Herleitung der Wolkenhöhe aus verschiedenen Sensoren. Ein Vergleich zwischen Calipso, CloudSat, Modis und Meteosat.

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1 Herleitung der Wolkenhöhe aus verschiedenen Sensoren. Ein Vergleich zwischen Calipso, CloudSat, Modis und Meteosat. Masterabeit von Luca Nisi ausgeführt bei Prof. Dr. K. I. Itten Geographisches Institut der Universität Zürich Remote Sensing Laboratories (RSL) betreut durch Dr. E. Meier (RSL) Dr. G. Seiz (MeteoSchweiz) 2008

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3 Vorwort Seit dem Beginn meines Studiums begleitet mich ein starkes Interesse für die atmosphärische Forschung. Während des Geographiestudiums konnte ich meine Kenntnisse im Fernerkundungsbereich und in der Atmosphärenphysik vertiefen. In dieser Masterarbeit geht es um ein Thema der atmosphärischen Forschung, das mit Fernerkundungsmethoden untersucht wird. Ich konnte so meine beiden Interessens-Bereiche mit einem aktuellen Thema vereinen. Ich möchte mich bei all denen bedanken, die mich während der Masterarbeit in verschiedener Art und Weise unterstützt haben, insbesondere bei Dr. G. Seiz (MeteoSchweiz) und Dr. E. Meier (Remote Sensing Laboratories) für die technische Unterstützung und die hilfsreiche Betreuung. Zusätzlich möchte ich mich bei den Mitarbeitenden des SARLab (RSL) unter der Leitung von Dr. E. Meier und bei den Mitarbeitenden des RaSa-Team (MeteoSchweiz) unter der Leitung von Dr. U. Germann bedanken, insbesondere bei F. Moorsdorf und I. Giunta für die technische Unterstützung und die wichtigen Informationen. Mein Dank geht auch an folgende Institutionen, die mir ihre Daten zur Verfügung gestellt haben: NASA, EUMETSAT und MeteoSchweiz. Zuletzt möchte ich meinen Dank K. Huber für ihre professionelle Korrektur der Arbeit aussprechen. Zürich, Luca Nisi Formales: Die Grundlagen der optischen Physik und der mikrowellen Fernerkundung sind als bekannt vorausgesetzt. Die englische Fachbegriffe werden nicht eingedeutscht und werden korsiv gedruckt. Diese Arbeit steht elektronisch zur Verfügung. Das CD-Rom findet am Ende dieser Arbeit. Die Grafiken können dort in hoher Auflösung betrachtet werden. In dieser Arbeit werden die Höhen der Wolkenobergrenze mit der allgemeinen Wort Wolkenhöhen (statt Wolkenobergrenzenhöhen) bezeichnet. Querverweise sind immer mit Seitenzahlen versehen. Persöhnliche Erklärung: Ich erkläre hiermit, dass ich die vorliegende Arbeit selbständig verfasst und die den verwendeten Quellen wörtlich oder inhaltlich entnommenen Stellen als solche kenntlich gemacht habe. i

