Kitabı oku: «Satellitenmeteorologie», sayfa 2

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1.2 Sprache und Namen

Seit einigen Jahrzehnten ist amerikanisches Englisch die Weltsprache in den Naturwissenschaften. Damit dominiert sie auch die Satellitenmeteorologie – hier sogar in besonderem Maße, da die USA schon seit jeher einen großen Beitrag zu dieser Disziplin leisten.

Englische Fachbegriffe, wie „Pixel“, abgeleitet aus „Picture Element“ für Bildpunkt, werden ganz selbstverständlich benutzt, und für manche Begriffe, wie „Lidar“, der Abkürzung für „Light Detection and Ranging“, existiert gar kein deutscher Begriff. Die in diesem Buch verwendeten englischen Begriffe und Bezeichnungen werden jeweils erläutert, und umgekehrt werden, wenn deutsche Begriffe Verwendung finden, auch die englischen Bezeichnungen genannt um das Lesen von Originalliteratur zu erleichtern.

Eine gewisse sprachliche Problematik ist bei den Bezeichnungen der Typen der in der Satellitenmeteorologie verwendeten Messinstrumente gegeben. Hier ist die Terminologie keineswegs einheitlich. Dies liegt daran, dass verschiedene Fernerkundungssysteme von verschiedenen Gruppen entwickelt wurden, die ihnen jeweils passend erscheinende Namen gaben. Diese Namen blieben erhalten, da nie ein tatsächlicher Bedarf für eine Vereinheitlichung bestand. Unterschiede im Sprachgebrauch gibt es aber auch bei der Bezeichnung von Spektralbereichen und bei den Symbolen, die für Größen zur Beschreibung des Strahlungsfelds oder optischer Parameter verwendet werden.

Verschiedene Sensoren messen in verschiedenen Wellenlängenbereichen. Diese sogenannten „Kanäle“ hatten, speziell in der Anfangszeit der Satellitenmeteorologie, eine gewisse spektrale Breite, um genügend Energie auf den Detektor zu bringen. Innerhalb des Intervalls des Kanals konnte die Empfindlichkeit spektral durchaus variabel sein. Damit wurden die Kanäle üblicherweise mit einem Namen bezeichnet, der die generelle spektrale Lage charakterisierte – wie VIS, WV und IR bei Meteosat –, und es wurde keine spezifische Wellenlänge oder ein Wellenlängenintervall zur Kennzeichnung angegeben. Mit dem Namen des Kanals waren alle seine relevanten Eigenschaften erfasst.

Auch die Bezeichnungen für verschiedene spektrale Bereiche der elektromagnetischen Strahlung sind nicht einheitlich, da auch sie historisch durch die Anwender geprägt sind. Dies gilt besonders für den Bereich der „infraroten Strahlung“, der prinzipiell alle Strahlung umfasst, deren Wellenlängen größer sind als die des roten Lichtes. Hier ist die Wortvielfalt groß, auch zur Präzisierung der Spektralbereiche, und gleiche Bezeichnungen bei verschiedenen Radiometern bedeuten nicht immer das Gleiche (Kap. 2.1.1). Zusätzlich gilt, dass in verschiedenen Spektralbereichen unterschiedliche Größen zur Beschreibung der Strahlung verwendet werden. So erfolgt deren Charakterisierung im Bereich des sichtbaren Lichts durch die Angabe von Wellenlängen, während bei Mikrowellen Frequenzen angegeben werden, da hier die Namensgebung aus der Radartechnik stammt. Auch auf diese Thematik wird in Kapitel 2.1.1 näher eingegangen.

Die gewählte Bezeichnung für den Typ eines Messinstruments auf einem Satelliten resultiert in den meisten Fällen aus der Betonung des wichtigsten Aspekts seiner Anwendung. Unabhängig vom Typ ist der eigentliche Name eines Instruments oder Satelliten individuell, wobei häufig ein Akronym verwendet wird.

