- Titel
- Exploring Time Series of solid-Earth Deformation in Antarctica derived by combining Geodetic Satellite Data
- Zitierfähige Url:
- https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-977374
- Erstveröffentlichung
- 2025
- Datum der Einreichung
- 01.05.2025
- Datum der Verteidigung
- 16.05.2025
- Abstract (DE)
- Die Quantifizierung der Eismassenänderung in der Antarktis stellt einen signifikanten Faktor bei der Bestimmung des Meeresspiegelanstiegs dar. Die Bestimmung des Eismassenverlusts mithilfe von Satellitengravimetrie hängt stark von der glazial-isostatischen Ausgleichsbewegung (GIA) ab. Die Satellitengravimetriemessung kann nicht zwischen der Massenänderung aufgrund von Eismassenänderung und der Massenänderung aufgrund von GIA unterscheiden. GIA ist dabei die vertikale Bewegung des Grundgesteins aufgrund von Änderungen der Eisauflast in der Vergangenheit. Die Modellierung der GIA in dieser Arbeit erfolgt durch die Kombination von Datenprodukten aus Gravimetrie, der Altimetrie und Firnverdichtungsmodellen (FDM). Eine Untersuchung des Einflusses verschiedener Prozessierungsparameter auf die GIA-Rate wird für vier ausgewählte Regionen durchgeführt: West- und Ostantarktischer Eisschild (WEAIS), Bucht der Amundsensee (ASE, Westantarktis), Atlantischer Sektor (ATS, Ostantarktis) und Wilkes Land (WIL, Ostantarktis). Zusätzlich wird der Einfluss von Altimetrie und FDM Produkten auf die GIA Zeitreihe analysiert. Die Untersuchung der GIA Raten zeigt Unterschiede durch die Verwendung verschiedener Altimetrieprodukte, FDM Produkte und Zeitintervalle von bis zu 50 % des Gesamtsignals für WEAIS und AIS, 100 % für WIL und 200 % für ATS. Die Untersuchung der Zeitreihen offenbart die Probleme in den Eingangsdaten, indem unphysikalische saisonale Amplituden, interannuelle Schwankungen, Sprünge und Trendänderungen im GIA Kombinationsergebnis identifiziert werden. Schwankungen im linearen Trend der Zeitreihen, also zeitliche Variationen im linearen Trend, werden mithilfe der Zustandsraummodellierung bestimmt. Dies führt zu vielversprechenden Ergebnissen im Vergleich zur Ausgleichug mit der Methode der kleinsten Quadrate. Die Berechnung der mittleren Rate und der 2σ-Unsicherheit des Kombinationsensembles ergibt mit der Nutzung der Zustandsraummodellierung 79 ± 29 Gt/a, 45 ± 6 Gt/a, 10 ± 16 Gt/a und 1 ± 7 Gt/a für den WEAIS, die ASE, den ATS und das WIL. Die Ergebnisse zeigen den starken Einfluss der Wahl der Eingangsdatenprodukte sowie die Schwierigkeiten bei der Durchführung der datenbasierten GIA-Schätzung in Regionen mit niedrigem Signal-Rausch-Verhältnis. Die Bestimmung von GIA-Zeitreihen ist ein vielversprechender Weg, um verschiedene Datenprodukte zu vergleichen und deren Grenzen aufzuzeigen.
