Satellitenmeteorologie E-Book
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- Herausgeber: UTB
- Kategorie: Wissenschaft und neue Technologien
- Sprache: Deutsch
Nicht nur für Studierende der Meteorologie, sondern auch für die Fächer Geographie, Klimatologie, Geo-/Umweltwissenschaften und Satellitentechnik geeignet! Das Buch gibt einen fundierten Einblick in Grundlagen, Methoden und Ergebnisse der Satellitenmeteorologie, d. h. der satellitengestützten Fernerkundung der Atmosphäre und ihrer Randbereiche zur globalen Gewinnung von Daten über wetter- und klimarelevante Parameter. Strahlungsphysik, Satellitenbahnen und Messprinzipien als Grundlagen werden allgemeinverständlich dargestellt. Fachautoren erläutern in Einzelkapiteln die Nutzung von Satellitendaten zur Bestimmung meteorologischer Größen, wie etwa Wind oder Niederschlag. Sensoren, Messmethoden und Ableitungsverfahren werden beschrieben und Ergebnisse anhand von Beispielen veranschaulicht. Mehr als 150 Abbildungen erleichtern das Verständnis. Tabellen zu Kenndaten von Satelliten und Instrumenten, ein umfangreiches Glossar, themenspezifische Literaturlisten und Web-Links runden das Werk ab. Aus dem Inhalt: Elektromagnetische Strahlung Radiometer, Lidar, Radar Satellitenorbits, Sondierungsverfahren Satellitenmessungen von • Temperatur • Strahlung • Wolken • Niederschlag • Wind • Aerosol • Spurengasen • Eis und Schnee
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Veröffentlichungsjahr: 2013
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Peter Köpke | Michael Sachweh (Hrsg.)
Satellitenmeteorologie
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Inhaltsverzeichnis
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Über die Autoren
Dr. Peter Köpke, geb. 1944 in Göttingen. Studium der Physik in Göttingen und in München, 1976 Promotion in München zum Thema „Bestimmung der atmosphärischen Trübung mittels geostationären Satelliten“. Wissenschaftler an den Meteorologischen Instituten der Universität Hamburg und der LMU München, mit Forschung zu verschiedenen Themen der Satellitenmeteorologie.
Dr. Michael Sachweh, geb. 1958 in Köln. Studium der Physischen Geographie mit Schwerpunkt Klimatologie/Meteorologie an der LMU München, 1991 Promotion an der Fakultät Geowissenschaften. 1990 –1996 Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Meteorologischen Institut der LMU München. 1990 –2003 Dozent an den Universitäten Augsburg und München, 1997–1999 in privaten Wettervorhersagediensten beschäftigt, seit 2000 Leitung eines privaten Wetterdienstes.
Beiträge zu diesem Buch leisteten
Dr. Peter Bauer
ECMWF, Reading, UK
Dr. Petra Demmler
Geoscriptum Dr. Demmler, München
Dr. Wolfgang Dierking
Alfred-Wegener-Institut für Polar- und Meeresforschung, Bremerhaven
Prof. Dr. Herbert Fischer
Karlsruher Institut für Technologie, IMK-ASF, Karlsruhe
Dipl.-Met. Gerhard Gesell
DLR e.V., Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum, Oberpfaffenhofen
Dr. Kurt P. Günther
DLR e.V., Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum, Oberpfaffenhofen
Dipl.-Geogr. Sabine Hensold
Geoscriptum Dr. Demmler, München
Dr. Rainer Hollmann
DWD, CM-SAF, Offenbach
Dr. Thomas Holzer-Popp
DLR e.V., Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum, Oberpfaffenhofen
Dr. Peter Köpke
Ludwig-Maximilians-Universität, Meteorologisches Institut, München
Prof. Dr. Peter Lemke
Alfred-Wegener-Institut für Polar- und Meeresforschung, Bremerhaven
Dr. Richard Müller
DWD, CM-SAF, Offenbach
Dr. Oliver Reitebuch
DLR e.V., Institut für Physik der Atmosphäre, Oberpfaffenhofen
Dr. Michael Sachweh
WetterService Dr. Sachweh, München
Dr. Matthias Wiegner
Ludwig-Maximilians-Universität, Meteorologisches Institut, München
Impressum
Die in diesem Buch enthaltenen Empfehlungen und Angaben sind vom Autor mit größter Sorgfalt zusammengestellt und geprüft worden. Eine Garantie für die Richtigkeit der Angaben kann aber nicht gegeben werden. Autor und Verlag übernehmen keinerlei Haftung für Schäden und Unfälle.
ISBN 978-3-8252-3525-3 (Print)
Das Werk einschließlich aller seiner Teile ist urheberrechtlich geschützt. Jede Verwertung außerhalb der engen Grenzen des Urheberrechtsgesetzes ist ohne Zustimmung des Verlages unzulässig und strafbar. Das gilt insbesondere für Vervielfältigungen, Übersetzungen, Mikroverfilmungen und die Einspeicherung und Verarbeitung in elektronischen Systemen.
© 2012 Eugen Ulmer KG
Wollgrasweg 41, 70599 Stuttgart (Hohenheim)
E-Mail: [email protected]
Internet: www.ulmer.de
ISBN 978-3-8463-3525-3 (E-Book)
Vorwort
Nur wenige Teilbereiche der Meteorologie haben eine solche Popularität erlangt wie die Satellitenmeteorologie. Dies resultiert vor allem aus den Satellitenbildern im Fernsehen, die im täglichen Wetterbericht gesendet werden und jedermann bekannt sind. Die Bilder zeigen eine hochaufgelöste Darstellung der Bewölkungsstrukturen über weiten Teilen Europas, oft in hoher zeitlicher Auflösung. So wird die Verlagerung von Wolken erkennbar, und es wird ein Einblick in die großräumige atmosphärische Zirkulation und die Entwicklung von Wettersystemen vermittelt. Ebenso bekannt sind Satellitenbilder der Erdoberfläche mit detaillierter Information über die Verteilung von Wäldern, Wüsten, städtischen Strukturen oder auch von Eis und Schnee. Derartige Bilder befriedigen nicht nur das wissenschaftliche Interesse an genauer Information, sondern faszinieren ebenso durch ihre Ästhetik. Ein verstärktes öffentliches Interesse an der Satellitenperspektive wird auch durch moderne Internetprogramme wie „Google Earth“ geweckt, mit denen bequem vom heimischen Computer aus eine spannende Reise in die verschiedensten Erdregionen unternommen werden kann.
Die mit Blick vom Satelliten auf die Erde gewonnene Information basiert auf Strahlung, die von der Erdoberfläche und der Atmosphäre ausgeht oder modifiziert wird. Die Eigenschaften der am Satelliten ankommenden Strahlung werden durch Emission, Absorption und die Prozesse auf dem Weg durch die Atmosphäre bestimmt. Deutlich wird dies, wenn es sich bei der Strahlung um sichtbares Licht handelt und dicke Wolken im Bild sind: In einem solchen Fall „sieht“ der Sensor am Satellit die Wolken, unter wolkenfreien Bedingungen dagegen den Boden. Damit ermöglichen satellitengetragene Beobachtungssysteme sowohl einen Informationsgewinn über die Atmosphäre als auch die Erfassung von Bodensignalen. Die Gewinnung von Information über die verschiedenen Atmosphärenparameter entspricht meteorologischen Beobachtungen, aber auch die Erfassung der Erdoberfläche ist nötig, da diese für meteorologisch-klimatologische Fragestellungen eine wichtige Randbedingung darstellt. Beides ist der Inhalt des vorliegenden Buches, wobei die Fernerkundung des Bodens aus meteorologischer Sicht behandelt wird. Beobachtungen für rein geographische oder geologische Fragestellungen werden nicht vorgestellt, obwohl die im Buch behandelten Grundlagen der Fernerkundung mittels Satelliten natürlich auch hierfür gelten.
Meteorologische Phänomene wie das Wetter können sich in kurzer Zeit ändern. Hier bilden Satellitensysteme eine ideale Beobachtungsplattform, da von ihnen aus die ganze Erde kontinuierlich beobachtet werden kann. Das ist ganz besonders für Erdregionen mit geringer Wetterstationsdichte von Vorteil: Hier bringen die Daten der Wettersatelliten einen sichtbaren Fortschritt im Monitoring und der Prognose von Wetter und Klima.
Im Fernsehen gezeigte Satellitenbilder stammen überwiegend aus einem Spektralbereich ähnlich dem des menschlichen Auges. Satellitengetragene Sensoren, unsere „Augen“ im Weltraum, sind jedoch auch so konstruiert, dass sie auch in anderen Spektralbereichen Information empfangen und zur Interpretation bereitstellen. Diese gehen von der ultravioletten Strahlung über das sichtbare Licht und die Wärmestrahlung bis zu den Mikrowellen. Weiter kann vom Satellit – ähnlich wie bei einem Schiffsradar – aktiv Strahlung in Richtung Erde geschickt und die zurückkommende Strahlung interpretiert werden. Je nach Fragestellung werden Satelliten eingesetzt, die auf ganz unterschiedlichen Bahnen die Erde umkreisen. Darüber hinaus kann die Beobachtungsgeometrie der Sensoren variiert werden, was zum Informationsgewinn beiträgt.
Das vorliegende Buch zeigt diese Aspekte näher auf und beschreibt die Vielfalt der Möglichkeiten, wie sich aus der Strahlungsinformation eine meteorologische Information gewinnen lässt. Es arbeitet aber auch die Gemeinsamkeiten heraus, die allen Methoden und Anwendungen zugrunde liegen, da sie allgemeingültigen physikalischen Gesetzen folgen. Das Wort „Meteorologie“ im Titel deutet an, dass die detailliert vorgestellten Anwendungen der Fernerkundung im Wesentlichen aus dem Bereich der meteorologischen und damit auch klimatologischen Fragestellung kommen. Es werden zunächst die physikalischen Grundlagen der Fernerkundung mittels satellitengetragener Sensoren vorgestellt. Die sich anschließenden Kapitel widmen sich den Anwendungen und erläutern, wie aus Satellitenmessungen Informationen zu den wichtigen wetter- und klimarelevanten Parametern abgeleitet werden können. Dabei wird der methodische Weg von der Strahlungsmessung bis zur Ableitung der physikalisch-meteorologischen Größe erläutert, sowie Beispiele für die Ergebnisse gezeigt.
