Detektierbarkeit von Vulkanasche mit passiven Satellitenbeobachtungen

Die vorliegende Arbeit befaßt sich mit der Fernerkundung von Vulkanasche in der Atmosphäre durch Unterstützung der Entwicklung und Validierung eines neuen Detektionsalgorithmus. Des weiteren beschreibt sie die hierzu notwendigen Daten sowie das Vorgehen bei deren Erstellung. Mittels Anwendung verschiedener Auswertungsmethoden soll die Frage beantwortet werden, ob Vulkanasche in der Atmosphäre bei einer Massenkonzentration von 2 mg m⁻³ zuverlässig mit Satelliten detektiert werden kann. Im Folgenden sind die einzelnen Arbeitsschritte beschrieben. Es wurden eindimensionale Strahlungstransportrechnungen durchgeführt und die Ergebnisse in Form von strukturierten Datensätzen bereitgestellt, um die Entwicklung des Detektionsalgorithmus zu ermöglichen. Für die Berechnung des Strahlungstransportes kam das Programmpaket Library for Radiative Transfer (libRadtran) zum Einsatz. Als Grundlage der simulierten Atmosphären wurden orts- und zeitabhängige Daten des europäischen Zentrums für mittelfristige Wettervorhersage (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF) verwendet. Datenbanken mit den simulierten Satellitendaten dienen als Grundlage für das Training eines neuronalen Netzes, welches Teil des Algorithmus für die Erkennung von Vulkanasche ist. Zusätzlich wurden die Einflüsse verschiedener Umweltparameter auf die durch das Satelliteninstrument gemessenen Helligkeitstemperaturen untersucht. Als Ausgangspunkt einer systematischen Studie entstand ein separater Datensatz mit den Ergebnissen weiterer Strahlungstransportsimulationen. Zu den untersuchten Parametern zählen Albedo und Temperatur der Erdoberfläche, die Anwesenheit verschiedener Wolken sowie die Höhe und Massenkonzentration einer simulierten Vulkanascheschicht. Zum Zwecke der Validierung des Algorithmus für die Detektion von Vulkanasche war die dreidimensionale Simulation von Satellitendaten notwendig. Es handelt sich dabei um simulierte Meßdaten des Radiometers Spinning Enhanced Visible and Infrared Imager (SEVIRI) an Bord der Satelliten der Baureihe Meteosat Second Generation (MSG). Im Rahmen der Validierung wird die Detektionsleistung des Algorithmus in Abhängigkeit von verschiedenen Atmosphäreneinflüssen statistisch untersucht. Durch die Kombination mit einem Grenzwerttest erreicht der Algorithmus eine Detektionssicherheit von 54,57 % für eine Massenkonzentration von 0,2 mg m⁻³ und 96,50 % für eine Massenkonzentration von 2 mg m⁻³, bezogen auf den Anteil untersuchter Datenpunkte

Detektierbarkeit von Vulkanasche mit passiven Satellitenbeobachtungen

Die vorliegende Arbeit befaßt sich mit der Fernerkundung von Vulkanasche in der Atmosphäre durch Unterstützung der Entwicklung und Validierung eines neuen Detektionsalgorithmus. Des weiteren beschreibt sie die hierzu notwendigen Daten sowie das Vorgehen bei deren Erstellung. Mittels Anwendung verschiedener Auswertungsmethoden soll die Frage beantwortet werden, ob Vulkanasche in der Atmosphäre bei einer Massenkonzentration von 2 mg m⁻³ zuverlässig mit Satelliten detektiert werden kann. Im Folgenden sind die einzelnen Arbeitsschritte beschrieben. Es wurden eindimensionale Strahlungstransportrechnungen durchgeführt und die Ergebnisse in Form von strukturierten Datensätzen bereitgestellt, um die Entwicklung des Detektionsalgorithmus zu ermöglichen. Für die Berechnung des Strahlungstransportes kam das Programmpaket Library for Radiative Transfer (libRadtran) zum Einsatz. Als Grundlage der simulierten Atmosphären wurden orts- und zeitabhängige Daten des europäischen Zentrums für mittelfristige Wettervorhersage (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF) verwendet. Datenbanken mit den simulierten Satellitendaten dienen als Grundlage für das Training eines neuronalen Netzes, welches Teil des Algorithmus für die Erkennung von Vulkanasche ist. Zusätzlich wurden die Einflüsse verschiedener Umweltparameter auf die durch das Satelliteninstrument gemessenen Helligkeitstemperaturen untersucht. Als Ausgangspunkt einer systematischen Studie entstand ein separater Datensatz mit den Ergebnissen weiterer Strahlungstransportsimulationen. Zu den untersuchten Parametern zählen Albedo und Temperatur der Erdoberfläche, die Anwesenheit verschiedener Wolken sowie die Höhe und Massenkonzentration einer simulierten Vulkanascheschicht. Zum Zwecke der Validierung des Algorithmus für die Detektion von Vulkanasche war die dreidimensionale Simulation von Satellitendaten notwendig. Es handelt sich dabei um simulierte Meßdaten des Radiometers Spinning Enhanced Visible and Infrared Imager (SEVIRI) an Bord der Satelliten der Baureihe Meteosat Second Generation (MSG). Im Rahmen der Validierung wird die Detektionsleistung des Algorithmus in Abhängigkeit von verschiedenen Atmosphäreneinflüssen statistisch untersucht. Durch die Kombination mit einem Grenzwerttest erreicht der Algorithmus eine Detektionssicherheit von 54,57 % für eine Massenkonzentration von 0,2 mg m⁻³ und 96,50 % für eine Massenkonzentration von 2 mg m⁻³, bezogen auf den Anteil untersuchter Datenpunkte

