Improved LAI EsTImaTIon for weather forecAsts
Abstract
Die Vegetation spielt in der Wettervorhersage eine relevante Rolle, da die räumlich und zeitlich stark variierenden Vegetationseigenschaften und –charakteristika einen signifikanten Einfluss auf den Energie- und Wasserhaushalt des Bodens und der bodennahen Atmosphäre respektive Grenzschicht haben. Bisher wird diese wichtige Rolle in Wettermodellen nur unzureichend berücksichtigt. Gründe dafür liegen zum einen in der limitierten Rechenkapazität, zum anderen in der mangelnden Verfügbarkeit von verlässlichen Beobachtungsdaten der Vegetation und der Landbedeckung. Daher ist es immer noch üblich, in Wettermodellen klimatologische LAI–Daten und grob aufgelöste globale Landbedeckungsdaten zu verwenden. Die Verwendung von LAI-Klimatologien mag für Globalmodelle auf Grund des groben Gitters noch vertretbar sein. Speziell bei konvektionsauflösenden Modellen mit Gitterdistanzen im niedrigen km-Bereich ist dieser Ansatz jedoch unzureichend und führt zu sub-optimalen Vorhersagen kleinskaliger Phänomene, speziell in topographisch komplexem Gelände.
Schlagworte Fernerkundung LAI Blattflächenindex
Publikationen
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