Der Bereich meteorologischer Themen, in denen Satellitendaten genutzt werden, ist so umfangreich, dass es sicherlich Anwendungen gibt, die in diesem Buch nicht behandelt werden, obwohl sich manche Leser dafür interessieren. Hierzu verweisen wir auf weiterführende Fachliteratur und hoffen zudem, dass aus den gezeigten Grundlagen der Fernerkundung das Prinzipielle auch für die vermisste Anwendung abgeleitet werden kann.
Das Buch liefert einen fundierten Einstieg in die Thematik und damit auch eine Basis für die Lektüre satellitenmeteorologischer Fachbücher, die meist in englischer Sprache vorliegen und spezifische Themen behandeln. Es wendet sich primär an Studierende, insbesondere aus den Disziplinen Meteorologie, Ozeanographie und Physische Geographie, die Fernerkundungsdaten nutzen und die Hintergründe verstehen wollen, ohne sich mit dem Strahlungstransport im System Boden und Atmosphäre oder andern Details auseinanderzusetzen, sowie auch an interessierte Laien. Es wird ein umfassender Überblick über die Satellitenmeteorologie gegeben, der Leserin und Leser befähigt, sich bei Bedarf in spezielle Themen einzuarbeiten.
Die rasante Entwicklung der Satellitenmeteorologie in den vergangenen zwei Jahrzehnten hat zu einem hohen Grad an Spezialisierung innerhalb dieser Disziplin geführt, die fachlich fundierte Einführungen in das gesamte Spektrum der Satellitenmeteorologie aus der Sicht eines einzelnen Autors zunehmend erschwert. Dem trägt dieses Lehrbuch Rechnung, indem es das Fachwissen mehrerer Autoren, die sich durch spezifische Expertise auszeichnen, zusammenführt.
Auch wenn alle Texte von einer Reihe von Lesern sachkundig lektoriert wurden, kann ein Buch wie dieses nicht fehlerlos sein. Herausgeber, Autoren und Verlag nehmen deshalb gerne jeden konstruktiven Verbesserungsvorschlag entgegen.
Wir Herausgeber bedanken uns bei den Autoren für die gewissenhafte Arbeit und das Verständnis für die Überarbeitungswünsche, wohlwissend, dass es keine einfache Aufgabe ist, die Materie mit viel Sachinformation und zugleich allgemeinverständlich aufzubereiten. Unser Dank geht auch an den Ulmer Verlag, besonders an Frau Alessandra Kreibaum, die uns über lange Zeit hinweg zur Seite stand, und Frau Sabine Mann, die das Projekt zu einem guten Ende geführt hat. Zu Dank fühlen wir uns auch Frau Dr. Nadja Kneissler verpflichtet, die dieses Buchprojekt befürwortet und unterstützt hat. Der Erfolg eines Lehrbuchs wird wesentlich durch seine Illustrierung mitbestimmt. Hier gebührt unser Dank dem Grafiker, Herrn Helmuth Flubacher. Ihm ist es gelungen, die mitunter nicht einfachen Vorlagen in für den Leser verständliche und attraktive Darstellungen umzusetzen. Schließlich möchten wir uns, auch im Namen aller Autoren, bei unseren Familien und Freunden bedanken, die mit Verständnis und viel Geduld reagierten, wenn wir die Prioritäten unserer Zeitplanung immer wieder zu Lasten der Gemeinsamkeit und zugunsten des Buchprojekts setzen mussten.
München, im Mai 2012
Peter Köpke und Michael Sachweh
Peter Köpke
1Was bedeutet Satellitenmeteorologie?
1.1Motivation für satellitengestützte Fernerkundung
Ganz allgemein steht „Satellitenmeteorologie“ für die Gewinnung von meteorologischer Information mithilfe von Erdsatelliten. Es geht um die Fernerkundung von Parametern der Atmosphäre und der Erdoberfläche, die für meteorologische Prozesse und damit auch für das Klima wichtig sind.
Jeder Erkenntnisgewinn im naturwissenschaftlichen Bereich beruht auf einer Beobachtung, die durch eine Formel beschrieben werden kann, in heutiger Zeit auch durch ein Computermodell. Die erste Beschreibung der Zusammenhänge wird durch weitere Beobachtungen überprüft und gegebenenfalls verbessert. Je komplexer das zu beschreibende System ist, desto aufwendiger muss die Beobachtung sein. Dies gilt für physikalische oder chemische Untersuchungen im Labor genauso wie für biologische und medizinische Fragen, und eben auch für die Meteorologie.
Die Erforschung von Wetter und Klima ist unter anderem dadurch gekennzeichnet, dass es unmöglich ist, gezielt Versuche durchzuführen. Die Atmosphäre ist kein Labor, in dem es möglich ist, Prozesse gesteuert ablaufen zu lassen oder Effekte getrennt voneinander zu untersuchen. Alle relevanten Prozesse laufen parallel und naturgemäß immer wieder anders ab und sie beeinflussen sich gegenseitig. Experimentell arbeitende Meteorologen wissen, dass das Wetter häufig nicht so ist, wie sie es sich wünschen: Bei einem Feldexperiment zur Untersuchung von Wolkeneigenschaften „stören“ die sonnigen Abschnitte, während es umgekehrt bei einer Kampagne zur Bestimmung der Trübung der Atmosphäre, bei der die solare Strahlung gemessen wird, ein Teil der Messperiode wegen Bewölkung ungenutzt bleiben muss.
Das Wissen über die Prozesse in der Atmosphäre, das Wettergeschehen und seine Ursachen, hat einen Stand erreicht, der es erlaubt, aufwendige Modelle zu programmieren und damit hochwertige Wettervorhersagen für die nächsten Tage zu erstellen. Aufgrund der Komplexität der Prozesse wird jedoch jede Prognose mit zunehmender Vorhersagezeit schlechter und irgendwann durch die Unsicherheiten im Modell unbrauchbar. Um das zu vermeiden, müssen die Vorhersagemodelle immer wieder mit dem aktuellen Ist-Zustand versorgt werden. Mit dieser Information wird das Modell regelmäßig neu gestartet und so der Vorhersagezeitraum jeweils nach vorne geschoben. Für den Start mit einem neuen Ist-Zustand sollte eine Vielzahl von Messgrößen zur Verfügung stehen, beginnend mit Druck und Temperatur über Bewölkung und Niederschlag bis zu Wind und Eigenschaften des Bodens. Diese Angaben werden jeweils mit einer möglichst detaillierten räumlichen Verteilung benötigt.
Damit meteorologische Modelle gute Ergebnisse für die Wettervorhersage erzielen können, müssen sie immer wieder neu, mit Daten vom „wahren“ Zustand von Atmosphäre und Boden, gestartet werden. Hierzu liefern die aktuellen Parameter, die mittels Satellitenmeteorologie gewonnen wurden, den größten Beitrag. Ohne sie wäre die Wettervorhersage wesentlich ungenauer.
Ein wesentlicher Aspekt bei der Behandlung meteorologischer Prozesse und Phänomene ist die große Dimension der Atmosphäre. Das örtliche Wetter wird zwar auch durch lokale Einflüsse bestimmt, ist aber in erster Linie von der Vorgeschichte der Luftmasse abhängig. Um diese Vorgeschichte zu berücksichtigen, ist es nötig, das Wettergeschehen auf der ganzen Erde in die Vorhersage einzubeziehen, sowohl über Land als auch über See. Als Konsequenz ergibt sich die Notwendigkeit, alle relevanten Größen im globalen Maßstab kontinuierlich sowie zeitlich und räumlich hoch aufgelöst zu erfassen.
Mehr als zwei Drittel der Erdoberfläche sind mit Ozeanen bedeckt oder anderweitig unzugänglich, also Gebiete wo meteorologische Untersuchungen vom Boden aus schwierig sind und damit selten durchgeführt werden. Deshalb bietet es sich an, Beobachtungen vom Weltraum aus zu machen, also Satellitenmeteorologie zu betreiben. Dies hat weiter den Vorteil, dass mit nur einem Instrument die ganze Erde untersucht wird und dadurch Fehler durch unterschiedliche Messgeräte an verschiedenen Orten vermieden werden. Ein zusätzlicher positiver Aspekt für meteorologische Beobachter besteht darin, dass von Satelliten aus in den meisten Fällen ein großes Gebiet der Erde „auf einen Blick“ erfasst wird, großräumige meteorologische Strukturen und Prozesse also in ihrem Zusammenhang beobachtet werden können.
Die Qualität der Wettervorhersage wurde in den letzten Jahren stark verbessert. Abbildung 1.1 zeigt dies exemplarisch anhand der Entwicklung der Güte der Vorhersage für das 500 hPa-Niveau, basierend auf Ergebnissen des Europäischen Zentrums für Mittelfristvorhersage (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF). Die Qualität, die in den 1980er-Jahren für die 3- oder 5-Tage-Vorhersage erreicht wurde, gilt heute für einen zwei Tage längeren Vorhersagezeitraum. Dies beruht auf besseren Modellen und größerer Rechnerkapazität, verbunden mit einer besseren räumlichen und zeitlichen Auflösung im meteorologischen Modell. Ein ganz wesentlicher Grund ist aber auch die erhöhte Zahl und verbesserte Qualität verfügbarer aktueller Startwerte für eine Vorhersage, mit deren Hilfe verhindert wird, dass die Modellergebnisse aus dem Ruder laufen. Für die Generierung dieser Startwerte stehen seit rund 30 Jahren in immer größerem Umfang mittels Satelliten gewonnene Daten zur Verfügung.
Abb. 1.1
Entwicklung der Qualität der Vorhersage für das 500 hPa-Niveau für 3, 5, 7 und 10 Tage, gezeigt anhand von Ergebnissen des Prognosemodells des Europäischen Zentrums für Mittelfristvorhersage (nach Hagedorn, ECMWF, 2010, und Bauer, 2011).
Da in der Südhemisphäre aufgrund der dominierenden Fläche der Ozeane, aber auch wegen der dortigen Infrastruktur, nur relativ geringe Mengen konventioneller Beobachtungsdaten verfügbar sind, macht sich die durch Satellitendaten verbesserte Situation für die Südhälfte der Erde besonders deutlich bemerkbar. Als Ergebnis hat sich die Vorhersagequalität für beide Hemisphären immer stärker angenähert und ist seit einigen Jahren nahezu gleich.
