Studie entwickelt Rahmen für die Vorhersage des Beitrags der Schneedecke zum Hochwasserrisiko bei Winterstürmen

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In der Sierra Nevada kommt es im Winter zu „Regen-auf-Schnee“-Ereignissen, wenn der Regen auf die vorhandene Schneedecke fällt, was zu einigen der größten und schädlichsten Überschwemmungen in der Region geführt hat. Es wird prognostiziert, dass Regen-auf-Schnee-Ereignisse in den kommenden Jahren an Umfang und Häufigkeit zunehmen werden, aber es gibt nur wenige Anleitungen für Wasserressourcen-Manager, wie sie das Hochwasserrisiko in Zeiten sich schnell verändernder Schneedecken mindern können. Ihre Entscheidungen im Minutentakt während der Winterstürme können lang anhaltende Auswirkungen auf Menschen, Eigentum und Wasserversorgung haben.

Eine neue Studie eines Teams des DRI, der University of California, Berkeley, des Nationalen Wetterdienstes und der University of Nevada, Reno, liefert den ersten Rahmen für eine Entscheidungshilfe zur Schneedecke, die Wassermanagern helfen könnte, sich auf mögliche Überschwemmungen bei Regen-auf-Schnee-Ereignissen vorzubereiten, indem stündliche Daten von bestehenden Schneeüberwachungsstationen verwendet werden.

„Während Regen-auf-Schnee-Ereignissen müssen die Menschen, die unsere Wasserressourcen verwalten, immer wieder Entscheidungen treffen, und das ist eine echte Herausforderung, wenn es um das Leben, das Eigentum und den Lebensunterhalt von Menschen geht“, sagt Anne Heggli, M.S., DRI-Absolventin und Hauptautorin. „Mit dieser Arbeit nutzen wir bestehende Überwachungsnetzwerke, um die bereits getätigten Investitionen zu maximieren und den Daten eine neue Bedeutung zu verleihen, während wir an der Lösung bestehender Probleme arbeiten, die durch den Klimawandel möglicherweise noch größer werden.

Um einen testbaren Rahmen für ein Entscheidungshilfeinstrument zu entwickeln, nutzten Heggli und ihre Kollegen stündliche Bodenfeuchtigkeitsdaten des Central Sierra Snow Laboratory der UC Berkeley aus den Jahren 2006 bis 2019, um Zeiträume mit terrestrischem Wassereintrag zu ermitteln. Anschließend entwickelten sie Qualitätskontrollverfahren zur Verbesserung der Modellgenauigkeit. Aus ihren Ergebnissen zogen sie Lehren über den Abfluss im Mittwinter, die zur Entwicklung des Rahmens für ein breiter anwendbares Entscheidungshilfeinstrument für den Schneedeckenabfluss genutzt werden können.

„Wir wissen, dass der Zustand (Kältegehalt) der Schneedecke, der zu einem Regen-auf-Schnee-Ereignis führt, Überschwemmungsprobleme entweder lindern oder verschlimmern kann“, sagte Studienmitautor Tim Bardsley vom National Weather Service in Reno. „Die Herausforderung besteht darin, dass die vereinfachte Physik und der pauschale Charakter unserer derzeitigen operationellen Flussvorhersagemodelle hier keine hilfreichen Anhaltspunkte bieten. Diese Forschung und dieses Rahmenwerk sollen dazu beitragen, diese Informationslücke zu schließen“.

„Diese Studie und das aus den Daten entwickelte Rahmenwerk für Abflussentscheidungen sind großartige Beispiele für die Ausrichtung der Forschung auf den Betrieb, die im Central Sierra Snow Lab seit 75 Jahren so wichtig ist“, sagte der Mitautor der Studie, Andrew Schwartz, Ph.D., Leiter des Snow Lab. „Diese Arbeit kann den Wassermanagern helfen, Entscheidungen zu treffen, wenn sich das Klima und unsere Wasserressourcen verändern, 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 Wassergehalt im Schnee testeten. Es gab mehrere große Regen-auf-Schnee-Ereignisse, darunter eine Reihe von Stürmen im Januar und Februar, die in der Oroville Dam Spillway Crisis gipfelten.

„Ich bemerkte, dass unsere Sensoren diese interessanten Signaturen aufwiesen – und ich hörte einen prominenten Wassermanager sagen, dass sie keine Ahnung hatten, wie die Schneedecke auf diese Regen-auf-Schnee-Ereignisse reagieren würde“, erklärte Heggli. „Nachdem ich das Bedürfnis 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 für ein Doktorandenprogramm an der UNR eingeschrieben und arbeitet unter der Leitung des DRI-Fakultätsberaters Benjamin Hatchett, Ph.D., an der Verwirklichung ihres langfristigen Ziels, ein Entscheidungshilfeinstrument für Stauseebetreiber und Hochwassermanager zu entwickeln.

Die Ergebnisse dieser Studie können als Nächstes für die Entwicklung von einzugsgebietsspezifischen Entscheidungshilfesystemen verwendet werden, die Wasserressourcenmanagern in Echtzeit Hilfestellung bieten. Die Ergebnisse der Studie werden auch in ein neues Projekt mit dem Verkehrsministerium von Nevada einfließen.

„Annes Arbeit, die durch Beobachtungen inspiriert wurde, zeigt, wie viel wir immer noch von der kreativen Analyse vorhandener Daten lernen können, um umsetzbare Informationen zur Unterstützung des Ressourcenmanagements bei schwerwiegenden Wetterereignissen zu erhalten, und wie wertvoll kontinuierliche Investitionen zur Erhaltung und Erweiterung unserer Umweltnetzwerke sind“, sagte Hatchett, DRI Assistant Research Professor of Atmospheric Science.

Datum: Mai 3, 2022
Quelle: Wüstenforschungsinstitut


Journal Reference:

  1. Anne Heggli, Benjamin Hatchett, Andrew Schwartz, Tim Bardsley, Emily Hand. Toward snowpack runoff decision supportiScience, 2022; 25 (5): 104240 DOI: 10.1016/j.isci.2022.104240