Methods for assimilating remotelysensed water storage changes into hydrological models

Understanding physical processes within the water cycle is a challenging issue that requires merging information from various disciplines. The Gravity Recovery And Climate Experiment (GRACE) mission provides a unique opportunity to measure time-variable gravity fields, which can be converted to global total water storage anomalies (TWSA). These observations represent a vertical integral of all individual water compartments, which is difficult to observe by in-situ or other remote-sensing techniques. Knowledge about interactions between hydrological fluxes and terrestrial water storage compartments is reflected in large-scale hydrological models that nowadays increase in complexity to simulate all relevant physical processes within the global water cycle. Hydrological models are driven by climate forcing fields and their parameters are usually calibrated against river discharge to ensure a realistic water balance on river basin scale. However, errors in climate forcing fields, model parameters, and model structure limit the reliability of hydrological models. Therefore, it is necessary to improve model simulations by introducing measurements, which is known as data assimilation or data-model fusion. In this thesis, a novel calibration and data assimilation (C/DA) framework is developed to merge remotely-sensed large scale TWSA with hydrological models. To implement this framework, the WaterGAP Global Hydrology Model (WGHM) is chosen, which is a sophisticated 0.5°x0.5° conceptual model that simulates daily water changes in surface and sub-surface water compartments (including groundwater), and considers water consumption. In particular, a flexible approach is introduced to assimilate GRACE TWSA as (sub-)basin or gridded averages into WGHM, while for the first time, implementing the observation error correlations in the C/DA system. A sensitivity analysis is performed to identify significant parameters in the largest river basins world-wide. It is also investigated whether GRACE TWSA can be used to calibrate model parameters. To reduce sampling errors and to improve the computational efficiency, the classical ensemble Kalman filter (EnKF) technique is extended to a square root analysis (SQRA) scheme, and the singular evolutive interpolated Kalman (SEIK) filter. The relationships between these algorithms are addressed. A simple model and WGHM are used to describe the mathematical details of the data assimilation techniques. The observation error model, spatial resolution of observations, choice of filtering algorithm, and model ensemble size are assessed within a realistic synthetic experiment designed for the Mississippi River Basin, USA. Real GRACE products are also integrated into WGHM over this region. Investigations indicate that introducing GRACE TWSA constrains the water balance equation and corrects for insufficiently known climate forcing, in particular precipitation. Individual water states and fluxes are also adjusted but more improvements are expected by assimilating further in-situ and remotely-sensed observations. The processing choices represent important impacts on the final results. The C/DA framework is transferred to the Murray-Darling River Basin, Australia, to improve the simulation of hydrological changes under a long-term drought condition. GRACE C/DA introduces a negative trend to WGHM simulated TWSA. A validation with in-situ groundwater measurements indicates that the trend is correctly associated with the groundwater compartment. Thus, the C/DA helps to identify deficits in model simulations and improves the understanding of hydrological processes. The promising results provide a first step towards more complex C/DA applications on global scale and in conjunction with further terrestrial water storage observations.Methoden zur Assimilierung von satelliten-basierten Wasserspeicheränderungen in hydrologische Modelle Zum Verständnis der physikalischen Prozesse des Wasserkreislaufes ist das Zusammenführen von Kenntnissen verschiedener Disziplinen erforderlich. Die Messungen zeitabhängiger Gravitationsfelder der Gravity Recovery And Climate Experiment (GRACE) Satellitenmission liefern einzigartige Erkenntnisse über globale Gesamtwasserspeicher-änderungen (GWSA). Diese Größe repräsentiert die Summe aller einzelnen Wasserspeicherkomponenten, welche nur unzulänglich durch lokale oder andere satellitengestützte Verfahren beobachtet werden kann. Großskalige hydrologische Modelle simulieren Interaktionen zwischen terrestrischen Wasserspeicherkomponenten. Ihre Komplexität steigt heutzutage immer weiter, um alle relevanten physikalischen Prozesse im globalen Wasserkreislauf abzubilden. Sie werden durch Klimadaten angetrieben und durch Modellparameter gesteuert. Zur Gewährleistung einer realistischen Wasserbilanz in Flusseinzugsgebieten werden letztere üblicherweise gegen Durchflussmessungen kalibriert. Dennoch limitieren Unsicherheiten in den Klimadaten, in den Modellparametern und in der Modellstruktur die Zuverlässigkeit hydrologischer Prädiktionen. Um Simulationen zu verbessern ist daher die Integration von Beobachtungsdaten notwendig, welches unter dem Begriff der Datenassimilierung bekannt ist. In dieser Arbeit wird ein neuer Kalibrierungs- und Datenassimilierungsansatz (K/DA) zur Kombination von großskalig beobachteten GWSA und hydrologischen Modellen am Beispiel des WaterGAP Global Hydrology Model (WGHM) entwickelt. WGHM ist ein konzeptionelles Wasserbilanzmodell, das tägliche Wasseränderungen auf und im Boden (inklusive Grundwasser) auf einer räumlichen Skala von 0,5°x0,5° berechnet und anthropogene Wasserentnahmen berücksichtigt. Insbesondere wird ein flexibler Ansatz zur Integration gegitterter und räumlich gemittelter GWSA eingeführt, während die Korrelationen der Beobachtungsfehler zum ersten Mal in der Assimilierung berücksichtigt werden. Eine Sensitivitätsanalyse identifiziert maßgebliche Parameter für die weltweit größten Flusseinzugsgebiete. Es wird außerdem untersucht, ob GRACE-GWSA zur Parameter-kalibrierung herangezogen werden können. Um Stichprobenfehler zu reduzieren und um die rechnerische Effizienz zu steigern, wird die klassische Ensemble Kalman Filter (EnKF) Methode um das Square Root Analysis (SQRA) Schema und den Singular Evolutive Interpolated Kalman (SEIK) Filter erweitert. Die Zusammenhänge dieser Algorithmen werden dargestellt. Die mathematischen Details der Methoden werden anhand eines einfachen Modells und des WGHM beschrieben. Das Modell der Beobachtungsfehler, die Auflösung der Beobachtungen, die Auswahl der Filteralgorithmen und die Größe des Modellensembles werden in einem realistischen synthetischen Experiment für das Flusseinzugsgebiet des Mississippis (USA) analysiert. GRACE-GWSA werden ebenfalls für dieser Region in das WGHM integriert. Untersuchungen zeigen, dass die Wasserbilanz an die Daten angepasst wird und ungenaue Klimadaten, insbesondere Niederschlag, ausgeglichen werden. Wasserspeicher-komponenten werden ebenfalls angepasst, würden aber durch die Assimilierung weiterer lokaler und satellitengestützter Daten profitieren. Der K/DA Ansatz hat einen entscheidenden Einfluss auf die Ergebnisse. Der entwickelte Ansatz wird auf das Einzugsgebiet des Murray und Darling Flusses (Australien) übertragen, um die Simulation hydrologischer Änderungen während einer Trockenperiode zu verbessern. GRACE-K/DA führt einen negativen Trend in das Modell ein. Die Validierung mit lokalen Grundwasserdaten bestätigt, dass der Trend korrekt mit dem Grundwasserspeicher assoziiert wird. Die K/DA ermöglicht somit Defizite in Modellsimulationen zu identifizieren und verbessert das Verständnis hydrologischer Prozesse. Die vielversprechenden Ergebnisse bereiten einen ersten Schritt in Richtung globaler K/DA in Verbindung mit weiteren hydrologischen Beobachtungen

