06 Fakultät Luft- und Raumfahrttechnik und Geodäsie
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Item Open Access Der Einfluss der kontinentalen Wasserspeicherung auf das Rotationsverhalten der Erde(2008) Hengst, Rico; Wolf, Detlef (Prof. Dr. rer. nat. habil.)Die Schwankungen der Rotationsgeschwindigkeit der Erde und die Richtungsänderungen des Erdrotationsvektors werden mit modernen geodätischen Raumverfahren beobachtet und lassen sich auf Gravitationswechselwirkungen mit anderen Himmelskörpern und auf geophysikalische Prozesse zurückführen. Nach der Reduktion der beobachteten Erdrotationsschwankungen bezüglich der bekannten gravitativen Einflüsse werden die verbleibenden Schwankungen des Erdrotationsvektors maßgeblich durch Massenverlagerungen und Relativbewegungen von Massen in den einzelnen Teilsystemen der Erde, wie z.B. der Atmosphäre, hervorgerufen. Da die reduzierten geodätischen Beobachtungen stets die integrale Folgeerscheinung aller geophysikalischen Prozesse darstellen, sind einzelne ursächliche Anregungen nicht eindeutig identifizierbar. Eine Dekomposition und eine Interpretation des verbleibenden Restsignals erfordert es daher, den Zustand der Teilsysteme mit Messungen physikalischer Größen oder mit Hilfe von numerischen Modellen zu beschreiben. Neben der Analyse von Modellen der Atmosphäre und des Ozeans bezüglich der Erdrotationsschwankungen liegt der Schwerpunkt dieser Arbeit in der Untersuchung von vier hydrologischen Modellen, die die kontinentale Wasserspeicherung simulieren. Im Kontext der kontinentalen Massenverlagerungen werden die hydrologischen Modelle und die hinsichtlich atmosphärisch-ozeanischer Einflüsse reduzierten Schwerefeldbeobachtungen der GRACE-Mission verglichen, wobei sich die Untersuchung nicht auf den globalen Massenumsatz beschränkt, sondern zusätzlich um regionale Analysen erweitert ist. Die ermittelten Differenzen im jährlichen Massenumsatz zwischen den einzelnen Modellen und auch zwischen den Modellen und den GRACE-Daten ergeben mit Hinblick auf die Erdrotationsschwankungen ein unterschiedliches Anregungspotenzial (chi-Funktionen). So treten zwischen den modellierten und den aus Schwerefeldbeobachtungen resultierenden Anregungen Differenzen auf, die in den äquatorialen chi-Funktionen einer Phasenverschiebung der Jahresschwingung von bis zu drei Monaten entsprechen. Wavelet-Analysen der hydrologischen chi-Funktionen zeigen episodische und quasiperiodische Signalanteile auf, die zwischen den einzelnen Modellen signifikante Korrelationen aufweisen. Entsprechende Signalcharakteristika werden auch in den um gravitative, atmosphärische und ozeanische Einflüsse reduzierten Beobachtungen der Erdrotationsschwankungen detektiert. Als Ursachen stellen sich die Oszillationen ENSO (El Niño Southern Oscillation), QBO (Quasibiennial Oscillation), TBO (Tropospheric Biennial Oscillation) und der indische Monsun heraus, die adäquate Variationen in der Wasserspeicherung Südamerikas, Australiens and Asiens bewirken. Um die Übereinstimmungen zwischen den geodätischen Beobachtungen und den modellierten Anregungen aus atmosphärischen, ozeanischen und kontinentalhydrologischen Prozessen quantifizieren zu können, werden die Zeitreihen mit dem Verfahren der spektralen MRA (multiple Regressionsanalyse) untersucht. Im spektralen Band zwischen 10 und 13 Monaten ergeben sich Widersprüche, die auf der Modellierungsseite Probleme in einer der hier untersuchten atmosphärisch-ozeanischen Kombinationen signalisieren, unabhängig von der Wahl der hydrologischen Simulation. Je nachdem welche Modelle bei der spektralen MRA miteinander kombiniert werden, erklären diese im Spektralbereich zwischen 2 und 30 Monaten die Varianz der Tageslängenschwankung im Mittel zu 93% und die Varianz der beobachteten Polbewegung zu durchschnittlich 77%.Item Open Access A regional analysis of GNSS-Levelling(2008) Raizner, CarinaDie herkömmliche Methode zur präzisen Höhenbestimmung ist das Nivellement. Durch die verbesserte Genauigkeit des Geoids, das von den neuesten und von CHAMP und GRACE (und in Zukunft GOCE) abgeleiteten Modellen des Gravitationspotentials bereitgestellt wird, kann das sogenannte „GNSS-levelling“ als eine Alternative für praktische Höhenanwendungen in