Controls on satellite altimetry over inland water surfaces for hydrological purposes

The global available and freely accessible in situ measurements of hydrological cycles is unsatisfactory, limited and has been on the decline, lately. This together with large modeling error for hydrological cycles, support the efforts to seek for alternative measuring techniques. In the recent past, satellite altimetry has been used to measure non-ocean water level variations for hydrological purposes. Due to the effect of topography and heterogeneity of reflecting surface and atmospheric propagation, the expected echo shape for altimeter returns over land differs from that over ocean surfaces. As a result, altimetry measurements over inland waters are erroneous and include missing data. In the present study, we have developed an algorithm to improve the quality of water level time series over non-ocean surfaces. This algorithm contains an outlier identification and elimination process, an algorithm for excluding the noisy waveforms, an unsupervised classification of the satellite waveforms and finally a retracking procedure. The two preliminary steps of outlier identification and noisy waveforms exclusion allow to achieve better results for further classification and retracking steps. We have employed data snooping algorithm to identify and eliminate outliers in the water level time series. Further, an algorithm based on comparing each waveform with fitted waveform from 5β algorithm is developed to identify the noisy waveforms. An unsupervised classification algorithm is implemented to classify the waveforms into consistent groups, for which the appropriate retracking algorithms are performed. The classification algorithm is based on computing the heterogeneity of data sets, which is computed through the difference between median and modal waveforms. We have employed the algorithm to improve the water level time series in Balaton (Hungary) and Urmia (Iran) lakes. After then, we validated the results of proposed algorithm against the available in situ measurements.In letzter Zeit ist die global verfügbare und frei zugängliche in situ-Messungen von hydrologischen Zyklen unbefriedigend, beschränkt und rückgängig geworden. Dies zusammen mit großen Modellierungsfehler der hydrologischen Zyklen unterstützen die Suche nach alternativen Messverfahren. In der jüngsten Vergangenheit hat die Satellitenaltimetrie verwendet worden, um die Variationen des kontinentalen Wasserstands für hydrologische Zwecke zu messen. Aufgrund der Wirkung der Topographie und der Heterogenität der reflektierenden Oberfläche und atmosphärische Ausbreitung unterscheidet sich die erwartete Echoform des Höhenmessers über das Land vom Echoform über die Ozeanoberflächen. In der vorliegenden Arbeit haben wir einen Algorithmus entwickelt, um die Qualität der Wasserstandszeitreihen über die kontinentale Oberflächen zu verbessern. Dieser Algorithmus enthält: • eine Ausreißer-Identifikation und einen Beseitigungsprozess • einen Algorithmus zum Ausschluss der gestörten Echoform • eine unüberwachten Klassifizierung der Echoform • ein „retracking“ Verfahren Die vorbereitende Schritte zur Ermittlung von Ausreißern und verrauschten Echoformen ermöglichen bessere Ergebnisse zur weiteren Klassifizierung und retracking Schritte. Wir haben Daten-Snooping-Algorithmus zur Identifizierung und Beseitigung von Ausreißern in der Wasserstand Zeitreihen verwendet. Um die verrauschten Echoformen zu identifizieren ist ein Algorithmus entwickelt, der sich auf den Vergleich jeder Echoform mit gepasster Echoform aus 5β-Algorithmus basiert. Ein überwachten Klassifizierungsalgorithmus ist implementiert, um die Echoformen in kohärente Gruppen zu klassifizieren. Für jede kohärente Gruppe ist ein entsprechender retracking-Algorithmus durchgeführt worden. Die Klassifizierung Algorithmus basiert sich auf der Berechnung der Heterogenität der Datensätze, die durch die Differenz zwischen Median und Modal-Echoformen berechnet wird. Wir haben diese Algorithmen verwendet, um die Wasserstandszeitreihen im Balaton (Ungarn) und Urmia (Iran) Seen zu verbessern. Danach haben wir die Ergebnisse der vorgeschlagenen Algorithmen gegen lokalen Daten geprüft

Improving the Modeling of Sea Surface Currents in the Persian Gulf and the Oman Sea Using Data Assimilation of Satellite Altimetry and Hydrographic Observations

