Hans-Peter Marshall, profesor asociado en la Universidad Estatal de Boise, y Andy Gleason, Senador Beck Snow, director de seguridad, empuje hacia los tramos superiores de Senator Beck Basin con un radar de onda continua de frecuencia modulada (FMCW) sostenido entre ellos durante SnowEx 2017. Crédito:NASA / Andrew Hedrick, Servicio de Investigación Agrícola del USDA
Es la época más maravillosa del año:el momento en que la campaña SnowEx de la NASA llega a los cielos y al suelo de los lugares nevados del mundo. medir las propiedades de la nieve para comprender cuánta agua contiene la nevada de cada invierno.
La nieve es una fuente vital de agua para beber, agricultura y energía eléctrica en el oeste de los Estados Unidos y otros lugares del mundo. Para saber cuánta agua habrá disponible la primavera siguiente, Los administradores de recursos hídricos y los hidrólogos necesitan saber dónde ha caído la nieve, cuánto hay y cómo cambian las características a medida que se derrite. Medición del equivalente de agua de nieve, o SWE, les dice cuánta agua hay dentro de la capa de nieve.
Actualmente, la NASA no tiene una misión satelital global para rastrear y estudiar SWE. Medidas en el aire de SnowEx, las mediciones terrestres y el modelado por computadora están allanando el camino para el desarrollo futuro de una misión satelital de nieve global. Estas son algunas de las cosas que estarán atentas en la campaña 2020.
En el aire …
La nieve es difícil de medir porque sus características cambian según el terreno en el que caiga, qué tan profundo es y si se está derritiendo. Ninguna herramienta o medida puede medir todo tipo de nieve todo el tiempo, dijo el equipo.
"Las brechas de investigación en la detección remota de nieve se pueden agrupar por clases de clima de nieve:nieve de tundra, nieve en los bosques, nieve en áreas marítimas, y por cómo la nieve evoluciona con el tiempo, "dijo Carrie Vuyovich, un científico investigador en el Centro de Vuelo Espacial Goddard de la NASA en Greenbelt, Científico adjunto del proyecto actual de Maryland y SnowEx 2020. "Las diferentes características de la nieve afectan las mediciones de manera diferente".
El seguimiento del equivalente de agua de nieve (SWE) a lo largo de la temporada ayuda a los hidrólogos y a los administradores de recursos hídricos a saber qué agua estará disponible cuando se derrita en la primavera. así como planificar posibles inundaciones o sequías.
Las mediciones en el aire de SnowEx, las mediciones terrestres y el modelado por computadora están allanando el camino para el desarrollo futuro de una misión satelital de nieve global. Crédito:NASA / Jon Sunderman, Laboratorio de Investigaciones Navales
"No es tanto la profundidad de la nieve; esa es la medida con la que la mayoría de la gente probablemente esté familiarizada, "dijo Ed Kim, un científico investigador en Goddard y ex científico del proyecto SnowEx. "Sabes, en el invierno, si nieva y tienes que limpiar el camino de entrada, quieres saber cuántos centímetros de nieve tienes que palear. Pero buscamos el equivalente en agua:cuánta agua representa la nieve y qué significa para las inundaciones y las sequías ".
La campaña aerotransportada SnowEx volará radar y lidar (detección de luz y rango) para medir la profundidad de la nieve, radar de microondas y radiómetros para medir SWE, cámaras ópticas para fotografiar la superficie, radiómetros infrarrojos para medir la temperatura de la superficie, y generadores de imágenes hiperespectrales para documentar la capa de nieve y la composición. Algunos de estos instrumentos funcionan mejor que otros en diferentes tipos de terreno, condiciones de la vegetación y la nieve, y ver dónde y cuándo funciona mejor cada uno ayudará a los científicos de la nieve a decidir cómo diferentes combinaciones de instrumentos proporcionarían mediciones útiles para una posible misión satelital.
SnowEx 2020 probará primero los instrumentos cerca de Grand Mesa, Colorado, que incluye nieve plana y bosque. La campaña de este año también incluirá una serie de vuelos a través de Colorado, Utah, Idaho y California mientras la nieve se derrite en la primavera, documentar los cambios entre ubicaciones y estaciones. El equipo inició vuelos en diciembre de 2019 y finalizará en mayo de 2020.
