Boden-basierte Mikrowellenradiometer werden in den Atmosphärenwissenschaften zunehmend verwendet um vertikale Informationen über Temperatur, Feuchte und Wolken zu erfassen. Solche Informationen sind für Grenzschichtforschung und Wettervorhersage wertvoll und es werden Anstrengungen unternommen, Beobachtungen von Mikrowellenradiometern in numerische Wettervorhersagemodelle zu assimilieren. Mehrere Methoden existieren um solche Information zu erhalten. Sie unterscheiden sich in Anforderungen an die Ausgangsdaten, der Benutzerfreundlichkeit und Flexibilität Messungen anderer Sensoren zu integrieren.
Eine lineare Regressions- und Optimale Abschätzungstechnik wurden als Teil dieser Arbeit implementiert. Sie werden von einem Bayesschen Standpunkt hergeleitet und wichtige Merkmale dieser Methoden werden diskutiert. Schließlich wird deren Genauigkeit anhand von Radiosondendaten und Radiometermessungen aus Innsbruck evaluiert. Standardabweichungen von Temperaturprofilen aus optimaler Abschätzung, welche Vorhersagen eines numerischen Wettervorhersagemodells integrieren, betragen weniger als 1.2 K in der gesamten Troposphäre. Die ungenauste Region befindet sich zwischen 1.5 und 3 km über Grund. In diesen Höhen sind die numerischen Vorhersagen nicht so genau wie in der oberen Troposphäre und der Informationsgehalt des Radiometers hat im Vergleich zur unteren Atmosphäre schon substantiell abgenommen. Die Methode hat daher Probleme in dieser Region hohe Genauigkeit zu erreichen.
Zwei Fallstudien zeigen, dass das optimale Abschätzungsschema vielversprechend zur Erfassung von Temperaturinversionen ist, welche ein häufig studiertes Problem in der Mikrowellenradiometerliteratur sind. Ein Experiment zeigt, dass die Qualität der Ausgangsinformationen, insbesondere deren Vermögen die Grundzüge des Zustands der Atmosphäre abzubilden, großen Einfluss auf die Genauigkeit der Methode hat. Die Ausgansinformationen sind daher ein guter Ausgangspunkt für die Verbesserung der Genauigkeit.
In der Arbeit wird auch ein Prototyp eines numerischen Strahlungstransportmodells für die Mikrowellenregion präsentiert. Dieser ist eine minimalistische Implementation in einer höheren Programmiersprache und fähig Linearisierungen von sich selbst mithilfe von automatischem Differenzieren zu berechnen. Das Modell wird als ausreichend genau für die Nutzung mit den vorgestellen Methoden befunden.