Uitgebreide gegevens van verschillende seizoenen van veldonderzoek in het noordpoolgebied van Alaska zullen onzekerheden in het aardsysteem en klimaatveranderingsmodellen over sneeuwbedekking in de regio en de effecten ervan op water en het milieu aanpakken.

"Sneeuwbedekking en de verspreiding ervan hebben niet alleen invloed op het noordpoolgebied, maar ook op de mondiale energiebalans, en daarom is de manier waarop het verandert van cruciaal belang om te begrijpen hoe het toekomstige mondiale klimaat zal verschuiven", zegt Katrina Bennett, hoofdauteur van het artikel in The Cryosphere . Bennett is hoofdonderzoeker bij het Los Alamos National Laboratory voor het Next Generation Ecosystem Experiment Arctic-project van het Department of Energy. "Ons statistisch model vult de leemte op in het begrijpen van de ruimtelijke verdeling van sneeuw."

Uit het onderzoek bleek dat ruimtelijke spreiding het sterkst afhangt van vegetatie, hoogte en landschapskenmerken, zoals beekoevers en banken - gebieden met topografische variabiliteit waar struiken groeien en sneeuw zich ophoopt.

Gebaseerd op random-forest machine learning, karakteriseert het statistische model het ruimtelijke patroon van de sneeuwverdeling aan het einde van de winter en identificeert het de belangrijkste factoren die de ruimtelijke verdeling beheersen. Het model voorspelt ook de sneeuwverdeling voor de lokale onderzoekslocaties en kan worden gegeneraliseerd over de hele regio.

Bennett zei dat de analyse nuttig zal zijn bij het valideren van fysiek gebaseerde hydrologiemodellen van permafrost, zoals de Advanced Terrestrial Simulator die is ontwikkeld in Los Alamos. Het werk zal ook helpen bij het valideren en verbeteren van de herverdeling van sneeuw in het landoppervlakmodel binnen het Energy Exascale Earth System Model van het Department of Energy.

"Uiteindelijk zal het ons begrip vergroten van de veranderende hydrologie, topografie en vegetatiedynamiek in het noordpoolgebied en subarctisch gebied," zei Bennett.

Seizoenen in de sneeuw

Het multi-institutionele onderzoeksteam, bestaande uit leden van Los Alamos, University of Alaska Fairbanks, Lawrence Berkeley National Laboratory, Oak Ridge National Laboratory en University of Wisconsin-Madison, voerde in de lentemaanden van 2017-2019 sneeuwonderzoeken uit op twee kleine locaties op het schiereiland Seward.

"We willen Mary's Igloo, Sitnasuak en Council Native Corporation dankbaar erkennen voor hun begeleiding en voor het toestaan ​​van ons onderzoek naar hun traditionele landerijen," zei Bennett.

Het veldwerk concentreerde zich op het verzamelen van sneeuwdiepte- en sneeuwdichtheidsmetingen aan het einde van de winter om de hoeveelheid water in het snowpack te berekenen. Die metingen karakteriseren de effecten van sneeuwbedekking op water en temperatuur beter dan sneeuwdieptemetingen.

Om een ​​model van sneeuwdistributie te maken, schatte het team landschapsfactoren voor topografie, vegetatie en wind, en kwantificeerde vervolgens hun impact op sneeuwdistributie met behulp van drie statistische modellen. + Verder verkennen

Onderzoek naar de dynamiek die permafrost-omgevingen hervormt