Eine neutrale Bezeichnung für einen Instrumententyp, die immer verwendet werden kann, ist „Sensor“, aber dieser Begriff gilt auch für akustische Fernerkundung oder andere Möglichkeiten einer Signalbestimmung außerhalb der elektromagnetischen Strahlung. Da in diesem Buch nur die Fernerkundung mittels elektromagnetischer Strahlung behandelt wird, ist „Radiometer“ eine neutrale Bezeichnung, die eigentlich immer passt, sich aber für Geräte zur passiven Messung von Strahlung eingebürgert hat. Geht es primär um die Erfassung von räumlicher Information bzw. Bildinformation, die durch Abtasten eines größeren Areals gewonnen wird, wird von „Imager“ oder auch vom „Abbildenden Radiometer“ oder „Scanning Radiometer“ gesprochen. Die Bezeichnungen „Scanning Imaging Spectrometer“ und „Abbildendes Spektrometer“ kommen auch vor, wobei die Benennung „Spektrometer“ darauf hinweist, dass die Bestimmung von spektraler Information ein ebenso wichtiges Ziel ist wie die flächenhafte Erfassung. Für Radiometer mit Betonung der spektralen Information sind die Bezeichnungen „Spektrometer“ oder auch „Spektroradiometer“ in Gebrauch und „Sounder“ steht für ein Radiometer, das geeignet ist, die Höhenverteilung einer Atmosphäreneigenschaft zu bestimmen. Da alle Sensoren verschiedene Aspekte abdecken und sowohl räumliche als auch spektrale Information liefern oder auch noch Polarisation messen, ist es sinnvoller, einen Sensor gar nicht nach seinem Typ, sondern direkt mit seinem Eigennamen zu benennen. Die individuellen Eigenschaften des Sensors lassen sich dann separaten Beschreibungen entnehmen, wie sie etwa im von CEOS und ESA im Internet publizierten “Earth Observing Handbook” zu finden sind.

Da bei den aktiven Methoden die zur Messung verwendete Strahlung am Satelliten erzeugt wird, sind die Geräte mehr als ein Radiometer, das heißt mehr als Geräte, die Strahlung nur messen. Hier ist deshalb der allgemeinere Begriff „Messsystem“ angemessen, aber in der Praxis werden für diese Geräte gleich die den Wellenlängenbereich kennzeichnenden Begriffe „Lidar“ und „Radar“ verwendet. Auch hier gilt, dass die dominierende Messaufgabe als Typenbezeichnung benutzt wird. So werden Sensoren, die die Rückstreuung von Oberflächen mittels Mikrowellen messen, als „Scatterometer“ bezeichnet. „Altimeter“ bestimmen die Höhe über Grund, und auch der Begriff „Abbildendes Radar“ kommt vor.

Bei Satelliten, die nur ein Radiometer tragen, steht häufig ein Name synonym sowohl für das Radiometer als auch für den Satellit. Bei Satelliten mit mehreren Sensoren ist es klar, dass der Satellit Träger ist und die verschiedenen Sensoren jeweils eigene Namen haben.

Ein weiterer Aspekt sprachlicher Unterschiede sind die Symbole, die von verschiedenen Gruppen für bestimmte Strahlungsgrößen verwendet werden. So steht bei Lidar-Anwendungen α für den Extinktionskoeffizienten, während hierfür bei Nutzern passiver Radiometer σ_ext verwendet wird. Bei dieser Gruppe steht α für den Ångstrom-Parameter, der die Änderung von Strahlungsgrößen mit der Wellenlänge beschreibt. Der Buchstabe τ wird manchmal für die Transmission verwendet, aber auch für die sogenannte optische Dicke. Und für die Frequenz steht in der DIN der Buchstabe f, während Physiker hierfür üblicherweise das griechische ν benutzen, wie Einstein in seinem berühmten Äquivalenzgesetz (Gl. 2.1).

In den verschiedenen Disziplinen werden Symbole also verschieden benutzt. Aus diesem Grund macht es auch wenig Sinn, in diesem Buch eine komplette Vereinheitlichung der Symbolik vorzunehmen, wie es üblicherweise von Lehrbüchern erwartet wird. Der Leser wird die passende Verwendung der Symbole den jeweiligen Anwendungskapiteln entnehmen können.