Betracht gezogen werden. Der Schwerpunkt dieser Arbeit liegt in einer detaillierten Analyse einer optimalen Kombination von heterogenen Daten, die sich aus Ellipsoid-, orthometrischen und Geoidhöhen eines Höhenfestpunktnetzes zusammensetzen. Das Verhältnis zwischen diesen drei verschiedenartigen Höhen basiert theoretisch auf einer einfachen linearen Gleichung. Nachdem aber zahlreiche Faktoren, wie z.B. Datumsinkonsistenzen und systematische Fehler, zu Abweichungen zwischen diesen kombinierten Höhendaten führen, wird ein Modell als Korrekturfläche integriert. Die Eignung ausgewählter Modelle wird anhand verschiedener empirischer und statistischer Tests beurteilt. Um der Korrelation zwischen den Modellparametern entgegenzuwirken, wird das Gram-Schmidtsche Orthonormalisierungsverfahren angewandt und die Testergebnisse mit jenen von orthogonalen und nicht-orthogonalen Basisfunktionen verglichen. Zusätzlich wird eine Varianzkomponentenschätzung auf die kombinierte Ausgleichung der drei Höhen angewandt, um die Eignung des stochastischen Modells zu überprüfen, d.h. um zufällige Fehler zu separieren und die zugehörigen Varianz-komponenten für jeden Höhentyp zu schätzen. Außerdem wird eine detaillierte Studie über geeignete Methoden zur Überprüfung der Daten durchgeführt, um grobe Fehler zu entdecken und zu eliminieren. Schließlich beinhaltet diese Arbeit auch die Implementierung einer Interpolation mit radialen Basisfunktionen. Diese stellen eine orthonormale Basis dar, mit der eine Oberfläche mit unabhängigen Parametern bestimmt werden kann. Gleichzeitig hängt die entsprechende Effizienz der Fläche nicht vom Entwicklungsgrad der Basisfunktionen ab. Die Optimierung des in dem Interpolationskern enthaltenen Formparameters wird mittels eines genetischen Algorithmus (GA) realisiert, um den Interpolationsfehler zu minimieren. Diese Methode bietet den Vorteil, dass sie differenzierbar ist und somit kann die Verteilung der Daten berücksichtigt werden. Mögliche Oszillationen in der Parameterfläche können vermieden werden. Die Wirkungsweise dieser inversen multiquadratischen Funktion wird durch eine spezielle Kreuzvalidierung beurteilt, welche eine höhere Effizienz aufweist als das klassische Verfahren. Die beschriebenen Ansätze werden anhand des aktuellen Geoidmodells und anhand von GPS und Nivellierdaten in Kanada und einzelnen Teilregionen evaluiert.Item Open Access Punktmasseschätzungen auf Grönland aus GRACE(2008) Xia, JingIn dieser Arbeit werden die Massenänderungen über Grönland durch die Analyse von GRACE-Schwereänderungen berechnet. Eine Inversion wird über die Methode der kleinsten Quadrate durchgeführt. Der Zeitraum ist von April 2002 bis März 2007 und enthält insgesamt 57 Epochen (57 GRACE-Monatslösungen). Wenn die Kugelflächenfunktionen bis zum Entwicklungsgrad 30 entwickelt werden und der Regularisierungsparameter zu 10e-43 gesetzt wird, liegt der potimale Fall vor, um die Massenänderung bzw. die Volumenändereung von Eis zu berechnen. In diesem Fall wird die Eisschmelzrate auf Grönland zu -227qkm/Jahr berechnet. Nach dem Vergleich von zwei Massenpunktverteilungen (Verteilung der Massepunkte über ganz Grönland und nur am östlichen Rand Grönlands) wird festgestellt, dass der Eisverlust am östlichen Rand fast 70% des gesamten Eisverlustes ausmacht. Wenn die Massenpunkte auf dem ganzen Land gewählt werden, ist die Massenänderung -227qkm/Jahr; wenn die Massenpunkte am Rand des Landes liegen, ist die Massenänderung -221qkm/Jahr. Wenn der Entwicklungsgrad der Kugelflächenfunktionen größer als 30 ist, wird das Ergebnis nicht stark beeinflusst. Zur Bestimmung des Regularisierungsparameters wird das L-Kurve-Kriterium verwendet. Dieser Parameter beeinflusst die berechneten Massenänderungen stark. Mit Hilfe der L-Kurve wird der Punkt mit der größten Krümmung (Eckpunkt) ausgesucht. Der entprechende Rgularisierungsparameter wird für eine optimale Schätzung gewählt.Item Open Access Variance-covariance matrix estimation with LSQR in a parallel programming environment(2008) Guo, RonggangKnowledge about the gravity field allows an insight into the structure and dynamics of the earth. It provides the geoid as the most important physical reference surface in geodesy and oceanography. Since 