Abbildung 1.2 zeigt als Beispiel die Anzahl der vom ECMWF als Startwerte genutzten Beobachtungswerte für den 13. Februar 2006. Es ist zu erkennen, dass rund 95 % der Daten von Satelliten stammen, während sich die restlichen 5 % auf Radiosonden, Flugzeuge, Landstationen sowie Schiffe und Bojen verteilen. Speziell Messungen mittels Radiosonden sind immer noch sehr wichtig, aber in neuerer Zeit hat sich der relative Anteil der Satellitenmeteorologie weiter erhöht, da jetzt auch die Änderungen der Strahlung von GPS-Satelliten auf ihrem Weg durch die Atmosphäre als meteorologische Information genutzt werden.
Durch die Satellitenmeteorologie gewonnene globale Daten von meteorologischen, luftchemischen und geographischen Parametern sowie deren Änderungen erlauben die Überprüfung der Qualität komplexer Prognosemodelle.
Abb. 1.2
Am Europäischen Zentrum für Mittelfristvorhersage empfangene Messwerte zur Verwendung in globalen Wetterprognosemodellen. Angegeben ist für einen 24-Stunden-Zeitraum am 13. Februar 2006 die Zahl der Beobachtungen von Satelliten, Landstationen, Schiffen und Bojen sowie die der Wind- und Temperaturprofile aus verschiedenen Methoden (unter Nutzung einer Abbildung von Hagedorn, ECMWF, 2010).
Dank der Satellitendaten ist es möglich, die Qualität numerischer Wetterprognosen signifikant zu verbessern. Aber Satellitendaten werden auch genutzt, um die grundlegende Qualität von Wetter- und Klimamodellen zu überprüfen, durch umfassende Vergleiche von modellierten und gemessenen Werten. Dies gilt für meteorologische Größen wie Wind, Temperatur oder Wasserdampf, aber auch für die Ergebnisse von komplexen Modellen, wie sie für die Luftchemie betrieben werden. Die Verteilung der Spurengase in Raum und Zeit wird durch deren Quellen und Senken hervorgerufen, in Kombination mit vielfältigen chemischen Reaktionen, die ihrerseits noch druck- und temperaturabhängig sein können, und weiter durch die Verlagerung der Luftmassen als Ergebnis meteorologischer Prozesse. Damit sind Chemietransportmodelle hoch komplex und ihre Qualität ist schwierig zu beurteilen. Diese kann aber durch den Vergleich von Modellergebnissen mit entsprechenden Messungen einer Vielzahl von Spurengasen (Kap. 10) überprüft werden. Gute Modelle erlauben dann wiederum, auch für Orte ohne Messungen Ergebnisse zu liefern und „in die Zukunft“ zu rechnen. Analoges gilt für Wettervorhersagemodelle: Messdaten für verschiedene Orte und Höhen in der Atmosphäre, für unterschiedliche Tag-, Nacht- und Jahreszeiten, können Hinweise auf mögliche Verbesserungen der Modelle liefern.
Die Satellitenmeteorologie beinhaltet nicht nur die Erfassung von Atmosphärenparametern wie Wolken (Kap. 6), Niederschlag (Kap. 7), und die für das Klima wichtige Strahlungsbilanz der Erde als Ganzes (Kap. 12), sondern auch die von Größen des Unterrands der Atmosphäre, die für meteorologische Prozesse wichtig sind. Dazu gehören die Bodentemperatur (Kap. 5) und die Verteilung von Eis und Schnee (Kap. 11). Die regelmäßige Wiederholung der Beobachtungen erlaubt die Bestimmung von Winden aus der Verlagerung von Wolken oder Wasserdampfstrukturen (Kap. 8). Mittels Satelliten erfasste Daten ergeben die Verteilung und den Transport von Spurengasen oder Wüstenstaub in der Atmosphäre und ermöglichen, Menge und Eigenschaften von Partikeln kleinräumig zu erfassen (Kap. 9). Neben Informationen für Wetter und Klima liefern Satelliten auch wichtige Umweltdaten. So wird die zeitliche und räumliche Verteilung von Wolken im Hinblick auf die Solarenergie genutzt (Kap. 6 und 12). Weiterhin können von Satelliten aus Brandherde in Wald und Steppe geortet , Überschwemmungsgebiete erkannt, Stadt- und Waldgebiete vermessen und das Grün der Vegetation als Indikator für deren Zustand bestimmt werden. Diese zuletzt genannten Punkte werden in diesem Buch nur kurz behandelt.
Die genannten Aspekte zeigen die große Bedeutung der Satellitenmeteorologie. Sie hilft bei der Kontrolle des Klimas und seiner Änderung sowie bei der Verbesserung der Modelle, die für eine Vorhersage des Klimas genutzt werden. Sie unterstützt aber auch die tägliche Wetterprognose und die Überwachung der Umwelt.
Es ist bekannt, dass das von der Sonne kommende Licht durch die Eigenschaften der Atmosphäre verändert wird. Wolken sind weiß oder grau, und der wolkenlose Himmel ist blau, aber mit unterschiedlicher Farbtiefe an klaren und an trüben Tagen. Ein Blick aus einem Flugzeugfenster zeigt, dass Licht nach oben gestreut und reflektiert wird, sodass Wolken- oder Bodenstrukturen von oben erkannt werden können. Derartige Phänomene werden bei der Satellitenmeteorologie technisch genutzt.
Sichtbares Licht steht dabei für elektromagnetische Strahlung in einem bestimmten Wellenlängenbereich. Für meteorologische Fernerkundung steht jedoch auch elektromagnetische Strahlung mit Wellenlängen außerhalb des sichtbaren Bereichs zur Verfügung, die mittels passender Sensoren gemessen werden kann. Da die Wechselwirkungen von Atmosphäre und Boden mit der Strahlung wellenlängenabhängig sind, von der Richtung abhängen und auch die Polarisation beeinflussen, können durch Kombination verschiedener Messdaten ganz verschiedene meteorologische Parameter oder Eigenschaften von Substanzen in der Atmosphäre oder des Bodens ermittelt werden.
Um unterschiedlichen Fragestellungen zu genügen, kommen eine Vielzahl von Sensoren mit unterschiedlichen Eigenschaften zum Einsatz. Die Unterschiede beziehen sich nicht nur auf die zur Beobachtung verwendeten Spektralbereiche, die Erfassung der Polarisation, sondern auch auf die Umlaufbahn der Satelliten, die Beobachtungsgeometrien, sowie auf „passive“ und „aktive“ Methoden.
Bei den passiven Methoden wird Strahlung gemessen, die ursprünglich von der Sonne stammt oder vom Boden und der Atmosphäre emittiert wurde. Hierbei wird in vielen Fällen durch ein Abtasten des Beobachtungsbereichs flächenhafte Information erzeugt, das heißt es werden „Bilder“ vom aktuellen Zustand des beobachteten Gebiets gewonnen. Die von der Erde in Richtung zum Satelliten gelangende Strahlung wird je nach Spektralbereich unterschiedlich stark vom Boden und von der Atmosphäre beeinflusst (Kap. 3). Dadurch ist es möglich, Sensorkombinationen zu konzipieren, die eine Trennung der Information von Boden und Atmosphäre erlauben.
Bei den aktiven Methoden wird die zur Untersuchung verwendete Strahlung im Satelliten selbst erzeug, in Richtung Erde geschickt und die rückgestreute oder reflektierte Strahlung gemessen. Aktive Sensoren haben so die Möglichkeit, aus der Zeit zwischen Abschicken und Empfangen eines Signals auf die Entfernung zu schließen, und damit höhenaufgelöst zu messen. Manche Typen erlauben Strukturen der reflektierenden Oberflächen zu erkennen, und zur Interpretation von deren Eigenschaften zu nutzen, was bei passiver Messung nicht möglich wäre. Aktive Systeme sind auf Satelliten derzeit noch weniger stark vertreten als passive, im Wesentlichen wegen des zusätzlichen Problems der beschränkten Lebensdauer ihrer Strahlungsquelle.
Die Geschichte der Satellitenmeteorologie beginnt 1960 mit dem Satelliten „Tiros 1“, der mit einem Strahlungsmessgerät, einem Radiometer, ausgestattet war, das Graustufen unterschieden hat, und so Information zur Bewölkungsverteilung lieferte. Der seitdem stattgefundene technologische Fortschritt hat zu einer solchen Vielzahl unterschiedlicher Methoden und Anwendungen in der Satellitenmeteorologie geführt, dass es wichtig ist, deren gemeinsame physikalische und technische Grundlagen zu zeigen, bevor auf die einzelnen Verfahren eingegangen wird. In diesem Buch werden deshalb zunächst die Grundlagen ausführlich dargestellt (Kap. 2 – 4). Die in der Praxis verwendeten Methoden werden dann anhand der Bestimmung verschiedener meteorologischer Parameter getrennt behandelt (Kap. 5 –12), und Kapitel 13 gibt einen Überblick über meteorologische Satelliten und Sensoren. Nicht diskutiert werden fotografische Methoden, da Weltraumfotos zwar interessant sind – und häufig auch ästhetisch und didaktisch wertvoll –, aber nicht die für meteorologische Fragestellungen wichtigen kontinuierlichen Beobachtungen beinhalten.
Die zitierte Literatur wird am Ende des Buches angegeben, und zusätzlich werden Bücher genannt, die Grundlagen behandeln oder detaillierter auf einzelne Aspekte eingehen. Dabei werden auch ältere Publikationen aufgeführt, weil die Grundlagen der Satellitenmeteorologie dort meist ausführlicher behandelt werden als in neueren Veröffentlichungen. Da sich die physikalischen Grundlagen nicht ändern und neue Instrumente häufig auf älteren aufbauen, auch um die Kontinuität der Messreihen zu gewährleisten, sind die älteren Publikationen nach wie vor sachlich richtig und hilfreich. Bei den Lesern dieses Buches wird meteorologisches Grundwissen vorausgesetzt, diesbezügliche Bücher werden aber auch bei der Literatur zu den Grundlagen aufgeführt. Da detaillierte, aktuelle und gut dargestellte Information zunehmend auch im Internet zu finden ist, wird zudem eine Vielzahl von Web-Seiten angegeben, die sich mit der Thematik befassen. Einen aktuellen Überblick über die Perspektiven der Satellitenmeteorologie haben Thies und Bendix (2011) publiziert.
1.2Sprache und Namen
Seit einigen Jahrzehnten ist amerikanisches Englisch die Weltsprache in den Naturwissenschaften. Damit dominiert sie auch die Satellitenmeteorologie – hier sogar in besonderem Maße, da die USA schon seit jeher einen großen Beitrag zu dieser Disziplin leisten.
