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CosmicSense - Schneedynamik

CosmicSense - Snow Dynamics

Paul Schattan (ORCID: 0000-0002-9759-6351)
  • Grant-DOI 10.55776/I5950
  • Förderprogramm International - Multilaterale Initiativen
  • Status beendet
  • Projektbeginn 01.02.2022
  • Projektende 31.12.2025
  • Bewilligungssumme 293.398 €

DFG-Forschungsgruppen

Wissenschaftsdisziplinen

Geowissenschaften (100%)

Keywords

    Cosmic-Ray Neutron Sensing, Snow Water Equivalent, Laser Scanning, Mobile Mapping, Heterogeneity

Abstract

Schnee stellt in vielen Regionen einen wichtigen Bestandteil des Wasserkreislaufs dar. Ein nennenswerter Teil der Weltbevölkerung ist auf Wasser angewiesen, das saisonal in der Schneedecke gespeichert ist. Aufgrund von Veränderungen durch den Klimawandel ist die Kenntnis der räumlichen und zeitlichen Verteilung der im Schnee gespeicherten Wassermenge (Wasseräquivalent der Schneedecke, SWE) besonders wichtig. Dies ermöglicht eine bessere Bewirtschaftung der Wasserressourcen und Hochwasservorhersage in von der Schneeschmelze geprägten Flusseinzugsgebieten. Zur Beschreibung des SWEs gibt es eine Reihe von Ansätzen mit spezifischen Vor- und Nachteilen, darunter In-situ-Messungen, Fernerkundung und hydrologische Modellierung. In Gebirgsregionen stellt insbesondere die räumliche Repräsentativität eine große Herausforderung dar, da Schneehöhe und SWE über kleine Entfernungen stark variieren können. Der Hauptvorteil der Methode des Cosmic-Ray Neturon Sensing (CRNS) zur Messung des SWEs besteht darin, dass das Signal Informationen über einen größeren Messbereich enthält und somit weniger sensitiv gegenüber kleinräumigen Schwankungen des SWEs ist. Vorhergehende Forschungsarbeiten konnten die generelle Eignung von CRNS für die Überwachung von Schneewasserressourcen in Bergregionen bestätigen. Derzeit bestehen noch offene Forschungsfragen hinsichtlich der räumlichen Übertragbarkeit dieser Ergebnisse. Deshalb sind Messungen an weiteren Standorten geplant, um unterschiedliche Gebietseigenschaften abzudecken und dadurch die Beschreibung des SWEs mittels CRNS-Daten zu verbessern. Die Messung in verschieden Höhen- und Klimazonen ermöglicht es unterschiedliche Schneemengen und Bedingungen innerhalb einer Messkampagne zu erfassen. Alpine Standorte in Österreich werden durch tiefer gelegene Messungen in Deutschland ergänzt. Kontinuierliche stationäre Messungen werden durch kampagnenbasierte mobile Messungen in Zusammenarbeit mit dem Modul Roving & Airborne (RA) ergänzt. Die Felddaten werden mithilfe von physikalisch basierten Simulationen der Neutronenreaktion analysiert, um einen besseren Einblick in die Nutzung von CRNS zur Schneebeobachtung an verschiedenen Standorten zu ermöglichen. Laserscanning und Fotoaufnahmen dienen der Validierung der Ergebnisse. Das Laserscanning erzeugt eine 3D-Punktwolke der schneebedeckten Geländeoberfläche. Durch die Differenz zur schneefreien sommerlichen Geländeoberfläche wird die Schneehöhe hochauflösend abgebildet. Lokale Messungen der Schneedichte ermöglichen die Umrechnung von Schneehöhenwerten in SWE. Eine Auswertung von Fotoaufnahmen ermöglicht die hochaufgelöste Abgrenzung schneebedeckter und schneefreier Flächen. Alle Arbeiten werden in enger Zusammenarbeit mit den anderen Modulen der Forschungseinheit Cosmic Sense II durchgeführt. Insbesondere sind die Module Roving & Airborne (RA), Neutronensimulationen (NS), Hydrologische Modellierung (HG), Vegetation (VG), Smart Coverage (SC) und Root Zone Water (RZ) beteiligt.

Forschungsstätte(n)
  • Universität für Bodenkultur Wien - 100%
Nationale Projektbeteiligte
  • Stefan Achleitner, Universität Innsbruck , nationale:r Kooperationspartner:in
Internationale Projektbeteiligte
  • Heye Bogena, Forschungszentrum Jülich - Deutschland
  • Sander Huisman, Forschungszentrum Jülich - Deutschland
  • Sabine Attinger, Helmholtz Centre for Environmental Research - Deutschland
  • Andreas Günter, Helmholtz Zentrum Potsdam - Deutschland
  • Theresa Blume, Helmholtz Zentrum Potsdam - Deutschland
  • Martin Schrön, Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung - Deutschland
  • Steffen Zacharias, Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung - Deutschland
  • Harald Kunstmann, Karlsruher Institut für Technologie - Deutschland
  • Ulrich Schmidt, Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg - Deutschland
  • Birgit Kleinschmit, Technische Universität Berlin - Deutschland
  • Michael Förster, Technische Universität Berlin - Deutschland
  • Sascha Oswald, Universität Potsdam - Deutschland

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