GIS- and field data based modeling of snow water equivalent in shrub tundra

• Published in: Ice and Snow
• Main Authors: Yu. Dvornikov A., A. Khomutov V., D. Mullanurov R., K. Ermokhina A., Ю. Дворников А., А. Хомутов В., Д. Муллануров Р., К. Ермохина А.
• Format: Article in Journal/Newspaper
• Language: Russian
• Published: IGRAS 2015
• Subjects: GIS;modeling;snow survey;snow water equivalent;topography; Водный эквивалент снежного покрова;ГИС;моделирование;рельеф;снегомерная съёмка; Yamal Peninsula; Active layer thickness; Annals of Glaciology; Antarctic and Alpine Research; Arctic; permafrost; The Cryosphere; Tundra
• Online Access: https://ice-snow.igras.ru/jour/article/view/170; https://doi.org/10.15356/2076-6734-2015-2-69-80

An approach for snow water equivalent (SWE) modelling in tundra environments has been developed for the test area on the Yamal peninsula. Detailed mapping of snow cover is very important for tundra areas under continuous permafrost conditions, because the snow cover affects the active layer thickness (ALT) and the ground temperature, acting as a heat-insulating agent. The information concerning snow cover with specific regime of accumulation can support studies of ground temperature distribution and other permafrost related aspects. Рассматривается методика моделирования водного эквивалента снежного покрова, основанная на статистической обработке данных полевой снегомерной съёмки и геоинформационном анализе различных параметров: рельефа, направления ветра, кустарниковой растительности. Установлено, что особенности рельефа в значительной степени влияют на перераспределение снежного покрова. Так, на вогнутых участках толщина снега увеличивается, а на выпуклых – уменьшается, поэтому индекс кривизны поверхности служит эффективным параметром при моделировании толщины снежного покрова на том или ином участке. Между толщиной снежного покрова и индексом кривизны поверхности установлена высокая степень корреляции (R = −0,83). Учёт перераспределения снега ветром очень важен для региона исследования. Чтобы объяснить основные закономерности этого процесса, мы применили механизм введения поправок при индексировании наветренных и подветренных склонов. Для классификации поверхности использована растровая модель экспозиции склонов, построенная на основе цифровой модели рельефа (ЦМР). В соответствии с господствующим направлением ветра положительные значения поправок присваивались подветренным склонам, а отрицательные – наветренным. Установлено, что кустарниковая растительность служит «ловушкой» для перевеваемого ветром снега, однако высота растительности не определяет его толщину, поскольку толщина снега может быть и больше, и меньше высоты стеблей, и зависит она от других факторов.