In der Sierra Nevada treten mitten im Winter „Regen-auf-Schnee“-Ereignisse auf, wenn Regen auf eine vorhandene Schneedecke fällt, und haben zu einigen der größten und schädlichsten Überschwemmungen der Region geführt. Es wird prognostiziert, dass Regen-auf-Schnee-Ereignisse in den kommenden Jahren an Größe und Häufigkeit zunehmen werden, aber es gibt nur wenige Anleitungen für Wasserressourcenmanager, wie sie das Hochwasserrisiko in Zeiten sich schnell ändernder Schneedecke mindern können. Ihre minutengenauen Entscheidungen während Winterstürmen können langfristige Auswirkungen auf Menschen, Eigentum und Wasserversorgung haben.
Eine neue Studie in iWissenschaft von einem Team von DRI, der University of California, Berkeley, dem National Weather Service und der University of Nevada, Reno, bietet den ersten Rahmen für ein Entscheidungsunterstützungstool für Schneedecken, das Wassermanagern helfen könnte, sich auf mögliche Überschwemmungen bei Regen-auf-Schnee-Ereignissen vorzubereiten , wobei stündliche Daten von bestehenden Schneeüberwachungsstationen verwendet werden.
„Während Regen-auf-Schnee-Ereignissen müssen die Menschen, die unsere Wasserressourcen verwalten, immer Entscheidungen treffen, und es ist wirklich eine Herausforderung, wenn es um das Leben, Eigentum und den Lebensunterhalt der Menschen geht“, sagte DRI-Graduiertenassistentin und Hauptautorin Anne Heggli, MS „Mit dieser Arbeit nutzen wir bestehende Überwachungsnetzwerke, um die bereits getätigten Investitionen zu maximieren und den Daten eine neue Bedeutung zu verleihen, während wir daran arbeiten, bestehende Probleme zu lösen, die möglicherweise größer werden, wenn wir uns dem Klimawandel stellen.“
Um einen testbaren Rahmen für ein Entscheidungsunterstützungstool zu entwickeln, verwendeten Heggli und ihre Kollegen stündliche Bodenfeuchtigkeitsdaten des Central Sierra Snow Laboratory der UC Berkeley von 2006 bis 2019, um Perioden mit terrestrischem Wassereintrag zu identifizieren. Als nächstes entwickelten sie Verfahren zur Qualitätskontrolle, um die Modellgenauigkeit zu verbessern. Aus ihren Ergebnissen lernten sie Lehren über den mittenwinterlichen Abfluss, die verwendet werden können, um den Rahmen für ein breiter anwendbares Entscheidungsunterstützungstool für den Schneedeckenabfluss zu entwickeln.
„Wir wissen, dass der Zustand (Kältegehalt) der Schneedecke, der zu einem Regen-auf-Schnee-Ereignis führt, entweder dazu beitragen kann, die Bedenken hinsichtlich Überschwemmungen zu mildern oder zu verschärfen“, sagte der Co-Autor der Studie, Tim Bardsley vom National Weather Service in Reno. „Die Herausforderung besteht darin, dass die vereinfachte Physik und die zusammengewürfelte Natur unserer aktuellen operationellen Flussvorhersagemodelle hier nur schwer eine hilfreiche Anleitung bieten. Diese Forschung und dieser Rahmen sollen dazu beitragen, diese Informationslücke zu schließen.“
„Diese Studie und der aus ihren Daten aufgebaute Ablaufentscheidungsrahmen sind großartige Beispiele für den Fokus von der Forschung auf den Betrieb, der im Central Sierra Snow Lab in den letzten 75 Jahren so wichtig war“, sagte der Co-Autor der Studie, Andrew Schwartz, Ph.D., Leiter des Schneelabors. „Diese Arbeit kann dazu beitragen, Entscheidungen von Wassermanagern zu treffen, wenn sich das Klima und unsere Wasserressourcen ändern, und das ist das Ziel – bessere Werkzeuge für unser Wasser zur Verfügung zu haben.“
Die Idee zu diesem Projekt entstand im Winter 2017, als Heggli und ihr Bruder in Kalifornien Sensoren für den Schneewassergehalt testeten. Mehrere große Regen-auf-Schnee-Ereignisse ereigneten sich, darunter eine Reihe von Stürmen im Januar und Februar, die in der Oroville Dam Spillway Crisis gipfelten.
„Ich bemerkte in unseren Sensoren, dass es diese interessanten Signaturen gab – und ich hörte einen prominenten Wassermanager sagen, dass er keine Ahnung hatte, wie die Schneedecke auf diese Regen-auf-Schnee-Ereignisse reagieren würde“, erklärte Heggli. „Nachdem ich die Notwendigkeit des Wassermanagers gehört und das Muster in den Daten gesehen hatte, fragte ich mich, ob wir einige dieser stündlichen Schneedeckendaten verwenden könnten, um ein gewisses Maß an Unsicherheit darüber zu beseitigen, wie die Schneedecke auf Regen reagieren würde.“
Heggli ist derzeit in einem Ph.D. Programm an der UNR und hat unter der Leitung von Benjamin Hatchett, Ph.D., Fakultätsberater des DRI, daran gearbeitet, ihr langfristiges Ziel voranzubringen, ein Entscheidungsunterstützungstool für Reservoirbetreiber und Hochwassermanager zu schaffen.
Die Ergebnisse dieser Studie können als nächstes verwendet werden, um einzugsgebietsspezifische Entscheidungsunterstützungssysteme zu entwickeln, die Wasserressourcenmanagern Echtzeit-Anleitung bieten. Die Studienergebnisse werden auch in einem neuen Projekt mit dem Nevada Department of Transportation verwendet.
„Annes von Beobachtungen inspirierte Arbeit zeigt, wie viel wir noch von der kreativen Analyse vorhandener Daten lernen können, um umsetzbare Informationen zu erhalten, die das Ressourcenmanagement bei extremen Wetterereignissen unterstützen, sowie den Wert kontinuierlicher Investitionen zur Aufrechterhaltung und Erweiterung unserer Umweltnetzwerke.“ sagte Hatchett, DRI Assistant Research Professor of Atmospheric Science.
Anne Heggli et al., Entscheidungshilfe für den Schneedeckenabfluss, iWissenschaft (2022). DOI: 10.1016/j.isci.2022.104240