Projektstart: 01.01.2020

Laufzeit: 3 Jahre

Förderung:   DFG, GAČR

Leitung: Christian Chwala, Uwe Siart, Vojtěch Bareš

Beteiligte Wissenschaftler: Nico Blettner, Harald Kunstmann, Barbara Haese, Andreas Wagner, Martin Fencl

Kooperationspartner:
        Technical University of Munich (TUM)

        Czech Technical University in Prague (CTU)

Kurzbeschreibung

Das übergeordnete Ziel von SpraiLINK ist die Verbesserung von räumlichen Niederschlagsschätzungen. Ein Teil des Projekts befasst sich mit der Verbesserung der Genauigkeit von Niederschlagsschätzungen, die aus Dämpfungsdaten kommerzieller Richtfunknetze (engl. commercial microwave links, CML) abgeleitet werden. Anhand der Daten aus einem speziellen Feldexperiment zur Mikrowellenübertragung und durch Analyse von Daten aus kurzen CMLs wird der Effekt der Abschwächung durch nasse Antennen (engl. wet antenna attenuation, WAA) untersucht, um entsprechende Kompensationsalgorithmen verbessern zu können. Darüber hinaus wird untersucht, wie die Vielfalt benachbarter CMLs in dichten städtischen Netzen genutzt werden kann, um Fehler bei der CML-Niederschlagsschätzung zu reduzieren.

SpraiLINK zielt ferner darauf ab, Radar- und CML-Daten statistisch zusammenzuführen. Dieser Teil beinhaltet die Erweiterung der stochastischen, räumlichen Rekonstruktionsmethode Random-Mixing um die Berücksichtigung von Beobachtungsunsicherheiten. Für CMLs werden diese Unsicherheiten basierend auf den Erkenntnissen aus der WAA-Analyse und den Untersuchungen dichter CML-Netze geschätzt. Hinsichtlich Wetterradardaten zielt SpraiLINK darauf ab, neue Schätztechniken für Beobachtungsunsicherheiten zu entwickeln und den Effekt der Ausdünnung von Radardaten vor deren Einbeziehung in Random-Mixing zu untersuchen.

Die neuen Methoden werden auf einen grenzüberschreitenden CML- und Radardatensatz angewendet.