Il professore di ingegneria civile OSU David Hill porta un dispositivo di carotaggio di neve in salita vicino al Thompson Pass, dell'Alaska. Credito:foto di Ryan Crumley
I ricercatori dell'Oregon State University hanno sviluppato un nuovo modello computerizzato per calcolare il contenuto di acqua dei manti nevosi, fornendo uno strumento importante per i gestori delle risorse idriche, i previsori delle valanghe e gli scienziati.
"In molti luoghi del mondo, la neve è una componente critica del ciclo idrologico, " ha detto il professore di ingegneria civile OSU David Hill. "Misurare direttamente l'equivalente di neve-acqua è difficile e costoso e non può essere fatto ovunque. Ma le informazioni sull'altezza della neve sono molto più facili da ottenere, quindi il nostro modello, che stima in modo più accurato l'equivalente in acqua della neve dall'altezza della neve rispetto ai modelli precedenti, è un grande passo avanti".
Le scoperte, pubblicato in La criosfera , sono collegati a un progetto sull'altezza della neve finanziato dalla NASA co-guidato da Hill e che coinvolge anche l'Oregon State Ph.D. studente Ryan Crumley.
Il progetto si chiama Community Snow Observations e fa parte del programma Citizen Science for Earth Systems della NASA. Racchette da neve, gli sciatori di backcountry e gli utenti di macchine da neve stanno raccogliendo dati da utilizzare nella modellazione al computer dell'equivalente in acqua della neve, o SW.
Il team di ricerca Community Snow Observations è iniziato nel febbraio 2017. Guidato da Hill, Gabe Wolken dell'Università dell'Alaska Fairbanks e Anthony Arendt dell'Università di Washington, il progetto originariamente si concentrava sui manti nevosi dell'Alaska. I ricercatori hanno quindi iniziato a reclutare scienziati cittadini nel nord-ovest del Pacifico. Attualmente, il progetto ha più di 2, 000 partecipanti.
Ryan Crumley utilizza una sonda da valanga per misurare la profondità della neve nelle White Mountains, Vermont. Credito:foto di J. Klementovich
L'Università dell'Alaska Fairbanks ha guidato l'aspetto del coinvolgimento pubblico del progetto, mentre il ruolo principale dell'Università di Washington è la gestione dei dati. Hill e Crumley sono responsabili della modellazione.
Oltre alle informazioni sull'altezza della neve raccolte e caricate dai ricreativi utilizzando sonde da valanga, enormi quantità di dati sono disponibili anche grazie a LIDAR, un metodo di telerilevamento che utilizza un laser pulsato per mappare la topografia terrestre.
Il nuovo modello sviluppato dal team di Community Snow Observations e dai collaboratori dell'Università del New Hampshire calcola l'equivalente in acqua della neve tenendo conto della profondità della neve, periodo dell'anno, Medie di 30 anni (normali) delle precipitazioni invernali, e le differenze stagionali tra le temperature calde e fredde.
"L'utilizzo di queste normali condizioni climatiche anziché dei dati meteorologici giornalieri consente al nostro modello di fornire stime SWE per aree lontane da qualsiasi stazione meteorologica, " disse Hill.
I ricercatori hanno convalidato il modello rispetto a un database di misurazioni del cuscino di neve (un cuscino di neve misura gli equivalenti neve-acqua attraverso la pressione esercitata dalla neve sopra di esso) e un paio di grandi set di dati indipendenti, uno dal Nord America occidentale, l'altro dal nordest degli Stati Uniti.
"Abbiamo anche confrontato il modello con altri tre modelli di vari gradi di complessità costruiti in una varietà di regioni geografiche, " Hill ha detto. "I risultati mostrano che il nostro modello ha funzionato meglio di tutti rispetto ai set di dati di convalida. è un efficace, mezzi di stima di facile utilizzo molto utili per vaste aree prive di strumentazione meteorologica, aree per le quali i dati sull'altezza della neve sono prontamente disponibili e i dati meteorologici giornalieri non lo sono".
