Assessing daytime vegetation water content estimates derived from the Land Parameter Retrieval Model and passive microwave observations

Abstract

Die Vegetation spielt eine zentrale Rolle bei der Land-Atmosphäre Interaktion. Die Beobachtung der Reaktion auf Klimaextreme stellt nach wie vor eine Herausforderung dar. Während optische Sensoren durch Bewölkung und die Durchdringung des Baumkronendachs eingeschränkt sind, bietet die mikrowellenbasierte optische Vegetationstiefe (VOD) einen Näherungswert für den Wassergehalt der Vegetation (VWC).Bislang stützen sich globale VOD-Datensätze ausschließlich auf nächtliche Beobachtungen, da Strahlungstransfermodelle wie das Land Parameter Retrieval Model (LPRM) von einem thermischen Gleichgewicht zwischen Boden und Baumkronen ausgehen, das in etwa während der Nacht gilt. Diese Arbeit schließt diese Lücke, indem sie die Oberflächen- (skt) und Bodentemperaturen (stl) aus dem Reanalyseprodukt ERA5-Land in das LPRM-Modell integriert. Ziel ist es, zu ermitteln, ob dieser Ansatz für Tagesbeobachtungen genutzt werden kann und eine genauere Darstellung der täglichen Vegetationsdynamik liefert.In dieser Arbeit wurden zunächst die AMSR2 X-Band VOD-Beobachtungen bei Tag und Nacht ausgewertet und statistische Metriken zu den skt- und stl-Temperaturen von ERA5-Land berechnet. Die skt- und stl-Temperaturen wurden anschließend mit den Ka-Band Effektivtemperaturen (Tef f ) und den Helligkeitstemperaturen (Tb,P ) verglichen, um thermische Unterschiede zwischen den Satellitenauswertungen und dem Reanalyseprodukt zu ermitteln. Auf dieser Grundlage wurden drei Experimente für Tages- und Nachtableitungen durchgeführt. Zunächst wurde VOD unter Verwendung einzelner Temperaturen abgeleitet, gefolgt von einer Entkopplung der BodenundKronentemperaturen innerhalb des LPRM. Das letzte Experiment umfasste eine pixelweise Kalibrierung des Oberflächenstreualbedos (ω) und der Bodenrauhigkeit (Hr) unter Verwendung des entkoppelten Rahmens.Der Vergleich der Ka-Band Werte Tef f und Tb,P mit ERA5-Land skt und stl zeigte, dass diese miteinander übereinstimmen, was ihre Eignung für den Retrieval-Prozess bestätigt. Die Analyse der Experimente zeigt, dass die VOD am Tag demselben Tageszyklus folgt wie die VOD in der Nacht, jedoch mit geringeren Ausprägungen, was den Rückgang des VWC während des Tageswiderspiegelt. Die ausschließliche Verwendung von skt führte zu physikalisch unrealistischen Ergebnissen, bei denen der VOD am Tag die nächtlichen Werte auf der südlichen Hemisphäre überstieg. Der entkoppelte Ansatz erfasste erfolgreich plausible diurnale Schwankungen. Darüber hinaus führte die pixelweise Kalibrierung von ω und Hr zwar nicht zu physikalisch realistischenoptimierten Parametern, ergab jedoch plausible VOD-modellierungen für Tages- und Nachtbeobachtungen.

Vegetation plays a key role in land-atmosphere interactions. Monitoring the response to climate extremes remains challenging. While optical sensors are limited due to cloud cover and canopy penetration, microwave based Vegetation Optical Depth (VOD) offers a proxy for Vegetation Water Content (VWC).So far, global VOD datasets rely only on nighttime observations because radiative retrieval models, such as the Land Parameter Retrieval Model (LPRM), assume a thermal equilibrium between soil and canopy that is approximately valid during nighttime. This thesis addresses this gap by integrating the skin (skt) and soil (stl) temperature from the reanalysis product ERA5-Land into the LPRM framework. The objective is to determine if this approach can be used for daytime retrievals and provide a more accurate representation of diurnal vegetation dynamics.This thesis first assessed AMSR2 X-band VOD daytime and nighttime observations and computed statistical metrics to the skt and stl temperature of ERA5-Land. The skt and stl temperatures got further compared to Ka-band effective (Tef f ) and brightness (Tb,P ) temperatures, to identify thermal differences between the satellite retrievals and the reanalysis product. Building on that three scenarios were performed for daytime and nighttime retrievals. First, VOD got retrieved using individual temperatures input, followed by decoupling soil and canopy temperatures within the LPRM. The final Scenario involved a pixel-wise calibration of the surface scattering albedo (ω) and the soil roughness (Hr) using the decoupled framework.The comparison of the Ka-band Tef f and Tb,P to the ERA5-Land skt and stl showed that they both align to each other, confirming their use for the retrieval process. The analysis of the scenarios show, that daytime VOD follows the same diurnal cycle as nighttime VOD but with lower magnitudes, reflecting the decrease in VWC during daytime. While using only skt produced physically unrealistic results where daytime VOD exceeded nighttime values in the southern hemisphere. The decoupled approach successfully captured plausible diurnal variations. Furthermore, although the pixel-wise calibration of ω and Hr resulted in non-feasible optimized parameters, it resulted in plausible VOD retrievals daytime and nighttime observations.