BK2011 Er det bratt i Bangladesh og hva med Peru – bruk av globale datasett i analyser

625 views

Published on

0 Comments
0 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total views
625
On SlideShare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
2
Actions
Shares
0
Downloads
16
Comments
0
Likes
0
Embeds 0
No embeds

No notes for slide
  • NGI fokuserer på vekst gjennom faglig utvikling og utfordringer
  • Globalt tsunamistudie, del av Global Risk Update 2008 Krevde naturlig nok en global terrengmodell (kun langs kysten) og et globalt befolkningsdatasett
  • Eksempelstudie i Batangas bay – Filipinene Alle data ble hentet via internett Terreng (Aster) – korrigert via satellittbilder Befolkning (lokal telling) Strategiske byggninger (google earth)
  • Prosjektet ledet av UNEP – GRID i Geneve. En del av en større rapport – GRU – Tsunami Jordskred Jordskjelv Flom ++
  • På samme tid var NGI prosjektleder for et prosjekt for OCHA. Skulle sammenstille Jordskred Flom Tørke Orkaner ++ DVS de fleste av naturkatasrofetypene som ble behandlet i GRU. I tillegg ble den politiske stabiliteten til hvert land kartlagt. NGI jorde kun Jordskred jobben mens partnere jorde resten. Dette ble slått sammen til en ”fareindex”
  • Hlandslide is landslide hazard index, Sr is the slope factor within a selected grid, Sl is lithological (or geological) conditions factor, Sh describes the soil moisture condition, Tp is the precipitation factor and Ts describes the seismic conditions. The index Sv described the vegetation cover. Susceptibility = mottakelighet
  • Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer
  • Figuren viser pixelfordelingen mellom forskjellige helningsvinkler i et forsøksområde. Legg merke til at GTOPO som har en oppløsning på ca 900 meter ved ekvator har en konsentrasjon av piksler rundt 15 grader mens SRTM som har en oppløsning på ca 90 meter ved ekvator har en konsentrasjon av piksler rundt 35 grader. Terrengmodeller med grovere oppløsning glatter med andre ord terrenget.
  • Dette er spesielt aktuelt I tsunami analyser. Hevet bakke fører til en underestimering av områdene som blir rammet av bølgen.
  • Masking of Asterdata with a Sea / land mask. Used a 3sec land/sea mask.
  • GlobCover Land Cover: 1 product a year derived by an automatic and regionally-tuned classification of a time series of MERIS FR mosaics. Its 22 land cover global classes are defined with the UN Land Cover Classification System (LCCS). Product covers the period: December 2004-June 2006 The GlobCover products are based on ENVISAT’s Medium Resolution Imaging Spectrometer (MERIS) Level 1B data acquired in Full Resolution mode with a spatial resolution of 300 meters. For the generation of the Level 1B data, the raw data acquisitions have been resampled on a path-oriented grid, with pixel values having been calibrated to match the Top Of Atmosphere (TOA) radiance.
  • Near real-time First Guess of monthly precipitation anomalies based on SYNOP reports of ca. 6,500 stations received at DWD (Offenbach). Maps (GIF) are available within 5 days after observation month. Monitoring Product for the period 1986 to present, based on quality-controlled data from 7,000-8,000 stations. Grid-related data (resolutions 1.0° and 2.5° lat/long) in ASCII format are available within 2 months after observation month. Direct download and visualization are possible from this Website. Full Data Reanalysis (V.4) for the period 1901 to 2007 based on quality-controlled data from all stations in GPCC's data base available at the time with a varying coverage over time (a maximum number of ca. 45,000 stations in 1986/87). This product is optimized for best spatial coverage and use for water budget studies. Gridded data (0.5°, 1.0° and 2.5°) are available via the Visualizer from this Website. 50-Year VASClimO Data Set 1951 to 2000 (V1.1), based on quality-controlled and homogenized time-series from 9343 stations. This product is optimized for homogeneity in time and for application in climate variability studies. Direct download of gridded data (0.5°) is possible from the VASClimO page of this Website. Gridded Climatological Normals based on monthly means focussing on the period 1951-2000 for ca. 50,650 stations. Gridded climatologies (0.5°, 1.0° and 2.5°) are available via the Visualizer from this Website or on request (0.25°).
  • BK2011 Er det bratt i Bangladesh og hva med Peru – bruk av globale datasett i analyser