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5 Zusammenfassung In dieser Arbeit werden mit vier Sensoren die Wolkenhöhen fünf unterschiedlicher Beispiele untersucht. Die Wolkenhöhen werden aus den Datenprodukten von zwei aktiven und zwei passiven Sensoren hergeleitet. Calipso besitzt einen Lidar, CloudSat einen Radar, AQUA und Meteosat einen Spektrometer. Anhand der Datenprodukte verschiedener Sensoren wird als erster Schwerpunkt der Arbeit gezeigt, wie dank unterschiedlichen Methoden die Wolkenhöhen unabhängig von jedem Sensor hergeleitet werden können. Die Wolkenhöhen werden aus dem LayerTop Produkt von Calipso, aus dem Cloud Mask Produkt von CloudSat, aus den Cloud-Top-Pressure und Cloud Mask Produkten von AQUA-MODIS und aus dem Cloud-Top-Height Produkt von Meteosat hergeleitet. Die Wolkenhöhen werden von Calipso und Meteosat direkt aus den entsprechenden Produkten hergeleitet, die Herleitungsmethodik bei CloudSat und AQUA-MODIS umfasst dagegen mehreren Datenprodukte und Hilfsdatensätze. Bei den Datenprodukten von CloudSat wird ein Moving Window und ein Schwellenwertsystem verwendet, die Wolkenobergrenzendruckwerten von MODIS werden hingegen anhand atmosphärischen Sondierungen in Wolkenhöhen umgewandelt und mit einem Bit-Untersuchungssystem des Cloud Mask Produkts überprüft. Diese Methoden wurden schon in anderen Forschungsarbeiten angewendet und validiert. Zusätzlich wird in dieser Arbeit durch eine resultatorientierte Analyse untersucht, ob die hergeleiteten Wolkenhöhen aus den rohen Radarreflektivitäten von CloudSat ein gutes Resultat liefern. Auch in diesem Fall werden die Wolkenhöhen mit einem Moving Window und einem Schwellenwertsystem hergeleitet. Der zweite Schwerpunkt der Arbeit liegt im Vergleich und in der Analyse der Resultate. Die Differenzen werden in Beziehung zu den unterschiedlichen Sensoren- und Wolkeneigenschaften gesetzt und dabei untersucht und interpretiert. Es stellt sich heraus, dass Unterschiede in der Strahlungsfrequenz der aktiven Sensoren, in der räumlichen Auflösung, in den Prozessierungsalgorithmen, in der optischen Dichte der Wolken und in der Wolkendimension und -höhe Differenzen verursachen. In Allgemeinen wird gezeigt, dass die Differenzen, kommen in einer Region mehrere unterschiedliche Wolkentypen oder eine multilayer Situation vor, beträchtlich sind. Das Lidar scheint gegenüber der anderen Instrumenten eine grössere Sensibilität bezüglich Zirrenschichten und dünnen Wolkenobergrenzen zu haben, das Radarinstrument eine geringere. Im Fall von Wolken aus gebrochener Natur weisen die Spektrometer grosse Unterschiede auf. Diese sind sehr wahrscheinlich von der ziemlich grossen Auflösung bedingt. Die aktiven Instrumente weisen bei solchen Wolken kein Problem auf. Die Höhen von Wolken, die eine grosse optische Dichte aufweisen, werden im Allgemeinen von allen Sensoren gut detektiert und dargestellt. In Fall von grossen Gradienten (zum Beispiel Ränder von Gewitterkumuli) können der Parallaxenfehler, die zeitliche iii

6 iv Aufnahmeverschiebung und die grosse Auflösung der Produkte die Qualität der Resultate sehr stark beeinflussen. Schliesslich wird man in der vorliegenden Arbeit die Probleme der Methodik und der Daten analysieren. Die Grenzen der Datensynchronisation, die Dateninterpolation, die Rauschensunterdrückung durch Filterungen und die Parallaxefehler müssen als mögliche Fehlerquelle betrachtet werden. Nicht zuletzt wird man sehen, dass die zeitlichen Intervalle zwischen den Aufnahmen relativ gross sein können und aufgrund der horizontalen und vertikalen Wolkenbewegungen Fehler verursachen können. Diese zeitlichen Verschiebungen sind vor allem zwischen den Aufnahmen der Sensoren der A-Train Satelliten und denjenigen von Meteosat besonders gross. Im Ausblick werden dann einige Anregungen festgehalten - zum Beispiel für zukünftige Arbeiten. Hinweise für die Verminderung der Fehlerquellen sowie für die Wolkenhöhenherleitung mit anderen Methoden werden ebenfalls gegeben. Keywords - Cloud top height, Calipso, CloudSat, MODIS, Meteosat, A-Train, Cloud, Cloud profiling radar, CALIOP, SEVIRI, Cloud Mask, Reflectivity, CO 2 Slicing, Cloud top pressure, Brightness temperature, backscatter

