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Detaillierte Kenntnisse über die Entwicklung der Schneedecke in Wäldern sind wichtig für ökologische, hydrologische und klimatologische Modellierungen. Die komplexe Waldstruktur und ihr Einfluss auf Schneeakkumulations- und Schneeschmelzmuster machen die Schneemodellierung in Wäldern zu einer besonderen Herausforderung.
Messungen von unseren innovativen Beobachtungsplattformen helfen uns bei der Entwicklung und Verbesserung unserer Modelle, die darauf abzielen, die Kontrolle der Waldstruktur über Schneeakkumulations- und Schneeschmelzprozesse besser abzubilden. Einer der wichtigsten Aspekte ist die genaue Erfassung der komplexen Strahlungsmuster auf der Schneeoberfläche.
Detaillierte Waldstrukturinformationen aus hemisphärischen Bildern und luftgestützten Laserscans haben es uns ermöglicht, detaillierte Modelle für Sonnen- und Wärmestrahlung zu entwickeln. Mit Hilfe von hemisphärischen Bildern kann die Blockierung der Sonnenstrahlung durch den Wald in hoher zeitlicher Auflösung und über der gesamten Schneesaison an unabhängigen Punktstandorten innerhalb des Waldes berechnet werden. Um diese Konzepte grossflächig für die Schneeschmelzmodellierung anzuwenden, verwenden wir LiDAR-Daten, mit welchen wir diese hemisphärische Ansicht des Waldes an einem Punkt auf der Schneeoberfläche reproduzieren können. Mit diesen Methoden können wir sowohl die Sonnen- als auch die Wärmestrahlung an der Schneeoberfläche an Hunderttausenden von Orten in Waldlandschaften modellieren.
Strahlung ist der Haupttreiber von räumlichen Schneeschmelzmustern. Durch die Integration unserer Strahlungsmodellierungsansätze in ein physikalisch basiertes Waldschneemodell konnten wir daher unsere Schneeschmelzvorhersagen in bewaldeten Gebieten erheblich verbessern. Unsere neuartige Modellstruktur macht es möglich, die Schneedeckenentwicklung sowohl auf der Skala einzelner Bäume als auch in der groben Auflösung typischer hydrologischer Modelle (Hunderte von Metern) zu erforschen. Unsere verbesserten Strahlungsmodelle erlauben es uns auch, die Muster der Baumschatten auf der Schneeoberfläche zu erfassen, was für eine bessere Abschätzung der Albedo an der Landoberfläche wichtig ist. Mit Hilfe dieser Muster arbeiten wir daran, verbesserte Strahlungsmodellierungsansätze in grossräumige Modelle zu integrieren. Diese Modelle werden unser Verständnis der Rückkopplungen zwischen Schnee-Albedo und Klima verbessern und zielen letztlich darauf ab, die Klimavorhersagen in verschneiten Waldregionen zu verbessern.