Projekt:FE Auswerteverfahren 1/Schnee/Hall 2005

Literatur Schnee

Startseite Appel, 2002 Bettems, 2006 Borel and Gerstl, 1994 De Ruyter de Wildt, 2005 De Ruyter de Wildt, 2007 Dozier, Jeff, 1989 Hall, 1995 Hall et al., 2002 Hall et al., 2005 Hauber, 2000 Klein, 1998 Krijger and Schrijver, 2005 Martinez et al., 2005 Painter et al., 1998 Paul, 2000 Rau, 2004 Riggs and Hall, 2002 Riggs et al., 2006 Robinson, 1993 Romanov et al., 2003 Salomonson et al., 2004 Sokol et al., 1999 Srivastava et al., 2003 Storvold et al., 2005 Trepte et al., 2002 Vikhamar et al., 2002 Willmes, 2003 Wiscombe and Warren, 1980

Weitere Teilprojekte

Wettersatelliten Oberflächentemperaturen Vegetationsindizes Schnee Niederschlag

Estimation of Snow Extend and Snow Properties

DOROTHY K. HALL, RICHARD EJ. KELLY, JAMES L. FOSTER AND ALFRED TC. CHANG

Encyclopedia of Hydrological Sciences Edited by M G Anderson, 2005

Einführung

Der Artikel beginnt mit einem kurzen Abriss über verwendete Systeme in der Fernerkundung und welcher Bedeutung dieser Technologie hinsichtlich der Schneeerkennung zukommt. Die Fernerkundungstechnologie hat die Schneeforschung demnach revolutioniert. Aufgrund der hohen jahreszeitlichen Variabilität der Schneedecke auf der Nordhalbkugel konnten zahlreiche Untersuchungen zeigen, wie wichtig es ist, genaue Messungen der Schneeparameter vorzunehmen, da diese eng mit dem Klima und dem Klimawandel auf der Erde verknüpft sind.

Schneetiefe, -dichte und Wasseräquivalent gelten als die drei wichtigsten Parameter für Schnee. So lässt sich mit beiden ersteren der dritte Parameter berechnen, welcher wiederum bestimmt, wie viel Wasser beim Schmelzvorgang entsteht.

Es folgt eine detailierte Beschreibung der optischen und Mikrowelleneigenschaften von Schnee und wie Fernerkundung genutzt wird, um schneebedeckte Gebiete zu untersuchen.

Des Weiteren wird erklärt, was Schneekristalle sind, welche Eigenschaften sie besitzen und wie sich daraus eine Schneedecke entwickelt. Dabei wird vor allem auf die Metamorphose von Schnee eingegangen.

Grundlagen der Fernerkundung von Schnee

Der nächste Abschnitt behandelt die Grundlagen für die Fernerkundung von Schnee. So erfährt man, dass mit optischer Fernerkundung Ausdehnung sowie Albedo der Schneedecke bestimmt werden können, wohingegen Infrarotsensoren für Temperaturbestimmung der Schneedecke benutzt werden. Mikrowellen können die Schneedecke durchdringen und dienen der Beschaffung von Oberflächen- und nahe unterhalb der Oberfläche zu findenden Merkmalen sowie Lagerungseigenschaften der Schneedecke selbst. Hinzu kommt, dass Mikrowellen die Beobachtung der Schneedecke bei allen Wetterlagen und Lichtverhältnissen ermöglichen.

Weiterhin werden optische Eigenschaften sowie Mikrowelleneigenschaften der Schneedecke erläutert. Im Speziellen wird auf den Unterschied zwischen Neu- und Altschnee eingegangen und wie sich Albedo bzw. Reflektivität verändern. Für Mikrowellen sind die Wellenlängen von Bedeutung (zwischen 1mm und 30cm). Diese haben Auswirkungen darauf, welche Merkmale von der Schneedecke abgeleitet werden können (nass oder trocken sowie Korngrößen).

Schneeerfassung

Das zweite Drittel des Artikels befasst sich mit der Identifikation von Schnee.

Frühe Versuche der Vorhersage von Hochwasser infolge einsetzender Schneeschmelze wurden unter Zuhilfenahme von Fotografien und später mittels Beobachtungen aus Flugzeugen gemacht. Ein weiter Sprung nach vorne wurde mit der Einführung der Sensoren der Landsat Serie gemacht. Damit war es möglich, detailierte Schneekarten mit bis dahin ungeahnter Auflösung zu erstellen. Mit dem Start von Landsat-4 konnte das Beobachtungsintervall von 18 auf 16 Tage reduziert werden. Auch wenn qualitativ hochwertige Bilder geliefert werden konnten, so waren doch die Beobachtungsintervalle ungeeignet für Untersuchungen während der Frühlingsschmelze. Anschließend werden Ausführungen über Schneeerfassung in den USA sowie über andere Schneekarten gemacht. So wird auf MODIS Daten eingegangen, welche einen erheblichen Fortschritt bei der globalen Schneekartierung darstellen.

Es kommen auch Mikrowellensensoren zur Anwendung. Allerdings mit unterschiedlichen Ergebnissen, wie der Artikel beschreibt.

Schneealbedo, Wasseräquivalent und Schneefeuchte

Das letzte Drittel beginnt mit Erläuterungen zur Schneealbedo. Darin wird beschrieben, welche Methoden benutzt wurden, um die Schneealbedo zu bestimmen. Ähnliches gilt für das Wasseräquivalent. Dabei wird ebenfalls auf verschiedene Methoden eingegangen, diesen Parameter zu bestimmen. Die Autor kommt zu dem Schluss, dass es verschiedene Algorithmen und damit Lösungsansätze gibt, jedoch keiner globale Gültigkeit besitzt und einige unter bestimmten Bedingungen besser, anderer schlechter, geeignet sind.

Für die Schneefeuchte werden C-, L- und P-Banden benutzt, welche unterschiedliche Ergebnisse liefern, abhängig von den Eigenschaften der Schneedecke selbst sowie des Untergrundes. Die Untersuchung mit einem Scatterometer scheint dabei eine vielversprechende Technologie zu sein.

Schlussfolgerung

Abschließend kann gesagt werden, dass Untersuchungen der Schneeausdehnung sehr ausgereift und gut überprüfbar sind. Studien haben damit begonnen, die Verbindung zwischen Schneebedeckung und Atmosphärendynamik zu untersuchen.

Die fernerkundlichen Methoden zur Abbildung des globalen Wasseräquivalents sind weniger ausgereift. Zwar helfen Mikrowellen bei der Charakterisierung des Wasserspeichers in Schneedecken, jedoch bestehen noch immer Unsicherheiten bei der Datenbeschaffung. Um diesen Wasserspeicher besser erfassen zu können, müssen neue Techniken, speziell für den Mikrowellenanteil der Strahlung, entwickelt werden. Es bleibt festzuhalten, dass Schneebeobachtung mittels Fernerkundung weiterhin eine wichtige Rolle spielen und sogar noch an Bedeutung für klimatische und hydrologische Vorhersagen gewinnen wird.

Ferner muss die Entwicklung in Richtung automatisierter Kartenerstellung gehen, da nur so konsistente Ergebnisse aus den Beobachtungen abgeleitet werden können. So werden zukünftige Sensoren automatisierte Algorithmen für die Kartenerstellung enthalten, die zu schon existieren Karten konsistente neue Karten erzeugen und damit das Konfidenzniveau bei der Langzeitbeobachtung hoch halten.