Sea surface currents are often modeled using numerical models without adequately addressing the issue of model calibration at the regional scale. The aim of this study is to calibrate the MIKE 21 numerical ocean model for the Persian Gulf and the Oman Sea to improve the sea surface currents obtained from the model. The calibration was performed through data assimilation of the model with altimetry and hydrographic observations using variational data assimilation, where the weights of the objective functions were defined based on the type of observations and optimized using metaheuristic optimization methods. According to the results, the calibration of the model generally led the model results closer to the observations. This was reflected in an improvement of about 0.09 m/s in the obtained sea surface currents. It also allowed for more accurate evaluations of model parameters, such as Smagorinsky and Manning coefficients. Moreover, the root mean square error values between the satellite altimetry observations at control stations and the assimilated model varied between 0.058 and 0.085 m. We further showed that the kinetic energy produced by sea surface currents could be used for generating electricity in the Oman Sea and near Jask harbor

Basin-scale runoff prediction: An Ensemble Kalman Filter framework based on global hydrometeorological data sets

In order to cope with the steady decline of the number of in situ gauges worldwide, there is a growing need for alternative methods to estimate runoff. We present an Ensemble Kalman Filter based approach that allows us to conclude on runoff for poorly or irregularly gauged basins. The approach focuses on the application of publicly available global hydrometeorological data sets for precipitation (GPCC, GPCP, CRU, UDEL), evapotranspiration (MODIS, FLUXNET, GLEAM, ERA interim, GLDAS), and water storage changes (GRACE, WGHM, GLDAS, MERRA LAND). Furthermore, runoff data from the GRDC and satellite altimetry derived estimates are used. We follow a least squares prediction that exploits the joint temporal and spatial auto- and cross-covariance structures of precipitation, evapotranspiration, water storage changes and runoff. We further consider time-dependent uncertainty estimates derived from all data sets. Our in-depth analysis comprises of 29 large river basins of different climate regions, with which runoff is predicted for a subset of 16 basins. Six configurations are analyzed: the Ensemble Kalman Filter (Smoother) and the hard (soft) Constrained Ensemble Kalman Filter (Smoother). Comparing the predictions to observed monthly runoff shows correlations larger than 0.5, percentage biases lower than ± 20%, and NSE-values larger than 0.5. A modified NSE-metric, stressing the difference to the mean annual cycle, shows an improvement of runoff predictions for 14 of the 16 basins. The proposed method is able to provide runoff estimates for nearly 100 poorly gauged basins covering an area of more than 11,500,000 km2 with a freshwater discharge, in volume, of more than 125,000 m3/s

Interrelations of vegetation growth and water scarcity in Iran revealed by satellite time series

Iran has experienced a drastic increase in water scarcity in the last decades. The main driver has been the substantial unsustainable water consumption of the agricultural sector. This study quantifies the spatiotemporal dynamics of Iran’s hydrometeorological water availability, land cover, and vegetation growth and evaluates their interrelations with a special focus on agricultural vegetation developments. It analyzes globally available reanalysis climate data and satellite time series data and products, allowing a country-wide investigation of recent 20+ years at detailed spatial and temporal scales. The results reveal a wide-spread agricultural expansion (27,000 km$^2$) and a significant cultivation intensification (48,000 km$^2$). At the same time, we observe a substantial decline in total water storage that is not represented by a decrease of meteorological water input, confirming an unsustainable use of groundwater mainly for agricultural irrigation. As consequence of water scarcity, we identify agricultural areas with a loss or reduction of vegetation growth (10,000 km$^2$), especially in irrigated agricultural areas under (hyper-)arid conditions. In Iran’s natural biomes, the results show declining trends in vegetation growth and land cover degradation from sparse vegetation to barren land in 40,000 km$^2$, mainly along the western plains and foothills of the Zagros Mountains, and at the same time wide-spread greening trends, particularly in regions of higher altitudes. Overall, the findings provide detailed insights in vegetation-related causes and consequences of Iran’s anthropogenic drought and can support sustainable management plans for Iran or other semi-arid regions worldwide, often facing similar conditions

