the gaps and to extend the time series into the past and future.
In this thesis, time-variable gravity fields and large-scale mass redistribution are derived from the magnetic field mission Swarm, which is not specifically designed to measure the Earth’s gravity field. The integral equation approach with short arcs is used to derive Spherical Harmonic (SH) coefficients from kinematic orbits of the three satellites. As accelerometer measurements are corrupted by a variety of errors, non-gravitational accelerations are modeled, which improves the gravity field solutions. Different parameterizations are tested and the quality of the results is validated by comparing them to the more accurate GRACE(-FO) solutions during the overlap period. The analysis reveals that the Swarm solution derived in this thesis provides better results than the official European Space Agency (ESA) EGF_SHA_2_ product from July 2015 to December 2019 and similar results in the remaining months. Swarm is able to resolve mass change trends and seasonal signals from basin averages when either a large basin (e.g., ocean) or a region with a high signal content (e.g., Danube river basin) is investigated. Swarm can be used to fill the gap between GRACE and GRACE-FO and should be preferred to common GRACE(-FO) data interpolation methods. First results reveal that time-variable gravity fields from Swarm can be integrated in a sea level inversion framework with the aim to partition altimetric sea level change into its individual components.
en
dc.description.abstractGroßskalige Massenumverteilungen im Erdsystem aus synergistisch genutzten Swarm Daten
Lange und konsistente Zeitreihen von großskaligen Massentransporten im System Erde spielen in vielen wissenschaftlichen Bereichen eine wichtige Rolle. Die Satellitenmissionen Gravity Recovery And Climate Experiment (GRACE) und Gravity Recovery And Climate Experiment Follow-On (GRACE-FO) liefern zeitvariable Schwerefelder hoher Genauigkeit und tragen so zu einem besseren Verständnis von Massenbewegungen in und auf der Erde bei. Allerdings ist es wichtig, alternative Möglichkeiten zu finden, da die GRACE(-FO) Zeitreihe durch eine elfmonatige Lücke, sowie mehrere ein- und zweimonatige Lücken unterbrochen ist. Alternative Ansätze können helfen, die Lücke zu füllen und die Zeitreihe in die Vergangenheit und Zukunft zu verlängern.
In dieser Arbeit werden zeitvariable Schwerefelder sowie großskalige Massenänderungen mithilfe der Daten der Magnetfeldmission Swarm hergeleitet, obwohl diese nicht speziell für die Messung des Erdschwerefelds konzipiert wurde. Der Integralgleichungsansatz wird verwendet um Kugelfunktionskoeffizienten aus den kinematischen Orbits der drei Satelliten abzuleiten. Da die Akzelerometerbeobachtungen eine Vielzahl von Fehlern aufweisen, werden die nichtgravitativen Beschleunigungen modelliert, was die Schwerefeldlösungen verbessert. Verschiedene Parametrisierungen werden getestet und die Qualität wird durch einen Vergleich mit den genaueren GRACE(-FO) Lösungen während der Überschneidungszeit beurteilt. Die Untersuchungen zeigen, dass die Swarm Lösungen dieser Arbeit von Juli 2015 bis Dezember 2019 eine bessere Genauigkeit als das offizielle EGF_SHA_2_ Produkt der Europäischen Weltraumorganisation (European Space Agency, ESA) haben und eine vergleichbare Genauigkeit in den restlichen Monaten. Swarm kann Trends und saisonale Signale der Massenänderung aus Regionen herleiten, wenn sie entweder eine ausreichende Größe (z.B. Ozean) oder einen hohen Signalgehalt (z.B. Einzugsgebiet der Donau) haben. Zum Schließen der Lücke zwischen GRACE und GRACE-FO sollte Swarm den üblichen GRACE(-FO) Dateninterpolationsmethoden vorgezogen werden. Erste Ergebnisse zeigen, dass Swarm in das Inversionsprogramm integriert werden kann, um gemessene Meeresspiegeländerungen in einzelne Anteile zu partitionieren.
de
dc.language.isoeng
dc.rightsIn Copyright
dc.rights.urihttp://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
dc.subjectSwarm
dc.subjectGRACE
dc.subjectGRACE-FO
dc.subjectSchwerefeld
dc.subjectMassenumverteilungen
dc.subjectErdsystem
dc.subjectMeeresspiegel
dc.subjectgravity field
dc.subjectmass redistribution
dc.subjectEarth system
dc.subjectsea level
dc.subject.ddc500 Naturwissenschaften
dc.subject.ddc550 Geowissenschaften
dc.subject.ddc620 Ingenieurwissenschaften und Maschinenbau
dc.titleLarge-scale mass redistribution in the Earth system from synergistic use of Swarm data
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:5-65204
ulbbn.pubtypeErstveröffentlichung
ulbbnediss.affiliation.nameRheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn
ulbbnediss.affiliation.locationBonn
ulbbnediss.thesis.levelDissertation
ulbbnediss.dissID6520
ulbbnediss.date.accepted10.12.2021
ulbbnediss.instituteLandwirtschaftliche Fakultät : Institut für Geodäsie und Geoinformation (IGG)
ulbbnediss.fakultaetLandwirtschaftliche Fakultät
dc.contributor.coRefereeMayer-Gürr, Torsten
dcterms.hasSupplementhttps://doi.org/10.5880/icgem.2021.002
ulbbnediss.contributor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-5584-1411
ulbbnediss.contributor.gnd1251783953


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