Influence of microscale in snow distributed modelling in semiarid regions

Autor: Pimentel Leiva, Rafael
Přispěvatelé: Polo Gómez, María José, Herrero Lantarón, Javier
Rok vydání: 2015
Předmět:
Zdroj: Helvia. Repositorio Institucional de la Universidad de Córdoba
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Popis: This work focuses on the importance of the microscale snow distribution in the modelling of thesnow dynamics in semiarid regions. Snow over these areas has particular features that furthercomplicate its measuring, monitoring and modelling (e.g. several snowmelt cycles throughoutthe year and a very heterogeneous distribution). Most extended GIS-based calculation ofsnowmelt/accumulation models must deal with non-negligible scales effects below the cell size,which may result in unsatisfactory predictions depending on the study scale. This studyproposes the joint use of physically- based distributed snowmelt-accumulation modelling andremote sensing observation datasets to study the subgrid variability of snow distribution and itseffects on the snow modelling at the watershed scale. The study has been carried out in SierraNevada Mountains, southern Spain, where the highest submit of the Iberian Peninsula can befound close to the seaside, which results in a sharp gradient of climate conditions associated totopography. The typical Alpine climate in the mountains is modulated by the subtropicalconditions at the coast, with occurrence of snowfall usually from November to April in altitudesgreater than 2000 m, and successive cycles of accumulation and snowmelt during the season.Terrestrial photography data, an alternative and economical remote sensing information sourcewhose scales can be adapted to the studied processes requirements, has been employed to studythe snow dynamics at the subgrid scale (30 x 30 m). Snow cover area and snow depth datasetswere obtained from terrestrial images in a pilot study area during 2009-2013. These dataset wasemployed to define the subgrid variability by means of depletion curves with two differentapproaches. As a first step, different snow depletion curves proposed by other authors weretested at the study area. The observations were included in a data assimilation scheme, anEnsemble Transform Kalman Filter, in the energy and mass balance equations of the snowmodel. The results identified the need for selecting a particular depletion curve parameterizationdepending on the succession of accumulation-melting cycles. Secondly, based on the formerresults, these datasets were directly employed to define parametric depletion curves at the pilotarea. A flexible sigmoid function was found to satisfactorily reproduce the observed trends ofthe snowmelt effects on the snow cover area at the cell scale, but different values resulted forthe sigmoid’s parameters depending on the different snow states found: 1) cycles with a highaccumulated snow depth which came from a metamorphosed snow; 2) cycles with great snowdepth preceded by short accumulation phases; 3) cycles with low accumulation that occur in thecold season; and 4) cycles with low snow depth values which take place during spring.Moreover, an unique expression for the accumulation curve was also proposed. These resultsconfirm the need of different parameterization to represent the physical variability in theaccumulation-melting cycles in semiarid regions. Furthermore, this selective curve improves themodel performance when compared to the results previously obtained with the data assimilationscheme.Finally, the proposed parameterization was tested at the watershed scale, at the Guadalfeo RiverBasin, at the southern face of Sierra Nevada. Snow cover area distributed results from the modelsimulations were assessed with Landsat TM and ETM+ observations (30 x 30m spatialresolution), consisting of snow cover maps at the area from an endmembers spectral mixtureanalysis of the Landsat imagery. These maps had previously been validated from snow covermaps at higher spatial resolution (10m x 10m) obtained from terrestrial photography in amonitoring hillside in the area. The results showed a significant agreement between observed...
Este trabajo pone de manifiesto la importancia de la microescala en el modelado distribuido dela nieve en ambientes semiáridos. En estas áreas, la nieve posee características muy específicasque dificultan su medida, monitorización y modelado (p.e. diferentes ciclos de fusión a lo largodel año y una gran variabilidad espaciotemporal). Desde este último punto de vista, los modelosdistribuidos de acumulación/fusión de nieve poseen limitaciones al representar procesos queocurren a una escala inferior a la seleccionada como tamaño de celda en la discretización para larealización de sus cálculos. Este estudio propone el uso de modelado hidrológico, físico ydistribuido, junto con técnicas de teledetección para el estudio de la variabilidad a escala decelda de la nieve y sus implicaciones a escala de cuenca. El área de estudio seleccionada ha sidoSierra Nevada, sur de España, cordillera paralela a la costa del mar Mediterráneo y donde selocalizan las cumbres más altas de la Península Ibérica. Su proximidad al mar hace que el típicoclima alpino de montaña se vea modificado por el clima subtropical de la costa, con nevadasdesde noviembre a abril en cotas superiores a los 2000 m y ciclos sucesivos de acumulación yfusión de nieve durante este periodo.La fotografía terrestre, técnica de teledetección novedosa y económica, que permite adaptar lasobservaciones a la escala de los procesos estudiados, ha sido empleada para el estudio de ladinámica de la nieve a escala de celda (30 x 30 m). Valores de superficie cubierta y espesor denieve han sido obtenidos en una pequeña área experimental durante el período 2009-2013. Estasseries de datos fueron empleadas para definir la variabilidad espacial dentro de la celda pormedio de curvas de agotamiento utilizando dos enfoques. En primer lugar, diferentes curvas deagotamiento propuestas por otros autores fueron evaluadas en el área de estudio. Lasobservaciones fueron incluidas mediante un algoritmo de asimilación de datos, EnsembleTransform Kalman Filter, en el balance de masa y energía del modelo de nieve. Los resultadosmostraron la necesidad de seleccionar diferentes curvas de agotamiento dependiendo de lasucesión de los ciclos de fusión-acumulación. En segundo lugar y en base a los resultadosprevios, estas series de datos fueron directamente empleadas para definir curvas de agotamientoparamétricas en el área experimental. Una curva sigmoide fue la utilizada para reproducir lastendencias de los diferentes ciclos de fusión, donde diferentes parámetros de ajuste fueronobtenidos para cada uno de estados encontrados: 1) ciclos con un gran espesor de nieve muymetamorfoseada; 2) ciclos son gran espesor de nieve precedidas de una fase de acumulacióncorta; 3) ciclos con poco espesor durante la estación de nieve; y 4) ciclos con poco espesor denieve que tienen lugar en primavera. Una única parametrización fue propuesta para los ciclos deacumulación. Estos resultados confirmaron la necesidad de diferentes parametrizaciones para larepresentación de la variabilidad observada en los ciclos de acumulación-fusión en ambientessemiáridos. La elección de estas curvas mejora los resultados en el modelado si se comparancon los obtenidos utilizando el algoritmo de asimilación.Finalmente, la parametrización propuesta fue evaluada a escala de cuenca, en la cuenca del ríoGuadalfeo, cara sur de Sierra Nevada. Los mapas distribuidos de superficie cubierta de nieveobtenidos en el modelado fueron comparados con mapas de nieve obtenidos mediante laaplicación de un modelo de mezclas espectrales aplicado sobre imágenes Landsat TM y ETM+(30 x 30 m). Estos mapas fueron previamente validados con mapas de nieve a mayor resolución(10 x 10 m) obtenidos gracias a imágenes terrestres in una ladera monitorizada dentro de lacuenca. Los resultados muestran una gran concordancia entre mapas medidos y simulados, lo...
Databáze: OpenAIRE
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