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Dr.-Ing. Ehsan Forootan

2. Preis des Jahres 2015

Statistical Signal Decomposition Techniques for Analyzing Time-Variable Satellite Gravimetry Data

Institut für Geodäsie und Geoinformation der Universität Bonn

Dr.-Ing. Ehsan ForootanDr.-Ing. Ehsan Forootan

Globale zeitabhängige Gravitationsfelder der Gravity Recovery And Climate Experiment (GRACE) Satellitenmission liefern wertvolle Informationen über Gesamtwasserspeicheränderungen (GWSA) der Erde. Diese sind schwierig mittels lokaler Messungen zu beobachten, allerdings wichtig für das Verständnis regionaler Energiebilanzen, sowie für Agrar- und Gewässerwirtschaft. Die Verwendung der GRACE Daten zur Untersuchung globaler Massentransporte, erfordert die Betrachtung zweier Probleme: 1) korreliertes Rauschen in den Daten, das ein ‘Streifenmuster’ im Ortsbereich verursacht und 2) Überlagerung physikalischer Signale, die schwer zu trennen sind. Diese Probleme werden als ‘Signal-Rausch’ und ‘Signal-Signal’ Trennungsproblem bezeichnet.
In dieser Arbeit werden statistische Methoden zur Signalzerlegung untersucht, um die Trennungsprobleme für GRACE GWSA Zeitreihen durchzuführen. Der Fokus liegt auf der mathematischen Grundlage statistischer Ansätze zweiter Ordnung, wie der Principle Component Analysis (PCA) und seiner Erweiterungen, sowie der statistischen Methode höherer Ordnung, bekannt als Independent Component Analysis (ICA). Die mathematischen Zusammenhänge der Methoden werden erörtert. Unsicherheiten, die z.B. durch begrenzte Beobachtungszeiträume bei der Berechnung der Auto-Kovarianzmatrizen und Momente höherer Ordnung entstehen, werden behandelt. Der ICA Ansatz wird weiterentwickelt zur Komplexen ICA Methode, die das Extrahieren räumlich und zeitlich veränderlicher Muster ermöglicht. Simulierte GWSA Zeitreihen werden erzeugt, um das Ergebnis der vorgestellten Methoden zu bewerten. Die ICA Methode wird zur Reduktion des (räumlichen) Leakage Effektes über Australien und zur Trennung der GWSA in Änderungen des terrestrischen und des Grundwasserspeichers im Mittleren Osten verwendet. Außerdem wird ein neuer statistischer Ansatz eingeführt, der GWSA über Westafrika, einer Region, die starke Interaktionen der Atmosphäre, des Landes und des Ozeans aufweist, prognostiziert.


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