Importance of numerical ocean modelling and in situ ocean bottom pressure observations for satellite gravimetry from GRACE and GRACE-FO

The GRACE and GRACE-FO satellites observe the redistribution of mass in terrestrial water storage, ice sheets, oceans, atmosphere, and solid Earth. Because GRACE data is typically accumulated into monthly-mean gravity fields, an a priori background model, namely the Atmosphere and Ocean Dealiasing Level 1B (AOD1B) product, is applied to remove non-tidal variability that would otherwise alias into the monthly solutions. The main disadvantage of AOD1B RL06 compared to its previous release is that it does not simulate the dynamics beneath the Antarctic ice shelves, which can have a strong influence on global ocean circulation. The primary motivation for this work is the development of the new release of AOD1B, but the performed model experiments can also provide useful insight into the influence processes in the Southern Ocean have on global ocean dynamics. To be able to test various model experiments, as well as to compare GRACE gravity field solutions, validation against in situ measured ocean bottom pressure (OBP) is used. The validation is somewhat better suited for submonthly variability of the ocean models than for long-term signals measured by GRACE because the in situ time series are affected by the errors in trend and drift removal on longer temporal scales. The difference between the pointwise in situ and the area-averaging GRACE measuring technique also influences the comparison. It is shown that post-processing choices can severely impact the results of the validation of GRACE fields, so if different solutions are compared, their post-processing needs to be identical. Validation against in situ OBP is used to compare the EGSIEM combined GRACE solution with its five contributing datasets. It is shown that the combined solution is very close to the leading CSR RL05 and ITSG-Grace2016 solutions, outperforming the others. To investigate whether GRACE is able to detect submonthly signals, the ITSG-Grace2016 daily Kalman solution, from which the submonthly atmospheric and oceanic variability has been removed with AOD1B RL05, is validated against in situ OBP. The results show that GRACE successfully captures some submonthly variability that is not predicted by the incorporated dealiasing model. As a first step towards AOD1B RL07, the dynamics beneath the Antarctic ice shelves are implemented into the model used as the oceanic part of AOD1B, the Max Planck Institute Ocean Model (MPIOM). The bathymetry is modified to include the areas under the ice shelves and two new model experiments are performed: in one those regions are treated as open ocean, while in the other the atmospheric forcing is modified to simulate the ice shelves. The changes caused by such modifications are not limited only to the Southern Ocean, but also affect the Northern Atlantic, confirming the role the Weddell Sea has on the meridional overturning circulation. While surface changes exceed the typical variability only in a few regions, the differences at the bottom of the ocean are larger. The changes caused by ice shelf forcing are of the same order of magnitude in the vicinity of the ice shelves, but much smaller globally. A comparison with the GLORYS2v4 ocean reanalysis shows that the new model experiments are closer to the reanalysis, especially in the regions where the original MPIOM experiment performs the worst. The analysis of OBP variability points out some possible issues that need to be fixed before publishing the new AOD1B release. Validation against in situ OBP, however, shows that the modifications are without a doubt in the right direction: the new model experiment has increased relative explained variances in the 1 - 3 days band by approximately 5 % throughout Pacific, and by more than 10 % in the Antarctic Circumpolar Current region.Die GRACE- und GRACE-FO-Satelliten beobachten die Umverteilung von Masse in terrestrischen Wasserspeichern, Eisdecken, Ozeanen, Atmosphäre und fester Erde. Da GRACE-Daten in der Regel in monatlichen gemittelten Schwerefeldern gesammelt werden, wird ein a priori Hintergrundmodell Atmosphere and Ocean Dealiasing Level 1B (AOD1B) angewendet, um nicht-gezeitenbedingte Schwankungen zu beseitigen, die andernfalls zu einem Alias-Effekt in den monatlichen Lösungen führen würden. Der Hauptnachteil von AOD1B RL06 im Vergleich zu seiner Vorgängerversion besteht darin, dass die Dynamik unter den Antarktis-Eisschelfs, die einen starken Einfluss auf die globale Ozeanzirkulation haben kann, nicht simuliert wird. Die Hauptmotivation für diese Arbeit ist die Entwicklung des neuen Releases von AOD1B, die durchgeführten Modellexperimente können jedoch auch nützliche Einblicke in den Einfluss von Prozessen im Südpolarmeer auf die globale Ozeandynamik liefern. Um verschiedene Modellexperimente testen und GRACE-Schwerefeldlösungen vergleichen zu können, wird eine Validierung gegen den in situ gemessenen Meeresbodendruck (OBP) durchgeführt. Die Validierung ist für die submonatliche Variabilität der Ozeanmodelle etwas besser geeignet als für die von GRACE gemessenen Langzeitsignale, da die In-situ-Zeitreihen auf längeren Zeitskalen von Trend- und Driftentfernungenfehlern beeinflusst werden. Der Unterschied zwischen der punktweisen in situ- und der flächenmittelnden GRACE-Messtechnik beeinflusst auch den Vergleich. Es wird gezeigt, dass die Auswahl der Postprozessierung die Validierungsergebnisse von GRACE-Feldern erheblich beeinflussen kann. Wenn also verschiedene Lösungen verglichen werden, muss die Postprozessierung identisch sein. Die Validierung gegen In-situ-OBP wird verwendet, um die in EGSIEM Projekt kombinierte GRACE-Lösung mit ihren fünf beitragenden Datensätzen zu vergleichen. Es wird gezeigt, dass die kombinierte Lösung den führenden CSR RL05- und ITSG-Grace2016-Lösungen sehr nahe kommt und die anderen übertrifft. Um zu untersuchen, ob GRACE in der Lage ist, submonatliche Signale zu erkennen, wird die tägliche ITSG-Grace2016-Kalman-Lösung, aus der die submonatliche atmosphärische und ozeanische Variabilität mit AOD1B RL05 entfernt wurde, gegen in situ OBP validiert. Die Ergebnisse zeigen, dass GRACE gewisse submonatliche Variabilitäten erfolgreich erfasst, die vom integrierten Dealiasing-Modell nicht vorhergesagt werden. Als erster Schritt in Richtung AOD1B RL07 wird die Dynamik unter den Antarktis-Eisschelfs in das Max Planck Institute Ocean Model (MPIOM) implementiert, das als ozeanischer Teil von AOD1B verwendet wird. Die Bathymetrie wird modifiziert, um die Bereiche unter den Eisschelfen einzubeziehen, und es werden zwei neue Modellexperimente durchgeführt: In einem Experiment werden diese als offener Ozean behandelt, während im anderen der atmosphärische Antrieb modifiziert wird, um die Eisschelfe zu simulieren. Die durch solche Modifikationen verursachten Veränderungen beschränken sich nicht nur auf das Südpolarmeer, sondern betreffen auch den Nordatlantik, was die Rolle des Weddellmeeres für die meridionale Umwälzzirkulation bestätigt. Während die Oberflächenveränderungen die typische Variabilität nur in wenigen Regionen überschreiten, sind die Unterschiede am Meeresboden größer. Die Veränderungen, die durch den Eisschelfantrieb verursacht werden, sind in der Nähe der Eisschelfs in der gleichen Größenordnung, global jedoch viel geringer. Ein Vergleich mit der Ozean-Reanalyse GLORYS2v4 zeigt, dass die neuen Modellexperimente näher an der Reanalyse liegen, insbesondere in den Regionen, in denen das ursprüngliche MPIOM-Experiment am schlechtesten abschneidet. Die Analyse der OBP-Variabilität zeigt einige mögliche Probleme auf, die vor der Veröffentlichung der neuen Version des AOD1B-Produkts behoben werden müssen. Die Validierung mit In-situ-OBP zeigt jedoch, dass die Modifikationen zweifellos in die richtige Richtung weisen: Das neue Modellexperiment hat die relativen erklärten Varianzen im Bereich von 1 - 3 Tagen im gesamten pazifischen Raum um ungefähr 5 % erhöht und um mehr als 10 % in der Region der Antarktische Zirkumpolarströmung

