PollenMON

Improvement of phenological models by means of time series of EO data for numerical pollen forecast

Programm / Ausschreibung ASAP, ASAP, ASAP 10 Projekte Status abgeschlossen
Projektstart 01.03.2014 Projektende 28.02.2017
Zeitraum 2014 - 2017 Projektlaufzeit 36 Monate
Keywords numerical pollen forecast models, phenological models, remote sensing, vegetation index

Projektbeschreibung

Allergische Rhinits entwickelte sich während der letzten Jahrzehnte zu einem globalen Gesundheitsproblem. Rechtzeitige Warnung vor dem Anstieg der Pollenkonzentration in der Atmosphäre kann Ärzte und Allergiker bei Maßnahmen zur Verringerung der Symptome unterstützen. Während der letzten Jahre wurden numerische Pollenvorhersagemodelle entwickelt, welche die operationelle Pollenvorhersage unterstützen. Dieses Projekt hat es sich zum Ziel gesetzt, die noch vorhandenen Mängel dieser Modelle zu verringern, indem Echtzeit-Fernerkundungs-Zeitreihen in das phänologische Modell, das Bestandteil des numerischen Pollenvorhersagemodells ist, integriert werden.

Abstract

Allergic rhinitis has become a global health problem especially affecting children and adolescence. Timely and reliable warning before an increase of the atmospheric pollen concentration means a substantial support for physicians and allergy suffers. Recently developed numerical pollen forecast models have become a means to support the pollen forecast service, which however still require refinement. This project aims therefore at improving the phenological modeling in numerical pollen forecast procedures by assimilating Earth-Observation based temperature and vegetation dynamics information in to the phenology model.