Models for the mean sea surface (MSS) are created by combining and interpolating on a specified spatial grid inhomogenous data sets from different satellites with different ground track coverage. There are various approaches in which the sea surface height (SSH) data from different satellites can be combined to create an accurate reference surface. The orbit errors (especially from the early missions) need to be reduced, and systematic biases between different satellites can be decreased by re-processing them using the improved models and geophysical corrections. In this research, a new method for the data adjustment (or error reduction), which attempts to compensate for both long-wavelength orbit errors and systematic biases, simultaneously and efficiently. The approach is based on using an accurate sea surface profile as a reference surface for the integration process. The new data adjustment technique is based on along-track SSH gradients computed for each satellite, which are integrated along-track with initial values obtained by dual crossover computation with respect to an accurate set of sea surface heights. The accurate Jason-1 SSH data were used to determine the reference surface, and a total of 5 different satellites (Geosat ERM, ERS-2, T/P, Envisat and ERS-1 geodetic mission) data were adjusted to the Jason-1 SSH data. After editing, the new homogeneous SSH datasets were averaged into mean SSH profiles. Then, they were gridded into a 5-minute resolution mean sea surface over the global ocean within ±60º latitudes, as defined by the Jason-1 mean profile, using a 2-D spline interpolation in tension with Green’s function approach. The new gridded mean sea surface, named CSRMSS14 was validated by three comparisons. First, it was compared with two accurate altimeter data sets: 7-year Jason-1 and 8-year Envisat mean profiles. Second, two recent MSS models, DNSC08 and DTU10, were compared to investigate the accuracy of CSRMSS14. Third, a somewhat independent test is obtained by comparing a 2-year Jason-2 mean profile with the three MSS models (CSRMSS14, DTU10 and DNSC08), since Jason-2 data were not used in their construction. These three validations demonstrated that CSRMSS14 mean sea surface model obtained with this new approach is comparable in accuracy to DNSC08 and DTU10. / text

Die Bestimmung von Variationen des Meeresspiegels ist heute wichtiger Gegenstand geodätischer Forschungen. So stellt der mittlere Meeresspiegel eine geometrische Grenzfläche der Erdfigur dar. Seine säkulare Änderung ist darüber hinaus eine wichtige Größe u.a. bei der Planung künftiger Küstenschutzmaßnahmen. Die zuverlässige Schätzung dieser Größen aus den relativ kurzen Zeitreihen aktueller Satellitenaltimeterbeobachtungen wird jedoch durch lang- und kurzzeitig wirkende Meeresspiegelvariationen erschwert. Am Beispiel der Ostsee wurde ein Verfahren entwickelt, diese Variationen in den Beobachtungsdaten mit Hilfe modellierter Oberflächenauslenkungen, die einem hochauflösenden ozeanographischen Modell der Ostsee entnommen wurden, zu reduzieren. Die Streuung der beobachteten Höhen wurde so von ursprünglich etwa 15 bis 25cm auf unter 10cm reduziert. Vor der Nutzung des Modells ergab der Vergleich der modellierten mit beobachteten Variationen des Meeresspiegels eine Genauigkeit der modellierten Meeresspiegelauslenkungen von 5 bis 15cm. Darüber hinaus konnte unter Verwendung von Pegelbeobachtungen eine Modellverbesserung erzielt werden. Die Kombination der Beobachtungen unterschiedlicher Altimetermissionen erforderte des Weiteren eine Homogenisierung der Reihen und die Überprüfung ihrer Langzeitstabilität. Hierzu erfolgte eine absolute Altimetervalidierung durch Vergleich