Immagina di fotografare migliaia di fiocchi di neve da tre diverse angolazioni con uno strumento specializzato installato a un'altitudine di 2, 500 metri. Quindi immagina di usare 3, 500 di queste immagini per addestrare manualmente un algoritmo per riconoscere sei diverse classi di fiocchi di neve. E, finalmente, immagina di usare questo algoritmo per classificare i fiocchi di neve nei milioni di immagini rimanenti in quelle sei classi a velocità vertiginosa. Questo è esattamente ciò che hanno fatto i ricercatori dell'Environmental Remote Sensing Laboratory (LTE) dell'EPFL, in un progetto guidato da Alexis Berne. Il loro approccio pionieristico è stato presentato nell'ultimo numero di Tecniche di misurazione atmosferica .

"La comunità scientifica ha cercato di migliorare la misurazione e la previsione delle precipitazioni per oltre 50 anni. Ora abbiamo una comprensione abbastanza buona dei meccanismi coinvolti nella pioggia, " dice Bern. "Ma la neve è molto più complicata. Molti fattori - come la forma, geometria e proprietà elettromagnetiche dei singoli fiocchi di neve - influenzano il modo in cui i cristalli di neve riflettono i segnali ai radar meteorologici, rendendo il nostro compito molto più difficile. E non abbiamo ancora una buona conoscenza del contenuto di acqua liquida equivalente dei fiocchi di neve. Il nostro obiettivo con questo studio era capire meglio esattamente cosa sta cadendo quando nevica, in modo da poter eventualmente migliorare le previsioni delle nevicate ad alta quota." Berna vede anche altre applicazioni per i risultati del team, come una stima più accurata dell'equivalente idrico immagazzinato nel manto nevoso per l'irrigazione e l'energia idroelettrica.

Identificare i fiocchi di neve e il loro grado di rigonfiamento

Per raggiungere il loro obiettivo, i ricercatori hanno acquisito una Multi-Angle Snowflake Camera (MASC) - un sofisticato strumento composto da tre fotocamere sincronizzate che contemporaneamente acquisiscono immagini ad alta risoluzione (fino a 35 micron) di fiocchi di neve mentre passano attraverso un anello metallico.

In collaborazione con l'Ufficio federale di meteorologia e climatologia MeteoSvizzera e l'Istituto per lo studio della neve e delle valanghe, hanno installato il MASC in un sito vicino a Davos, a quota 2, 500 metri, dove ha scattato foto per un intero inverno e in un sito nell'Antartide costiera, dove ha scattato foto per un'intera estate australe. Hanno quindi eseguito il loro algoritmo per classificare le immagini dei fiocchi di neve in sei classi principali basate sulla classificazione esistente:cristalli planari, cristalli colonnari, grappoli, aggregati, combinazione di colonna e cristalli planari, e piccole particelle.

I ricercatori hanno utilizzato le immagini scattate dal MASC anche per determinare il grado di rigonfiamento di ciascun fiocco di neve in base alla sua rugosità superficiale (immagine 3). "I fiocchi di neve cambiano forma mentre cadono nell'atmosfera, specialmente attraverso le nuvole, " dice Berne. "Alcuni di loro raccolgono brina e diventano cristalli di neve più o meno cerchiati [#3-5 nell'immagine], mentre altri rimangono intatti e hanno un indice di rigonfiamento molto basso." Riming è importante perché è il processo che trasforma le gocce d'acqua della nuvola in precipitazioni sotto forma di ghiaccio - in altre parole, neve.

Fiocchi di neve alpini e antartici a confronto

Il passo successivo è stato confrontare i risultati ottenuti dalle foto scattate vicino a Davos, nelle Alpi svizzere, con quelle scattate ad Adélie Land, sulla costa dell'Antartide. Ciò ha rivelato differenze significative nella frequenza con cui appariva ogni famiglia di fiocchi di neve. La maggior parte dei fiocchi di neve nelle Alpi sono aggregati (49%), seguito da piccole particelle e graupels. Però, in Antartide, la maggior parte erano piccole particelle (54%), seguiti da aggregati e graupels.

Secondo Berna, queste differenze possono essere spiegate. "I forti venti antartici erodono continuamente il manto nevoso e provocano la formazione di minuscole particelle di neve. Inoltre, I fiocchi di neve antartici hanno molto meno rigonfiamento dei fiocchi di neve alpini perché l'aria antartica è molto più secca." ' fiocco di neve - si è rivelato raro in entrambi i siti, costituiscono solo il 10% dei fiocchi di neve nelle Alpi e il 5% dei fiocchi di neve in Antartide.

Approccio multistrumentale

Per affrontare la complessità dei molteplici processi coinvolti, gli scienziati di solito si affidano a diversi strumenti quando effettuano misurazioni meteorologiche e previsioni meteorologiche. I risultati ottenuti dal team di Berna forniranno quindi ancora più spunti se combinati con altri strumenti, come radar meteorologici, che raccolgono dati su nubi e precipitazioni in tutti gli strati dell'atmosfera.

Nell'ambito dell'esperimento internazionale di intercomparazione delle precipitazioni solide (SPICE), MeteoSvizzera ha installato un pluviometro accanto al MASC nel sito di Davos. I dati non sono stati ancora completamente analizzati, ma confrontando il tipo di fiocchi di neve fotografati dal MASC con la quantità di acqua raccolta in un dato periodo, il team sarà in grado di testare varie ipotesi sul contenuto di acqua liquida del fiocco di neve, che rimane un enigma per gli scienziati atmosferici.

Una campagna di misurazioni durante le Olimpiadi invernali 2018

Per rafforzare le loro scoperte, Il team di Berna ha bisogno di raccogliere più dati. Hanno inviato il loro MASC in Antartide per un altro giro di raccolta dati quest'anno; si dirigerà poi sulle montagne della Corea del Sud nel 2018 per le Olimpiadi invernali che si svolgeranno a Pyeongchang. "Più dati abbiamo, più affidabili saranno i nostri calcoli, "dice Berna.

Questo progetto di ricerca combina ricerca fondamentale e applicata. Coinvolge tre scienziati:Alexis Berne e Christophe Praz del Laboratorio di telerilevamento ambientale dell'EPFL e Yves-Alain Roulet di MeteoSvizzera (Ufficio federale di meteorologia e climatologia). MeteoSvizzera collabora da diversi anni con l'EPFL per migliorare le sue stime delle precipitazioni e il suo modello numerico di previsione del tempo.