7 Abstract In this work 5 different cloud-scenes with 4 different sensors are investigated. Cloud-Top- Heights were derived from the data-products of two active and two passive sensors. On the Calipso-satellite operate a Lidar, on CloudSat a Radar and on both AQUA and Meteosat operate a spectrometer. In the first part the Cloud-Top-Heights were derived from with different methods from many data products. Every method is different and depends on the sensor and their data products. Cloud-Top-Height ll be derived from LayerTop product of Calipso, from Cloud Mask product of CloudSat, from Cloud-Top-Pressure and Cloud Mask product of AQUA-MODIS and from Cloud-Top-Height product of Meteosat. Cloud-Top-Heights were derived direct from products of Calipso and Meteosat, instead are other methods complicated: Cloud-Top-Heights were derived from CloudSat and AQUA-MODIS only with many data products and auxiliary data. A mowing window and a threshold method ll be applicated to products of CloudSat, insteat the Cloud-Top- Pressure values of MODIS were transformed with pressure and geopotential values from atmospheric soundings and controlled with a Bit-analyses system of the Cloud-Mask product. These methods were already applied and improved in other research projects. Besides cloud top heights derived from reflectivity values are with a result oriented analyse examined. We want to improve, if these heights are comparable with the results of other sensors. In this fall too, it ll be used a moving window and a threshold system too. In the second part of the work it ll be focused in the comparison and analyse of the results. Height differences will be analysed and interpreted in relation to sensor differences and to cloud characteristic. It ll be shown, that differences in the frequency of the active sensors, in the spatial resolution of the data products, in processing algorithms and in the optical depth, in dimensions and heights of the clouds cause great height differences between the sensors. Overall it ll be shown, that multilayer cloud situations cause great differences and that the bias and variability in the cloud top height differences have dependence on cloud type and amount. The Lidar instrument shows, that it has a greater sensibility with respect to other sensors by cirrus and tenuous cloud tops situations. The spectrometers show problems if clouds are of a broken nature. There s a great probability, that these errors depend of spatial resolution effects, because cloud dimensions are small respect to the spatial resolutions. Active sensors don t show problems with this type of clouds. Bias and variability in the cloud top heights are smaller when clouds have a great optical depth (opaque clouds). In this case all the sensors detect fast the same values. In case of horizontal big cloud top height gradients (for example by edges of cumulonimbus) parallax errors, time differences between data products and great spatial resolutions can affect the results quality. Finally methodical and data problems are examined and discussed. Limits of the data v

8 vi synchronisation, data interpolation, noise elimination with filter processes and parallax errors should to be considered as a possible source of errors. Not at least it will be shown, that time differences between data products can be very great (more ten of minutes) and produces many errors because of horizontal and vertical cloud motions. Especially time differences between data products of sensors of the A-Train satellite constellation and the geostationary satellite (Meteosat) can be very great. In the Ausblick it ll be arranged some proposals, for example for future works. Suggestion for reduction of source errors and other methods, that they for the derivation of cloud top heights, are presented. Keywords - Cloud top height, Calipso, CloudSat, MODIS, Meteosat, A-Train, Cloud, Cloud profiling radar, CALIOP, SEVIRI, Cloud Mask, Reflectivity, CO 2 Slicing, Cloud top pressure, Brightness temperature, backscatter

9 Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung Der Parameter Cloud Top Height in der klimatischen und atmosphärischen Forschung Zielsetzung Gliederung Sensoren und Datenprodukten Calipso Übersicht Instrumenten Messtechnik und Algorithmen Datenprodukte CloudSat Übersicht Instrumenten Messmethodik und Algorithmen Datenprodukte MODIS-AQUA Übersicht Instrumenten Messmethodik und Algorithmen Datenprodukte Meteosat Übersicht Instrumenten Messmethodik und Algorithmen Datenprodukte Methoden Fallbeispielen Calipso Cloud Top Height Datenverfügbarkeit und Datenzugriff Datenformat und Archivierungsmethode Herleitung der Wolkenobergrenzenhöhen CloudSat Cloud Top Height Datenverfügbarkeit und Datenzugriff Datenformat und Archivierungsmethode vii