Englische Fachbegriffe, wie „Pixel“, abgeleitet aus „Picture Element“ für Bildpunkt, werden ganz selbstverständlich benutzt, und für manche Begriffe, wie „Lidar“, der Abkürzung für „Light Detection and Ranging“, existiert gar kein deutscher Begriff. Die in diesem Buch verwendeten englischen Begriffe und Bezeichnungen werden jeweils erläutert, und umgekehrt werden, wenn deutsche Begriffe Verwendung finden, auch die englischen Bezeichnungen genannt um das Lesen von Originalliteratur zu erleichtern.
Eine gewisse sprachliche Problematik ist bei den Bezeichnungen der Typen der in der Satellitenmeteorologie verwendeten Messinstrumente gegeben. Hier ist die Terminologie keineswegs einheitlich. Dies liegt daran, dass verschiedene Fernerkundungssysteme von verschiedenen Gruppen entwickelt wurden, die ihnen jeweils passend erscheinende Namen gaben. Diese Namen blieben erhalten, da nie ein tatsächlicher Bedarf für eine Vereinheitlichung bestand. Unterschiede im Sprachgebrauch gibt es aber auch bei der Bezeichnung von Spektralbereichen und bei den Symbolen, die für Größen zur Beschreibung des Strahlungsfelds oder optischer Parameter verwendet werden.
Verschiedene Sensoren messen in verschiedenen Wellenlängenbereichen. Diese sogenannten „Kanäle“ hatten, speziell in der Anfangszeit der Satellitenmeteorologie, eine gewisse spektrale Breite, um genügend Energie auf den Detektor zu bringen. Innerhalb des Intervalls des Kanals konnte die Empfindlichkeit spektral durchaus variabel sein. Damit wurden die Kanäle üblicherweise mit einem Namen bezeichnet, der die generelle spektrale Lage charakterisierte – wie VIS, WV und IR bei Meteosat –, und es wurde keine spezifische Wellenlänge oder ein Wellenlängenintervall zur Kennzeichnung angegeben. Mit dem Namen des Kanals waren alle seine relevanten Eigenschaften erfasst.
Auch die Bezeichnungen für verschiedene spektrale Bereiche der elektromagnetischen Strahlung sind nicht einheitlich, da auch sie historisch durch die Anwender geprägt sind. Dies gilt besonders für den Bereich der „infraroten Strahlung“, der prinzipiell alle Strahlung umfasst, deren Wellenlängen größer sind als die des roten Lichtes. Hier ist die Wortvielfalt groß, auch zur Präzisierung der Spektralbereiche, und gleiche Bezeichnungen bei verschiedenen Radiometern bedeuten nicht immer das Gleiche (Kap. 2.1.1). Zusätzlich gilt, dass in verschiedenen Spektralbereichen unterschiedliche Größen zur Beschreibung der Strahlung verwendet werden. So erfolgt deren Charakterisierung im Bereich des sichtbaren Lichts durch die Angabe von Wellenlängen, während bei Mikrowellen Frequenzen angegeben werden, da hier die Namensgebung aus der Radartechnik stammt. Auch auf diese Thematik wird in Kapitel 2.1.1 näher eingegangen.
Die gewählte Bezeichnung für den Typ eines Messinstruments auf einem Satelliten resultiert in den meisten Fällen aus der Betonung des wichtigsten Aspekts seiner Anwendung. Unabhängig vom Typ ist der eigentliche Name eines Instruments oder Satelliten individuell, wobei häufig ein Akronym verwendet wird.
Eine neutrale Bezeichnung für einen Instrumententyp, die immer verwendet werden kann, ist „Sensor“, aber dieser Begriff gilt auch für akustische Fernerkundung oder andere Möglichkeiten einer Signalbestimmung außerhalb der elektromagnetischen Strahlung. Da in diesem Buch nur die Fernerkundung mittels elektromagnetischer Strahlung behandelt wird, ist „Radiometer“ eine neutrale Bezeichnung, die eigentlich immer passt, sich aber für Geräte zur passiven Messung von Strahlung eingebürgert hat. Geht es primär um die Erfassung von räumlicher Information bzw. Bildinformation, die durch Abtasten eines größeren Areals gewonnen wird, wird von „Imager“ oder auch vom „Abbildenden Radiometer“ oder „Scanning Radiometer“ gesprochen. Die Bezeichnungen „Scanning Imaging Spectrometer“ und „Abbildendes Spektrometer“ kommen auch vor, wobei die Benennung „Spektrometer“ darauf hinweist, dass die Bestimmung von spektraler Information ein ebenso wichtiges Ziel ist wie die flächenhafte Erfassung. Für Radiometer mit Betonung der spektralen Information sind die Bezeichnungen „Spektrometer“ oder auch „Spektroradiometer“ in Gebrauch und „Sounder“ steht für ein Radiometer, das geeignet ist, die Höhenverteilung einer Atmosphäreneigenschaft zu bestimmen. Da alle Sensoren verschiedene Aspekte abdecken und sowohl räumliche als auch spektrale Information liefern oder auch noch Polarisation messen, ist es sinnvoller, einen Sensor gar nicht nach seinem Typ, sondern direkt mit seinem Eigennamen zu benennen. Die individuellen Eigenschaften des Sensors lassen sich dann separaten Beschreibungen entnehmen, wie sie etwa im von CEOS und ESA im Internet publizierten “Earth Observing Handbook” zu finden sind.
Da bei den aktiven Methoden die zur Messung verwendete Strahlung am Satelliten erzeugt wird, sind die Geräte mehr als ein Radiometer, das heißt mehr als Geräte, die Strahlung nur messen. Hier ist deshalb der allgemeinere Begriff „Messsystem“ angemessen, aber in der Praxis werden für diese Geräte gleich die den Wellenlängenbereich kennzeichnenden Begriffe „Lidar“ und „Radar“ verwendet. Auch hier gilt, dass die dominierende Messaufgabe als Typenbezeichnung benutzt wird. So werden Sensoren, die die Rückstreuung von Oberflächen mittels Mikrowellen messen, als „Scatterometer“ bezeichnet. „Altimeter“ bestimmen die Höhe über Grund, und auch der Begriff „Abbildendes Radar“ kommt vor.
Bei Satelliten, die nur ein Radiometer tragen, steht häufig ein Name synonym sowohl für das Radiometer als auch für den Satellit. Bei Satelliten mit mehreren Sensoren ist es klar, dass der Satellit Träger ist und die verschiedenen Sensoren jeweils eigene Namen haben.
Ein weiterer Aspekt sprachlicher Unterschiede sind die Symbole, die von verschiedenen Gruppen für bestimmte Strahlungsgrößen verwendet werden. So steht bei Lidar-Anwendungen α für den Extinktionskoeffizienten, während hierfür bei Nutzern passiver Radiometer σext verwendet wird. Bei dieser Gruppe steht α für den Ångstrom-Parameter, der die Änderung von Strahlungsgrößen mit der Wellenlänge beschreibt. Der Buchstabe τ wird manchmal für die Transmission verwendet, aber auch für die sogenannte optische Dicke. Und für die Frequenz steht in der DIN der Buchstabe f, während Physiker hierfür üblicherweise das griechische ν benutzen, wie Einstein in seinem berühmten Äquivalenzgesetz (Gl. 2.1).
In den verschiedenen Disziplinen werden Symbole also verschieden benutzt. Aus diesem Grund macht es auch wenig Sinn, in diesem Buch eine komplette Vereinheitlichung der Symbolik vorzunehmen, wie es üblicherweise von Lehrbüchern erwartet wird. Der Leser wird die passende Verwendung der Symbole den jeweiligen Anwendungskapiteln entnehmen können.
1.3Grundlagen
Die Satellitenmeteorologie gehört zur meteorologischen Fernerkundung. Bei der Fernerkundung werden Informationen über ein Objekt gewonnen, ohne mit diesem direkt in Kontakt zu stehen, im Gegensatz zu In-situ-Verfahren. Nach dieser allgemeinen Definition handelt es sich auch bei menschlichen Wahrnehmungen wie dem Sehen einer Wolke oder dem Hören des Donners um Fernerkundung. In diesem Buch ist die Betrachtung meteorologischer Fernerkundung jedoch beschränkt auf satellitengestützte Messung von elektromagnetischer Strahlung zur Untersuchung meteorologisch relevanter Atmosphären- und Oberflächeneigenschaften der Erde.
1.3.1Vorteile der Satellitenmeteorologie
Speziell in der Meteorologie ist die Fernerkundung wichtig, da hier die interessierenden Objekte meist nicht direkt zugänglich sind, wie Wolken, Staubwolken oder Spurengaskonzentrationen in der Stratosphäre. Weiter haben meteorologische Systeme oft eine große Ausdehnung, sodass deren Zusammenhang erst aus großer Entfernung sichtbar wird. Dies gilt zum Beispiel für die Erkennung der Wolkenspiralen von Tiefdruckgebieten, die von Satelliten aus vollständig als Wetterfronten erfasst werden können. Ein weiterer Vorteil der Fernerkundung mittels Satelliten ist die Möglichkeit, in kurzer Zeit mit einem einzigen Gerät Information von verschiedenen Orten zu erhalten, global und zugleich relativ kontinuierlich. Die Möglichkeit, von einem Satelliten aus gleichzeitig mit verschiedenen Sensoren zu messen, erlaubt es zeitgleich unterschiedliche Parameter für einen Ort zu erkunden.
Neben der Möglichkeit der Untersuchung ganz verschiedener meteorologischer Größen muss auch der Aspekt der zeitlich dichten Überwachung als Vorteil der Satellitenmeteorologie genannt werden. Vom Satelliten aus wird, abhängig von der Flugbahn, dieselbe Größe am selben Ort mit Abständen von fünf Minuten bis hin zu einigen Tagen gemessen (Kap. 4). Dies erlaubt sowohl die Windbestimmung aus der Verlagerung von Wolken als auch die Verfolgung anderer bewegter Objekte wie Staubwolken oder Eisschollen. Satelliten und Sensoren, die ihre Messaufgabe wegen ihres Alters nicht mehr erfüllen, werden in der Regel durch adäquate neue Satelliten ersetzt. Das ermöglicht langfristige Messungen über viele Jahre hinweg und damit die Überwachung des Klimas und die Entdeckung von Änderungen und Trends.