Making the best use of GRACE, GRACE‐FO and SMAP data through a constrained Bayesian data‐model integration

The Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE, 2003–2017) and its Follow-On mission GRACE-FO (2018-now) provide global estimates of the vertically integrated Terrestrial Water Storage Changes (TWSC). Since 2015, the Soil Moisture Active Passive (SMAP) radiometer observes global L-band brightness temperatures, which are sensitive to near-surface soil moisture. In this study, we introduce our newly developed Constrained Bayesian (ConBay) optimization approach to merge the TWSC of GRACE/GRACE-FO along with SMAP soil moisture data into the ∼10 km resolution W3RA water balance model. ConBay is formulated based on two hierarchical multivariate state-space models to (I) separate land hydrology compartments from GRACE/GRACE-FO TWSC, and (II) constrain the estimation of surface soil water storage based on the SMAP data. The numerical implementation is demonstrated over the High Plain (HP) aquifer in the United States between 2015 and 2021. The implementation of ConBay is compared with an unconstrained Bayesian formulation, and our validations are performed against in-situ USGS groundwater level observations and the European Space Agency (ESA)'s Climate Change Initiative (CCI) soil moisture data. Our results indicate that the single GRACE/GRACE-FO assimilation improves particularly the groundwater compartment. Adding SMAP data to the ConBay approach controls the updates assigned to the surface storage compartments. For example, correlation coefficients between the ESA CCI and the ConBay-derived surface soil water storage (0.8) that are considerably higher than those derived from the unconstrained experiment (−0.3) in the North HP. The percentage of updates introduced to the W3RA groundwater storage is also decreased from 64% to 57%

Recovery of rapid water mass changes (RWMC) by Kalman filtering of GRACE observations

We demonstrate a new approach to recover water mass changes from GRACE satellite data at a daily temporal resolution. Such a product can be beneficial in monitoring extreme weather events that last a few days and are missing by conventional monthly GRACE data. The determination of the distribution of these water mass sources over networks of juxtaposed triangular tiles was made using Kalman Filtering (KF) of daily GRACE geopotential difference observations that were reduced for isolating the continental hydrology contribution of the measured gravity field. Geopotential differences were obtained from the along-track K-Band Range Rate (KBRR) measurements according to the method of energy integral. The recovery approach was validated by inverting synthetic GRACE geopotential differences simulated using GLDAS/WGHM global hydrology model outputs. Series of daily regional and global KF solutions were estimated from real GRACE KBRR data for the period 2003–2012. They provide a realistic description of hydrological fluxes at monthly time scales, which are consistent with classical spherical harmonics and mascons solutions provided by the GRACE official centers but also give an intra-month/daily continuity of these variations