1.3 Grundlagen

Die Satellitenmeteorologie gehört zur meteorologischen Fernerkundung. Bei der Fernerkundung werden Informationen über ein Objekt gewonnen, ohne mit diesem direkt in Kontakt zu stehen, im Gegensatz zu In-situ-Verfahren. Nach dieser allgemeinen Definition handelt es sich auch bei menschlichen Wahrnehmungen wie dem Sehen einer Wolke oder dem Hören des Donners um Fernerkundung. In diesem Buch ist die Betrachtung meteorologischer Fernerkundung jedoch beschränkt auf satellitengestützte Messung von elektromagnetischer Strahlung zur Untersuchung meteorologisch relevanter Atmosphären- und Oberflächeneigenschaften der Erde.

1.3.1 Vorteile der Satellitenmeteorologie

Speziell in der Meteorologie ist die Fernerkundung wichtig, da hier die interessierenden Objekte meist nicht direkt zugänglich sind, wie Wolken, Staubwolken oder Spurengaskonzentrationen in der Stratosphäre. Weiter haben meteorologische Systeme oft eine große Ausdehnung, sodass deren Zusammenhang erst aus großer Entfernung sichtbar wird. Dies gilt zum Beispiel für die Erkennung der Wolkenspiralen von Tiefdruckgebieten, die von Satelliten aus vollständig als Wetterfronten erfasst werden können. Ein weiterer Vorteil der Fernerkundung mittels Satelliten ist die Möglichkeit, in kurzer Zeit mit einem einzigen Gerät Information von verschiedenen Orten zu erhalten, global und zugleich relativ kontinuierlich. Die Möglichkeit, von einem Satelliten aus gleichzeitig mit verschiedenen Sensoren zu messen, erlaubt es zeitgleich unterschiedliche Parameter für einen Ort zu erkunden.

Neben der Möglichkeit der Untersuchung ganz verschiedener meteorologischer Größen muss auch der Aspekt der zeitlich dichten Überwachung als Vorteil der Satellitenmeteorologie genannt werden. Vom Satelliten aus wird, abhängig von der Flugbahn, dieselbe Größe am selben Ort mit Abständen von fünf Minuten bis hin zu einigen Tagen gemessen (Kap. 4). Dies erlaubt sowohl die Windbestimmung aus der Verlagerung von Wolken als auch die Verfolgung anderer bewegter Objekte wie Staubwolken oder Eisschollen. Satelliten und Sensoren, die ihre Messaufgabe wegen ihres Alters nicht mehr erfüllen, werden in der Regel durch adäquate neue Satelliten ersetzt. Das ermöglicht langfristige Messungen über viele Jahre hinweg und damit die Überwachung des Klimas und die Entdeckung von Änderungen und Trends.

Schließlich hat die Satellitenmeteorologie den Vorzug, dass die finalen Kosten für die einzelne Messung nicht hoch sind, verglichen mit bodengebundenen Messungen für ein größeres Gebiet und über einen längeren Zeitraum. Dies gilt trotz der großen Summen, die für einen weltraumtauglichen Sensor und den Raketenstart aufgebracht werden müssen.

Prinzipiell ist für viele der in den folgenden Kapiteln beschriebenen Anwendungen die Messung der interessierenden meteorologischen Größe auch vom Boden aus möglich, aber eben nur in Regionen, wo das Messnetz dicht und gut ausgebaut ist, und unter Beschränkung auf die erdgebundene Perspektive. Dabei werden auch für die Messungen vom Boden aus durchaus Fernerkundungsmethoden eingesetzt (z. B. Sonnenfotometer, Aerosollidar). Aber speziell bei der Nutzung von Methoden, die aufwendig und kostenintensiv sind, ist das Bodenmessnetz auf die Industriestaaten beschränkt. Weiter ist klar, dass für die Ozeane, Wüsten und Polargebiete, die mehr als zwei Drittel der Erde ausmachen, kaum aktuelle Information aus bodennahen Messnetzen verfügbar ist. Zudem verzeichnen die satellitenmeteorologische Messtechnik und die Dateninterpretation immer noch große Fortschritte, durch die die Ergebnisse verbessert und das Spektrum der zu messenden Größen erweitert werden.