mit Pegelmessungen in der südlichen Ostsee. Relative Biaswerte wurden durch Vergleich der Beobachtungen unterschiedlicher Altimeter im Bereich der gesamten Ostsee ermittelt. Die korrigierten und um die modellierten Meeresspiegelvariationen reduzierten Altimetermeeresspiegelhöhen bildeten im Weiteren die Grundlage zur Bestimmung des mittleren Meeresspiegels der Ostsee und seiner säkularen Änderung. Der lineare Trend des Meeresspiegelanstieges in der Ostsee, bezogen auf das Geoid, ergab sich zu (+1,2+-0,8)mm/Jahr. Die Kombination dieses Wertes mit der an Küstenpegeln beobachteten relativen Meeresspiegeländerung erlaubte weiterhin die Schätzung postglazialer Landhebungsraten im Küstenbereich an den Pegelstationen. Die mittlere Meerestopographie innerhalb der offenen Ostsee wurde, bezogen auf ein regionales Geoidmodell, mit einer Genauigkeit von etwa 3 bis 10cm bestimmt. Das erarbeitete Verfahren zeigt das Potential der Kombination geodätischer Beobachtungsverfahren mit den Ergebnissen einer präzisen Modellierung der beobachteten Größe. Die Arbeit stellt eine regionale Studie dar, die - bei Vorhandensein entsprechender Daten - auch auf andere Regionen übertragbar ist. / The determination of sea level variations is a major topic of present geodetic research. The mean sea surface is a geometric boundary surface to describe the figure of the Earth. Its secular change has, for instance, to be considered in future coastal protection projects. However, the estimation of reliable values for these parameters from the relatively short altimeter observation time series is hampered by long- and short-term sea level variations. For the Baltic Sea, a processing scheme was developed that uses sea surface elevations taken from a high-resolution oceanographic model of the Baltic Sea to reduce these sea level variations in the observations. Thus, the standard deviation of the observed sea level heights was reduced from original values of about 15 to 25cm to final values of less than 10cm. A comparison of the modelled and the observed sea level variations was performed before the model was employed. From this, the accuracy of the modelled sea surface elevations was found to be in the order of 5 to 15cm. Moreover, the oceanographic model could be improved by the assimilation of tide gauge observations. The combination of the observations of different satellite altimeters requires also the homogenisation of the time series and the examination of their temporal stability. The comparison with tide gauge observations at the southern coast of the Baltic Sea allowed the determination of the absolute bias of each altimeter mission. Relative bias values were estimated by comparison of altimetric heights of different missions within the entire Baltic Sea. Finally, the time series of the corrected and reduced altimetric sea level heights formed the basis on which the mean sea surface of the Baltic Sea and its secular change were determined. The linear rate of the sea level rise in the Baltic Sea with respect to the geoid was estimated to (+1,2+-0,8)mm/year. This absolute rate was then combined with the relative sea level change observed at coastal tide gauges, allowing the estimation of the rates of the postglacial rebound in the vicinity of the gauges. The mean sea surface topography in the open Baltic was determined with an accuracy of about 3 to 10cm. A regional geoid model served as the reference surface. The presented procedure shows the potential of combining geodetic observations with the results of a precise model of the observed parameter. It can be regarded as a regional study that can be applied also to other regions where observational and modelled data are available.

