El profesor de ingeniería civil de la OSU, David Hill, lleva un dispositivo de extracción de muestras de nieve cuesta arriba cerca de Thompson Pass, Alaska. Crédito:Foto de Ryan Crumley
Los investigadores de la Universidad Estatal de Oregón han desarrollado un nuevo modelo informático para calcular el contenido de agua de las bolsas de nieve, proporcionando una herramienta importante para los administradores de recursos hídricos y pronosticadores de avalanchas, así como para los científicos.
"En muchos lugares del mundo, la nieve es un componente crítico del ciclo hidrológico, ", dijo el profesor de ingeniería civil de OSU, David Hill." Medir directamente el equivalente de agua de nieve es difícil y costoso y no se puede hacer en todas partes. Pero la información sobre la profundidad de la nieve es mucho más fácil de obtener, entonces nuestro modelo, que estima con mayor precisión el equivalente en agua de nieve a partir de la profundidad de la nieve que los modelos anteriores, es un gran paso adelante ".
Los resultados, publicado en La criosfera , están relacionados con un proyecto de profundidad de la nieve financiado por la NASA codirigido por Hill y que también involucra a un doctorado del estado de Oregon. estudiante Ryan Crumley.
El proyecto se llama Community Snow Observations y es parte del programa Citizen Science for Earth Systems de la NASA. Raquetas de nieve, los esquiadores de travesía y los usuarios de máquinas de nieve están recopilando datos para utilizarlos en el modelado informático del equivalente en agua de nieve, o SWE.
El equipo de investigación de Community Snow Observations comenzó en febrero de 2017. Dirigido por Hill, Gabe Wolken de la Universidad de Alaska Fairbanks y Anthony Arendt de la Universidad de Washington, el proyecto se centró originalmente en las bolsas de nieve de Alaska. Luego, los investigadores comenzaron a reclutar científicos ciudadanos en el noroeste del Pacífico. En la actualidad, el proyecto tiene más de 2, 000 participantes.
Ryan Crumley usa una sonda de avalancha para medir la profundidad de la nieve en las Montañas Blancas, Vermont. Crédito:Foto de J. Klementovich
La Universidad de Alaska Fairbanks ha encabezado el aspecto de participación pública del proyecto, mientras que la función principal de la Universidad de Washington es administrar los datos. Hill y Crumley son responsables del modelado.
Además de la información sobre la profundidad de la nieve recopilada y cargada por recreacionistas mediante sondas de avalancha, También hay grandes cantidades de datos disponibles gracias a LIDAR, un método de detección remota que utiliza un láser pulsado para mapear la topografía de la Tierra.
El nuevo modelo desarrollado por el equipo de Community Snow Observations y colaboradores de la Universidad de New Hampshire calcula el equivalente en agua de nieve al factorizar la profundidad de la nieve, época del año, Promedios de 30 años (normales) de precipitación invernal, y diferencias estacionales entre temperaturas cálidas y frías.
"El uso de esas normales climáticas en lugar de los datos meteorológicos diarios permite que nuestro modelo proporcione estimaciones de SWE para áreas alejadas de cualquier estación meteorológica, "Dijo Hill.
Los investigadores validaron el modelo con una base de datos de medidas de almohadillas de nieve (una almohadilla de nieve mide los equivalentes de agua de nieve a través de la presión ejercida por la nieve encima de ella), así como con un par de grandes conjuntos de datos independientes. uno del oeste de América del Norte, el otro del noreste de Estados Unidos.
"También comparamos el modelo con otros tres modelos de diversos grados de complejidad construidos en una variedad de regiones geográficas, "Dijo Hill." Los resultados muestran que nuestro modelo funcionó mejor que todos ellos en comparación con los conjuntos de datos de validación. Es un efectivo Medios de estimación fáciles de usar, muy útiles para vastas áreas que carecen de instrumentación meteorológica, áreas para las que los datos de profundidad de la nieve están disponibles y los datos meteorológicos diarios no ".