"La última campaña fue una instantánea en el tiempo, ", dijo Vuyovich." No vimos muchos cambios en las condiciones de la nieve durante el período de tres semanas en 2017, y algunas técnicas que nos interesan utilizan un método de detección de cambios ".
La campaña de series de tiempo probará y validará un método de medición SWE utilizando un radar de apertura sintética interferométrica de banda L (InSAR), medido con el instrumento UAVSAR del Laboratorio de Propulsión a Chorro de la NASA.
"El instrumento UAVSAR es muy confiable; se vuela a menudo para aplicaciones sin nieve, como la deformación de la superficie de la tierra después de terremotos o volcanes, "dijo HP Marshall, profesor asociado en la Universidad Estatal de Boise, Idaho e investigador del Laboratorio de Ingeniería e Investigación de Regiones Frías del Ejército de EE. UU. y científico del proyecto SnowEx 2020. "En nuestras pruebas preliminares en 2017, obtuvimos algunos resultados bastante prometedores que se correlacionan con la profundidad de la nieve y el SWE, pero no hubo un cambio muy grande, por lo que no pudimos probar en una amplia gama de condiciones. En 2020, haremos mediciones de InSAR semanalmente o quincenalmente durante un experimento de serie de tiempo, de condiciones sin nieve a través de la transición a la capa de nieve húmeda de primavera ".
SnowEx también probará el radar y radiómetro de apertura sintética equivalente al agua en la nieve (SWESARR). SWESARR fue desarrollado en NASA Goddard, y su combinación de mediciones de microondas activas y pasivas le permite medir las características de la nieve y del suelo debajo, que puede afectar la señal de microondas.
Para saber si los instrumentos están tomando medidas precisas, el equipo también recopila datos sobre el terreno. En 2020, los equipos de tierra medirán la profundidad de la nieve, densidad, capas de acumulación, temperatura, humedad y tamaño de grano:el tamaño de una partícula típica. Crédito:NASA / Hans-Peter Marshall, Universidad Estatal de Boise
SnowEx incluye socios de universidades, instituciones privadas y otras agencias gubernamentales que aportan experiencia e instrumentos adicionales, como el instrumento de gamma aerotransportado de la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica y el radar FMCW de la Universidad de Alabama. Estos instrumentos no se pueden utilizar en el espacio, pero ayudarán a la comunidad científica de la nieve a mejorar su comprensión de la nieve en diversas condiciones.
El equipo también comparará sus datos con los satélites ICESat-2 de la NASA y Sentinel 1A y 1B de la Agencia Espacial Europea. e imágenes ópticas de alta resolución de NASA WorldView y empresas privadas de imágenes.
... y en el suelo
Para saber si sus algoritmos son precisos, el equipo también recopila datos sobre el terreno. Los equipos de tierra de SnowEx 2020 medirán la profundidad de la nieve, densidad, capas de acumulación, temperatura, humedad y tamaño del grano de la nieve:el tamaño de una partícula típica. La medición de estas características les permite ver cómo las diferentes ubicaciones y características en el suelo impactan los datos aéreos.
Este año, El modelado informático en tiempo real también se integrará en la campaña.
"Nuestro grupo de modelos de nieve ha estado trabajando para comprender dónde vemos la mayor incertidumbre en las simulaciones de modelos de SWE, "dijo Vuyovich. Aquí, "incertidumbre" se refiere al rango de estimaciones de una serie de simulaciones. El equipo reunió un conjunto de doce miembros de diferentes modelos y datos atmosféricos para simular nueve años de temporadas de nieve en América del Norte. señalando áreas donde la incertidumbre era más alta.
"La evaluación de los datos en tiempo real nos ayudará a comprender qué está impulsando la incertidumbre". Dijo Vuyovich. "Próximo, comenzaremos a ver cómo la asimilación de diferentes observaciones de teledetección puede ayudar a mejorar nuestras estimaciones ".