Schließlich hat die Satellitenmeteorologie den Vorzug, dass die finalen Kosten für die einzelne Messung nicht hoch sind, verglichen mit bodengebundenen Messungen für ein größeres Gebiet und über einen längeren Zeitraum. Dies gilt trotz der großen Summen, die für einen weltraumtauglichen Sensor und den Raketenstart aufgebracht werden müssen.
Prinzipiell ist für viele der in den folgenden Kapiteln beschriebenen Anwendungen die Messung der interessierenden meteorologischen Größe auch vom Boden aus möglich, aber eben nur in Regionen, wo das Messnetz dicht und gut ausgebaut ist, und unter Beschränkung auf die erdgebundene Perspektive. Dabei werden auch für die Messungen vom Boden aus durchaus Fernerkundungsmethoden eingesetzt (z. B. Sonnenfotometer, Aerosollidar). Aber speziell bei der Nutzung von Methoden, die aufwendig und kostenintensiv sind, ist das Bodenmessnetz auf die Industriestaaten beschränkt. Weiter ist klar, dass für die Ozeane, Wüsten und Polargebiete, die mehr als zwei Drittel der Erde ausmachen, kaum aktuelle Information aus bodennahen Messnetzen verfügbar ist. Zudem verzeichnen die satellitenmeteorologische Messtechnik und die Dateninterpretation immer noch große Fortschritte, durch die die Ergebnisse verbessert und das Spektrum der zu messenden Größen erweitert werden.
Um einen meteorologischen Parameter zeitlich und räumlich relativ dicht zu erfassen kann in der Satellitenmeteorologie ein Instrument für die ganze Erde verwendet werden. Das hat den Vorteil, dass nicht, wie dies bei einem Bodenmessnetz der Fall ist, die Ergebnisse verschiedener Instrumente aneinander angepasst werden müssen.
Beschränkungen der Satellitenmeteorologie bestehen darin, dass manche Größen nur ungenau und andere nur indirekt bestimmt werden können. Da die Möglichkeiten der Satellitenmeteorologie aber so vielfältig und umfassend sind, überwiegen deren Vorteile deutlich.
1.3.2Probleme der Satellitenmeteorologie
Jede Fernerkundung beinhaltet das Problem, dass die gemessene Information – bei der Satellitenmeteorologie immer eine Strahlungsgröße – auf die eigentlich interessierende Ursache zurückgeführt werden muss. Das gemessene Signal muss in die gesuchte Größe „invertiert“ werden.
Strahlung von der Sonne oder einer künstlichen Strahlungsquelle wird in der Atmosphäre gestreut und absorbiert sowie am Boden reflektiert. Weiter werden von der Materie in der Atmosphäre und dem Boden Photonen emittiert und auch wieder gestreut und absorbiert. Die am Oberrand der Atmosphäre austretende Strahlung ist durch diese Prozesse eindeutig bestimmt. Wenn alle strahlungsrelevanten Eigenschaften der Substanzen in der Atmosphäre und am Boden bekannt sind, kann das Strahlungsfeld, und damit auch die für die Fernerkundung zu nutzende Strahlung am Satelliten, genau berechnet werden. Dies geschieht mithilfe von Computermodellen, die alle Prozesse des Strahlungstransports auf dem Weg von der Strahlungsquelle zum Satelliten berücksichtigen. Dieser Weg, von den Eigenschaften von Atmosphäre und Boden zum Strahlungsfeld am Satelliten, ist eindeutig. Er wird häufig als „Vorwärtsrechnung“ bezeichnet (Abb. 1.3). Der umgekehrte Weg, von einer am Satelliten gemessenen Strahlungsinformation zu den verursachenden meteorologischen oder geophysikalischen Eigenschaften, ist im Allgemeinen nicht eindeutig. Diese sogenannte „Rückwärtsrechnung“ oder „Invertierung“ ist immer mehr oder weniger unsicher und fehlerbehaftet, da unterschiedliche Kombinationen von Atmosphären- und Bodeneigenschaften das gleiche Signal am Satelliten ergeben können oder zumindest Signale, die sich im Rahmen der Messgenauigkeit nicht unterscheiden lassen.
Abb. 1.3
Zum Unterschied zwischen Strahlungsübertragungsmodellierung und Invertierung
Das prinzipielle Problem der Invertierung lässt sich gut mit dem des Fährtensuchers vergleichen: Wenn ein Tier mit all seinen Eigenschaften bekannt ist, können seine Fußabdrücke vorhergesagt werden. Aber umgekehrt ist es nur bedingt möglich, aus den Fußabdrücken auf die genauen Eigenschaften des Tiers zu schließen (Abb. 1.4). Aus der Tiefe des Eindrucks kann vielleicht auf sein Gewicht geschlossen werden. Und wenn nur eine Spezies in der Umgebung vorkommt, die die vorliegende Spur verursachen kann, ist es klar, dass die Spur auch von solch einem Tier stammen muss. Wenn aber verschiedene Tiere ähnliche Spuren hinterlassen können wird die Invertierung, nämlich der Rückschluss auf das verursachende Tier, unsicher. Und selbst bei Kenntnis der Tierart kann eine detailliertere Angabe, wie z. B. seine Farbe, nicht gemacht werden, solange nur die Spur und keine Zusatzinformation, wie eine verlorene Feder, vorhanden ist.
Abb. 1.4
Zur Unsicherheit der möglichen Ursache eines zu interpretierenden Signals (nach einer Idee von Bohren und Huffman, 1983).
In der Satellitenmeteorologie ist die Problematik der Invertierung, nämlich zu klären was die gesuchte Ursache für das gemessene Signal ist, eher noch größer als bei dem Tierspur-Beispiel. Häufig sind sehr viele Parameter von Boden und Atmosphäre am Strahlungsübertragungsprozess beteiligt, und verschiedene Kombinationen dieser Parameter können am Satelliten nahezu gleiche Signale erzeugen. Das liegt insbesondere daran, dass der Sensor von dem ganzen in den Weltraum gelangenden Strahlungsfeld immer nur einen sehr kleinen Ausschnitt erfasst, eben die Strahlung in Richtung zum Satelliten, und diese nur bei den tatsächlich gemessenen Wellenlängen. Weiter ist zu beachten, dass jede Messung mit einer gewissen Messunsicherheit behaftet ist, was die Qualität der Invertierung prinzipiell beschränkt.
Ein Beispiel für eine einfache Invertierung stellt die im sichtbaren Spektralbereich erfolgte Satellitenmessung einer hellen Wolke dar, unter der Voraussetzung dass die Wolke den ganzen Bildpunkt ausfüllt und der Untergrund dunkel ist, z. B. Ozean. Wenn die Frage lautet: „Ist dieser beobachtete Bildpunkt bewölkt oder nicht?“, so kann die Antwort in einem solchen Fall sicher gegeben werden. Unsicherer wird die Invertierung, wenn die Wolke sich über einer schneebedeckten Oberfläche befindet und damit im sichtbaren Spektralbereich nicht sauber zwischen Wolke und Boden unterschieden werden kann. Hier hilft es, Messungen aus Spektralbereichen zu nutzen, in der Wolke und Schnee unterschiedliche Signale hervorrufen, und diese zu kombinieren. Ein anderes Problem bei der Invertierung ergibt sich, wenn Wolken so klein sind, dass sie nur einen Teil des Bildpunkts ausfüllen und damit am Satellit ein Mischsignal aus Strahlung von Boden und Wolken gemessen wird. Auch in einem solchen Fall helfen Zusatzinformationen, nämlich Messwerte von Pixeln mit eindeutigen Verhältnissen (Kap. 4.4.7 und 6.2.3).
Die Interpretation der fernerkundeten Signale ist umso aufwendiger, je detaillierter die gesuchte Information und je anspruchsvoller die Fragestellung ist. So ist zum Beispiel der Bedeckungsgrad durch Wolken leichter und mit weniger Information zu bestimmen als die Größenverteilung der Tropfen in der Wolke.
Um aus den gemessenen Strahlungswerten die gesuchte Größe abzuleiten, werden Invertierungsalgorithmen („Retrievals“ oder „Retrieval Algorithms“) entwickelt. Hierzu werden Sensitivitätsstudien durchgeführt, bei denen mittels Strahlungstransportmodellierung die Strahlung L am Satelliten berechnet wird, und zwar für ein möglichst umfassendes Spektrum denkbarer Kombinationen aller relevanter Parameter Pi der Atmosphäre und des Bodens. Dabei wird die Stärke der Änderung der Strahlung dL für mögliche Änderungen jedes Parameters dPi bestimmt. Je stärker das zu messende Signal auf die Änderung eines Parameters Pi reagiert, desto besser ist dieser mittels Fernerkundung bestimmbar. Die anderen Parameter sind die „Störparameter“, die das Signal ebenfalls beeinflussen, aber nicht gesucht sind. Bei Änderung ihres Wertes sollte sich das gemessene Signal möglichst wenig ändern. Die diesbezüglich nicht zu vermeidenden Abhängigkeiten ergeben die Unterbestimmtheit der Invertierung.
Am Satelliten wird immer „nur“ Strahlung gemessen. Die Eigenschaften dieser Strahlung werden zwar durch die Parameter von Atmosphäre und Boden eindeutig bestimmt, aber der Rückschluss von der Strahlung auf die Parameter ist nicht trivial und mit Unsicherheiten behaftet. Diese „Invertierung“ von mittels Satelliten gemessenen Werten in die gesuchte meteorologische Größe erfolgt mithilfe von „Retrieval Algorithms“.
Mithilfe der Sensitivitätsstudien wird also ermittelt, ob und wie stark die zu messende Strahlung durch die verschiedenen Parameter beeinflusst wird, d.h. wie sensitiv die Strahlung reagiert. Damit kann auch bestimmt werden, wie sich der Einfluss des gesuchten und der unerwünschten Parameter ändert, wenn die Messbedingungen verändert werden, zum Beispiel durch Wahl anderer Wellenlängen. So wird eine für die aktuelle Fernerkundungsfrage optimale Messung konzipiert, wobei natürlich immer auch die technische und finanzielle Realisierbarkeit berücksichtigt werden muss. Damit gilt für die meisten satellitenmeteorologischen Fragestellungen, dass eine Unsicherheit durch Störparameter reduziert werden kann, es aber nicht möglich ist, sie vollständig zu vermeiden.
