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Datenassimilation

Assimilationsschema

Assimilationsschema. Grafik: Hereon/ J. Schulz-Stellenfleth

Vorhersagen aus numerischen Zirkulations- und Seegangsmodellen enthalten Fehler, die mit längeren Vorhersagezeiten größer werden. Das liegt u.a. an Diskretisierungsfehlern der Lösungsverfahren und an Unsicherheiten des Anfangszustandes der Simulationen. Ausserdem sind die Antriebsdaten (z.B. Wind) fehlerbehaftet und einige Phänome (z.B. Turbulenz) noch nicht perfekt in den Modellen widergegeben.

Mit Hilfe von Assimilationsverfahren versucht man diese Vorhersagefehler zu minimieren, indem man Messdaten mit Hilfe verschiedener Techniken (Kalman Filter ,Optimal interpolation, 3DVAR, 4DVAR, …) in das Modell einbringt. Die Herausforderung liegt hierbei darin, dass die Resultate dynamisch konsistent sein müssen, d.h., die so korrigierte Vorhersage muss nach wie vor physikalischen Gesetzen wie z.B. Massen- und Impulserhaltung gehorchen. Küstengebiete stellen in dieser Hinsicht wegen verschiedener besonders kleinskaliger und nichtlinearer Prozesse besondere Herausforderungen.

In der Abteilung wird an unterschiedlichen Assimilationsmethoden gearbeitet. Die verwendeten Techniken hängen stark von den betrachteten Parametern (Pegelmessungen, Strömungsmessungen von ADCP oder HF Radar, Salzgehalt und Temperatur, Satellitendaten) ab.