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Multi-Sensor Bayesian Data Assimilation for Large-Scale Drought Monitoring System (MuSe-BDA)

Projektbeschreibung

Wichtige Beobachtungen: Speicherung und Fluss von Wasser

Da sich das Klima der Erde so schnell verändert, ist es wichtig, das heutige Wetter zu beobachten, um sich auf die Zukunft vorzubereiten. Insbesondere die Veränderungen des durch Regenfälle gespeicherten terrestrischen Wassers oder der Evapotranspiration haben bereits weltweit zu schweren Dürren, Hungersnöten und Überschwemmungen geführt. Viele Länder haben sogar in besorgniserregender Weise Wasserrationierungen eingeführt. Das EU-finanzierte Projekt MuSe-BDA bietet ein wesentliches Instrument zur Bewältigung dieser Herausforderungen in Form eines neuartigen Datenassimilations-Rahmens. Er wird die Verarbeitung von Daten aus Wetterstationen und dem europäischen Erdbeobachtungsprogramm ermöglichen und modernste hydrologische Modelle nutzen, um zuverlässige Daten über die globale Wasserspeicherung und die Wasserflüsse zu liefern, die Forschenden und politischen Entscheidungsträgern eine äußerst wichtige Ressource bieten.

Ziel

Climate change and anthropogenic modifications are bringing multiple changes in different regions of the world, affecting the patterns of rainfall, evapotranspiration and stored terrestrial water, which will increase the probability of climate disasters, such as agricultural losses, water scarcity, and famine. Drought monitoring and hydrological early warning system are important tools for water resources management, and they must be further complemented by forecasting facilities that are well integrated with the EU’s Earth Observation data. In this project, based on Forootan and Mehrnegar's expertise, an accurate and efficient, as well as physically and mathematically consistence Bayesian-based Data Assimilation (DA) framework(s) will be developed to integrate the benefits of synergistically available satellite geodetic and Earth Observation (EO) data and the state-of-the-art of hydrological models to better understand and forecast the recent and future spatial-temporal changes in continental water storage and water fluxes. The proposed Multi-Sensor Bayesian Data Assimilation (MuSe-BDA) are unique in terms of flexibility to assimilate various satellite data, and they are computationally efficient.
Building on the effort in MuSe-BDA, this is the first attempt to simultaneously merge multi-land surface models with satellite-derived Surface Soil Moisture (SSM), Surface Water Level (SWL) anomaly from satellite altimetry, Land Surface Temperature (LST) from remote sensing data, and gravity field estimates from GRACE and GRACE-FO missions. The application will be demonstrated in simulating and forecasting episodic large-scale droughts within Europe (north and south) and USA (e.g. California and Texas) covering 2003-onward with an unprecedented spatial resolution of 0.05° (~5 km) at daily temporal rate, which is essential for practical applications such as agricultural early warning and the assimilation of satellite data ensures the compatibility with the real world.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

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Schlüsselbegriffe

Programm/Programme

Thema/Themen

Finanzierungsplan

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-MSCA-2021-PF-01

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Koordinator

AALBORG UNIVERSITET
Netto-EU-Beitrag
€ 254 333,99
Adresse
FREDRIK BAJERS VEJ 7K
9220 Aalborg
Dänemark
Region
Danmark Nordjylland Nordjylland
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten
Keine Daten