10 Inhaltsverzeichnis viii Herleitung der Wolkenobergrenzenhöhen MODIS Cloud Top Height Datenverfügbarkeit und Datenzugriff Datenformat und Archivierungsmethode Herleitung der Wolkenobergrenzenhöhen Meteosat Cloud Top Height Datenverfügbarkeit und Datenzugriff Datenformat und Archivierungsmethode Herleitung der Wolkenobergrenzenhöhen Resultate Wolkenmaskenwerte und Reflektivitätswerte von CloudSat Wolkenobergrenzenhöhen aus den vier Sensoren Evaluation der Resultate und Methodenkritik Resultatsanalysen CloudSat-Mask vs. CloudSat-Reflectivity Calipso vs. CloudSat Calipso vs. MODIS Calipso vs. Meteosat CloudSat vs. MODIS CloudSat vs. Meteosat MODIS vs. Meteosat Fehlerquellen und Methodenkritik Synchronisation der Daten Herleitung der Cloud Top Height aus den Reflektivitäten von Cloud- Sat Transformation der Wolkenobergrenzendrückwerte Zeitverschiebung zwischen den Produkten Korrektur der Parallaxe Diskussion Schlussfolgerungen Ausblick Anhang Übersichtdarstellungen der 5 Fallbeispiele Radarreflektivitäten von CloudSat Ground track von Calipso, CloudSat und Modis und Lokalisation der atmosphärischen Sondierungen Statistiche Massen aus den paarweise Vergleich zwischen den Sensoren Atmosphärischen Sondierungen Akronyme

11 Abbildungsverzeichnis 2.1 Calipso und die A-Train Satellitenformation Die Instrumenten von CALIPSO Sender- und Empfänger-Subsystem von CALIOP Schematisches Diagramm des Empfänger-Subsystems Sequentielle Datenerfassung von Calipso Calipso Kalibrierungsprozess Vergleich zwischen statischen und dynamischen Schwellenwerten Streuungseigenschaften der Aerosole und der Wolken SIBYL Szene-Prozessierung CloudSat und die A-Train Satellite Formation CPR Block Diagramm Verhältnis zwischen PRF und maximale eindeutig messbare Distanz Profile, Bodenspuren und Auflösungen des Cloud Profiling Radar CloudSat- und MODIS-Pixels Herleitung der ECMWF-AUX Hilfsdaten MODIS Pixeln und CloudSat Bodenspur Schematische Darstellung der Kombination der Daten bei der GEOPROF Prozessierung Schematische Darstellung der Kombination der Daten bei der CLDCLASS Prozessierung Schematische Darstellung der Kombination der Daten bei der CLDCLASS Prozessierung AQUA und die A-Train Satellite Formation Die sechs Instrumente des AQUA-Satellits und das X-Band Antennensystem Das MODIS-Subsystem Darstellung der Vertrauenswertefunktion Gewichtungsfunktionen der 4 MODIS Bänder im CO 2 -Absorptionsbereich VIS-Bild, Wolkenobergrenzendruck und -Temperatur Der International Data Collection System Meteosat Erfassungsbereich Darstellung der MSG Satelliten Darstellung des Radiometers SEVIRI Skansionstechnik von SEVIRI Bodenauflösung des SEVIRI Radiometers Die MSG MPEF Prozessierung Cloud Top Height und Qualitätsindex Produkt von Meteosat Raster des Produkts Layer Top Altitude ix