Die Bestimmung von Variationen des Meeresspiegels ist heute wichtiger Gegenstand geodätischer Forschungen. So stellt der mittlere Meeresspiegel eine geometrische Grenzfläche der Erdfigur dar. Seine säkulare Änderung ist darüber hinaus eine wichtige Größe u.a. bei der Planung künftiger Küstenschutzmaßnahmen. Die zuverlässige Schätzung dieser Größen aus den relativ kurzen Zeitreihen aktueller Satellitenaltimeterbeobachtungen wird jedoch durch lang- und kurzzeitig wirkende Meeresspiegelvariationen erschwert. Am Beispiel der Ostsee wurde ein Verfahren entwickelt, diese Variationen in den Beobachtungsdaten mit Hilfe modellierter Oberflächenauslenkungen, die einem hochauflösenden ozeanographischen Modell der Ostsee entnommen wurden, zu reduzieren. Die Streuung der beobachteten Höhen wurde so von ursprünglich etwa 15 bis 25cm auf unter 10cm reduziert. Vor der Nutzung des Modells ergab der Vergleich der modellierten mit beobachteten Variationen des Meeresspiegels eine Genauigkeit der modellierten Meeresspiegelauslenkungen von 5 bis 15cm. Darüber hinaus konnte unter Verwendung von Pegelbeobachtungen eine Modellverbesserung erzielt werden. Die Kombination der Beobachtungen unterschiedlicher Altimetermissionen erforderte des Weiteren eine Homogenisierung der Reihen und die Überprüfung ihrer Langzeitstabilität. Hierzu erfolgte eine absolute Altimetervalidierung durch Vergleich mit Pegelmessungen in der südlichen Ostsee. Relative Biaswerte wurden durch Vergleich der Beobachtungen unterschiedlicher Altimeter im Bereich der gesamten Ostsee ermittelt. Die korrigierten und um die modellierten Meeresspiegelvariationen reduzierten Altimetermeeresspiegelhöhen bildeten im Weiteren die Grundlage zur Bestimmung des mittleren Meeresspiegels der Ostsee und seiner säkularen Änderung. Der lineare Trend des Meeresspiegelanstieges in der Ostsee, bezogen auf das Geoid, ergab sich zu (+1,2+-0,8)mm/Jahr. Die Kombination dieses Wertes mit der an Küstenpegeln beobachteten relativen Meeresspiegeländerung erlaubte weiterhin die Schätzung postglazialer Landhebungsraten im Küstenbereich an den Pegelstationen. Die mittlere Meerestopographie innerhalb der offenen Ostsee wurde, bezogen auf ein regionales Geoidmodell, mit einer Genauigkeit von etwa 3 bis 10cm bestimmt. Das erarbeitete Verfahren zeigt das Potential der Kombination geodätischer Beobachtungsverfahren mit den Ergebnissen einer präzisen Modellierung der beobachteten Größe. Die Arbeit stellt eine regionale Studie dar, die - bei Vorhandensein entsprechender Daten - auch auf andere Regionen übertragbar ist. / The determination of sea level variations is a major topic of present geodetic research. The mean sea surface is a geometric boundary surface to describe the figure of the Earth. Its secular change has, for instance, to be considered in future coastal protection projects. However, the estimation of reliable values for these parameters from the relatively short altimeter observation time series is hampered by long- and short-term sea level variations. For the Baltic Sea, a processing scheme was developed that uses sea surface elevations taken from a high-resolution oceanographic model of the Baltic Sea to reduce these sea level variations in the observations. Thus, the standard deviation of the observed sea level heights was reduced from original values of about 15 to 25cm to final values of less than 10cm. A comparison of the modelled and the observed sea level variations was performed before the model was employed. From this, the accuracy of the modelled sea surface elevations was found to be in the order of 5 to 15cm. Moreover, the oceanographic model could be improved by the assimilation of tide gauge observations. The combination of the observations of different satellite altimeters requires also the homogenisation of the time series and the examination of their temporal stability. The comparison with tide gauge observations at the southern coast of the Baltic Sea allowed the determination of the absolute bias of each altimeter mission. Relative bias values were estimated by comparison of altimetric heights of different missions within the entire Baltic Sea. Finally, the time series of the corrected and reduced altimetric sea level heights formed the basis on which the mean sea surface of the Baltic Sea and its secular change were determined. The linear rate of the sea level rise in the Baltic Sea with respect to the geoid was estimated to (+1,2+-0,8)mm/year. This absolute rate was then combined with the relative sea level change observed at coastal tide gauges, allowing the estimation of the rates of the postglacial rebound in the vicinity of the gauges. The mean sea surface topography in the open Baltic was determined with an accuracy of about 3 to 10cm. A regional geoid model served as the reference surface. The presented procedure shows the potential of combining geodetic observations with the results of a precise model of the observed parameter. It can be regarded as a regional study that can be applied also to other regions where observational and modelled data are available.