    1. 1. Er det bratt i Bangladesh og hva med Peru – bruk av globale datasett i analyser. Hva finnes av globale datasett, hvor gode er de og kan jeg bruke dem i min analyse? Norsk ESRI brukerkonferanse Febr 2011 Helge Smebye
    2. 2. Agenda <ul><li>Om NGI </li></ul><ul><li>Internasjonale GISprosjekter </li></ul><ul><li>Hvilke data brukes i modellene våre </li></ul><ul><li>Problemstillinger knyttet til datasettene </li></ul>
    3. 3. NGI i dag <ul><li>Ledende internasjonalt senter for geofaglig forskning og rådgivning </li></ul><ul><li>Hovedkontor og laboratorier i Oslo </li></ul><ul><ul><li>Avdelingskontor i Trondheim </li></ul></ul><ul><ul><li>Datterselskap, NGI Inc. i Houston, Texas </li></ul></ul><ul><li>Privat stiftelse </li></ul><ul><li>Leder for Senter for fremragende forskning - &quot;International Centre for Geohazards&quot; (ICG) </li></ul><ul><li>210 ansatte fra mer enn 25 nasjoner </li></ul><ul><li>20-30 gjesteforskere hvert år </li></ul>
    4. 4. Markedsområder <ul><li> Olje, gass og energi  Naturskade </li></ul><ul><li> Bygg, anlegg og samferdsel  Miljø </li></ul>
    5. 5. Internasjonale prosjekter på NGI <ul><li>Ngi hadde i 2009 oppdrag for mer en 100mill kr i utlandet </li></ul><ul><li>GIS en liten del av dette men med flere internasjonale prosjekter </li></ul><ul><ul><li>Tsunami </li></ul></ul><ul><ul><li>Jordskred </li></ul></ul><ul><ul><li>Risiko pga vulkansk aktivitet </li></ul></ul>
    6. 6. Internationale GIS-prosjekter - Tsunami
    7. 7. Internationale GIS-prosjekter - Tsunami
    8. 8. Internationale GIS-prosjekter - jordskred <ul><li>Global hotspot </li></ul><ul><ul><li>Jordskred- og snøskredutsatte områder globalt </li></ul></ul>
    9. 9. Internationale GIS-prosjekter - Jordskred <ul><li>Natural- and Conflict-Related Hazards in Asia-Pacific </li></ul><ul><ul><li>United Nations Office for Coordination of Humanitarian Affairs, OCHA Regional Office for Asia and the Pacific, Bangkok </li></ul></ul>
    10. 10. Data brukt i analysene <ul><li>Jordskjelvutløst jordskred = (Sr × Sl × Sh × Sv) × Ts </li></ul><ul><li>Regnutløst jordskred = (Sr × Sl × Sh × Sv) × Tp </li></ul>
    11. 11. Terrengmodell - Aster GDEM <ul><li>1 x 1 arksekund (ca 30x30 meter) </li></ul><ul><ul><li>Oppløsning i virkeligheten lavere </li></ul></ul><ul><li>Avledet fra optisk sensor med 15m oppløsning </li></ul><ul><ul><li>Veldig påvirket av skyer </li></ul></ul><ul><li>Ikke virkelig bakkehøyde </li></ul><ul><ul><li>Trær, hus og andre ting “hever” bakken </li></ul></ul><ul><li>Informasjon og nedlasting </li></ul><ul><ul><li>https://wist.echo.nasa.gov/api </li></ul></ul>
    12. 12. Terrengmodell –SRTM <ul><li>3 x 3 arksekund (ca 90x90 meter) </li></ul><ul><li>Radar </li></ul><ul><ul><li>Ser igjennom skyer (færre feil) </li></ul></ul><ul><li>Ikke virkelig bakkehøyde </li></ul><ul><ul><li>Trær, hus og andre ting “hever” bakken </li></ul></ul><ul><li>Informasjon og nedlasting </li></ul><ul><ul><li>http://srtm.csi.cgiar.org/ </li></ul></ul><ul><ul><li>ftp://srtm.csi.cgiar.org </li></ul></ul>