2000, the CHAMP (CHAllenging Mini-satellite Payload) mission detects the structure of the global gravity field, followed by the launch of GRACE (Gravity Recovery And Climate Experiment) in 2002. In 2008, finally, the GOCE (Gravity field and steady-state Ocean Circulation Explorer) satellite is supposed to be set in orbit. These missions demonstrate satellite-based gravity field recovery to be at the center of geo-scientific interest. Interpretation and evaluation of satellite observations are difficult, especially the determination of the unknown gravity field parameters from a huge amount of measurements. Because of the immense demand for memory and computing time, the occurring systems of equations pose a real numerical challenge. Therefore, High-Performance Computing (HPC) is commonly adopted to overcome computational problems. Basically, parallel programming with MPI and OpenMP routines allows to speed up the solution process considerably. In this thesis, firstly global gravity field modelling by means of satellite observations is reviewed. Secondly, the LSQR method (Least-Squares using QR factorization) is introduced in detail in order to solve the resulting least-squares problems. Because the LSQR method is an iterative solver, it basically can not provide the variance-covariance information of the parameter estimate. To investigate the approximate computation of the variance-covariance matrix, two methods are introduced. The first one is based on the generalized inverse of the design matrix. The second approach applies Monte-Carlo integration techniques. Because parallel programming is very helpful to implement such iterative methods, it is necessary to introduce some basic principles and concepts about HPC.Item Open Access GOCE data and gravity field model filter comparison(2008) Raizner, CarinaNew approaches with respect to space borne gravity observations are expected to significantly improve the overall knowledge of the Earth's gravity field and its geoid. The Gravity field and steady-state Ocean Circulation Explorer (GOCE) is the first Core Earth Explorer Mission of the ESA Living Planet Programme. This new satellite mission based on the concept of satellite gradiometry is designed to support applications in Earth physics, oceanography and geodesy with an accurate and detailed global model of the Earth's gravity field and its geoid. One of the main problems in the use of the GOCE data is that the retrieval algorithms need along-track filtering on one hand and/or the implementation of spherical filters on the other. The match between these along-track one-dimensional filters and the spherical two-dimensional ones is far from obvious. Thus, the objective of this study is to investigate the influences of these two filter types by analyzing the differences between simulated GOCE reference and filtered data. Apart from closed-loop tests in order to check the consistency and correctness of the data and software used, the testing procedure for along-track as well as spherical filtering is implemented as follows. First, a global reference model is used for data generation which yields a reference signal along the orbit. By applying a one-dimensional along-track filter to these synthetic satellite data, a filtered global model is retrieved. On the other hand, the synthetic satellite data can be also generated after applying spherical filters to the global reference model. The outcome is a filtered global model estimated from these synthetic satellite data. The influences of both filter types are assessed by comparing the reference and filtered signals along the orbit as well as by comparing the reference and filtered models on the ground. Additionally, the properties of both filter types can be varied. In order to examine the empirical relation between along-track and spherical filters, transfer functions of the filters are investigated in a second step of this study. The transfer function for the spherical filter in the model domain is the ratio between reference and filtered signal which represents a corresponding one dimensional along-track filter in the signal domain. On the other hand, computing the ratio between reference and filtered model estimated from the