Um einen meteorologischen Parameter zeitlich und räumlich relativ dicht zu erfassen kann in der Satellitenmeteorologie ein Instrument für die ganze Erde verwendet werden. Das hat den Vorteil, dass nicht, wie dies bei einem Bodenmessnetz der Fall ist, die Ergebnisse verschiedener Instrumente aneinander angepasst werden müssen.

Beschränkungen der Satellitenmeteorologie bestehen darin, dass manche Größen nur ungenau und andere nur indirekt bestimmt werden können. Da die Möglichkeiten der Satellitenmeteorologie aber so vielfältig und umfassend sind, überwiegen deren Vorteile deutlich.

1.3.2 Probleme der Satellitenmeteorologie

Jede Fernerkundung beinhaltet das Problem, dass die gemessene Information – bei der Satellitenmeteorologie immer eine Strahlungsgröße – auf die eigentlich interessierende Ursache zurückgeführt werden muss. Das gemessene Signal muss in die gesuchte Größe „invertiert“ werden.

Strahlung von der Sonne oder einer künstlichen Strahlungsquelle wird in der Atmosphäre gestreut und absorbiert sowie am Boden reflektiert. Weiter werden von der Materie in der Atmosphäre und dem Boden Photonen emittiert und auch wieder gestreut und absorbiert. Die am Oberrand der Atmosphäre austretende Strahlung ist durch diese Prozesse eindeutig bestimmt. Wenn alle strahlungsrelevanten Eigenschaften der Substanzen in der Atmosphäre und am Boden bekannt sind, kann das Strahlungsfeld, und damit auch die für die Fernerkundung zu nutzende Strahlung am Satelliten, genau berechnet werden. Dies geschieht mithilfe von Computermodellen, die alle Prozesse des Strahlungstransports auf dem Weg von der Strahlungsquelle zum Satelliten berücksichtigen. Dieser Weg, von den Eigenschaften von Atmosphäre und Boden zum Strahlungsfeld am Satelliten, ist eindeutig. Er wird häufig als „Vorwärtsrechnung“ bezeichnet (Abb. 1.3). Der umgekehrte Weg, von einer am Satelliten gemessenen Strahlungsinformation zu den verursachenden meteorologischen oder geophysikalischen Eigenschaften, ist im Allgemeinen nicht eindeutig. Diese sogenannte „Rückwärtsrechnung“ oder „Invertierung“ ist immer mehr oder weniger unsicher und fehlerbehaftet, da unterschiedliche Kombinationen von Atmosphären- und Bodeneigenschaften das gleiche Signal am Satelliten ergeben können oder zumindest Signale, die sich im Rahmen der Messgenauigkeit nicht unterscheiden lassen.

Abb. 1.3

Zum Unterschied zwischen Strahlungsübertragungsmodellierung und Invertierung

Das prinzipielle Problem der Invertierung lässt sich gut mit dem des Fährtensuchers vergleichen: Wenn ein Tier mit all seinen Eigenschaften bekannt ist, können seine Fußabdrücke vorhergesagt werden. Aber umgekehrt ist es nur bedingt möglich, aus den Fußabdrücken auf die genauen Eigenschaften des Tiers zu schließen (Abb. 1.4). Aus der Tiefe des Eindrucks kann vielleicht auf sein Gewicht geschlossen werden. Und wenn nur eine Spezies in der Umgebung vorkommt, die die vorliegende Spur verursachen kann, ist es klar, dass die Spur auch von solch einem Tier stammen muss. Wenn aber verschiedene Tiere ähnliche Spuren hinterlassen können wird die Invertierung, nämlich der Rückschluss auf das verursachende Tier, unsicher. Und selbst bei Kenntnis der Tierart kann eine detailliertere Angabe, wie z. B. seine Farbe, nicht gemacht werden, solange nur die Spur und keine Zusatzinformation, wie eine verlorene Feder, vorhanden ist.

Abb. 1.4

Zur Unsicherheit der möglichen Ursache eines zu interpretierenden Signals (nach einer Idee von Bohren und Huffman, 1983).

