从比鞋盒还小的雷达仪器到牛奶盒大小的辐射计，当今科学家可以使用比以往更多的工具来观察复杂的地球系统。但如此丰富的可用传感器带来了其独特的挑战：研究人员如何以最有效的方式组织这些不同的仪器来进行实地活动和科学任务?

为了帮助研究人员最大限度地发挥科学任务的价值，马里兰大学土木与环境工程系副教授BartForman以及来自史蒂文斯理工学院和NASA戈达德太空飞行中心的一组研究人员制作了观测系统模拟实验原型(OSSE)设计致力于监测陆地淡水储存的科学任务。

“你有不同的传感器类型。你有雷达，你有辐射计，你有激光雷达-每个都测量电磁频谱的不同组成部分，”马里兰大学土木与环境工程副教授巴特福尔曼说。“不同的观察有不同的优势。”

陆地淡水储存量描述了分布在地球雪、土壤湿度、植被冠层、地表水蓄水量和地下水中的淡水总量。这是一个动态系统，挑战传统的静态科学观察系统。

福尔曼的项目建立在他在早期地球科学技术办公室(ESTO)项目中取得的先前技术进步的基础上，在该项目中，他开发了一个用于绘制陆地雪图的观测系统模拟实验。

它还在很大程度上依赖于NASA的土地信息系统(LIS)和NASA的星座设计贸易空间分析工具(TAT-C)所开创的创新，这两种建模工具最初是ESTO的投资，并迅速成为地球科学界的主要工具。

福尔曼的工具将这些建模程序整合到一个新系统中，为研究人员提供了一个可定制的平台，用于规划动态观测任务，其中包括各种星载数据集的集合。

此外，福尔曼的工具还包括“从美元到科学”的成本估算工具，使研究人员能够评估与拟议任务相关的财务风险。

所有这些功能共同为科学家提供了在单个集成框架内将观测、数据同化、不确定性估计和物理模型联系起来的能力。

福尔曼解释说：“我们采用了一个地表模型，并试图将其与不同的天基雪、土壤湿度和地下水测量结果合并起来，看看是否有一个最佳组合可以为我们的科学投入带来最大的回报。”

虽然福尔曼的工具并不是第一个专门用于科学任务设计的信息系统，但它确实包含许多新颖的功能。特别是，它集成星载无源光辐射计、无源微波辐射计和雷达源观测的能力标志着重大的技术进步。

福尔曼解释说，虽然这些对淡水的间接观测包括量化淡水的宝贵信息，但它们也各自包含自己独特的误差特征，必须仔细地将这些特征与陆地表面模型结合起来，以便提供科学家最关心的地球物理变量的估计。

Forman的软件还将LIS和TAT-C结合在一个软件框架内，扩展了两个系统的功能，以创建对全球陆地水文学的高级描述。

事实上，福尔曼强调了拥有一支由来自地球科学和建模界的专家组成的大型多元化团队的重要性。

“很高兴成为一个大团队的一员，因为这些都是大问题，而我自己也不知道答案。我需要找到很多比我懂得更多的人，并让他们参与进来“他们卷起袖子来帮助我们。他们做到了，”福尔曼说。

福尔曼和他的团队创建了一个能够将动态天基观测纳入任务规划模型的观测系统模拟实验，希望未来的研究人员能够在他们的工作基础上创建一个更好的任务建模程序。

例如，虽然福尔曼和他的团队专注于为现有传感器生成任务计划，但他们软件的扩展版本可以帮助研究人员确定如何使用未来的传感器来收集新数据。

“利用TAT-C可以做的各种事情，我们可以创建假设的传感器。如果我们将测绘带宽度加倍会怎样?如果它能看到两倍的空间，是否会为我们提供更多信息?同时，我们可以提出以下问题：不同误差特征对每个假设传感器的影响，并探索相应的权衡，”福尔曼说。