12 Abbildungsverzeichnis x 3.2 Raster des Produkts Number Layers Found Flussdiagramm der Herleitungsprozess der Wolkenhöhen Kontrolle der Daten mit dem Produkt Number Layers Found Kontrolle der Daten mit dem Produkt DEM Surface Elevation Herleitungsprozess der Wolkenhöhen aus den CloudSat Produkten Raster des Geolokalisierungsparameters Height Periodische Funktion der Bin-Höhenwerten Wolkenmaskenraster von CloudSat Synchronisation der CloudSat-Daten bezüglich einem Calipso-Startprofil Synchronisierung auf der Basis von Längen- und Breitenwerten Resampling der Daten von CloudSat Moving Window Untersuchungssystem Herleitungsprozess der Wolkenhöhen aus den CloudSat Produkten (Methode B) Radarreflektivität eines Fallsbeispiels Nicht-quadratische Maske der Mittelwertfilterung Radarreflektivitäten des Fallbeispiels nach eine Mittelwertfilterung Nicht-quadratische Maske zur Medianfilterung Radarreflektivitäten des Fallbeispiels nach einer Mittelwert- und einer Medianfilterung Prozess zur Bodenreflektanzeliminierung Eliminierung der Bodenreflektanzwerte Moving Window Untersuchungssystem Herleitungsprozess der Wolkenhöhen aus den MODIS Produkten Raster des Cloud Mask MOD35 Produkts Bilineare Interpolation vs. Nearest Neightbour Nearest Neightbour Interpolation Verteilung der atmosphärischen Sondierungen in Europa und Afrika Luftdruckwerten aus zwei Sondierungen (Mailand(I) und Oberstein(D)) Bodenspur von AQUA und verwendeten Sondierungen Flussdiagram der Wolkenmaskenuntersuchung Herleitungsprozess der Wolkenhöhen aus den Meteosat Produkten Illustration des Parallaxefehlers Korrektur des Parallaxefehlers Komponenten der Parallaxenfehler Maskenwerte und der Reflektivitäten Fallbeispiel Measkenwerte und der Reflektivitäten Fallbeispiel Maskenwerte und der Reflektivitäten Fallbeispiel Maskenwerte und der Reflektivitäten Fallbeispiel Reflektivitäten Fallbeispiel Maskenwerte und der Reflektivitäten Fallbeispiel Wolkenhöhen im Fallbeispiel Wolkenhöhenverteilung im Fallbeispiel Wolkenhöhen im Fallbeispiel Wolkenhöhenverteilung im Fallbeispiel Wolkenhöhen im Fallbeispiel

13 Abbildungsverzeichnis xi 4.12 Wolkenhöhenverteilung im Fallbeispiel Wolkenhöhen im Fallbeispiel Wolkenhöhenverteilung im Fallbeispiel Wolkenhöhen im Fallbeispiel Wolkenhöhenverteilung im Fallbeispiel CTH Vergleich der 5 Fallbeispiele: CloudMask vs. CloudSat-Reflectivity Wolkentopographievergleich zwischen CloudSat-Mask und CloudSat- Reflectivity CTH Vergleich der 5 Fallbeispiele: Calipso vs. Cloud-Mask CTH Vergleich der 5 Fallbeispiele: Calipso vs. Cloud-Reflectivity CTH Vergleich der 5 Fallbeispiele: Calipso vs. MODIS Vergleich zwischen Calipso und Modis: Fallbeispiel 3 (a) Vergleich zwischen Calipso und Modis: Fallbeispiel 3 (b) CTH Vergleich der 5 Fallbeispiele: Calipso vs. Meteosat CTH Vergleich der 5 Fallbeispiele: CloudSat-Mask vs. MODIS CTH Vergleich der 5 Fallbeispiele: CloudSat-Reflectivity vs. MODIS CTH Vergleich der 5 Fallbeispiele: CloudSat-Mask vs. Meteosat CTH Vergleich der 5 Fallbeispiele: CloudSat-Reflectivity vs. Meteosat CTH Vergleich der 5 Fallbeispiele: MODIS vs. Meteosat Vergleich zwischen Modis und Meteosat: Fallbeispiel Superpixel beim Subsatellitenpunkt Radarreflektivitäten von CloudSat Bodenspur von Calipso, CloudSat und MODIS-AQUA und Lokalisation der atmosphärischen Sondierungen Atmosphärische Sondierung München Z Atmosphärische Sondierung Meiningen Z Atmosphärische Sondierung Payerne Z