Anwendung von satellitengestützten geodätischen Sensoren für die Hydrologie

How much freshwater do we have on land? How is the freshwater cycle changing with time? Actually, we can not properly answer these questions as our knowledge of the spatial and temporal dynamics of the hydrological cycle is limited. The lack of knowledge is mainly induced by shortage of observational evidence, which motivates the objective of this study: the monitoring of the hydrological cycle using spaceborne geodetic sensors. Among the current space geodetic sensors, GRACE and satellite altimetry are the two active mission concepts, that can capture part of the hydrological cycle. However, monitoring the hydrological cycle using these two sensors is challenging. Satellite altimetry is investigated as an independent spaceborne sensor that provides the water level and discharge time series. An algorithm is developed to improve the quality of water level time series over inland water surfaces. This algorithm particularly deals with the challenges of resolution and uncertainty of altimetry. The obtained altimetric water level time series is validated against in situ measurements showing about 10% improvement in accuracy of the time series. Moreover, this study proposes an algorithm to reduce the random noise from pre-retracked data. The algorithm combines the results of different retrackers and provides water level time series with reduced noise level. The validation shows a significant reduction of noise level and a clear improvement in correlation with in situ measurements. Moreover, this study proposes a statistical approach based on quantile functions to infer a functional relationship between altimetric water level and in situ river discharge without the need for synchronous data sets. This method is based on a scatter diagram of quantile functions, in which the probability-coordinate is eliminated. In contrast, the conventional methods for simultaneous measurements operate directly on time series and eliminate the time-coordinate. The results show that the proposed methodology provides the same range of error as the common conventional empirical method. The good performance of the statistical approach supports the usage of altimetry to salvage pre-satellite altimetry discharge data and turn them into active use for the satellite altimetry time frame. In addition, a stochastic process model is implemented to (i) deal with the data outages in altimetric discharge, (ii) provide a scheme for data assimilation and (iii) smooth the discharge estimation. The model benefits from the cyclostationary behaviour of the discharge and is combined with the estimated discharge from altimetry and available in situ measurements to form a linear dynamic system. The dynamic system is solved using the Kalman filter, that provides an unbiased discharge with minimum variance. The error level of the results is comparable to the empirical approach. In this study, the utility of GRACE data as sensor of hydrological water storage changes is shown to be limited by the following challenges: consistency, resolution, separability and uncertainty. The challenge of inconsistency is addressed by developing two filters for hydrological and hydro-meteorological water storage changes, which lead to a better correlation with GRACE mass storage changes. The challenges of separability and resolution are not specifically investigated in this study, yet their consequences, which appear in different forms of uncertainties is investigated. To deal with the GRACE uncertainties, an algorithm is developed to detect outliers in monthly solutions. The outliers have been corrected by replacing them by an inter-annual monthly mean of the respective month. The results conclude that outlier identification and correction must be performed before further assimilation of GRACE products into hydrological or hydro-meteorological analysis. Further, a longrange correlation has been identified as another source of uncertainty in GRACE monthly solutions. EOF analysis is employed to identify the zonal behaviour of the GRACE C20 errors as the responsible source for the long-range correlation. It is considered as an error source because its residual contains tidal aliasing errors instead of white noise. Therefore, to reduce the uncertainties in GRACE monthly solutions, tidal aliasing errors are also investigated. Primary and secondary tidal aliasing errors of main tidal constituents, S1, S2, P1, K1, K2, M2, O2, O1 