Drought Monitoring and Tracking by Means of Remote Sensing - An Evaluation of Soilwater-based Drought Indices

Abstract

Ein Anstieg an Extremwetterereignissen auf der einen Seite sowie neuartige Technologien auf der anderen Seite führen zur Entwicklung neuer Methoden für das Erkennen und Nachweisen von Dürre. Große Hoffnungen ruhen dabei auf der Fernerkundung, welche Beobachtungen von nie dagewesener räumlicher Abdeckung ermöglicht. Seit den Anfängen der Fernerkundung hat sich die räumliche und zeitliche Auflösung der Beobachtungen erheblich gesteigert. Mit stetig wachsender Verfügbarkeit von Langzeitdaten wird es schon bald möglich sein, daraus Klimatologien abzuleiten, welche den Normalzustand eines Parameters innerhalb einer bestimmten Region widerspiegeln. In Kombination mit innovativen Analysemethoden sowie durch die Integration künstlicher Intelligenz eröffnen sich neue Möglichkeiten für die Erfassung und Überwachung von Umweltprozessen. In Folge dessen ist es auch möglich, Umweltkatastrophen mittels Satelliten zu beobachten. Trotz ihrer Komplexität steht dabei die Erkennung von Dürren im Fokus, da mit ihnen große ökonomische Verluste einhergehen. Folglich sind Regierungen und Versicherungen sehr daran interessiert, Dürren zu detektieren und quantifizieren. Zu diesem Zwecke wurden zahlreiche Ansätze verfolgt. Neben den bereits etablierten, auf meteorologischen Parametern basierenden Indizes, wie etwa dem Standarized Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI), der aus Niederschlags- und Temperaturmessungen abgeleitet wird, zielen andere darauf ab, Niederschlagsdefizite aus Auffälligkeiten innerhalb der Vegetation abzuleiten. Zu diesen Vegetationsindizes zählt auch der Leaf Area Index (LAI). Parallel dazu wird momentan ein auf Oberflächenfeuchte beruhender Index evaluiert, der rein aus Satellitenbeobachtungen abgeleitet werden kann. Dabei handelt es sich um den Soil Water Index (SWI), welcher 1998 durch Wagner et al. im Rahmen der Gemeinsamen Forschungsstelle der Europäischen Kommission (European Commission Joint Research Center, JRC) konzipiert und an der Technischen Universität Wien weiterentwickelt wurde. Der SWI bildet die Basis für die Berechnung zahlreicher Dürreindizes. Durch die Extrapolation von Oberflächenfeuchte, welche sich gut mithilfe von Satelliten beobachten lässt, kann der Wassergehalt innerhalb des ersten Meters des Bodens berechnet werden. Diese Schicht entspricht der Wurzelzone der meisten Pflanzen und ist daher entscheidend für deren Vitalität. Im Rahmen dieser Arbeit wird das Potential des SWI zur Beobachtung von Dürre in Österreich evaluiert. Dafür wird der vom SWI abgeleitete Soil Water Deficit Index (SWDI) mit dem SPEI und dem LAI verglichen. Dabei erzielt der SWDI hinsichtlich der Detektion der agrarwirtschaftlichen Dürre vielversprechende Resultate, sofern gewisse klimatische und topografische Voraussetzungen erfüllt werden. Der SWDI klassifiziert Dürren in Abhängigkeit der Wassermenge, die der Vegetation tatsächlich zur Verfügung steht. Anders als der SPEI liefert der SWDI damit einen direkten Einblick in die vorherrschende Bodenfeuchte, welche in Bezug auf die Vegetation den größten Einfluss hat. Aufgrund der absoluten Skala des SWDI sind für diesen Index keine Klimatologien und damit auch keine Langzeitdaten erforderlich. Dies ist ein klarer Vorteil im Vergleich zu den meisten anderen Dürreindizes, welche jeweils nur in Relation zu den Normalbedingungen im Beobachtungsgebiet aussagekräftig sind. Die Ableitung solcher Normen erfordert Daten mit einer Historie von zumindest 30 Jahren, die in vielen Regionen auf der Erde zur jetzigen Zeit noch nicht vorhanden sind.

The increase in extreme weather conditions on the one hand and novel technologies on the other hand induce the development of new methods for drought detection. Great potential is expected from remote sensing, which allows to observe planet earth with unprecedented spatial coverage. Since the beginnings, the temporal and spatial resolution have improved considerably and the availability of long-term data records is rising. In near future, it will be possible to derive climatologies based on these records, reflecting the normal state of a parameter within a specific region. This prospect, together with innovative analysis methods and the emergence of artificial intelligence, offers new opportunities to monitor environmental processes. Consequently, also natural hazards can be detected and monitored by means of remote sensing. Regarded as the most complex ones, droughts are responsible for great economic losses. Therefore, their tracking and quantification is of great interest for governments and insurances. Several approaches already exist. Next to the established meteorological-based drought indices, like the Standardized Precipitation Evaporation Index (SPEI), which relies on the observation of precipitation and temperature, others aim on identifying drought through anomalies within the vegetation. One of these vegetation indices is the Leaf Area Index (LAI). Currently, a new approach is taken by tracking drought through satellite-derived soil moisture. One outcome of these efforts is the Soil Water Index (SWI), which has been developed by Wagner et al. in 1998 at the European Commission Joint Research Center (JRC) and further refined at the Technical University of Vienna. The SWI builds the foundation for the calculation of a variety drought indices. Calculated from extrapolated Surface Soil Moisture (SSM), which can be well determined through satellite observations, the SWI provides an estimation for the amount of water stored within the first meter of soil. This zone represents the root-zone of most of the plants and plays an important role when it comes to the vegetations vitality. In this thesis, its potential for drought monitoring over Austria is assessed. Therefore, its derivative, the Soil Water Deficit Index (SWDI), is checked against the SPEI and the LAI. As long as some climatic and topographic preconditions are met, the SWDI show a good performance of detecting agricultural droughts. The SWDI provides drought classes based on the amount of water actually available to plants. Contrary to the SPEI, the SWDI reflects the prevailing soil moisture conditions, which are most relevant for the vegetation. Additionally, because of its absolute scale, it does not depend on long-term climatologies. This is a great advantage compared to other drought indices, which are only meaningful in their climatic context and must be set in relation to the normal conditions within a specific region. Unfortunately, such climatologies require data of at least 30 years, which in many regions is not available yet.