Der Mangel an umfassenden Messungen von Süßwasserressourcen schränkt unser Verständnis des hydrologischen Wasserkreislaufs ein. Da die Bereitstellung von Daten aus In-situ-Messnetzen immer schlechter wird, kommen weltraumgestützte geodätische Sensoren zur Hilfe. Unter den verschiedenen Techniken zur satellitengestützten Schätzung des Abflusses von Flüssen sind parametrische Abflusskurven zwischen dem in-situ gemessenen Abfluss und dem aus dem Weltraum gemessenen Wasserstand oder der Flussbreite die einfachsten. Diese Technik führt jedoch nicht immer zum Erfolg, da die Morphologie des Flussabschnitts oft nicht einfach durch eine begrenzte Anzahl von Parametern modelliert werden kann.
Water Resources Research, 57 (2021) / Omid Elmi / Abbildungen aus Water Resources Research, 57 / (CC BY-NC-ND 4.0)
Wir schlagen ein nichtparametrisches Modell zur Schätzung des Abflusses und seiner Unsicherheit aus weltraumgestützten Messungen der Flussbreite vor. Der Algorithmus führt die folgenden Schritte durch, bis er konvergiert: (a) Erzeugung von Abfluss- und Breitenzeitreihen mittels Monte-Carlo-Simulation, (b) Erstellung eines Ensembles von Quantil-Mappingfunktionen aus allen möglichen Permutationen von Messwerten und (c) Anpassung der Messunsicherheiten entsprechend der Punktwolkenstreuung. Der vorgeschlagene Algorithmus ist in der Lage, die Auswirkungen des Messrauschens und möglicher Fehlmodellierungen abmildern. Darüber hinaus liefert der von uns vorgeschlagene Algorithmus eine aussagekräftige Unsicherheit für den geschätzten Abfluss und ermöglicht es uns, die Fehlerbalken von In-situ-Abflussmessungen zu kalibrieren.