Method for constructing an AOD-related atmospheric correction time series for the CLARA-A2 SAL data record

In the Satellite Application Facility on Climate Monitoring (CM SAF) project, financially supported by EUMETSAT, the 34-year long (1982-2015) broadband albedo time series CLARA-A2 SAL (the Surface ALbedo from the CM SAF cLoud, Albedo and RAdiation data record, second version) was produced from Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) measurements. CLARA-A2 SAL data record uses a Simplified Method for Atmospheric Correction algorithm SMAC for correcting for atmospheric effects. Aerosol optical depth (AOD) is the main input of the algorithm. Because there were no global AOD time series for the whole needed time period (1982-2015), the AOD-related time series were constructed, and the method for calculating it is described in this report

Very High Spatial Resolution Soil Moisture Observation of Heterogeneous Subarctic Catchment Using Nonlocal Averaging and Multitemporal SAR Data

A soil moisture estimation method was developed for Sentinel-1 synthetic aperture radar (SAR) ground range detected high resolution (GRDH) data to analyze moisture conditions in a gently undulating and heterogeneous subarctic area containing forests, wetlands, and open orographic tundra. In order to preserve the original 10-m pixel spacing, PIMSAR (pixel-based multitemporal nonlocal averaging) nonlocal mean filtering was applied. It was guided by multitemporal statistics of SAR images in the area. The gradient boosted trees (GBT) machine learning method was used for the soil moisture algorithm development. Discrete and continuous in situ soil moisture values were used for training and validation of the algorithm. For surface soil moisture, the root mean square error (RMSE) of the method was 6.5% and 8.8% for morning and evening images, respectively. The corresponding maximum errors were 34.1% and 33.8%. The pixelwise sensitivity to the training set and method choice was estimated as the variance of the soil moisture values derived using the algorithms for the three best methods with respect to the criteria: the smallest maximum error, the smallest RMSE value, and the highest coefficient of determination (R-2) value. It was, on average, 6.3% with a standard deviation of 5.7%. Our approach successfully produced instantaneous high-resolution soil moisture estimates on daily basis for the subarctic landscape and can further be applied to various hydrological, biogeochemical, and management purposes.Peer reviewe

Very High Spatial Resolution Soil Moisture Observation of Heterogeneous Subarctic Catchment Using Nonlocal Averaging and Multitemporal SAR Data

A soil moisture estimation method was developed for Sentinel-1 synthetic aperture radar (SAR) ground range detected high resolution (GRDH) data to analyze moisture conditions in a gently undulating and heterogeneous subarctic area containing forests, wetlands, and open orographic tundra. In order to preserve the original 10-m pixel spacing, PIMSAR (pixel-based multitemporal nonlocal averaging) nonlocal mean filtering was applied. It was guided by multitemporal statistics of SAR images in the area. The gradient boosted trees (GBT) machine learning method was used for the soil moisture algorithm development. Discrete and continuous in situ soil moisture values were used for training and validation of the algorithm. For surface soil moisture, the root mean square error (RMSE) of the method was 6.5% and 8.8% for morning and evening images, respectively. The corresponding maximum errors were 34.1% and 33.8%. The pixelwise sensitivity to the training set and method choice was estimated as the variance of the soil moisture values derived using the algorithms for the three best methods with respect to the criteria: the smallest maximum error, the smallest RMSE value, and the highest coefficient of determination (R-2) value. It was, on average, 6.3% with a standard deviation of 5.7%. Our approach successfully produced instantaneous high-resolution soil moisture estimates on daily basis for the subarctic landscape and can further be applied to various hydrological, biogeochemical, and management purposes.Peer reviewe

Effect of small-scale snow surface roughness on snow albedo and reflectance

The primary goal of this paper is to present a model of snow surface albedo accounting for small-scale surface roughness effects. The model is based on photon recollision probability, and it can be combined with existing bulk volume albedo models, such as Two-streAm Radiative Trans-fEr in Snow (TARTES). The model is fed with in situ measurements of surface roughness from plate profile and laser scanner data, and it is evaluated by comparing the computed albedos with observations. It provides closer results to empirical values than volume-scattering-based albedo simulations alone. The impact of surface roughness on albedo increases with the progress of the melting season and is larger for larger solar zenith angles. In absolute terms, small-scale surface roughness can decrease the total albedo by up to about 0.1. As regards the bidirectional reflectance factor (BRF), it is found that surface roughness increases backward scattering especially for large solar zenith angle values