- Abstract (EN)
- Estimation of the ice mass change in Antarctica is a critical component of sea level rise determination. Satellite gravimetry measures mass distribution changes and allows to calculate ice mass loss. However, such estimates crucially depend on the correction for glacial isostatic adjustment (GIA), the vertical movement of the solid-Earth due to ice load changes in the past. In this thesis we investigate the determination of GIA by the combination of gravimetry, altimetry, and firn densification model (FDM) data products. The investigation encompasses the impact of various processing parameters of the GIA on rate level for the four regions West- and East Antarctic Ice Sheet (WEAIS), Amundsen Sea Embayment (ASE, West Antarctica), Atlantic Sector (ATS, East Antarctica), and Wilkes Land (WIL, East Antarctica). Furthermore, an analysis of GIA is conducted at time series level to reveal the differences in combinations using different altimetry and FDM products. The consideration of GIA at rate level reveals differences through the utilization of disparate altimetry products, FDM products and time periods. Variations of up to 50 % of the total GIA signal are observed in WEAIS and ASE, 100 % in WIL and 200 % in ATS, respectively. The investigation at time series level unravels limitations of the input data through unphysical seasonal amplitudes, interannual variations, jumps, and trend shifts in the GIA combination result. Deviations from a linear trend in the time series, i.e. temporal variations of the linear trend, are analyzed using a state space filter and leading to promising results comparing to a least squares method. The mean rate with 2σ uncertainty of the GIA mass effect combination ensemble using state space is 79 ± 29 Gt/a, 45 ± 6 Gt/a, 10 ± 16 Gt/a, and 1 ± 7 Gt/a for the WEAIS, the ASE, the ATS, and the WIL, respectively. The results indicate the substantial impact of the selection of the utilized input data product, as well as the challenges associated with data-based GIA estimation in regions exhibiting a low signal-to-noise ratio. The determination of the GIA time series offers a benchmark opportunity to assess the performance of various data products, thereby highlighting their respective limitations.
- Freie Schlagwörter (DE)
- GIA, Sensitivitätsanalyse, Zeitreihen, Antarktis
- Freie Schlagwörter (EN)
- GIA, Sensitivity, Time Series, Antarctica
- Klassifikation (DDC)
- 919
- Klassifikation (RVK)
- RZ 95232
- BetreuerIn Hochschule / Universität
- Prof. Dr.-Ing. Martin Horwath
- Dr.-Ing. Matthias O. Willen
- Den akademischen Grad verleihende / prüfende Institution
- Technische Universität Dresden, Dresden
- Version / Begutachtungsstatus
- publizierte Version / Verlagsversion
- URN Qucosa
- urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-977374
- Veröffentlichungsdatum Qucosa
- 29.07.2025
- Dokumenttyp
- Masterarbeit / Staatsexamensarbeit
- Sprache des Dokumentes
- Englisch
- Lizenz / Rechtehinweis
CC BY 4.0- Inhaltsverzeichnis
Abstract Zusammenfassung 1. Introduction 2. Basics 2.1. Glacial Isostatic Adjustment (GIA) 2.2. Ice Sheet Mass Balance 2.3. Gravity Field Changes 2.3.1. From Gravitational Potential to Surface Densities 2.3.2. Spherical and Ellipsoidal Earth Figure Approximation 2.4. Geometric Changes 2.4.1. Bedrock 2.4.2. Surface Mass Balance (SMB) and Firn Densification Model (FDM) 2.4.3. Altimetry 3. Data 3.1. Gravimetry 3.2. Altimetry 3.3. Firn Densification Model (FDM) 4. Methods 4.1. Inverse Glacial Isostatic Adjustment (GIA) Modeling 4.1.1. Combination Approach 4.1.2. Glacial Isostatic Adjustment (GIA) Density Map 4.1.3. Regions 4.2. Time Series Analysis 4.2.1. Deterministic (Least Squares Method) 4.2.2. Stochastic (State Space Model) 5. Sensitivity to Rate Level 5.1. Results 5.1.1. Spatial Patterns of the Rate across the West and East Antarctic Ice Sheet 5.1.2. Mass Area Integrals 5.2. Discussion 6. Sensitivity to Time Series Level 6.1. Results 6.1.1. Sensitivity to Altimetry Products 6.1.2. Sensitivity to Firn Densification Model (FDM) Products 6.1.3. Time Series Analysis 6.2. Discussion 7. Conclusions A. Additional Figures for Sensitivity to Rate Level B. Additional Figures and Tables for Sensitivity to Time Series Level