and Q1 are identified in GRACE monthly solutions. The effect of tidal aliasing error is estimated using a least squares Fourier analysis indicating errors up to 22mm over the globe. In general, after dealing with GRACE’s challenges and achieving a data set without outliers, long-range correlation and tidal aliasing errors, the noise level of GRACE is quantified. The quantification shows a variation between 2–20mm/month over different parts of the globe, with higher values over tropical and boreal regions. The results specifically confirm that small catchments in the tropics contain more noise contamination. It is also shown that a lower noise level of a catchment does not necessarily lead to a better correlation of GRACE with hydro-meteorological signal. Finally, the joint performance of spaceborne geodetic sensors for estimating the actual evapotranspiration ETa is assessed. There, two approaches are introduced to estimate ETa using the results of GRACE and satellite altimetry. The results of both approaches are compared with different models and their ensemble mean. All in all, given the obtained relative discrepancy, the methods seem to be a viable way for determining ETa for most non-desert catchments containing hot and warm summers.Wie viel Süßwasser haben wir auf dem den Kontinenten? Wie ändert sich der Wasserkreislauf mit der Zeit? Eigentlich können wir diese Fragen nicht richtig beantworten, da unser Wissen über die räumliche und zeitliche Dynamik des hydrologischen Zyklus begrenzt ist. Die mangelnden Kenntnisse werden vor allem durch den Mangel an Beobachtungen verursacht. Aus diesem Grund stellt sich diese Arbeit zum Ziel, den Wasserkreislauf mit satellitengestützten geodätischen Sensoren zu überwachen. Unter den aktuellen geodätischen Sensoren gelten GRACE und Satellitenaltimetrie als zwei aktive Missionen, die Teile des hydrologischen Kreislaufs erfassen können. Allerdings stellt die Überwachung des Wasserkreislaufs mit diesen zwei Sensoren eine Herausforderung dar. Es wird in dieser Arbeit untersucht, inwieweit Satellitenaltimetrie als unabhängiger Sensor der Wasserstand und Abflusszeitreihen bereitstellen kann. Daher wurde ein Algorithmus entwickelt, um die Qualität von Wasserstandszeitreihen zu verbessern. Vor allem befasst sich dieser Algorithmus mit den Herausforderungen der Auflösung und Unsicherheit der Altimetrie. Die erhaltenen altimetrischen Wasserstandszeitreihen wurden gegenüber in-situ-Messungen validiert und zeigen eine Genauigkeitsverbesserung von ca. 10% der Zeitreihen. Darüber hinaus schlägt diese Arbeit einen Algorithmus vor, um das Rauschen der pre-retracked Daten zu reduzieren. Der Algorithmus kombiniert die Ergebnisse der verschiedenen retrackers und liefert Wasserstandszeitreihen mit reduziertem Rauschpegel. Die Validierung zeigt außer einer signifikanten Reduktion des Rauschpegels eine deutliche Verbesserung der Korrelation in den in situ Messungen. Außerdem schlägt diese Studie einen statistischen Ansatz vor, der sich auf sogenannten Quantil- Funktionen basiert, um eine funktionale Beziehung zwischen altimetrischem Wasserstand und der in-situ Abflussmenge abzuleiten, ohne dass dafür synchrone Daten verfügbar sein müssen. Dieses Verfahren basiert sich auf einem Streudiagramm der Quantil-Funktionen, so dass dieWahrscheinlichkeit- Koordinate eliminiert wird. Dagegen arbeiten die herkömmlichen Verfahren für gleichzeitige Messungen direkt auf die Zeitreihen und beseitigen die Zeit-Koordinate. Die Ergebnisse zeigen, dass die vorgeschlagene Methode ein ähnliches Fehlerniveau wie konventionelle empirischen Methoden liefert. Die gute Leistung des statistischen Ansatzes erlaubt die Benutzung von alten Abflussdaten und rettet diese sozusagen in den Zeitraum der Satellitenaltimetrie hinüber. Darüber hinaus ist ein stochastisches Prozessmodell implementiert um (i) sich mit den Daten lücken im altimetrischen Abfluss zu befassen, (ii) eine Methodik für die Datenassimilation bereitzustellen und (iii) die Abflussschätzung zu glätten. Zusammen mit den altimetrischgeschätzten Abflüssen und den vorhandenen in-situ-Daten bildet das Prozessmodell ein dynamisches System. Das dynamische System wurde mit dem Kalman-Filter gelöst, welches einen Unverzerrten Abfluss mit minimaler Varianz ergiebt. Die Fehler der Kalman-Filterlösung sind dem RMSE von empirischen und statistischen Ansätzen vergleichbar. In dieser Arbeit wird die Nutzbarkeit von GRACE-Daten als Sensor für die hydrologische Wasserspeicheränderung