Förbättrad förståelse för snödynamik och hur det påverkar vegetationen med hjälp av fjärranalys: en fusionsmetod med multipla sensorer

Snö är en viktig komponent i jordsystemet, men varierar i tid och rum. Distribuerade observationer av snötäcke och snödjup är värdefull data för klimatstudier och vattenresurshanteringar. Snöns fördelning är en av de största hydrologiska utmaningarna vid höga latituder och höglänt terräng, där fjärranalys är ett utmärkt verktyg för att kartlägga rumslig och dynamisk information om snöns egenskaper. Högupplöst information av snötäckets utbredning fås främst med optiska sensorer. Molntäcket skärmar tyvärr den optiska informationen, men passiva mikrovågsensorer som tyvärr istället har låg upplösning, går igenom molntäcket ger information om snötäckets tjocklek. Hittills saknas högupplösta produkter om snötäckets och snödjup i Sverige. Genom att integrera flera olika satellitplattformar syftar detta projekt till att utveckla förbättrade algoritmer för att kartlägga snötäcke och snövattenvolymer med hög rumslig och temporär upplösning, och därmed underlätta forskningen kring hur snödynamiken och påverkar vegetationsprocesserna i Sverige. Det föreslagna projektet ger en förbättrad kunskap om snödjup, och hjälper till att bra underlag för beslut i frågor kring vattenresurshantering. Dessutom bidrager detta med kunskap om hur snön och vegetation påverkar varandra, och hur de skapar klimatåterkopplingar. Detta föreslagna projekt hjälper till att förbereda samhället för en anpassning mot pågående klimatförändringar.

Dnr
2020-00109
Projektledare
Jie Zhang
Institution
Uppsala universitet
Typ av bidrag
4-year Research Fellowship
2021
1 067 kkr
2022
1 008 kkr
2023
1 025 kkr
2024
1 002 kkr
Totalt beviljat bidrag
4 102 kkr