Parametrien estimointi sovellettuna Pandora-instrumentin mittauksiin

Tutkielmassa käsitellään parametrien estimointia. Estimointitapoja on useita, ja tässä tutkielmassa keskitytään pienimmän neliösumman menetelmään. Työn lähtökohtana oli halu tutkia Ilmatieteen laitoksen Pandora-nimisen instrumentin herkkyyttä vakioiduille oletusarvoille lisäämällä sen parametrien estimointiin bayesiläisen estimoinnin elementtejä. Tutkielman aluksi esitellään työn läpi käymisen kannalta tärkeitä käsitteitä ja lauseita. Keskeisen asian esittely aloitetaan inversion eli käänteisongelman yleisestä teoriasta ja siihen liittyvien tärkeimpien käsitteiden määrittelystä. Yksi niistä on residuaali, joka on mittauksen ja sovitetun mallin antaman ennusteen erotus. Seuraavaksi esitellään Bayesin kaava tilastotieteen näkökulmasta, minkä jälkeen kaava esitellään inversio-ongelmissa käytetyin termein ilmaistuna. Tämän jälkeen perehdytään tarkemmin pienimmän neliösumman menetelmään lineaarisen ja epälineaarisen mallin näkökulmasta. Lineaarisen mallin ollessa kyseessä esitellään SVD-menetelmä eli singulaariarvohajotelma-menetelmä, ja epälineaarisen mallin tapauksessa esitellään puolestaan Levenberg-Marquardt -menetelmä, jotka molemmat osoittavat omalla kohdallaan sen, kuinka residuaalien neliösumma minimoidaan. Työn lopuksi käsitellään Pandora-instrumentin analyysiohjelmaan lisättyjen bayesiläisten elementtien vaikutusta otsonin ja nitridioksidin määrien arvoihin.

Parametrien estimointi sovellettuna Pandora-instrumentin mittauksiin

Tutkielmassa käsitellään parametrien estimointia. Estimointitapoja on useita, ja tässä tutkielmassa keskitytään pienimmän neliösumman menetelmään. Työn lähtökohtana oli halu tutkia Ilmatieteen laitoksen Pandora-nimisen instrumentin herkkyyttä vakioiduille oletusarvoille lisäämällä sen parametrien estimointiin bayesiläisen estimoinnin elementtejä. Tutkielman aluksi esitellään työn läpi käymisen kannalta tärkeitä käsitteitä ja lauseita. Keskeisen asian esittely aloitetaan inversion eli käänteisongelman yleisestä teoriasta ja siihen liittyvien tärkeimpien käsitteiden määrittelystä. Yksi niistä on residuaali, joka on mittauksen ja sovitetun mallin antaman ennusteen erotus. Seuraavaksi esitellään Bayesin kaava tilastotieteen näkökulmasta, minkä jälkeen kaava esitellään inversio-ongelmissa käytetyin termein ilmaistuna. Tämän jälkeen perehdytään tarkemmin pienimmän neliösumman menetelmään lineaarisen ja epälineaarisen mallin näkökulmasta. Lineaarisen mallin ollessa kyseessä esitellään SVD-menetelmä eli singulaariarvohajotelma-menetelmä, ja epälineaarisen mallin tapauksessa esitellään puolestaan Levenberg-Marquardt -menetelmä, jotka molemmat osoittavat omalla kohdallaan sen, kuinka residuaalien neliösumma minimoidaan. Työn lopuksi käsitellään Pandora-instrumentin analyysiohjelmaan lisättyjen bayesiläisten elementtien vaikutusta otsonin ja nitridioksidin määrien arvoihin.

Construction of reliable albedo time series

A reliable satellite-based black-sky albedo time series is a crucial part of detecting changes in the climate. This thesis studies the solutions to several uncertainties impairing the quality of the black-sky albedo time series. These solutions include creating a long dynamic aerosol optical depth time series for enhancing the removal of atmospheric effects, a method to fill missing data to improve spatial and temporal coverage, and creating a function to correctly model the diurnal variation of melting snow albedo. Mathematical methods are the center pieces of the solutions found in this thesis. Creating a melting snow albedo function and the construction of an aerosol optical depth time series lean on a linear regression approach, whereas the process to fill missing values is based on gradient boosting, a machine learning method that is in turn based on decision trees. These methods reflect the basic nature of these problems as well as the need to take into account the large amounts of satellite-based data and computational resources available.Luotettava aikasarja mustan taivaan albedosta eli heijastuskyvystä on välttämätön tutkittaessa muuttuvaa ilmastoa. Maailmanlaajuisesti kattavimmat heijastuvuustiedot saadaan satelliittimittauksista. Pitkän satelliittipohjaisen albedoaikasarjan luominen on kuitenkin herkkä epävarmuuksille. Tässä työssä esitetään ratkaisuja kolmeen epävarmuutta aiheuttavaan tekijään. Nämä ratkaisut ovat 1) pitkä aikasarja aerosolien optisesta paksuudesta, jota käytetään parantamaan ilmakehäkorjausta; 2) menetelmä, jolla täytetään puuttuvia datoja ja jota käytetään parantamaan ajallista ja paikallista kattavuutta; sekä 3) funktio, jolla voidaan mallintaa sulavan lumen albedon vuorokausivaihtelua. Matemaattiset menetelmät ovat näiden ratkaisujen keskiössä. Sulavan lumen albedon funktion luomisessa ja aerosolien optisen paksuuden aikasarjan rakentamisessa on käytetty lineaarista regressiota, kun taas puuttuvien datojen täyttämisprosessi nojautuu gradient boosting -nimiseen koneoppimismenetelmään, joka puolestaan perustuu päätöspuihin. Käsiteltävän epävarmuustekijän ominaisuudet, käytettävissä oleva laskentakapasiteetti sekä tarvittavan aineiston määrä vaikuttavat valittavaan menetelmään.peerReviewe

