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Neuer Beitrag: Homogenisierung der Datenreihen von verschiedenen Satellitensensoren zur Erfassung der Wasseroberflächentemperatur eines Sees: Eine Langzeitstudie über einen großen sub-alpinen See


11. August 2016 | Category General

Ein neuer Forschungsartikel über die Homogenisierung von drei Jahrzehnten lang erfassten Daten von polarumlaufenden Satelliten bezüglich der Wasseroberflächentemperatur eines Sees wurde veröffentlicht

S. Pareeth, N. Salmaso, R. Adrian, M. Neteler, 2016: Homogenised daily lake surface water temperature data generated from multiple satellite sensors: A long-term case study of a large sub-Alpine lake. Nature Scientific Reports 6, Article number: 31251, doi:10.1038/srep31251

Zusammenfassung

Die seit den 1980ern verfügbaren, fernerkundeten Multispektralbilder, die drei Jahrzehnte von umfangreichen Daten abdecken, können von Forschern genutzt werden, um die sich verändernden Dynamiken der bio-physischen Charakteristika von Land und Wasser zu untersuchen.

In dieser Studie stellen wir eine neue Methodik vor, mit der homogenisierte Datenreihen bezüglich der Wasseroberflächentemperaturen von Seen (Lake Surface Water Temperature = LSWT) durch zahlreiche polarumlaufende Satelliten erarbeitet werden können. Genauer gesagt haben wir durch die Kombination der Daten von 13 verschiedenen Satelliten LSWT Karten erstellen können, die die vergangenen 30 Jahre (1986-2016) abbilden. Wir verwendeten eine Split-Window Technik, um die LSWT durch Helligkeitstemperaturen und durch ein modifiziertes tägliches Temperaturzyklusmodell zur Homogenisierung der Daten, die zwischen 8:00 und 17:00 Uhr UTC erfasst wurden, zu erhalten. Lücken innerhalb der temporalen LSWT Daten, die durch Wolken verursacht wurden, wurden durch die Anwendung von Harmonic Analysis of Time Series (HANTS) geschlossen. Die satellitengestützten LSWT Karten wurden durch monatliche in-situ Bulk-Langzeitmessungen im Gardasee, dem größten See Italiens, validiert. Wir konnten feststellen, dass die satellitengestützten LSWT Karten signifikant mit den in-situ Daten korrelierten. Die neue LSWT Zeitreihe zeigte eine signifikante jährliche Anstiegsrate von 0.020 °C yr−1 (*P < 0.05), und von 0.036 °C yr−1 (***P < 0.001) im Sommer.

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