Abteilung Weltraumwetterbeobachtung
In der Abteilung "Weltraumwetterbeobachtung" werden Ionosphärenmess- und Inversionstechniken mittels boden- und weltraumgestützter Sensoren untersucht. Die Beobachtungsdaten werden genutzt, die 3D-Elektronendichteverteilung des Geo-Plasmas mittels Datenfusion, und diverser Rekonstruktionsverfahren und Assimilationstechniken in ihrer zeitlichen Dynamik zu rekonstruieren. Die Abteilung gliedert sich derzeit in drei Arbeitsbereiche: weltraumgestützte Beobachtungen, bodengestützte Beobachtungen sowie Datenfusion und -rekonstruktion.
Weltraumgestützte Beobachtungen
Der Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung leistungsfähiger weltraumgestützter Methoden, wie der Radiookkultations- (RO) Technik, zur Erforschung der oberen Erdatmosphäre einschließlich der Ionosphäre. Die Forschungsaufgaben tragen hier essentiell zur kontinuierlichen Überwachung der Ionosphäre und Plasmasphäre der Erde durch die Auswertung GNSS-basierter RO- und Navigationssignale von Satelliten in niedriger Erdumlaufbahn (LEO) bei. Andere weltraumgestützte Techniken liefern ergänzende Ionosphäreninformationen. Dies sind zum Beispiel Zweifrequenz-Altimetermessungen (zum Beispiel an Bord der Satelliten TOPEX-Poseidon, Jason 2 & 3), Radiobeacon-Messungen des DORIS - Systems (Geodätisches Orbitbestimmungs- und Positionierungssystem) sowie GNSS-Reflektometrie-Messungen. Die Forschung dient auch der effektiven Nutzung und weiteren Verbesserung von in-situ Messungen der Elektronendichte (zum Beispiel mittels Langmuir-Sonde), der Temperatur, des Windes und der Komposition der Thermosphäre (zum Beispiel TIMED-, ICON-, GOLD-Missionen) sowie der Messung von Sonneneinstrahlung und Sonnenwind (wie zum Beispiel auf ACE/DSCOVR, SDO-Missionen). Zu den Aufgaben gehört weiterhin die Entwicklung leistungsfähiger Prozessierungssysteme für die Verarbeitung großer Datensätze von raumgestützten Messungen in Nahe - Echtzeit.
Bodenbasierte Beobachtungen
Der Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung verbesserter Mess- und Inversionstechniken sowie leistungsfähiger Prozessierungssysteme für die Verarbeitung großer Datensätze von bodengebundenen Messungen in Nahe - Echtzeit. Die Forschung beschäftigt sich mit der Entwicklung und weiteren Verbesserung von Methoden und Techniken zur kontinuierlichen Überwachung der Ionosphäre primär unter Nutzung weltweit verteilter moderner GNSS-Empfänger einschließlich der Nutzung neuer Möglichkeiten wie Multikonstellationen, Multifrequenzmessungen sowie neuer Signale. Weitere bodenbasierte Techniken werden genutzt wie zum Beispiel die Vertikalsondierung (VS) der Ionosphäre mittels Ionosonden, Inkoherenter Scatter-Radar (ISR), oder das Global Ionosphere Flare Detection System (GIFDS) des DLR. So umfasst die Forschung auch die Untersuchung von European Incoherent Scatter Scientific Association (EISCAT) Radardaten, die das Verständnis der Auswirkungen des Weltraumwetters auf technologische Systeme wie GNSS, die regionale Tomographie der Ionosphäre und die Erkennung von wandernden ionosphärischen Störungen (TIDs) verbessern können.
Datenfusion und -rekonstruktion
Ziel dieser Arbeitsgruppe ist es, 3D-Elektronendichte-Rekonstruktionen der Geo-plasma-Umgebung bis zur Plasmapause mit hoher räumlicher und zeitlicher Auflösung zu erzeugen. Die aus verschiedenen Quellen stammenden Daten müssen hierbei harmonisiert und korrekt integriert werden um genaue und konsistente Datensätze für die direkte Verwendung in wissenschaftlichen Studien zu erhalten. Dazu müssen spezielle Fusionstechniken sowohl für die Nachbearbeitung als auch für echtzeitnahe Lösungen entwickelt werden. Die Datenfusion zur Erstellung synthetischer Datensätze erfordert spezifische Modellierungsansätze oder maschinelle Lernverfahren. Datenlücken in räumlich verteilten Datensätzen können durch empirische Modellierungsinformationen geschlossen werden. Somit können synthetische Datensätze wie Karten des vertikalen Total-Elektronengehalts (TEC) und räumliche Elektronendichteverteilungen mit Hilfe robuster, aber dennoch hinreichend genauer Hintergrundmodelle rekonstruiert werden. Die Entwicklung schneller und robuster empirischer 2D- und 3D-Hintergrundmodelle mit exzellenter Performance ist daher ebenfalls eine wichtige Aufgabe in diesem Arbeitsgebiet.