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15 Tabellenverzeichnis 2.1 Parameters des CALIOP Sender-Subsystems Wichtigste Parameter des Empfänger-Subsystems von CALIOP Horizontale und vertikale Auflösung von CALIOP Daten Vertikal-Feature-Mask-Produkte Column descriptors der Calipso-Produkte Layer descriptors der Calipso-Produkte Wichtige Parametern des Cloud Profiling Radars Operationale Parameter der CloudSat Mission Klassifikation der CPR Schichten Überstimmungswerte der CloudSat und MODIS Klassifikation eines bestimmten Pixel Input-Daten der Level 2 GEOPROF Prozessierung Charakteristika der verschiedenen MODIS Wolkenprodukte MODIS-Aqua Bänder, die beim CO 2 Slicing Algorithmus verwendet werden MODIS 48 Bit Wolkenmaske Inputdaten und -Parameter für die CTH Prozessierung Calipso Produktsidentifikationsnamen Möglichen Kombinationen der Bitwerte für die bewölkten Pixel Statistische Massen des ersten Fallbeispiels Statistische Massen des zweiten Fallbeispiels Statistische Massen des dritten Fallbeispiels Statistische Massen des vierten Fallbeispiels Statistische Massen des fünften Fallbeispiels Resultatsvergleich zwischen Methode A und B: CloudMask vs. CloudSat- Reflectivity Resultatsvergleich zwischen unterschiedlichen Sensoren: Calipso vs. CloudSat-Mask Resultatsvergleich zwischen unterschiedlichen Sensoren: Calipso vs. CloudSat-Reflectivity Resultatsvergleich zwischen unterschiedlichen Sensoren: Calipso vs. MO- DIS Resultatsvergleich zwischen unterschiedlichen Sensoren: Calipso vs. Meteosat Resultatsvergleich zwischen unterschiedlichen Sensoren: CloudSat-Mask vs. Modis xiii

16 Tabellenverzeichnis xiv 5.7 Resultatsvergleich zwischen unterschiedlichen Sensoren: CloudSat- Reflectivity vs. Modis Resultatsvergleich zwischen unterschiedlichen Sensoren: CloudSat-Mask vs. Meteosat Resultatsvergleich zwischen unterschiedlichen Sensoren: CloudSat- Reflectivity vs. Meteosat Resultatsvergleich zwischen unterschiedlichen Sensoren: MODIS vs. Meteosat Statistiche Massen aus den paarweise Sensorenvergleich: Fallbeispiel Statistiche Massen aus den paarweise Vergleich: Fallbeispiel Statistiche Massen aus den paarweise Vergleich: Fallbeispiel Statistiche Massen aus den paarweise Vergleich: Fallbeispiel Statistiche Massen aus den paarweise Vergleich: Fallbeispiel Akronyme