Die für die Entwicklung der Invertierungsalgorithmen verwendeten Sensitivitätsstudien zeigen, ob und wie die Hinzunahme weiterer Information einen Ausweg aus dem Dilemma fehlender Eindeutigkeit bietet. Immer genutzte Basisinformation sind natürlich die Winkel, unter denen die Strahlung der Sonne einfällt, und die Richtung der am Satelliten gemessenen Strahlung. Verbessert werden kann eine Invertierung durch zusätzliche Messungen, durch die die aus den Störparametern resultierende Unsicherheit reduziert oder gänzlich eliminiert werden kann. In der Satellitenmeteorologie kann die Zusatzinformation aus Messungen in mehreren Kanälen resultieren, d.h. bei verschiedenen Wellenlängen oder Polarisationsrichtungen, aber auch bei unterschiedlichen Winkeln, unter denen die Strahlung aus der Atmosphäre austritt.
Je mehr unabhängige Information zur Verfügung steht, desto genauer kann der gesuchte Parameter bestimmt werden und desto besser kann die Unsicherheit durch die nicht genau bekannten Störgrößen reduziert werden.
Eine weitere wichtige Zusatzinformation bietet die Möglichkeit, Fernerkundung nicht nur passiv durch Messung der von Sonne und Erde stammenden Strahlung zu betreiben, sondern auch aktiv, das heißt, zur Fernerkundung Strahlung zu verwenden, die am Satelliten selbst erzeugt wird. Ein anderes Beispiel für die Verbesserung der zu gewinnenden Informationen ist die gleichzeitige Beobachtung eines Areals mit einem Radiometer mit spektral hoher und räumlich schlechter Auflösung und mit einem zweiten, mit räumlich hoher aber spektral schlechter Auflösung. So kann aus dem räumlich hoch aufgelösten Bild die Bewölkung ermittelt werden, und die spektral hoch aufgelöste Information kann benutzt werden, um auch in bewölkten Bildpunkten Atmosphäreneigenschaften zu bestimmen. Die nahe liegende Frage, warum nicht gleich sowohl räumlich als auch spektral hoch aufgelöst gemessen wird, beantwortet sich mit der dann zu geringen Energie der einzelnen Messgrößen (Kap. 4.3.2), was dazu führen würde, dass die gesuchte Information im Detektorrauschen untergeht.
Bei manchen Fragen ist es auch möglich, zusätzliche Vorabinformation hinzuzuziehen, die nicht aus Satellitenmessungen stammt. Dies kann grundlegende geographische Information sein, wie die Kenntnis von Wasser oder Land als untere Randbedingung, oder das Ergebnis der Modellierung eines meteorologischen Parameters. Beispielsweise kann die Höhenverteilung eines Spurengases, die mittels eines Modells vorhergesagt wurde, durch die Fernerkundungsinformation an den tatsächlichen aktuellen Zustand adaptiert werden. Bei komplexen Phänomenen, wo nicht alle Störparameter bekannt sind, ist es manchmal möglich, einen Invertierungsalgorithmus durch den Vergleich von Satellitendaten mit unabhängig bestimmten Werten des gesuchten Parameters zu „trainieren“. Hierzu werden verschiedene Werte des gesuchten Parameters, zum Beispiel bestimmt aus Bodenmessungen, mit den Messwerten am Satelliten verglichen und nachfolgend genutzt, um die Konstanten zu optimieren, die in dem mittels Sensitivitätsstudien ermittelten Algorithmus den Zusammenhang beschreiben.
1.3.3Kalibration und Validation
Satellitenmeteorologisch erzielte Ergebnisse können, wie jede Messung, fehlerbehaftet sein. Fehler können aus unsicheren Invertierungsalgorithmen resultieren oder aus solchen, die für spezielle Bedingungen optimiert sind aber für andere Bedingungen nicht gut passen. Falsche Ergebnisse können aber auch aus einer ungenauen oder falschen Kalibration der Sensoren resultieren.
Eine solche Kalibration ist die Bestimmung des Zusammenhangs zwischen der vom Detektor abgegebenen Spannung, die als Signal zur Erde gefunkt wird, und der sie verursachenden Strahldichte am Satelliten, die gemessen werden soll. In das Ergebnis der Kalibration gehen alle Eigenschaften des optischen Wegs im Radiometer ein, von der Empfangsoptik über Spiegel, Strahlteiler und Filter bis zum Detektor. Derartige Kalibrationen werden im Allgemeinen vor dem Start des Satelliten vorgenommen, müssen aber im All überprüft werden. Eine Änderung der Strahlungseigenschaften des Radiometers im Laufe der Zeit ist denkbar, und zwar durch Alterung der Komponenten, durch Temperatureffekte oder sogar durch einen Beschlag von optischen Flächen durch mitgeführten Wasserdampf. Um Fehler zu vermeiden, die aus sich ändernder Empfindlichkeit resultieren, wird während des Flugs üblicherweise regelmäßig gegen eine bekannte Quelle, wie die Sonne oder einen dafür konzipierten Temperaturstrahler, kalibriert.
Bei fehlerhafter Kalibration (oder wenn im Invertierungsalgorithmus ein Fehler enthalten ist) kann der Fehler in dem final bestimmten Wert des meteorologischen Parameters systematisch sein. Aber auch bei guter Kalibration besteht wegen des variablen Effekts der Störgrößen die Gefahr einer Ungenauigkeit des gesuchten Parameters. In jedem Fall müssen die Ergebnisse der Satellitenmeteorologie deshalb immer wieder durch den Vergleich mit Ergebnissen von Messungen mit anderen Methoden überprüft werden. Dabei darf daran erinnert werden, dass dieses Problem natürlich für alle Methoden zur Messungen meteorologischer Parameter gilt. Ein derartiger Test mit unabhängigen Methoden zur Qualitätssicherung und Verifizierung der Ergebnisse heißt „Validation“.
Jedes Messverfahren muss überprüft werden – das gilt auch für die Methoden der Satellitenmeteorologie. Hierzu werden Werte der gleichen Größe verwendet, zur gleichen Zeit und am gleichen Ort, aber bestimmt mit anderen, unabhängigen Methoden.
Die Aspekte der Validation sind bei allen satellitenmeteorologischen Anwendungen gleich: Als erstes muss es passende Vergleichsdaten geben und weiter müssen die zu vergleichenden Ergebnisse von zeitlich und räumlich übereinstimmenden Punkten stammen. Letztendlich ist zu beachten, dass die Werte über die gleichen Areale oder Volumina gemittelt sind. Naheliegend ist es, In-situ-Messungen vom Boden oder Flugzeugen aus zum Validieren zu nutzen. Aber schon bei der Messung des Niederschlags oder der Temperatur zeigt sich das Problem der räumlichen Mittelwertbildung, da diese Größen eine hohe räumliche Variation aufweisen. Die Mittelung lokaler derartiger Werte über das für den Vergleich notwendige Areal resultiert in einer Unsicherheit, die in gleicher Größenordnung liegen kann wie im Fall einer Messung des Parameters mittels Satelliten. Um dieses Problem zu vermeiden, bietet es sich an, mit Ergebnissen aus anderen Satellitendaten zu vergleichen. Auch hierbei muss die räumliche und zeitliche Übereinstimmung der zu vergleichenden Ergebnisse berücksichtigt werden und mitunter können die zu vergleichenden Werte, aufgrund ähnlicher Methodik, nicht als unabhängig angesehen werden. Eine weitere Methode besteht darin, die Algorithmen auf „Pseudo-Satellitendaten“ anzuwenden, die mittels Strahlungsübertragungsrechnung bestimmt werden. Dabei ist der „wahre“ Wert der gesuchten Parameter natürlich bekannt, da er ja eine der Eingangsgrößen der Modellierung darstellt. Dieses Verfahren ähnelt den Sensitivitätsstudien, die zur Entwicklung des Algorithmus verwendet werden. Hierbei kommt es immer darauf an, wie gut die reale Variation der möglichen Atmosphärenparameter bei der Modellierung erfasst wurde.
Die Verwendung von Bodenmessungen zur Validation oder zur Optimierung der Algorithmen bedeutet natürlich nicht, dass die Satellitenmessungen durch Bodenmessungen ersetzt und damit überflüssig werden. Qualitativ hochwertige Bodenmessungen stehen oft nur an wenigen Orten zur Verfügung oder werden durch einzelne, zeitlich begrenzte Kampagnen gewonnen. Das reicht aber oft aus, um einen Algorithmus zu überprüfen und gegebenenfalls zu verbessern. Dieser kann dann für andere Gebiete oder auch global und für andere Zeiten genutzt werden – mit all den genannten Vorteilen der Satellitenmeteorologie.
1.4Beispiele meteorologischer Fernerkundung
1.4.1Information aus einem Kanal
Die von jedem Radiometerkanal gemessene Information besteht immer nur aus einer Signalstärke. Jeder Kanal liefert damit primär nur verschiedene Grauwerte zwischen schwarz bei keiner und weiß bei maximaler Strahlung. Jedes Bild eines einzelnen Kanals ist damit nur als Schwarz-Weiß-Bild oder als Bild mit Helligkeitsstufen einer gegebenen Farbe darstellbar. Wird ein Satellitenbild, das mit nur einem Kanal bestimmt wurde, trotzdem mit verschiedenen Farben gezeigt, so kann das zur besseren Unterscheidung zwischen Untergrund und meteorologischer Information sinnvoll sein. Bei dieser Methode, die unter anderem früher für Meteosat-Bilder im Fernsehen angewendet wurde, wird aber keine fernerkundete, aktuelle Information für den Boden gezeigt, sondern es handelt sich um “Hintergrundwissen”, das auch zum Druck einer Landkarte hätte verwendet werden können.
Als Beispiel für mittels Satelliten gewonnene Information sind in den Abbildungen 1.5 a–c die gesamte von einem geostationären Satelliten aus sichtbare Fläche der Erde in verschiedenen Bereichen elektromagnetischer Strahlung wiedergegeben. Die Bilder, die eine Mittagssituation zeigen, stammen von dem europäischen Satelliten Meteosat Second Generation (MSG), der fest bei 0° geographischer Länge über dem Äquator steht (Kap. 4.1.2). Die erste Generation von Meteosat hatte breite Kanäle im sichtbaren Spektralbereich, genannt VIS (visible), im Bereich der Wasserdampfabsorption bei 6,7 μm, genannt WV für Wasserdampf (Water Vapor), und im Bereich des atmosphärischen Fensters bei 10 μm, genannt IR (infrared) (Kap. 2.1.1). Meteosat Second Generation hat, dank verbesserter Technologie, in jedem dieser Bereiche mehr und schmalere Kanäle, wodurch sich die Invertierungsmöglichkeiten erheblich verbessern. Die Namen der Kanäle wurden beibehalten, aber zur Spezifizierung zusätzlich eine Zahl angegeben, die die Zentrumswellenlänge in Mikrometer (μm) angibt.