The New Volcanic Ash Satellite Retrieval VACOS Using MSG/SEVIRI and Artificial Neural Networks: 1. Development

Volcanic ash clouds are a threat to air traffic security and, thus, can have significant societal and financial impact. Therefore, the detection and monitoring of volcanic ash clouds to enhance the safety of air traffic is of central importance. This work presents the development of the new retrieval algorithm VACOS (Volcanic Ash Cloud properties Obtained from SEVIRI) which is based on artificial neural networks, the thermal channels of the geostationary sensor MSG/SEVIRI and auxiliary data from a numerical weather prediction model. It derives a pixel classification as well as cloud top height, effective particle radius and, indirectly, the mass column concentration of volcanic ash clouds during day and night. A large set of realistic one-dimensional radiative transfer calculations for typical atmospheric conditions with and without generic volcanic ash clouds is performed to create the training dataset. The atmospheric states are derived from ECMWF data to cover the typical diurnal, annual and interannual variability. The dependence of the surface emissivity on surface type and viewing zenith angle is considered. An extensive dataset of volcanic ash optical properties is used, derived for a wide range of microphysical properties and refractive indices of various petrological compositions, including different silica contents and glass-to-crystal ratios; this constitutes a major innovation of this retrieval. The resulting ash-free radiative transfer calculations at a specific time compare well with corresponding SEVIRI measurements, considering the individual pixel deviations as well as the overall brightness temperature distributions. Atmospheric gas profiles and sea surface emissivities are reproduced with a high agreement, whereas cloudy cases can show large deviations on a single pixel basis (with 95th percentiles of the absolute deviations > 30 K), mostly due to different cloud properties in model and reality. Land surfaces lead to large deviations for both the single pixel comparison (with median absolute deviations > 3 K) and more importantly the brightness temperature distributions, most likely due to imprecise skin temperatures. The new method enables volcanic ash-related scientific investigations as well as aviation security-related applications

Proceedings of the 4th International Conference on Transport, Atmosphere and Climate

The "4th International Conference on Transport, Atmosphere and Climate (TAC-4)" held in Bad Kohlgrub (Germany), 2015, was organised with the objective of updating our knowledge on the impacts of transport on the composition of the atmosphere and on climate, three years after the TAC-3 conference in Prien am Chiemsee (Germany). The TAC-4 conference covered all aspects of the impact of the different modes of transport (aviation, road transport, shipping etc.) on atmospheric chemistry, microphysics, radiation and climate, in particular

VADUGS: a neural network for the remote sensing of volcanic ash with MSG/SEVIRI trained with synthetic thermal satellite observations simulated with a radiative transfer model

After the eruption of volcanoes around the world, monitoring of the dispersion of ash in the atmosphere is an important task for satellite remote sensing since ash represents a threat to air traffic. In this work we present a novel method, tailored for Eyjafjallajökull ash but applicable to other eruptions as well, that uses thermal observations of the SEVIRI imager aboard the geostationary Meteosat Second Generation satellite to detect ash clouds and determine their mass column concentration and top height during the day and night. This approach requires the compilation of an extensive data set of synthetic SEVIRI observations to train an artificial neural network. This is done by means of the RTSIM tool that combines atmospheric, surface and ash properties and runs automatically a large number of radiative transfer calculations for the entire SEVIRI disk. The resulting algorithm is called "VADUGS" (Volcanic Ash Detection Using Geostationary Satellites) and has been evaluated against independent radiative transfer simulations. VADUGS detects ash-contaminated pixels with a probability of detection of 0.84 and a false-alarm rate of 0.05. Ash column concentrations are provided by VADUGS with correlations up to 0.5, a scatter up to 0.6 g m-2 for concentrations smaller than 2.0 g m-2 and small overestimations in the range 5 %-50 % for moderate viewing angles 35-65°, but up to 300 % for satellite viewing zenith angles close to 90 or 0°. Ash top heights are mainly underestimated, with the smallest underestimation of -9 % for viewing zenith angles between 40 and 50°. Absolute errors are smaller than 70 % and with high correlation coefficients of up to 0.7 for ash clouds with high mass column concentrations. A comparison with spaceborne lidar observations by CALIPSO/CALIOP confirms these results: For six overpasses over the ash cloud from the Puyehue-Cordón Caulle volcano in June 2011, VADUGS shows similar features as the corresponding lidar data, with a correlation coefficient of 0.49 and an overestimation of ash column concentration by 55 %, although still in the range of uncertainty of CALIOP. A comparison with another ash algorithm shows that both retrievals provide plausible detection results, with VADUGS being able to detect ash further away from the Eyjafjallajökull volcano, but sometimes missing the thick ash clouds close to the vent. VADUGS is run operationally at the German Weather Service and this application is also presented

SMOSice 2014: Data Acquisition Report

Project: Technical Support for the 2014 SMOSice Campaign in SE Svalbard ESA Contract Number: 4000110477/14/NL/FF/lf Technical Report No. 1, 201