along-track filtered signal relates the one-dimensional filter in the signal domain to a two-dimensional spherical filter in the model domain. The outcome of the study will be very useful for explaining some of the differences between current global model retrieval philosophies and will also be applicable to other satellite missions and data types in the future.Item Open Access Preprocessing of high rate GPS data for real-time applications(2008) Deng, ZhiguoIn den letzten Jahren erforderten immer mehr geodätische Anwendungen GPS-Daten mit 1 Hz sampling rate, zum Beispiel die Low Earth Orbiter Missionen CHAMP und GRACE sowie GPS-Überwachungsnetze. In der gleichen Zeit verbesserten die wachsenden Kapazitäten des Internets den Transport von Daten in Echtzeit und die langfristige Archivierung mit weniger Kosten. Dies erfordert GPS-Software mit der Fähigkeit, GPS-Daten und GPS-Netze in Echtzeit zu verarbeiten. Weil nur ein Cycle Slip die GPS-Lösung verfälschen kann, ist die Vorprozessierung von GPS-Daten zur Erhaltung der hohen Genauigkeit besonders wichtig. Zurzeit gibt es eine ganze Reihe von verfügbaren Techniken für diesen Zweck. In dieser Arbeit wird ein neuer Algorithmus vorgestellt, mit dem Cycle Slips von 1 Hz GPS-Daten in Echtzeit erkannt werden können. Um die Verarbeitung der 1 Hz GPS-Daten in Echtzeit zu gewährleisten, muss der neue Algorithmus schnell und vollautomatisch arbeiten. Des weiteren müssen Verfügbarkeit, Zuverlässigkeit und Effektivität berücksichtigt werden. Nach dem Studium der 1Hz GPS-Daten und existierender Algorithmen wird in dieser Arbeit ein neuer Algorithmus entwickelt. Der Algorithmus verwendet Differenzen zwischen Satellitenträgerphasen und ionosphärische (geometriefreie) lineare Kombination. Mit Polynom Fitting werden cycle slips gesucht. In dieser Arbeit wird die Leistung des Algorithmus zur Bestimmung von Cycle Slips als Funktion von Satellitenelevationswinkeln, anhand Einzelfrequenzenempfängern wie Garmin, Thales und Notvale untersucht.Item Open Access Comparison of mean sea surface data for oceanography(2008) Zimmermann, NaomiThe object of this paper is to compare different sets of data of the mean sea surface. The data sets of the mean sea surface were acquired by satellite altimetry. Therefore an overview of this technique is given. At first the principle of satellite altimetry is explained, and the measurements and calculations which are needed to acquire the sea surface height. Hereafter different error sources, which turn up at the altimeter, at the signal propagation in the atmosphere and at the sea surface are discussed. Finally a brief overview is given of how the raw data has to be processed to achieve a regularly spaced grid. This grid contains the height of the mean sea surface above a reference ellipsoid at a certain point where latitude and longitude are known. The different data sets are described. It will be explained which data sets were used for the calculations, the resolution of these sets and the coverage, i.e. between which latitudes the data is available. Following this the data sets will be compared by subtracting them from one another. This new grid then contains the differences between two sets of mean sea surface data. The grid is then plotted, to see if there is a pattern in the differences. In the next step the root mean square of these differences is calculated. Hereby different sizes of a moving rms-square and step-size are applied. An outlook is provided to a calculation of the Mean Dynamic Topography. It is calculated by subtracting a geoid from the mean sea surface. The geoid models used are based on measurements by GRACE (Gravity Recovery And Earth Experiment). Since this geoid is available only in harmonic coefficients, it is transformed into heights above a reference ellipsoid. There are two grids, one contains the mean sea surface data, the other contains the geoid data. These two grids can be subtracted from each other. A problem can turn up here. If the wave length of the geoid used is too long, then features due to ocean bottom topography will be flattened. They therefore can turn up in the difference between the altimetric data, which measures these features and the geoid, which does not show them.