Abb. 1.5
Die Erde, gesehen von Meteosat Second Generation in verschiedenen Kanälen (EUMETSAT, 2011)
Abb. 1.5 a
Meteosat-Kanal VIS 0.6.
Abbildung 1.5 a zeigt ein Bild der Erde im VIS-0,6-Kanal, d.h. im Bereich der sichtbaren Strahlung, ähnlich wie ein Mensch die Erde aus der Entfernung des Satelliten sehen würde. Allerdings entspricht das Bild der Wahrnehmung eines einäugigen, farbenblinden Menschen, da ihm die Information von nur einem Kanal zugrunde liegt. Die Wolken sind hell, das Meer ist dunkel, und die Landflächen sind unterschiedlich grau, je nach Oberflächentyp und Bewuchs. Aber schon dieses Bild verdeutlicht, dass die einfache Betrachtung eines Satellitenbildes Information enthält, die ohne den Blick von weit außen auf die Erde in dieser Zusammenschau nicht möglich wäre. Beispielsweise ist die Lage der Tiefdruckfronten auf der Nordhalbkugel zu erkennen. Offene Wolkenzellen über dem subtropischen Atlantik zeigen Bereiche, wo Kaltluft über wärmeres Wasser strömt. Weiter ist die Lage der Innertropischen Konvergenzzone (ITCZ) mit ihren zahlreichen lokalen Gewittern und den größeren hellen Gewitterclustern erkennbar. Damit ist bereits die einfache visuelle Interpretation sehr informativ und für die „meteorologische Didaktik“ von großer Bedeutung. Wenn dann noch Unterschiede zwischen mehreren Bildern mit kurzem zeitlichem Abstand betrachtet werden, kann aus der Verlagerung von Bildelementen zusätzliche Information für die Wettervorhersage abgeleitet werden.
Abbildung 1.5 b zeigt die Strahlung, die Meteosat zur gleichen Zeit, aber in einem Kanal im Infraroten (IR-10,8) erreicht. Das heißt, die Signale stammen aus dem Wellenlängenbereich des atmosphärischen Fensters bei rund 10 μm, wo die Transmission durch die Atmosphäre so gut ist, dass auch der Boden „gesehen“ werden kann. In IR-Kanälen wird die Signalstärke in erster Linie durch die Temperatur des strahlenden Körpers bestimmt, und zwar – wie später erklärt wird – steigt die Strahlung mit steigender Temperatur (Kap. 2.2.1). Damit ergeben die hohen, kalten Wolken ein geringes Signal, sind also dunkel, und der warme Boden ist hell, wie Abbildung 1.5 b zeigt.
„Meteosat“ ist der Name für geostationäre europäische Satelliten, die in der Zeit ihrer operationellen Nutzung fest bei 0° geographischer Länge über dem Äquator stehen. Sie beobachten in zeitlich dichter Folge nicht nur fast ganz Europa und Teile des Atlantiks, sondern auch Afrika und die umgebenden Meere.
Abb. 1.5 b
Meteosat-Kanal IR 10.8.
Um der menschlichen Wahrnehmungsgewohnheit zu entsprechen, dass Wolken hell sind und das Meer dunkel ist, wird bei weiterbearbeiteten IR-Bildern die Helligkeitsskala umgekehrt und Gebiete mit hohen Temperaturen (z. B. Meer) werden dunkel und kalte Bereiche (z. B. Wolken) hell dargestellt. Das sind dann die IR-Bilder, wie sie üblicherweise gezeigt werden.
Auch in Abbildung 1.5 b sind wieder unterschiedliche Grauwerte zu erkennen, die jetzt unterschiedliche Temperaturen bedeuten. Auch dieser Kanal liefert wieder bereits durch die bloße Betrachtung des Satellitenbildes interessante Information. Zum Beispiel ist die Wüste in diesem Mittagsbild wärmer und damit wegen der verwendeten Originaltemperaturzuordnung heller als der Urwald und der Ozean. Die kalten Zirren über der Sahara, die so dünn sind, dass sie im VIS-Bild fast nicht gesehen werden, zeichnen sich dank des Temperaturkontrasts zur Wüste deutlich ab. Die Helligkeitsunterschiede verschiedener Wolken dokumentieren, dass sie unterschiedliche Temperaturen haben. Da bekannt ist, dass die Temperatur in der Atmosphäre mit der Höhe abnimmt, kann aus der Temperatur einer Wolke deren Höhe abgeleitet werden, wobei natürlich die Strahlungseigenschaften der Wolke und das für den Beobachtungsort gültige Temperaturprofil berücksichtigt werden müssen. Neben der Bestimmung des Bedeckungsgrades, eine Information die schon im VIS-Kanal enthalten ist, ergibt sich durch Kombination der Informationen von VIS und IR somit die Möglichkeit, den Bedeckungsgrad in verschiedenen Wolkenstockwerken und damit für verschiedene Wolkentypen zu ermitteln (Kap. 6).
Wie beim VIS-Bild liefern auch die Wolkenbilder im Infrarot-Kanal über die zeitliche Abfolge Informationen über den Wind im Wolkenniveau (Kap. 8). Zudem bietet die zeitlich hochaufgelöste Bestimmung der Änderung der Größe und Höhe einzelner Wolken eine Möglichkeit zur Erkennung von Schauern und Unwettern, aber auch von Fronten und anderen meteorologischen Systemen.
Abb. 1.5 c
Meteosat-Kanal WV 6.2.
Abbildung 1.5 c zeigt, wie die Erde von Meteosat aus zur gleichen Zeit in einem WV-Kanal ausgesehen hat. Die Strahlung in diesem Kanal wird vom Wasserdampf in der Atmosphäre emittiert und ist damit abhängig von dessen Menge und Temperatur. So gilt wieder, dass Bereiche mit niedrigen Temperaturen, resultierend in geringer Strahlung, dunkel erscheinen, während solche mit höherer Temperatur und viel Wasserdampf als helle Flächen zu sehen sind. In Abbildung 1.5 c sind die hohen Wolken wieder erkennbar, da sie oberhalb des emittierenden Wasserdampfniveaus liegen. Tief liegende Wolken werden jedoch durch das Wasserdampfsignal maskiert, sind also nicht sichtbar. Das erlaubt aus zeitlich dicht folgenden WV-Bildern für Wolken, die plötzlich sichtbar werden, auf deren rasche Höhenzunahme und damit auf eine Gewitterentwicklung zu schließen. Die Verlagerung von zu erkennenden Wasserdampfstrukturen wird, wie die von Wolken, zur Windbestimmung genutzt (Kap. 8). Wichtig ist die Fernerkundung des Wasserdampfgehalts aber auch für die Kontrolle der Ergebnisse von numerischen Prognose- und Klimamodellen.
1.4.2Information aus der Kombination mehrerer Messungen
Im Laufe der Jahre wurde die Zahl der spektralen Kanäle in den Satellitenradiometern erhöht, ihre spektrale Auflösung verbessert und die Messung der Polarisation hinzugenommen. Aktive Methoden wurden realisiert und mit unterschiedlichen Abtastmethoden und Pixelgrößen kombiniert. Beispiele hierzu werden in den folgenden Anwendungskapiteln vorgestellt.
Um die durch die erweiterten Messmöglichkeiten gegebene Zusatzinformation zu nutzen und so die Invertierung zu verbessern, werden häufig mehrere Sensoren an Bord eines Satelliten gemeinsam geflogen. Ein aktuelles Beispiel für diese Entwicklung ist die Plattform „Envisat“, auf der zehn Instrumente vereint sind, und die mit 25 m Länge und 8 t Gewicht der größte je von der ESA gebaute Satellit ist (Abb. 1.6).
Abb. 1.6
Envisat im Labor. Die Größe des Satelliten wird durch die Menschen im Bild verdeutlicht (EUMETSAT, 2011).
Eine andere Lösung zur Nutzung der synergetischen Effekte verschiedener Sensoren, die das gleiche Gebiet beobachten, ergibt sich durch die Verwendung mehrerer kleinerer Satelliten, die in kurzem räumlichen und damit zeitlichen Abstand auf der gleichen Bahn fliegen. Dieses Konzept ist im sogenannten A-Train der NASA verwirklicht, der in Kapitel 13 vorgestellt wird. Damit ist die Möglichkeit gegeben, jeden Punkt unter der Flugbahn nahezu gleichzeitig mit ganz verschiedenen Sensoren zu beobachten, ohne sich mit den technischen Problemen auseinandersetzen zu müssen, die sich bei der Integration mehrerer Radiometer auf einem Satelliten immer ergeben. Durch die Verteilung der Sensoren auf verschiedene Satelliten wird die Konkurrenz um eine Position mit Blick nach unten innerhalb eines Satelliten ebenso behoben wie die Probleme mit gegenseitigen mechanischen und elektrischen Störungen der Sensoren und ihrer Wärmeabfuhr. Es entfällt weiter das Risiko, dass Probleme eines einzelnen Sensors eine Gefahr für den ganzen Instrumentenverbund bedeuten oder dass ein Fehlstart gleich viele verschiedene Sensoren vernichtet. Dass dieses Risiko eines missglückten Flugs auch heute noch besteht, zeigte sich in den misslungenen Starts des „OCO“ im Jahr 2009 und von „Glory“ im Frühjahr 2011, die beide für den A-Train vorgesehen waren.
In Zukunft werden sich die Möglichkeiten und Methoden der Satellitenmeteorologie weiterentwickeln (Kap. 13.5). Verbesserungen bei optischen Komponenten, Detektoren, Elektronik und Energieversorgung sowie bei den technischen Möglichkeiten für aktive Fernerkundung, aber auch bei den Methoden zur Dateninterpretation werden neue Möglichkeiten eröffnen. Zum Beispiel wird die in Planung befindliche dritte Generation Meteosat (Meteosat Third Generation, MTG) neue Produkte liefern, wie globale Blitzortung und die Bestimmung verschiedener chemischer Substanzen in der Atmosphäre. Aber auch die derzeitig schon fernerkundeten Größen sollen mit besserer Qualität und Auflösung ermittelt werden.