durchgeführt. Sie wird durch folgende Herausforderungen begrenzt: Konsistenz, Auflösung, Trennbarkeit und Unsicherheit. Die Herausforderung der Inkonsistenz wird durch die Entwick lung von zwei Filtern für hydrologische und hydro-meteorologischen Wasserspeicheränderungen angesprochen, die zu einer besseren Korrelation mit GRACE Massenspeicheränderungen führt. Die Herausforderungen der Trennbarkeit und Auflösung sind nicht speziell in dieser Studie untersucht worden. Allerdings würden deren Wirkungen, die in verschiedenen Formen erscheinen untersucht. Um mit den GRACE-Unsicherheiten umzugehen, wird ein Algorithmus entwickelt zur Ausreißererkennung. Die Ausreißer werden so korrigiert, dass sie durch einen mehr-jährlichen Monatsmittelwert des jeweiligen Monats ersetzt sind. Es ergibt sich, dass die Ausreißeridentifikation und -korrektur vor einer weiteren Assimilation von GRACE-Produkte in hydrologische oder hydro-meteorologische Analysen durchgeführt werden sollen. Zusätzlich ist eine weiträumige Korrelation als eine weitere Quelle der GRACE-Unsicherheit in monatlichen Daten identifiziert worden. Die EOF-Analyse wird verwendet, um das zonale Verhalten vom GRACE C20-Fehler als die verantwortliche Quelle für die großräumige Korrelation zu identifizieren. Dieses wird als eine Fehlerquelle betrachtet, weil sein Residuum Gezeiten- Aliasing-Fehler anstatt weißes Rauschen enthält. Um die Unsicherheiten bei GRACE monatlichen Lösungen zu reduzieren, werden die Gezeiten-Aliasing-Fehler untersucht. Primäre und sekundäre Gezeiten- Aliasing-Fehler von Haupt-tiden, S1, S2, P1, K1, K2, M2, O2, O1 und Q1 sind in GRACE Monatsdaten identifiziert worden. Die Auswirkung der Gezeiten-Aliasing-Fehler wird mit der kleinsten Quadrate Fourier-Analyse geschätzt, welche global eine Größenordnung von bis zu 22mm erreicht. Nach Auserreißereliminierung, Beseitigung der großräumigen Korrelation und Reduktion der Gezeiten- Aliasingfehler kann schließlich das Rauschniveau von GRACE qualifiziert werden. Es zeigt sich eine Variation zwischen 2–20mm/Monat über verschiedene Teile der Welt, mit höheren Werten über tropische und boreale Regionen. Die Ergebnisse bestätigen, dass die kleinen Einzugsgebieten in den Tropen mehr Rauschen enthalten. Es ist auch gezeigt, dass ein niedriger Rauschpegel von einem Einzugsgebiet nicht unbedingt zu einer besseren Korrelation von GRACE mit dem hydro-meteorologischen Signal führt. Schließlich wird die Leistung der satellitengestützten geodätischen Sensoren zum Schätzen der tatsächlichen Verdunstung ETa beurteilt. Es werden zwei Ansätze vorgestellt, um die Verdunstung unter Verwendung der Ergebnisse der GRACE und Satellitenaltimetrie zu schätzen. Die Ergebnisse der beiden Ansätze werden mit verschiedenen Modellen und ihrem Ensemble Mittelwert verglichen. Alles in allem zeigen die erhaltenen relativen Abweichungen, dass die Methoden für die meisten nicht-ariden Einzugsgebieten mit heißen und warmen Sommern ein gangbarer Weg zur Bestimmung von ETa sind

Dynamic River Masks from Multi-Temporal Satellite Imagery: An Automatic Algorithm Using Graph Cuts Optimization

Our knowledge of the spatio-temporal variation of river hydrological parameters is surprisingly poor. In situ gauge stations are limited in spatial and temporal coverage, and their number has been decreasing during the past decades. On the other hand, remote sensing techniques have proven their ability to measure different parameters within the Earth system. Satellite imagery, for instance, can provide variations in river area with appropriate temporal sampling. In this study, we develop an automatic algorithm for water body area monitoring based on maximum a posteriori estimation of Markov random fields. The algorithm considers pixel intensity, spatial correlation between neighboring pixels, and temporal behavior of the water body to extract accurate water masks. We solve this optimization problem using the graph cuts technique. We also measure the uncertainty associated with the determined water masks. Our method is applied over three different river reaches of Niger and Congo rivers with different hydrological characteristics. We validate the obtained river area time series by comparing with in situ river discharge and satellite altimetric water level time series. Along the Niger River, we obtain correlation coefficients of 0.85–0.96 for river reaches and 0.65 for the Congo River, which is demonstrably an improvement over other river mask retrieval algorithms