In seiner kumulativen Dissertation „Ensemble-based Assimilation of Satellite Observations for Calibrating Surface Mass Balance Models of Glaciers in the European Alps“ entwickelt Oskar Herrmann ein Datenassimilationsverfahren zur Kalibrierung von Oberflächenmassenbilanzmodellen von Gletschern mithilfe von Fernerkundungsdaten.
Durch die Entwicklung von FROST (Framework for assimilating Remote-sensing Observations for Surface mass balance Tuning) zeigt er, wie satellitengestützte Höhenänderungsdaten und Ensemble-Kalman-Filter genutzt werden können, um Parameter eines Gletschermodells auf regionaler Skala effizient zu kalibrieren. Die Methode ermöglicht eine konsistente Schätzung von Gleichgewichtslinienhöhen und Massenbilanzparametern für Hunderte Gletscher in den Europäischen Alpen und schafft damit die Grundlage für eine zukünftige transiente Datenassimilation in Gletschermodellen. Mit seiner Dissertation leistet er einen Beitrag zur Glaziologie und zur Modellierung der Gletschermassenbilanz, indem er Fernerkundung, Datenassimilation und eisdynamische Modellierung in einem ensemble-basierten Kalibrierungsansatz zusammenführt.
Betreuer: Dr. Johannes J. Fürst
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Veröffentlichungen im Rahmen der Dissertation:
Herrmann, O., Groos, A. R., Tabone, I., Jouvet, G., and Fürst, J. J.: A Kalman filter-based framework for assimilating remote sensing observations into a surface mass balance model, Annals of Glaciology, 66, e23, https://doi.org/10.1017/aog.2025.10020, 2025.
Zöller, A., Herrmann, O., Jouvet, G., and Fürst, J.: Climatic Mass Balance and Equilibrium Line Altitude data for GLAMOS glaciers, https://doi.org/10.1029/2025GL120119, 2025.
Herrmann, O., Prasad, V., Zöller, A., Groos, A. R., Cook, S., Sommer, C., and Fürst, J. J.: Brief Communication: Inferring Glacier Equilibrium Line Altitudes in Central Europe with FROST, EGUsphere, 1–12, https://doi.org/10.5194/tc-20-3817-2026, 2026.