In der Satellitenmeteorologie ist die Problematik der Invertierung, nämlich zu klären was die gesuchte Ursache für das gemessene Signal ist, eher noch größer als bei dem Tierspur-Beispiel. Häufig sind sehr viele Parameter von Boden und Atmosphäre am Strahlungsübertragungsprozess beteiligt, und verschiedene Kombinationen dieser Parameter können am Satelliten nahezu gleiche Signale erzeugen. Das liegt insbesondere daran, dass der Sensor von dem ganzen in den Weltraum gelangenden Strahlungsfeld immer nur einen sehr kleinen Ausschnitt erfasst, eben die Strahlung in Richtung zum Satelliten, und diese nur bei den tatsächlich gemessenen Wellenlängen. Weiter ist zu beachten, dass jede Messung mit einer gewissen Messunsicherheit behaftet ist, was die Qualität der Invertierung prinzipiell beschränkt.

Ein Beispiel für eine einfache Invertierung stellt die im sichtbaren Spektralbereich erfolgte Satellitenmessung einer hellen Wolke dar, unter der Voraussetzung dass die Wolke den ganzen Bildpunkt ausfüllt und der Untergrund dunkel ist, z. B. Ozean. Wenn die Frage lautet: „Ist dieser beobachtete Bildpunkt bewölkt oder nicht?“, so kann die Antwort in einem solchen Fall sicher gegeben werden. Unsicherer wird die Invertierung, wenn die Wolke sich über einer schneebedeckten Oberfläche befindet und damit im sichtbaren Spektralbereich nicht sauber zwischen Wolke und Boden unterschieden werden kann. Hier hilft es, Messungen aus Spektralbereichen zu nutzen, in der Wolke und Schnee unterschiedliche Signale hervorrufen, und diese zu kombinieren. Ein anderes Problem bei der Invertierung ergibt sich, wenn Wolken so klein sind, dass sie nur einen Teil des Bildpunkts ausfüllen und damit am Satellit ein Mischsignal aus Strahlung von Boden und Wolken gemessen wird. Auch in einem solchen Fall helfen Zusatzinformationen, nämlich Messwerte von Pixeln mit eindeutigen Verhältnissen (Kap. 4.4.7 und 6.2.3).

Die Interpretation der fernerkundeten Signale ist umso aufwendiger, je detaillierter die gesuchte Information und je anspruchsvoller die Fragestellung ist. So ist zum Beispiel der Bedeckungsgrad durch Wolken leichter und mit weniger Information zu bestimmen als die Größenverteilung der Tropfen in der Wolke.

Um aus den gemessenen Strahlungswerten die gesuchte Größe abzuleiten, werden Invertierungsalgorithmen („Retrievals“ oder „Retrieval Algorithms“) entwickelt. Hierzu werden Sensitivitätsstudien durchgeführt, bei denen mittels Strahlungstransportmodellierung die Strahlung L am Satelliten berechnet wird, und zwar für ein möglichst umfassendes Spektrum denkbarer Kombinationen aller relevanter Parameter P_i der Atmosphäre und des Bodens. Dabei wird die Stärke der Änderung der Strahlung dL für mögliche Änderungen jedes Parameters dP_i bestimmt. Je stärker das zu messende Signal auf die Änderung eines Parameters P_i reagiert, desto besser ist dieser mittels Fernerkundung bestimmbar. Die anderen Parameter sind die „Störparameter“, die das Signal ebenfalls beeinflussen, aber nicht gesucht sind. Bei Änderung ihres Wertes sollte sich das gemessene Signal möglichst wenig ändern. Die diesbezüglich nicht zu vermeidenden Abhängigkeiten ergeben die Unterbestimmtheit der Invertierung.

Am Satelliten wird immer „nur“ Strahlung gemessen. Die Eigenschaften dieser Strahlung werden zwar durch die Parameter von Atmosphäre und Boden eindeutig bestimmt, aber der Rückschluss von der Strahlung auf die Parameter ist nicht trivial und mit Unsicherheiten behaftet. Diese „Invertierung“ von mittels Satelliten gemessenen Werten in die gesuchte meteorologische Größe erfolgt mithilfe von „Retrieval Algorithms“.

