Hans-Pierre Marshall, professeur agrégé à la Boise State University, et Andy Gleason, Sénateur Beck Directeur de la sécurité sur neige, pousser vers la partie supérieure du bassin du sénateur Beck avec un radar à ondes continues à modulation de fréquence (FMCW) tenu entre eux pendant SnowEx 2017. Crédit :NASA / Andrew Hedrick, Service de recherche agricole de l'USDA
C'est la période la plus merveilleuse de l'année - le moment où la campagne SnowEx de la NASA frappe le ciel et le sol des endroits enneigés du monde, mesurer les propriétés de la neige pour comprendre la quantité d'eau contenue dans les chutes de neige de chaque hiver.
La neige est une source vitale d'eau potable, l'agriculture et l'énergie électrique dans l'ouest des États-Unis et ailleurs dans le monde. Pour connaître la quantité d'eau disponible au printemps suivant, les gestionnaires des ressources en eau et les hydrologues doivent savoir où la neige est tombée, combien il y en a et comment les caractéristiques changent à mesure qu'il fond. Mesurer l'équivalent en eau de la neige, ou SWE, leur indique la quantité d'eau contenue dans le manteau neigeux.
La NASA n'a actuellement aucune mission satellite mondiale pour suivre et étudier SWE. Les mesures aéroportées de SnowEx, les mesures au sol et la modélisation informatique ouvrent la voie au développement futur d'une mission satellite mondiale de neige. Voici quelques éléments qu'ils surveilleront dans la campagne 2020.
Dans l'air …
La neige est difficile à mesurer car ses caractéristiques changent en fonction du terrain sur lequel elle tombe, à quelle profondeur il est et s'il fond. Aucun outil ou mesure ne peut mesurer tous les types de neige à tout moment, dit l'équipe.
« Les lacunes de la recherche en télédétection de la neige peuvent être regroupées par classes de climat de neige :neige de la toundra, neige dans les forêts, la neige dans les zones maritimes - et par son évolution dans le temps, " a déclaré Carrie Vuyovich, chercheur au Goddard Space Flight Center de la NASA à Greenbelt, Scientifique adjoint actuel du projet Maryland et SnowEx 2020. « Différentes caractéristiques de la neige ont un impact différent sur les mesures. »
Le suivi de l'équivalent neige-eau (SWE) tout au long de la saison aide les hydrologues et les gestionnaires des ressources en eau à savoir quelle eau sera disponible lorsqu'elle fondra au printemps, ainsi que de prévoir d'éventuelles inondations ou sécheresses.
Les mesures aéroportées de SnowEx, les mesures au sol et la modélisation informatique ouvrent la voie au développement futur d'une mission satellite mondiale de neige. Crédit :NASA / Jon Sunderman, Laboratoire de recherche navale
"Ce n'est pas tant la profondeur de la neige - c'est la mesure que la plupart des gens connaissent probablement, " a déclaré Ed Kim, chercheur à Goddard et ancien scientifique du projet SnowEx. "Tu sais, en hiver, s'il neige et que vous devez pelleter votre allée, vous voulez savoir combien de centimètres de neige vous devez pelleter. Mais nous cherchons l'équivalent en eau :combien d'eau cette neige représente et ce que cela signifie pour les inondations et les sécheresses. »
La campagne aéroportée SnowEx fera voler un radar et un lidar (détection lumineuse et télémétrie) pour mesurer l'épaisseur de la neige, radar micro-ondes et radiomètres pour mesurer SWE, des caméras optiques pour photographier la surface, des radiomètres infrarouges pour mesurer la température de surface, et des imageurs hyperspectraux pour documenter la couverture et la composition de la neige. Certains de ces instruments fonctionnent mieux que d'autres sur différents types de terrain, conditions de végétation et de neige, et voir où et quand chacun fonctionne le mieux aidera les spécialistes des neiges à décider comment différentes combinaisons d'instruments fourniraient des mesures utiles pour une éventuelle mission satellite.
SnowEx 2020 testera d'abord les instruments près de Grand Mesa, Colorado, qui comprend à la fois de la neige plate et de la forêt. La campagne de cette année comprendra également une série chronologique de vols à travers le Colorado, Utah, l'Idaho et la Californie à la fonte des neiges au printemps, documenter les changements entre les lieux et les saisons. L'équipe a commencé ses vols en décembre 2019 et se terminera en mai 2020.
