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Schneetiefe

Schneetiefen Beispiel
Für viele Aktivitäten im Freien ist es wichtig zu verstehen, wo wieviel Schnee liegt. Skitourengeher und Backcountry Abenteurer sind auf Schnee angewiesen, während Mountainbiker und Wanderer ihm meist aus dem Weg gehen wollen. Um einen ersten Eindruck von der Schneebedeckung zu bekommen, werden oft Webcam Bilder herangezogen. Sofern denn verfügbar, geben sie gute Informationen für einen Ausschnitt der geplanten Route, jedoch sind sie in ihren Aufnahmewinkeln und der umliegenden Topographischen Gegebenheiten beschränkt. Darüber hinaus stehen direkte Messungen der Schneetiefen im Internet zur Verfügung, für einzelne Punkte (bei Berg- und Wetterstationen), als auch ganze Regionen (bei Lawinenwarndienste, Alpenclubs oder meteorologischen Diensten). In diesem Zusammenhang ist es oftmals schwer abzuschätzen was die eigentlichen Vorteile, Stärken und Schwächen dieser Produkte sind, vor allem in Hochgebirge, wo die räumliche Verteilung der Schneetiefe stark variiert. Hohe Temperaturgradienten und unterschiedliche Verfrachtungsprozesse, wie Wind, tragen zu den komplexen Verteilungsmustern bei. Es ist daher sehr zeitaufwändig, alle notwendigen Informationen im Vorfeld eines Ausflugs zusammenzutragen, ihre jeweilige Bedeutung einzuschätzen und Konsequenzen abzuleiten. ExoLabs hat sich dieser Herausforderung angenommen und eine innovative Lösung entwickelt, die auf Satellitenbilddaten basiert.
Topographische Einflüsse auf die Schneeverteilung
Informationen zur räumlichen Verteilung von Schneetiefen sind natürlich hilfreicher als blosse Informationen zur Schneebedeckung. Allerdings ist es zurzeit noch nicht möglich, diese Informationen operativ aus Satellitenbildern zu generieren. Dennoch spielt die Schneebedeckung eine entscheidende Rolle bei der Erstellung von Schneetiefenkarten. Ist die flächige Ausbreitung von Schnee erstmal bekannt, helfen automatisch gemessene Schneetiefen von Wetterstationen an unterschiedlichen Punkten bei der Modellierung von Schneetiefenverteilungen. Um einen einzelnen Messpunkt in einen allgemeineren räumlichen Kontext zu verstehen, haben wir Beziehungen zu topographischen Bedingungen berücksichtigt. Es ist leicht nachvollziehbar, dass ein steiler sonnenexponierter Hang weniger Schnee hält als flache oder sogar grabenförmige Gebiete im Schatten. Wir haben diese topographischen Zusammenhänge mit fünfzig Datensätzen des NASA "Airborne Snow Observatories" quantifiziert.
Unsere Interpolationstechniken zwischen den Wetterstationen basieren auf komplexen geostatistischen Verfahren, die lokale und regionale Schwankungen gleichermassen berücksichtigen. Das daraus resultierende Produkt verwertet die wichtigsten Einflüsse der Schneeverteilung: Niederschlag, Temperatur, Topographie, Wind- und Sonnenexposition, mittels Schneebedeckungsmasken, Satellitenbildern, Wetterstationsdaten und räumlich-topograhischen Beziehungen.
Momentan stehen Schneetiefendaten in hoher Auflösung für die Europäischen Alpen und Pyrenäen zur Verfügung. Diese werden täglich auf Grundlage von Messwerten aktualisiert. Bei Unstimmigkeiten zwischen Schneebedeckung- und Schneetiefenergebnissen, priorisieren wir Schneetiefen. Nachdem Neuschneeereignisse mit sichtstörenden Wolken einhergehen, hilft und dies, solche Veränderungen besser zu erfassen.
Das Produkt wurde mit 23 unabhängigen Referenzdatensätzen (insgesamt 2’274’247 Datenpunkte) aus Davos-Region validiert. Mit einer durchschnittlichen Abweichung von nur 0.36 m Schneetiefe erreichen wir hohe Genauigkeiten in Anbetracht der hohen Variabilität und räumlichen Auflösung von 20 Meter.
Weiters bieten wir ein globales Schneetiefenprodukt in 300 Meter Auflösung an, das auf einer vereinfachten Methodik beruht.
Extended Column Test (ECT) nahe Davos