Stochastische Analyse terrestrischer Systeme
Über
Dieses Forschungsthema befasst sich mit der Zusammenführung von terrestrischen Modellvorhersagen und terrestrischen Messdaten unter Verwendung von Methoden der inversen Modellierung und Datenassimilation.
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Forschungsthemen
Bessere kurz- und mittelfristige Vorhersagen für alle möglichen Zustände des terrestrischen Systems und der Flüsse innerhalb des terrestrischen Systems zu erhalten. Prominente Beispiele sind die Vorhersage der Bodenfeuchte (die z.B. als untere Randbedingung von Atmosphärenmodellen und für die Vorhersage der landwirtschaftlichen Produktion wichtig sind) und von Überschwemmungen.
Verbesserung der Parameterschätzungen in hochauflösenden terrestrischen Systemmodellen, was die Verbesserung von Langzeitvorhersagen mit terrestrischen Systemmodellen ermöglicht.
Systematische Gegenüberstellung von Modellvorhersagen und Messdaten, um Modelldefizite und damit das Potenzial zur Verbesserung der Darstellung von Modellprozessen zu erkennen.
Bessere Ausnutzung des Wertes von Messdaten. Beispiele hierfür sind: (i) Kopplung eines Messoperators mit terrestrischen Systemmodellen; (ii) Nutzung von Daten in der kompartimentübergreifenden Datenassimilation, was bedeutet, dass Daten, die in einem bestimmten terrestrischen Systemkompartiment (z. B. Bodenfeuchte) gesammelt wurden, zur Aktualisierung von Zuständen anderer terrestrischer Systemkompartimente (z. B. Lufttemperatur in der unteren Atmosphäre) verwendet werden.
Verknüpfung kurz- und mittelfristiger Vorhersagen mit einer zeitnahen Steuerung der Bewirtschaftung von Wasserressourcen.