Mithilfe der Sensitivitätsstudien wird also ermittelt, ob und wie stark die zu messende Strahlung durch die verschiedenen Parameter beeinflusst wird, d.h. wie sensitiv die Strahlung reagiert. Damit kann auch bestimmt werden, wie sich der Einfluss des gesuchten und der unerwünschten Parameter ändert, wenn die Messbedingungen verändert werden, zum Beispiel durch Wahl anderer Wellenlängen. So wird eine für die aktuelle Fernerkundungsfrage optimale Messung konzipiert, wobei natürlich immer auch die technische und finanzielle Realisierbarkeit berücksichtigt werden muss. Damit gilt für die meisten satellitenmeteorologischen Fragestellungen, dass eine Unsicherheit durch Störparameter reduziert werden kann, es aber nicht möglich ist, sie vollständig zu vermeiden.

Die für die Entwicklung der Invertierungsalgorithmen verwendeten Sensitivitätsstudien zeigen, ob und wie die Hinzunahme weiterer Information einen Ausweg aus dem Dilemma fehlender Eindeutigkeit bietet. Immer genutzte Basisinformation sind natürlich die Winkel, unter denen die Strahlung der Sonne einfällt, und die Richtung der am Satelliten gemessenen Strahlung. Verbessert werden kann eine Invertierung durch zusätzliche Messungen, durch die die aus den Störparametern resultierende Unsicherheit reduziert oder gänzlich eliminiert werden kann. In der Satellitenmeteorologie kann die Zusatzinformation aus Messungen in mehreren Kanälen resultieren, d.h. bei verschiedenen Wellenlängen oder Polarisationsrichtungen, aber auch bei unterschiedlichen Winkeln, unter denen die Strahlung aus der Atmosphäre austritt.

Je mehr unabhängige Information zur Verfügung steht, desto genauer kann der gesuchte Parameter bestimmt werden und desto besser kann die Unsicherheit durch die nicht genau bekannten Störgrößen reduziert werden.

Eine weitere wichtige Zusatzinformation bietet die Möglichkeit, Fernerkundung nicht nur passiv durch Messung der von Sonne und Erde stammenden Strahlung zu betreiben, sondern auch aktiv, das heißt, zur Fernerkundung Strahlung zu verwenden, die am Satelliten selbst erzeugt wird. Ein anderes Beispiel für die Verbesserung der zu gewinnenden Informationen ist die gleichzeitige Beobachtung eines Areals mit einem Radiometer mit spektral hoher und räumlich schlechter Auflösung und mit einem zweiten, mit räumlich hoher aber spektral schlechter Auflösung. So kann aus dem räumlich hoch aufgelösten Bild die Bewölkung ermittelt werden, und die spektral hoch aufgelöste Information kann benutzt werden, um auch in bewölkten Bildpunkten Atmosphäreneigenschaften zu bestimmen. Die nahe liegende Frage, warum nicht gleich sowohl räumlich als auch spektral hoch aufgelöst gemessen wird, beantwortet sich mit der dann zu geringen Energie der einzelnen Messgrößen (Kap. 4.3.2), was dazu führen würde, dass die gesuchte Information im Detektorrauschen untergeht.

Bei manchen Fragen ist es auch möglich, zusätzliche Vorabinformation hinzuzuziehen, die nicht aus Satellitenmessungen stammt. Dies kann grundlegende geographische Information sein, wie die Kenntnis von Wasser oder Land als untere Randbedingung, oder das Ergebnis der Modellierung eines meteorologischen Parameters. Beispielsweise kann die Höhenverteilung eines Spurengases, die mittels eines Modells vorhergesagt wurde, durch die Fernerkundungsinformation an den tatsächlichen aktuellen Zustand adaptiert werden. Bei komplexen Phänomenen, wo nicht alle Störparameter bekannt sind, ist es manchmal möglich, einen Invertierungsalgorithmus durch den Vergleich von Satellitendaten mit unabhängig bestimmten Werten des gesuchten Parameters zu „trainieren“. Hierzu werden verschiedene Werte des gesuchten Parameters, zum Beispiel bestimmt aus Bodenmessungen, mit den Messwerten am Satelliten verglichen und nachfolgend genutzt, um die Konstanten zu optimieren, die in dem mittels Sensitivitätsstudien ermittelten Algorithmus den Zusammenhang beschreiben.