    13. 13. Terrengmodell – TandemX <ul><li>Tyske ”tvillingsatelitter” TanDEM-X blir operative fra 2011 </li></ul><ul><ul><li>I ”stereobane” Oktober 2010 </li></ul></ul><ul><ul><li>350 meter mellom satelittene </li></ul></ul><ul><ul><li>12m grid, relativ nøyaktighet i høyde bedre en 2meter </li></ul></ul><ul><ul><li>Skal samle data i tre år </li></ul></ul>
    14. 14. Andre kilder for terrengmodeller <ul><li>GTOPO </li></ul><ul><ul><li>Oppløsning ca 1km </li></ul></ul><ul><ul><li>Sammensatt av mange datasett </li></ul></ul><ul><li>Lokale datasett </li></ul><ul><ul><li>Ikke homogent </li></ul></ul><ul><ul><li>Vanskelig å få tak i </li></ul></ul>
    15. 15. Terengmodellers helning i et studieområde
    16. 16. Feilkilder terrengmodeller – hevet bakke
    17. 17. Feilkilder terrengmodeller - hevet bakke
    18. 18. Feiltolking av Aster  store feil i høyde Aster GDEM SRTM
    19. 19. Andre Aster problemer – spesielt i nord
    20. 20. Befolkningsdata <ul><li>To globale datasett </li></ul><ul><ul><li>GRUMP (gratis) </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>CIESIN http://sedac.ciesin.columbia.edu/gpw/documentation.jsp </li></ul></ul></ul><ul><ul><li>Landscan (Ikke gratis) </li></ul></ul>
    21. 21. Befolkningsdata GRUMP
    22. 22. Befolkningsdata Landscan
    23. 23. Jordskjelvdata <ul><li>Global Seismic Hazard Assessment Program ( GSHAP) </li></ul>
    24. 24. Geologidata <ul><li>Homogent globalt datasett 1:25M & 1:50M </li></ul><ul><ul><li>Commission for the Geological Map of the World (CGMW). Version 3 – 2009 </li></ul></ul><ul><ul><li>http://ccgm.free.fr/index_gb.html </li></ul></ul>
    25. 25. Geologidata <ul><li>Detaljert datasett i enkelte land, ikke homogent </li></ul><ul><ul><li>www.onegeology.org </li></ul></ul>
    26. 26. Vegetasjonsdata <ul><li>Siste version fra 21.dec 2010 </li></ul><ul><li>MERIS sensor på ENVI satelitten </li></ul><ul><li>300m oppløsning </li></ul><ul><li>Ca 25 klasser </li></ul><ul><li>http://www.esa.int/due/ionia/globcover </li></ul>
    27. 27. Nedbørsdata <ul><li>The Global Precipitation Climatology Centre (GPCC) </li></ul><ul><ul><li>http://gpcc.dwd.de </li></ul></ul><ul><li>Flere datasett tilgjengelig </li></ul><ul><li>Tidsseriedata fra 1900, varierende antall stasjoner (max 45000), 0,5 ° , 1,0° og 2,5 ° </li></ul><ul><li>Homogen tidsseriedata fra 1951 til 2000, ca 9000 stasjoner 0,5 ° </li></ul><ul><li>Mangler data som beskrever hvor langt unna normalen </li></ul><ul><ul><li>Beregnet egne datasett </li></ul></ul>
    28. 28. Jordfuktighetsdata <ul><li>NOAA NCEP CPC GMSM w </li></ul><ul><ul><li>Globalt månedlig høyoppløsnings jordfuktighetsdatasett fra Climate Prdiction Center </li></ul></ul><ul><ul><li>http://iridl.ldeo.columbia.edu/SOURCES/.NOAA/.NCEP/.CPC/.GMSM/.w/ </li></ul></ul><ul><li>En av mange modeller </li></ul>
    29. 29. Er det bratt i Bangladesh - og hva med Peru?

    ×