Bayesian model-data synthesis with an application to global Glacio-Isostatic Adjustment

We introduce a framework for updating large scale geospatial processes using a model-data synthesis method based on Bayesian hierarchical modelling. Two major challenges come from updating large-scale Gaussian process and modelling non-stationarity. To address the first, we adopt the SPDE approach that uses a sparse Gaussian Markov random fields (GMRF) approximation to reduce the computational cost and implement the Bayesian inference by using the INLA method. For non-stationary global processes, we propose two general models that accommodate commonly-seen geospatial problems. Finally, we show an example of updating an estimate of global glacial isostatic adjustment (GIA) using GPS measurements

The nitrogen problem of epiphytic lichens – a synthesis

Der starke Anstieg von nitrophytischen Flechten während der letzten 15 Jahren in landwirtschaftlich genutzten und städtischen Bereichen hat die Frage aufgeworfen, welche Stickstoffverbindung dafür verantwortlich sind, welche physiologischen Probleme diese machen, wo diese herkommen, welche Auswirkungen sie auf die Flechten haben, was mit dem Stickstoff in den Flechten passiert, wie sich Feinstaub und trockene Deposition auswirken und wieso Nitrophyten auch in unbelasteten Gebieten dominieren. Nach den Ergebnissen zahlreicher Einzelstudien, die hier mit neuen Daten ergänzt werden, ist Ammoniak die relevante Stickstoffquelle. Dieser wird als Ammoniumnitrat speziell in Form von trockener Deposition von den Flechten aufgenommen. Da Ammoniumnitrat ein Salz ist, haben Nitrophyten höhere osmotische Werte, weswegen sie in belasteten Gebieten konkurrenzkräftiger sind. Dies erlaubt Nitrophyten gleichzeitig die Existenz in Trockengebieten auch ohne Stickstoffemissionen, weswegen sie nicht unbedingt Stickstoffzeiger sondern auch Trockenzeiger sind. Der anfallende Stickstoff wird in Form von Aminosäuren in der Flechte passiv gespeichert, weswegen Nitrophyten nicht nitrophil sondern nitrotolerant, halotolerant und xerophytisch sind. Die momentane Temperaturerhöhung und die damit verbundene erhöhte Verdunstung sowie die Zunahme trockener Deposition (Feinstaubbelastung) führen zur Zeit trotz sinkender Gesamtstickstoffbelastung zu einem weiteren Anstieg der nitrophytischen Flechten.The strong increase of nitrophytic lichens in Central Europe during the past fifteen years in urban regions and regions with intensive agriculture poses the question, which nitrogen compounds are responsible, where they come from, which effects they have on lichens, what happens with the nitrogen in lichens, how particulate matter and dry deposition influence lichens und why nitrophytic lichens dominate also in regions with no or low nitrogen emissions. According to several studies, which are complete by new data, ammonia is the relevant source of nitrogen. It is taken up by lichens as ammoniumnitrate as dry deposition. Ammoniumnitrate, however, is a salt. Accordingly nitrophytic lichens have higher osmotic values. This enables nitrophytic lichens to survive in drier regions as compared with other epiphytic lichens, where they are more competitive, even without nitrogen emissions. Therefore nitrophytic lichens are not nitrophilous but halotolerant and xerophytic. The present increase of temperatures, which raises the evaporation, and the increase of dry deposition (particulate matter) cause an increase of nitrophytic lichens in spite of decrease total nitrogen emissions

Die Rolle der Wärme im Energiesystem : Systemaspekte

Der zentrale Treiber des Endenergiebedarfs in Deutschland ist die Wärmenachfrage in Form von Raumwärme (29,2 %), Warmwasser (5,5 %) und Prozesswärme (21,1 %). Mit insgesamt 5.179 PJ (1.439 TWh) ist Wärme verantwortlich für rund 56 % des gesamten Endenergiebedarfs von 9.268 PJ im Jahr 2013 1. Hinzu kommt eine weitere Nachfrage von 2,1% für Klimakälte (0,4 %) und sonstige Prozesskälte (1,7 %). In der Endenergiebilanz für Deutschland verringerte sich in den Jahren von 1990 bis 2012 der Brennstoffverbrauch für die Wärmebereitstellung um 13 %. Im Vergleich zum Kraftstoffverbrauch beispielsweise, welcher sich im gleichen Zeitraum sogar geringfügig erhöhte (+ 3 %), fällt die Bilanz im Wärmebereich deutlich positiver aus, gleichwohl bleibt der größte Teil des bestehenden Effizienzpotenzials bis dato nicht ausgeschöpft