Für die Beantwortung zentraler Fragen der Hydrologie, Ozeanographie, Glaziologie, Geophysik und Klimaforschung ist ein umfassendes Verständnis der Massenverteilung und des Massentransports im System Erde erforderlich. Die notwendigen Informationen werden in erster Linie aus den Daten der Satellitenmissionen GRACE (Gravity Recovery and Climate Experiment) und GRACE-FO (Follow-on) gewonnen, welche das Schwerefeld der Erde und seine zeitlichen Veränderungen beschreiben.

Die von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) geförderte Forschergruppe (FG) „New Refined Observations of Climate Change from Spaceborne Gravity Missions (NEROGRAV)“ entwickelt neue Analysemethoden und Modellierungsansätze zur Verbesserung der Datenanalyse der GRACE- und GRACE-FO-Missionen und konzentriert sich auf geophysikalische Anwendungen, die von deutlich reduzierten Fehlern in den Zeitreihen der monatlichen Schwerefelder profitieren. Phase 1 dauerte von Mai 2019 bis April 2022. Nach der erfolgreichen Evaluierung im Januar 2022 begann die zweite Phase (ebenfalls drei Jahre) im Januar 2023.  

Der Sprecher der Forschergruppe ist Sektionsleiter Prof. Dr. Frank Flechtner in seiner Funktion als Lehrstuhlinhaber für Physikalische Geodäsie an der TU Berlin.

Die zentrale Hypothese der Forschergruppe, die für Phase 2 leicht aktualisiert wurde, lautet: Nur durch eine gleichzeitige Verbesserung und ein besseres Verständnis der Sensordaten, der Hintergrundmodelle und der Verarbeitungsstrategien der Satellitengravimetrie können die Auflösung, die Genauigkeit und die langfristige Konsistenz der Massentransportzeitreihen deutlich erhöht, der wissenschaftliche Nutzen in verschiedenen Anwendungsbereichen verbessert und das Potenzial künftiger technologischer Sensorentwicklungen voll ausgeschöpft werden.

Um dieses übergreifende Ziel zu erreichen, konzentriert sich die FG auf vier verschiedene Themen:

1. Verbesserung und Fehlerquantifizierung von geophysikalischen Hintergrundmodellen,
2. Verbesserung der räumlich-zeitlichen Parametrisierungen,
3. Validierung der verbesserten Hintergrundmodelle und Schwerefeldmodelle anhand unabhängiger Daten, und
4. Synthese der Ergebnisse und Empfehlungen für Schwerefeldmissionen der nächsten Generation (Phase 1) bzw. neuartige geophysikalische Anwendungen und Bereitstellung von Empfehlungen für die Planung von künftigen Missionen (Phase 2),

die in Phase 1 in sechs individuellen Projekten (IP) bearbeitet wurden:

• IP 1: Improved Tidal Dynamics and Uncertainty Estimation for Satellite Gravimetry (TIDUS; PIs: Maik Thomas (FU Berlin), Denise Dettmering (DGFI - TU Munich))
• IP 2: Next Generation Non-tidal Atmospheric and Oceanic De-aliasing Models (NAODEMO; PI: Henryk Dobslaw (GFZ))
• IP 3: High-Resolution Atmospheric-hydrological Background Modelling for GRACE/GRACE-FO – regional refinement and validation (HIRABAM; PIs: Petra Friederichs, Jürgen Kusche, Andreas Hense, Michael Schindelegger (University Bonn))
• IP 4: Optimized Space-Time Parameterization for GRACE and GRACE-FO data Analysis (OSTPAGA; PIs: Roland Pail (TU Munich), Frank Flechtner (TU Berlin (Spokesman of RG))
• IP 5: Improved Stochastic Modeling in GRACE/GRACE-FO Real data processing (ISTORE; PI: Rolf König (GFZ))
• IP 6: Post-process Techniques, Impact on NGGM And Recommendations (POTINAR; PI: Roland Pail (TU Munich))

die seit Januar 2023 in der Phase 2 fortgesetzt werden:

• IP 1: Improved Tidal Dynamics and Uncertainty Estimation for Satellite Gravimetry (TIDUS-2; PIs: Maik Thomas (FU Berlin), Denise Dettmering (DGFI – TU Munich))
• IP 2: Atlantic Meridional Overturning Circulation: Inferences from Satellite Gravimetry and Numerical Ocean Models (AMOCING; PIs: Henryk Dobslaw (GFZ), Michael Schindelegger (University Bonn))
• IP 3: High-Resolution Atmospheric-hydrological Background Modelling for GRACE/GRACE-FO – regional refinement and validation (HIRABAM-2; PIs: Petra Friederichs and Jürgen Kusche (University Bonn))
• IP 4: Near-real time, Long-term, LRI and SLR combination aspects (NELOS; PIs: Natalia Panafidina (GFZ), Thomas Gruber (TU Munich))
• IP 5: Optimized Space-Time Parameterization for GRACE and GRACE-FO data Analysis (OSTPAGA-2; PIs: Roland Pail (TU Munich), Frank Flechtner (TU Berlin (Spokesman of RG))
• IP 6: Climate Signals from GRACE/GRACE-FO and Next Generation Gravity Missions (CLISGY; PIs: Annette Eicker (HCU Hamburg), Roland Pail (TU Munich))

Das in der Sektion 1.2 in Phase 1 geförderte Projekt ISTORE (Improved Stochastic Modeling in GRACE/GRACE-FO Real Data Processing) befasste sich mit

• der Berücksichtigung umfangreicher stochastischer Fehlereigenschaften von der Daten des K-Band Ranging Instruments, des Laser Ranging Interferometers (LRI) und der Beschleunigungsmesser bei der Bestimmung von Schwerefeldern und den damit verbundenen Tests mit Echtdatenanwendungen,
• die Verwendung von Varianz-Kovarianz-Matrizen (VKM) der Hintergrundmodelle für die Korrektur des Einflusses von Ozeangezeiten und des atmosphärischen/ozeanischen Dealiasings, unterstützt durch Monte-Carlo-Simulationen, und
• der Analyse der Auswirkungen der Verwendung von VKMs in der realen Datenverarbeitung.

In Phase 2 arbeitet die Sektion (zusammen mit dem Partner TU München) im Projekt NELOS an Aspekten der Generierung von Nahe-Echtzeit- und Langzeitdaten sowie an der Auswertung und der Kombination von LRI- und SLR-Beobachtungen. Die wichtigsten Forschungsziele sind hier die

• Ableitung von Tages-/Nahe-Echtzeit-Schwerefeldmodellen,
• optimale Parametrisierung für „schlechte Monate“ zu finden und Co-Parametrisierungsmethoden für Trendsignale zu entwickeln,
• Ableitung einer konsistenten GRACE/GRACE-FO-Zeitreihe über mehr als 20 Jahre, und
• Untersuchung der Auswirkungen von LRI-Daten für mittlere bis hohe Frequenzen des statischen Schwerefelds.

Bereits existierende Produkte der Phase 1 befinden sich im GFZ Data Service. Finale Ergebnisse der Phase 2 werden hier im Frühjahr 2026 veröffentlicht. Weitere Hintergrundinformationen und Details kann man (in englischer Sprache) auf der Projektseite der FG an der TU München finden.

Projektpartner:

• Siehe oben bei den individuellen Projekten der Phase 1 und 2

Projektdauer:

• Mai 2019 – Dezember 2025

Finanzierung:

• Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG), FOR2736