Detektierbarkeit von Vulkanasche mit passiven Satellitenbeobachtungen

Die vorliegende Arbeit befaßt sich mit der Fernerkundung von Vulkanasche in der Atmosphäre durch Unterstützung der Entwicklung und Validierung eines neuen Detektionsalgorithmus. Des weiteren beschreibt sie die hierzu notwendigen Daten sowie das Vorgehen bei deren Erstellung. Mittels Anwendung verschiedener Auswertungsmethoden soll die Frage beantwortet werden, ob Vulkanasche in der Atmosphäre bei einer Massenkonzentration von 2 mg m⁻³ zuverlässig mit Satelliten detektiert werden kann. Im Folgenden sind die einzelnen Arbeitsschritte beschrieben. Es wurden eindimensionale Strahlungstransportrechnungen durchgeführt und die Ergebnisse in Form von strukturierten Datensätzen bereitgestellt, um die Entwicklung des Detektionsalgorithmus zu ermöglichen. Für die Berechnung des Strahlungstransportes kam das Programmpaket Library for Radiative Transfer (libRadtran) zum Einsatz. Als Grundlage der simulierten Atmosphären wurden orts- und zeitabhängige Daten des europäischen Zentrums für mittelfristige Wettervorhersage (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF) verwendet. Datenbanken mit den simulierten Satellitendaten dienen als Grundlage für das Training eines neuronalen Netzes, welches Teil des Algorithmus für die Erkennung von Vulkanasche ist. Zusätzlich wurden die Einflüsse verschiedener Umweltparameter auf die durch das Satelliteninstrument gemessenen Helligkeitstemperaturen untersucht. Als Ausgangspunkt einer systematischen Studie entstand ein separater Datensatz mit den Ergebnissen weiterer Strahlungstransportsimulationen. Zu den untersuchten Parametern zählen Albedo und Temperatur der Erdoberfläche, die Anwesenheit verschiedener Wolken sowie die Höhe und Massenkonzentration einer simulierten Vulkanascheschicht. Zum Zwecke der Validierung des Algorithmus für die Detektion von Vulkanasche war die dreidimensionale Simulation von Satellitendaten notwendig. Es handelt sich dabei um simulierte Meßdaten des Radiometers Spinning Enhanced Visible and Infrared Imager (SEVIRI) an Bord der Satelliten der Baureihe Meteosat Second Generation (MSG). Im Rahmen der Validierung wird die Detektionsleistung des Algorithmus in Abhängigkeit von verschiedenen Atmosphäreneinflüssen statistisch untersucht. Durch die Kombination mit einem Grenzwerttest erreicht der Algorithmus eine Detektionssicherheit von 54,57 % für eine Massenkonzentration von 0,2 mg m⁻³ und 96,50 % für eine Massenkonzentration von 2 mg m⁻³, bezogen auf den Anteil untersuchter Datenpunkte