Ergebnisse der Satellitenmeteorologie dienen der Aktualisierung der Startbedingungen von Wettervorhersagemodellen sowie der generellen Verbesserung der Kenntnisse über meteorologische und geophysikalische Parameter. Sie gehen aber auch als Eingangsgrößen in weiter führende Programme ein, mit denen Vorgänge berechnet werden, bei denen meteorologische Ereignisse als Antriebsgrößen von Bedeutung sind. Diese Methoden heißen Fernerkundung 2. Grades oder indirekte Fernerkundung. Ein Beispiel hierfür ist die Abschätzung der Ernteaussichten eines bestimmten Gebietes durch die kontinuierliche Satellitenfernerkundung des Pflanzenzustands und der für die Pflanzenentwicklung relevanten Größen wie Niederschlag, Strahlung und Temperatur. Ein anderes Beispiel ist die Ermittlung der Malariagefahr in subtropischen Gebieten. Malaria wird von Mücken übertragen, die zu ihrer Entwicklung Wasser und Wärme benötigen. Damit kann durch die Fernerkundung der Temperaturen und des Niederschlags-, ggf. auch von Überschwemmungsgebieten auf die Menge der möglichen Brutstätten der Mücken und ihr Wachstumspotenzial geschlossen und so einer regionalen Gefährdung durch Malaria frühzeitig gegengesteuert werden. Solche indirekten Verfahren werden in diesem Buch jedoch nicht behandelt. Die Ergebnisse der satellitenmeteorologischen Verfahren, die in den Anwendungskapiteln besprochen werden, sind stets meteorologische oder geophysikalische Parameter.
1.5Vom gemessenen Signal zur gesuchten Information
Da verschiedene Nutzer unterschiedliche Ansprüche an die Daten haben, erfolgt die Auswertung der am Satelliten gemessenen Strahlungsdaten in verschiedenen Stufen. Manche Nutzer möchten Messdaten mit eigenen Algorithmen interpretieren, andere sind nur an den finalen Werten eines gesuchten Parameters interessiert. Die daraus resultierenden unterschiedlichen Stufen der Bearbeitung werden als „Level“ (Auswertungsebene) angegeben.
Die von Satelliten ermittelte Information steht in verschiedenen Stufen zur Verfügung, den „Levels“. Diese reichen von den Rohdaten bis zu detaillierten Angaben zu vielen verschiedenen meteorologischen, luftchemischen und geophysikalischen Größen.
Anfangswert ist die am Satelliten gemessene Strahldichte, von einem Kanal, von einem Ort und aus einer Richtung, die in Form einer Signalspannung als digitaler Wert (genannt „Count“, Ergebniszahl) übertragen wird. Dies sind die unbearbeiteten Rohdaten, Daten im Level 0. Durch die digitale Datenübertragung stehen diese Messdaten in Stufen zur Verfügung, die als Graustufen interpretiert werden können. Das Niveau der Digitalisierung bestimmt einerseits die Zahl der Graustufen, die übermittelt wird, und andererseits die Datenrate. Durch die beschränkten Möglichkeiten der Datenübertragung in den 1970er-Jahren wurden zum Beispiel die Messwerte vom ersten Meteosat mit nur 64 Graustufen zur Erde gefunkt. Dies war ausreichend im Hinblick auf die Unterscheidung zwischen Wolken und Boden, aber nicht für feinere Unterscheidungen oder gar die Bestimmung von Staub in der Atmosphäre. Heutige Satellitendaten werden üblicherweise mit 10 Bit digitalisiert. Sie repräsentieren damit über 1000 Graustufen und ermöglichen so für meteorologische und geophysikalische Zwecke mehr als ausreichende Unterscheidungen.
Die einlaufenden Satellitendaten, die Graustufen, werden in den nächsten Schritten hin zu Level 1 in Strahldichten überführt, auf Ausfälle überprüft, mit den geographischen Koordinaten verknüpft und in die gewünschte geographische Projektion transformiert. Um die Graustufen in die zugehörigen Strahldichten zu überführen, muss jeweils die gültige Kalibration verwendet werden. Der Sprachgebrauch für die Bedeutung der Level ist bei verschiedenen Organisationen nicht ganz einheitlich, und es werden auch Zwischenstufen wie 1.5 oder 1a und 1b eingeschoben.
Level-2-Daten sind dann die eigentlichen gesuchten meteorologischen oder geophysikalischen Parameter als Funktion des Ortes und der Zeit: Hier findet bei der Ableitung der Temperatur die Länge des Strahlungswegs in der Atmosphäre ebenso Berücksichtigung wie bei den Bildern im solaren Spektralbereich der aktuelle Sonnenstand zum Zeitpunkt der Messung („Sonnenstandsnormalisierung“). Produkte, die mittels weiterer Bearbeitungsschritte entstehen, sowie aus der Kombination der Information von mehreren Überflügen oder aus den Daten abgeleitete Vorhersagen werden als Level 3 ausgegeben.
Die Abspeicherung der Daten in den verschiedenen Levels erlaubt einerseits eine schnelle Verfügbarkeit der einfacheren Produkte und hat andererseits den Vorteil, bei einer Verbesserung von Algorithmen auch bereits ausgewertete Daten noch einmal in bessere Endprodukte invertieren zu können. So ist zum Beispiel denkbar, dass ein neuer Algorithmus entwickelt wird, der es ermöglicht, aus bereits verfügbaren spektralen Informationen die Konzentration eines bisher nicht untersuchten Gases abzuleiten.
Level-1-Daten können schon zur visuellen Interpretation genutzt werden. Die Invertierung der gemessenen Strahlungswerte zu Level 2, d. h. die Ableitung der gesuchten Parameter aus den gemessenen Werten, erfolgt über Invertierungsalgorithmen. Diese Algorithmen, die die Zusammenhänge zwischen den Größen wiedergeben, basieren auf den physikalischen Prozessen, die zu der Strahlung geführt haben. Sie sind aber wegen der Auswertung der großen Datenmengen möglichst einfach gehalten und der Fragestellung, der Messtechnik und den verfügbaren Daten angepasst. Daraus ergibt sich, dass für unterschiedliche Sensoren jeweils spezifische Algorithmen entwickelt wurden, auch wenn diese der Fernerkundung des gleichen meteorologischen Parameters dienen.
Erwähnt werden müssen in diesem Zusammenhang noch sogenannte „Look-up Tables“ (LUTs, „Tabellen zum Nachschauen“, Kap. 12.3.2). Dies sind Nachschlagetabellen, in denen zu Werten der vom Satelliten gemessenen Strahldichten die jeweiligen Werte des verursachenden gesuchten geophysikalischen Parameters angegeben werden. Damit ist eine bequeme, direkte Invertierung der gesuchten Fernerkundungsgröße möglich, ohne die Strahlungsprozesse jeweils neu zu berechnen. Die Daten in den LUTs basieren aber natürlich jeweils auf Strahlungsübertragungsrechnungen, sodass die grundlegende Problematik der Unsicherheit durch Störgrößen durch die Verwendung von „Look-up Tables“ nicht ausgeräumt wird.
Die Verbreitung der Ergebnisse erfolgt im einfachen Fall durch Bilder mit den gemessenen Daten, die nur Graustufen zeigen (Abb. 1.5), aber bereits direkt interpretiert werden können. Echte farbige Information aus Satellitenmessungen kann nur erhalten werden, wenn Daten aus verschiedenen Spektralbereichen im sichtbaren Wellenlängenbereich, eben verschiedenen Farben, vorliegen. In der Praxis viel häufiger sind jedoch „Falschfarben“-Darstellungen. Diese werden durch die Kombination der Information von verschiedenen Kanälen und deren Übertragung in Helligkeitsstufen verschiedener Farben erzeugt. Im sichtbaren Spektralbereich kann die Wellenlänge des Kanals seiner tatsächlichen Farbe zugeordnet werden. Es kann aber auch Information farblich darstellt werden, die von für das Auge unsichtbare Spektralbereichen stammt. Dies ist häufig die Temperatur, deren Variation durch unterschiedliche Farbtöne dargestellt wird, wodurch unter anderem eine Höhenzuordnung der Wolken im Bild vermittelt wird. Auch meteorologische Parameter wie Staub in der Atmosphäre oder Schnee, die durch Kombination der Information mehrerer Kanäle gewonnen wurden, sind häufig mit eigenen Farben dargestellt.
Bei dieser „Falschfarben“-Darstellung handelt es sich also um eine Kombination von Level-2-Produkten, die zum Zweck der leichten Interpretation zu einer farbigen Karte zusammengefasst werden. Die im Bild letztendlich gezeigten Farben sind dem im Bildpunkt jeweils dominierenden geophysikalischen Parameter zugeordnet. Dabei sind die Falschfarben aber so gewählt, dass sie der gewohnten Beobachtungserfahrung möglichst entsprechen. So sind Wolken weiß bis hellblau dargestellt, Landoberflächen grün oder braun und das Meer schwarz oder nachtblau. Damit ermöglichen diese Bilder einen Überblick über die meteorologische Situation in einem großen Areal, und zeitlich folgende Bilder zeigen deren Änderung und die Verlagerung von Strukturen Die Möglichkeit einer gezielten individuellen Interpretation der Strahldichten der einzelnen Kanäle ist natürlich trotzdem weiterhin gegeben. Abbildung 1.7 zeigt als Beispiel ein aus AVHRR-Daten erzeugtes Falschfarbenbild eines Satellitenflugs über Europa, und in Kapitel 6 wird gezeigt, wie unterschiedliche Wolkeneigenschaften durch farbliche Zuordnung getrennt werden können.
Abb. 1.7
Europa am 20.6.2011, gesehen mittels AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) (NASA, 2011).
Die genauere Angabe von Ergebnissen erfolgt mittels Tabellen oder Graphiken. Die Darstellung der geographischen Verteilung einzelner Größen, wie zum Beispiel von Bodentemperatur, Wolkenbedeckungsgrad, Meereiskonzentration, Menge von Aerosolpartikeln oder von einem Spurengas, erfolgt durch thematische Karten mit Isolinien oder farblich unterschiedenen Bereichen. Hier sind die Grenzen zwischen den Farben frei wählbar, deshalb sollte stets ein Farbkeil zur Erläuterung gezeigt werden. Und die zeitliche Entwicklung einer Größe kann natürlich in entsprechenden Verlaufsdiagrammen dargestellt werden.
