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Entwicklung einer operationellen Technik zur Berechnung der Niederschlagsrate auf Basis multispektraler Wolkeneigenschaften im Zusammenhang mit der Fertigstellung eines satellitenbasierten Niederschlagsretrievals, der SEVIRI Operational Rainfall Retrieval

Entwicklung einer operationellen Technik zur Berechnung der Niederschlagsrate auf Basis multispektraler Wolkeneigenschaften im Zusammenhang mit der Fertigstellung eines satellitenbasierten Niederschlagsretrievals, der SEVIRI Operational Rainfall Retrieval
开发一种基于多光谱云特性计算降水率的业务技术,并完成基于卫星的降水反演,即 SEVIRI 业务降雨反演
批准号:
43024914
负责人:
Professor Dr. Jörg Bendix
金额:
$0.0万
依托单位国家:
德国
项目类别:
Research Grants
财政年份:
2007
资助国家:
德国
项目状态:
已结题
起止时间:
2006-12-31 至 2008-12-31

项目摘要

项目成果

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Raum-zeitlich hoch variable Niederschläge bilden eine wichtige Komponente innerhalb des hydrologischen Kreislaufs und haben dadurch weitreichende ökologische und sozio-ökonomische Auswirkungen. Im Rahmen des BMBF GLOWA-Danube-Projekts wurde vom Mitantragsteller (Nauß) basierend auf langjährigen Vorarbeiten der Arbeitsgruppe (Retrievaltechniken: CST, ECST, ACT) ein Verfahren entwickelt (Rain Area Delineation Scheme – Daylight, RADS-D), das es erstmals erlaubt, auf der Basis von optischen und mikrophysikalischen Wolkenretrievals die Niederschlagsfläche am Tag aus Daten optischer Sensoren (TERRA/AQUA-MODIS) für die Mittelbreiten akkurat ableiten zu können. Die daran anschließende Dissertation von Herrn Thies hat sich nun zum Ziel gesetzt, (i) die Übertragung der Technik auf das neue europäische geostationäre System (Meteosat Second Generation SEVIRI) zu gewährleisten, (ii) ein vergleichbares Verfahren für Nacht-Daten zu entwickeln (RADS-N), (iii) eine statistische Regenratenzuweisung auf der Basis von Radardaten vorzunehmen und (iv) das Verfahren über einen mehrjährigen Zeitraum zu validieren. Das neu entwickelte operationelle 24-Stunden Verfahren (SEVIRI Operational Rainfall Retrieval Technique SORT) wird für das Gebiet der Bundesrepublik Deutschland entwickelt und validiert.
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会议论文
FOrecasting radiation foG by combining station and satellite data using Machine Learning (FOG-ML)
Vegetation control on long-term to short-term landscape evolution from thermochronology and remote sensing
  • 批准号:
    408246671
  • 项目类别:
    Priority Programmes
  • 资助金额:
    $0.0万
  • 财政年份:
    2018
  • 负责人:
    Professor Dr. Jörg Bendix
  • 依托单位:
Coordination Funds
CorsiClimAte - Seasonal and topographic partitioning of vapor transport, cloud and precipitation in Corsica, with special reference to PBL height
  • 批准号:
    318140078
  • 项目类别:
    Research Grants
  • 资助金额:
    $0.0万
  • 财政年份:
    2016
  • 负责人:
    Professor Dr. Jörg Bendix
  • 依托单位:
海外基金