17 Kapitel 1 Einleitung 1.1 Der Parameter Cloud Top Height in der klimatischen und atmosphärischen Forschung Die Wolken beeinflussen die Strahlungsprozesse der Erde und der Atmosphäre, demzufolge haben sie einen direkten Einfluss auf das Strahlungsgleichgewicht. Wolken sind die notwendigen Elemente des Erdwasserkreislaufs und die wesentlichsten Süsswasserquellen für den Menschen. (Stephens, 2001). Die Informationen über die Wolkendynamik sind für die Voraussagen der Meteorologie und der Klimatologie sehr wichtig. Insbesondere das Verständnis über wann und wo sich Wolken bilden sowie die Wassermenge, die in diesem Bildungsprozess impliziert ist, beschäftigen die heutige und zukünftige Forschung (Kahn et al., 2007; Stephens, 2001). Die Eigenschaften der Wolken können unterschiedlich sein und deswegen können sie die Strahlungsbilanz auf sehr verschiedene Arten beeinflussen. Insbesondere haben die Höhe der Wolken und deren optischen Dichten den grössten Einfluss. Hohe Wolken, die normalerweise eine kleine optische Dichte aufweisen, reflektieren und streuen die kurzwellige Sonnenstrahlung sehr stark. Dagegen sind diese Wolken gegenüber der langwelligen Ausstrahlung der Erde und der Atmosphäre durchlässig, man kann also sagen, dass sie im Allgemeinen einen Kühlungseffekt verursachen. Auch tiefe und dichte Wolken reflektieren die kurzwellige Sonnenstrahlung sehr stark, aber sie sind für die langwellige Ausstrahlung nicht durchlässig: die langwellige Strahlung der Erde und der Atmosphäre wird durch sie wieder auf die Bodenoberfläche reflektiert, weswegen sie einen Erwärmungseffekt verursachen. Die Wolkenhöhen, die mit CTH (Cloud Top Height) bezeichnet werden, stellen also einen wichtigen Forschungsbereich für die Klimatologie und die Erderwärmungsanalyse dar. Die Wolkenhöhen können auch bei der Forschung der Aerosolinteraktion mit den Wolken angewendet werden. McFarquhar et al. (2004) und Xue and Feingold (2006) haben beobachtet, dass einigen Eigenschaften der Kumuli, wie zum Beispiel die CTH und die Niederschläge, von den Aerosolen sehr stark beeinflusst werden können. Heutzutage werden die Wolkenhöhen v.a. in der Meteorologie verwendet. Wolkenhöheninformationen werden von den Meteorologen als Hilfsmittel verwendet, um die verschiedenen Wolkensysteme besser zu identifizieren und deren zukünftigen Einflüsse besser vorauszusagen. In der Luftmeteorologie werden sie verwendet, um die Luftfahrt zu kontrollieren und zu planen. 1

18 1.2. Zielsetzung 2 Die Wolkenhöhen können mit satellitenbasierten sowie bodengestützten Sensoren erfasst werden. Wie erklärt, hat der Parameter CTH vielfältige Anwendungsmöglichkeiten, aber seine Wichtigkeit wurde nur dank der technologischen Fortschritte und der neuen Algorithmusentwicklung in den letzten Jahren entdeckt. Früher wurden die Wolkenhöheninformationen nur mit grösseren Auflösungen und Intervallen geliefert und klassifiziert. Heute zeigen mehrere Arbeiten, dass es zum Teil noch grosse Inkonsistenzen zwischen den Resultaten unterschiedlicher Sensoren gibt. Diese Inkonsistenzen können sowohl von den unterschiedlichen Wolkeneigenschaften als auch von den Eigenschaften von Sensoren und Prozessierungsalgorithmen abhängen. Auf der Basis der CTH möchten man in dieser Arbeit eventuelle Ähnlichkeiten sowie Inkonsistenzen zwischen zwei aktiven und zwei passiven Sensoren untersuchen. 3 dieser 4 Sensoren fliegen auf satellitenbasierten Plattformen der so genannten A-TrainSSatelliten Formation und heissen Calipso (Lidar), CloudSat (Radar), und Modis (Spektrometer). Z.B. in Kap. 2/S. 5 sind die Produktvergleiche zwischen diesen Sensoren, auf Grund einer begrenzten Zeitverfügung, besonders vereinfacht. Als vierter Sensor werden die Daten von Meteosat 9 verwendet. Meteosat bewegt sich auf einer geostationären Umlaufbahn, demzufolge stellt er gegenüber den anderen drei einen vollständig unabhängigen Satelliten dar. 1.2 Zielsetzung In dieser Arbeit wird man den Parameter CTH aus den Datenprodukten von vier Satelliten (Calipso, CloudSat, Aqua-Modis und Meteosat) herleiten und vergleichen. Im ersten Teil sind die Herleitungsmethoden des Parameters CTH im Zentrum des Interesses. Die Wolkenhöhen sollen mit angemessenen Methoden aus der Literatur und der aktuellen Forschung hergeleitet werden. Die Fragestellung lautet: 1. Wie können die Wolkenhöhen mit angemessenen Methoden aus unterschiedlichen Satellitenprodukten hergeleitet werden? Diese Methoden werden dann einer kritischen Überprüfung unterzogen und man wird insbesondere auf die Probleme und die Grenzen dieser Arbeit eingehen. In einem zweiten Teil kommt die Analyse der Resultate an die Reihe. Auf der Basis einer resultatorientierten Analyse werden die Vorteile und Nachteile jedes Sensors untersucht. Die Beziehungen zwischen den Wolkenhöhendifferenzen, insbesondere mögliche Sensor-, Wolkentyp- oder Wolkenhöhen-Abhängigkeiten sowie Abhängigkeiten von der optischen Dichte müssen kritisch im Kontext der Fachliteratur analysiert werden. Man wird versuchen, auf diese Frage zu beantworten: 2. Wie können durch eine Wolkenhöhenvergleich die Unterschiede zwischen aktiven und passiven Satellitensensoren interpretiert werden? Auf der Basis der Methoden- und Resultatsanalyse müssen dann die Synergien zwischen den Sensoren untersucht werden. Die synergetische Verwendung der Produkte unterschiedlicher Sensoren ist ein Bereich der aktuellen Forschung der Wolkeneigenschaften. Gemäss Li et al. (2004) und Weisz et al. (2007) liefert die synergetische Verwendung von Datenprodukten unterschiedlicher Sensoren bessere Resultate als solche, die aus einzelnen Sensoren und Algorithmen erzeugt und prozessiert werden. Auf Grund dieser Aussagen wird versucht, auf die folgende Frage zu beantworten:

19 1.3. Gliederung 3 3. Können die Resultate dank Synergien zwischen den Sensoren der A-Train Satellitenformation verbessert werden? Insbesondere will man verstehen, ob die Vorteile verschiedener Sensoren dank der Verwendung unterschiedlicher Datenprodukte kombiniert werden und die Nachteile unterdrück werden können. 1.3 Gliederung Die Arbeit ist folgendermassen gegliedert: Nach diesem Kapitel, das eine Einführung und die Zielsetzung beinhaltet, folgt im Kap. 2/S. 5 die Vorstellung der Satelliten, der Messinstrumente und der entsprechenden Datenprodukte. Das Kapitel präsentiert die Sensoren und die Algorithmen der Datenprozessierung, die die Produkte, die im praktischen Teil dieser Arbeit verwenden werden, liefern. Eine kurze Übersicht über alle verfügbaren Datenprodukte wird am Ende jedes Unterkapitels geliefert. Im Kap. 3/S. 71 wird die Methodik des Experiments präsentiert. Das experimentelle Vorgehen wird in vier Teilen erläutert, weil die Datenanalyse der unterschiedlichen Sensoren unabhängig durchgeführt wird. Im Kap. 4/S. 115 werden die Zwischenresultate sowie die Schlussresultate aller Sensoren unabhängig vorgestellt. Die Resultate werden pro Fallbeispiel zusammengefasst, dargestellt und danach kurz analysiert. Das Kap. 5/S. 133 ist zweiteilig. Im ersten Teil werden die Resultate der verschiedenen Sensoren miteinander verglichen und auf der Basis statistischer Masse vertieft analysiert. Der paarweise Vergleich zwischen den Sensoren, sowie deren Interpretation im Kontext der Literatur werden in den verschiedenen Unterkapiteln geliefert. In diesem Kapitel werden die Resultate, die im Kap. 4/S. 115 vorgestellt werden, interpretiert. Im zweiten Teil werden die verwendeten Daten und die Methodik einer kritischen Überprüfung unterzogen. Die Methodenkritik zeigt die Grenzen und Probleme einiger Methoden, die in dieser Arbeit verwendet wurden. Im Kap. 6/S. 161 werden die Schlussfolgerungen erläutert und einen Ausblick, welcher weitere Fragestellungen präsentiert, gegeben. Im Anhang Kap. 7/S. 167 werden die Tabellen und Darstellungen gezeigt, die aus Platzgründen aus dem Text dorthin verlagert wurden. Im diesem Kapitel werden auch die Akronyme sowie ein kurzen Glossar mit den wichtigen Begriffen geliefert. Schliesslich findet man auf der Seite 177 die Bibliographie.

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