Unsupervised classification of the northwestern European seas based on satellite altimetry data

From generating metrics representative of a wide region to saving costs by reducing the density of an observational network, the reasons to split the ocean into distinct regions are many. Traditionally, this has been done somewhat arbitrarily using the bathymetry and potentially some artificial latitude–longitude boundaries. We use an ensemble of Gaussian mixture models (GMMs, unsupervised classification) to separate the complex northwestern European coastal region into classes based on sea level variability observed by satellite altimetry. To reduce the dimensionality of the data, we perform a principal component analysis on 27 years of observations and use the spatial components as input for the GMM. The number of classes or mixture components is determined by locating the maximum of the silhouette score and by testing several models. We use an ensemble approach to increase the robustness of the classification and to allow the separation into more regions than a single GMM can achieve. We also vary the number of empirical orthogonal function (EOF) maps and show that more EOFs result in a more detailed classification. With three EOFs, the area is classified into four distinct regions delimited mainly by bathymetry. Adding more EOFs results in further subdivisions that resemble oceanic fronts. To achieve a more detailed separation, we use a model focused on smaller regions, specifically the Baltic Sea, North Sea, and the Norwegian Sea

Validation of the EGSIEM GRACE gravity fields using GNSS coordinate timeseries and in-situ ocean bottom pressure records

Over the 15 years of the Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) mission, various data processing approaches were developed to derive time-series of global gravity fields based on sensor observations acquired from the two spacecrafts. In this paper, we compare GRACE-based mass anomalies provided by various processing groups against Global Navigation Satellite System (GNSS) station coordinate time-series and in-situ observations of ocean bottom pressure. In addition to the conventional GRACE-based global geopotential models from the main processing centers, we focus particularly on combined gravity field solutions generated within the Horizon2020 project European Gravity Service for Improved Emergency Management (EGSIEM). Although two validation techniques are fully independent from each other, it is demonstrated that they confirm each other to a large extent. Through the validation, we show that the EGSIEM combined long-term monthly solutions are comparable to CSR RL05 and ITSG2016, and better than the other three considered GRACE monthly solutions AIUB RL02, GFZ RL05a, and JPL RL05.1. Depending on the GNSS products, up to 25.6% mean Weighted Root-Mean-Square (WRMS) reduction is obtained when comparing GRACE to the ITRF2014 residuals over 236 GNSS stations. In addition, we also observe remarkable agreement at the annual period between GNSS and GRACE with up to 73% median WRMS reduction when comparing GRACE to the 312 EGSIEM-reprocessed GNSS time series. While the correspondence between GRACE and ocean bottom pressure data is overall much smaller due to lower signal to noise ratio over the oceans than over the continents, up to 50% agreement is found between them in some regions. The results fully confirm the conclusions found using GNSS