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Modellierung der Oberflächentemperatur im Gebirge

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  • Project duration: September 2021 - September 2023
  • Project status:
    Approval by the Scientific Committee
  • Funding:
    Provincial P.-L.P. 14. Seal of Excellence (Province BZ funding / Project)
  • Total project budget: 183.473,00 €

Die Bodenoberflächentemperatur (GST), gemessen in 5 cm Tiefe, ist ein Schlüsselparameter, der alle biophysikalischen Prozesse unter der Oberfläche und die komplexen Land-Atmosphäre-Interaktion kotrolliert. GST ist wichtig für verschiedene Geowissenschaften und landwirtschaftliche Anwendungen. Aufgrund der hohen Heterogenität von Landoberflächen bleibt es eine Herausforderung, die kleinräumige Variabilität der GST über große Gebiete zu überwachen. MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) Land Surface Temperature (LST)-Produkt liefert die globale Tagestemperatur am höchsten Punkt der Oberflächenbedeckung mit einer räumlichen Auflösung von 1 km. Die Fernerkundungs-LST kann die GST jedoch nicht direkt ausdrücken.

Diese Forschungslücke wird geschlossen, indem die Beziehung zwischen GST und LST analysiert und ein daten-basiertes Modell entwickelt wird, um die GST aus MODIS LST abzuleiten. Ein innovativer multidisziplinärer und interdisziplinärer Ansatz wird verwendet, indem (i) Fernerkundung, (ii) thermo-hydrologische Dynamik und (iii) numerische Modellierung (GEOtop-Modell und maschinelle Lernalgorithmen) kombiniert werden. Das Modell wird die raumzeitlichen Beobachtungen der Bodentemperatur unter der Oberfläche vereinfachen und verbessern und somit einen signifikanten sozioökonomischen Nutzen für eine breite Palette von Endnutzern darstellen (z. B. politische Entscheidungsträger, Landwirte, Wissenschaftler). Das Modell wird auf lokaler Ebene (Mazia-Tal, Italienische Alpen) entwickelt und auf regionaler Ebene (Qinghai-Tibet-Plateau - QTP) angewendet, um seine weltweite Anwendbarkeit zu testen. Der Host stellt die Forschungsinfrastruktur (Rechenleistung), die notwendigen Daten (in-situ GST und MODIS LST) und Expertise in der numerischen Modellierung für die Entwicklung und Validierung des Modells zur Verfügung.

Le osservazioni raccolte contribuiranno alla ricerca ecologica internazionale a lungo termine (ILTER) e alle reti di monitoraggio della temperatura del suolo e vicino alla superficie (SoilTemp)

Die Ergebnisse tragen zur Internationalen Langzeitökologischen Forschung (ILTER) bei und sind wichtig für das Netzwerk der Boden- und oberflächennahen Temperatur (SoilTemp).

Die erwarteten Ergebnisse sind: die Analyse der Beziehung zwischen LST und GST für Mazia Valley (R1); die Voraussagen des GST für Mazia Valley (R2); GST - Vorhersagen für QTP (R3); das Modell für die Vorhersagen von GST aus LST (R4).

Projekt Team
1 - 5

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Project

Biodiversity Monitoring South Tyrol

Biodiversitätsmonitoring Südtirol

Duration: December 2018 - October 2021Funding:
Internal funding EURAC (Project)

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