Construction of reliable albedo time series

A reliable satellite-based black-sky albedo time series is a crucial part of detecting changes in the climate. This thesis studies the solutions to several uncertainties impairing the quality of the black-sky albedo time series. These solutions include creating a long dynamic aerosol optical depth time series for enhancing the removal of atmospher-ic effects, a method to fill missing data to improve spatial and temporal coverage, and creating a function to correctly model the diurnal variation of melting snow albedo. Mathematical methods are the center pieces of the solutions found in this thesis. Creating a melting snow albedo function and the construction of an aerosol optical depth time series lean on a linear regression approach, whereas the process to fill missing values is based on gradient boosting, a machine learning method that is in turn based on decision trees. These methods reflect the basic nature of these problems as well as the need to take into account the large amounts of satellite-based data and computational resources available.Luotettava aikasarja mustan taivaan albedosta eli heijastuskyvystä on välttämätön tutkittaessa muuttuvaa ilmas-toa. Maailmanlaajuisesti kattavimmat heijastuvuustiedot saadaan satelliittimittauksista. Pitkän satelliittipohjaisen albedoaikasarjan luominen on kuitenkin herkkä epävarmuuksille. Tässä työssä esitetään ratkaisuja kolmeen epä-varmuutta aiheuttavaan tekijään. Nämä ratkaisut ovat 1) pitkä aikasarja aerosolien optisesta paksuudesta, jota käytetään parantamaan ilmakehäkorjausta; 2) menetelmä, jolla täytetään puuttuvia datoja ja jota käytetään paran-tamaan ajallista ja paikallista kattavuutta; sekä 3) funktio, jolla voidaan mallintaa sulavan lumen albedon vuoro-kausivaihtelua. Matemaattiset menetelmät ovat näiden ratkaisujen keskiössä. Sulavan lumen albedon funktion luomisessa ja aerosolien optisen paksuuden aikasarjan rakentamisessa on käytetty lineaarista regressiota, kun taas puuttuvien datojen täyttämisprosessi nojautuu gradient boosting -nimiseen koneoppimismenetelmään, joka puolestaan pe-rustuu päätöspuihin. Käsiteltävän epävarmuustekijän ominaisuudet, käytettävissä oleva laskentakapasiteetti sekä tarvittavan aineiston määrä vaikuttavat valittavaan menetelmään

Black and White-Sky Albedo Values of Snow: In Situ Relationships for AVHRR-Based Estimation Using CLARA-A2 SAL

The relationship of black-sky and white-sky albedo values of snow-covered terrain is studied using empirical measurements of six BSRN sites and the Finnish Meteorological Institute Sodankylä site, where albedo measurements are carried out both in an open area and above coniferous forest. In addition, a forest model was used to provide simulated albedo values to cover a wider leaf area index range. Linear regression formulas for estimating the monthly mean white-sky albedo value on the basis of the monthly statistics of the black-sky albedo were derived separately for open and forested areas. The statistical parameters used were the mean, median, standard deviation, skewness and kurtosis. In addition, the monthly mean solar zenith angle value was used as well. The mean absolute difference between the estimated monthly mean white-sky albedo and the empirical value was 0.027 for open areas and 0.015 for forested areas. The derived formulas were applied to the satellite black-sky albedo product CLARA-A2 SAL to generate white-sky albedo maps. Using the open snow area regression for the sea ice area produced values comparable to measured values both around the Antarctic and in the Arctic sea ice area

Detecting snowfall events over the Arctic using optical and microwave satellite measurements

<jats:p>Abstract. The precipitation over the Arctic region is a difficult quantity to determine with high accuracy, as the in situ observation network is sparse, and current climate models, atmospheric reanalyses, and direct satellite-based precipitation observations suffer from diverse difficulties that hinder the correct assessment of precipitation. We undertake a proof-of-concept investigation into how accurately optical satellite observations, namely Sentinel-2 surface-reflectance-based grain-size-connected specific surface area of snow (SSA), and microwave-based snow water equivalent (SWE) estimates can detect snowfall over the Arctic. In addition to the satellite data, we also include ERA5-Land SWE data to support the analysis. Here, we chose a limited area (a circle of 100 km radius around Luosto radar located in Northern Finland) and a short time period (covering March 2018) to test these data sources and their usability in this precipitation assessment problem. We classified differences between observations independently for SSA and SWE and compared the results to the radar-based snowfall information. These initial results are promising. Situations with snowfall are classified with high recalls, 64 % for the satellite-based SWE, 77 % for ERA5-Land-based SWE, and around 90 % for SSA compared to radar-based data. Cases without snowfall are more difficult to classify correctly using satellite-based data. The recall values are 34 % for satellite-based SWE and vary from almost 60 % to over 70 % for SSA. SWE from ERA5-Land has the highest recall value for cases without snowfall, 80 %. These results indicate that optical and microwave-based satellite observations can be used to detect snowfall events over the Arctic. </jats:p&gt