Tilbake til søkeresultatene

ROMFORSK-Program for romforskning

SNOWDEPTH - Global snow depths from spaceborne remote sensing for permafrost, high-elevation precipitation, and climate reanalyses

Alternativ tittel: SNOWDEPTH - Globale snødybdemålinger fra satellittdata for permafrost, nedbør i høyfjellet og klima-reanalyser

Tildelt: kr 8,0 mill.

Prosjektnummer:

325519

Prosjektperiode:

2021 - 2026

Midlene er mottatt fra:

Geografi:

Samarbeidsland:

SNOWDEPTH kombinerer lasermålinger fra satellitten ICESat-2 med data fra andre satellitter, kart, klima-reanalyser og statistisk modellering for å kartlegge hvor mye snø som ligger på bakken. Sluttproduktet er tidsserier med snødybdekart for hele verden. Tilsvarende data eksisterer ikke nå, siden det ikke finnes noen enkel og tidsbesparende metode for å måle snødybde over større områder i fjellet. Snømengden om vinteren er ikke bare nyttig å vite for skiføret i Norge - mest av alt avgjør den hvor mye smeltevann elvene fører om våren og sommeren. Snø er en viktig kilde for drikkevann, vannkraft, vanning, men også flommer for store deler av verdens befolkning. Målinger i felt, som fra værstasjoner, finnes hovedsakelig på lett tilgjengelige steder i rike land. SNOWDEPTH kommer til å levere hittil ukjent, og svært ettertraktet, global informasjon om snødybde. Det vil være nyttig data for mange relaterte fagfelt samt vannkraftindustrien i Norge, og er av stor betydning særlig for mindre utviklede land og steder hvor det ikke finnes et tett nett med målestasjoner. I første del av prosjektet skal vi utvikle metoder for å lage globale snødybdekart basert på ensemble-baserte data assimilationsmetoder, som ligner de som brukes for å lage klima-reanalyser. Del to av prosjektet inkluderer tre dypdykk i bruksområder der snødybde har et spesielt stort potensial for å bidra til nytt kunnskap, og som er relevante for å følge med på klimaforandringer: 1) permafrost: snø isolerer bakken fra den kalde vinterlufta, så nøyaktige kart over snødybden er helt avgjørende for å modellere permafrost korrekt; 2) klima-reanalyser: snødybdemålinger fra SNOWDEPTH kan forbedre modellene for steder med få observasjonspunkter, som per i dag har lav kvalitet; og 3) nedbørsmengder i høyfjellet: nedbørsprosesser i høyden er dårlig forstått fordi det finnes få målepunkter. Satellitt-baserte snødybdedata vil kunne fylle et kunnskapshull der.

The SNOWDEPTH project will, as the first in the world, directly measure snow depths globally at high spatial resolution from freely available ICESat-2 spaceborne laser altimetry data available since autumn 2018. To generate global monthly snow depth maps, including for mountainous and forested areas, we will combine the ICESat-2-derived snow depths with Sentinel snow cover/depth data in an ensemble-based data assimilation (DA) framework. This global snow depth data will fill a large data and knowledge gap within hydrology and cryosphere/climate sciences and is directly relevant for the three application cases within the project: permafrost, high-elevation precipitation and climate reanalysis. The project has two parts and is supported by field activities for ground reference. In phase 1, we will develop algorithms to derive snow depths at two complementary scales: A) local snow depths from ICESat-2 profiles that capture the high spatial variability in areas with small-scale topography, and B) global snow depth maps with monthly temporal resolution, using DA methods. In phase 2, we will use the derived snow depths within three application fields where they directly benefit to advance the state of the art: i) Permafrost: include snow depths in an existing model framework to greatly improve modelling of the ground thermal regime, both locally at targeted field sites and at global scale. The current lack of snow depth data is a key bottleneck for permafrost modelling. ii) High-elevation precipitation: analyse how snow depths vary across orographic barriers to increase understanding of high-altitude precipitation processes. These are currently largely unconstrained due to lack of measurements. iii) Climate reanalysis: verify and improve operational and climate reanalysis products through cross-comparison and improved process understanding. In data-sparse areas, reanalysis products are less accurate and largely model-driven given the lack of observations.

Publikasjoner hentet fra Cristin

Ingen publikasjoner funnet

Ingen publikasjoner funnet

Ingen publikasjoner funnet

Budsjettformål:

ROMFORSK-Program for romforskning