"La dernière campagne était un instantané dans le temps, " a déclaré Vuyovich. " Nous n'avons pas vu beaucoup de changement dans les conditions de neige au cours de la période de trois semaines en 2017, et certaines techniques qui nous intéressent utilisent une méthode de détection de changement."
La campagne de séries chronologiques testera et validera une méthode de mesure SWE utilisant un radar interférométrique à synthèse d'ouverture en bande L (InSAR), mesuré avec l'instrument UAVSAR du Jet Propulsion Laboratory de la NASA.
"L'instrument UAVSAR est très fiable - il est souvent utilisé pour des applications non enneigées telles que la déformation de la surface de la terre après des tremblements de terre ou des volcans, " a déclaré HP Marshall, professeur agrégé à la Boise State University, Idaho et chercheur au U.S. Army Cold Regions Research and Engineering Lab, et scientifique du projet SnowEx 2020. « Lors de nos tests préliminaires en 2017, nous avons obtenu des résultats assez prometteurs qui sont en corrélation avec l'épaisseur de la neige et le SWE, mais il n'y a pas eu de grand changement, nous n'avons donc pas pu tester sur un large éventail de conditions. En 2020, nous effectuerons des mesures InSAR hebdomadaires à bihebdomadaires lors d'une expérience de série temporelle, des conditions sans neige à la transition vers le manteau neigeux printanier humide."
SnowEx testera également le radar et le radiomètre à ouverture synthétique équivalent à l'eau de neige (SWESARR). SWESARR a été développé à la NASA Goddard, et sa combinaison de mesures micro-ondes actives et passives lui permet de mesurer les caractéristiques de la neige ainsi que le sol en dessous, ce qui peut affecter le signal micro-ondes.
Afin de savoir si les instruments prennent des mesures précises, l'équipe collecte également des données sur le terrain. En 2020, les équipes au sol mesureront l'épaisseur de la neige, densité, couches d'accumulation, Température, l'humidité et la taille des grains — la taille d'une particule typique. Crédit :NASA / Hans-Peter Marshall, Université d'État de Boise
SnowEx comprend des partenaires d'universités, des institutions privées et d'autres agences gouvernementales qui apportent une expertise et des instruments supplémentaires, tels que l'instrument gamma aéroporté de la National Oceanic and Atmospheric Administration et le radar FMCW de l'Université de l'Alabama. Ces instruments ne peuvent pas être utilisés dans l'espace, mais ils aideront la communauté des scientifiques de la neige à faire progresser leur compréhension de la neige dans diverses conditions.
L'équipe comparera également ses données avec les satellites ICESat-2 de la NASA et Sentinel 1A et 1B de l'Agence spatiale européenne, et l'imagerie optique haute résolution de NASA WorldView et de sociétés d'imagerie privées.
… et au sol
Afin de savoir si leurs algorithmes sont précis, l'équipe collecte également des données sur le terrain. Les équipes au sol de SnowEx 2020 mesureront l'épaisseur de la neige, densité, couches d'accumulation, Température, l'humidité et la taille des grains de neige—la taille d'une particule typique. La mesure de ces caractéristiques leur permet de voir comment différents emplacements et caractéristiques au sol ont un impact sur les données aéroportées.
Cette année, la modélisation informatique en temps réel sera également intégrée à la campagne.
"Notre groupe de modélisation de la neige a travaillé pour comprendre où nous voyons la plus grande incertitude dans les simulations de modèles de SWE, " dit Vuyovich. Ici, « incertitude » fait référence à la plage d'estimations à partir d'un certain nombre de simulations. L'équipe a réuni un ensemble de douze membres de différents modèles et données atmosphériques pour simuler neuf ans de saisons de neige à travers l'Amérique du Nord, identifier les zones où l'incertitude était la plus élevée.
« Évaluer les données en temps réel nous aidera à comprendre ce qui est à l'origine de l'incertitude. » dit Vuyovitch. "Prochain, nous allons commencer à voir comment l'assimilation de différentes observations de télédétection peut aider à améliorer nos estimations. »