Integrated Climate Data Center

Schneewasseräquivalent (SWE) via NSIDC

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Beschreibung

Daten des Scanning Multichannel Microwave Radiometer (SMMR) und des Special Sensor Microwave / Imager (SSM/I) wurden benutzt, um einen Datensatz des Schneewasseräquivalents (SWE) auf einem Lambert-Azimuthal Equal Area Gitter mit 25 km Gitterzellengröße zu berechnen. Die hier verfügbare Zeitreihe wurde aus re-prozessierten, inter-Sensordifferenzen-korrigierten Strahlungstemperaturbeobachtungen berechnet. Der Datensatz beinhaltet monatliche Werte für SWE, nebst dessen Standardabweichung sowie die Anzahl der Tage eines Monats mit Schneebedeckung in der jeweiligen Gitterzelle.

In der Dokumentation zum Datensatz sind das verwendete Verfahren, die Methoden zur weiteren Optimierung des Datensatzes inklusive Fehlerabschätzung, sowie einige Aspekte der Validierung beschrieben.

Wir weisen ausdrücklich darauf hin, dass es Gebiete mit großen Diskrepanzen zwischen dem beobachteten und dem abgeleiteten SWE gibt. Mehr dazu in den Abschnitten "Datenqualität" und "Referenzen".

Die im Seitenkopf abgebildeten Karten zeigen als Beispiel die Verteilung des Schneewasseräquivalents in der nördlichen Hemisphäre für die Monate November 2006 bis April 2007.

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Parameter

Name Einheit
SWE mm
Tage mit Schneedecke / Monat Anzahl
SWE-Standardabweichung mm
   

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Abdeckung, räumliche und zeitliche Auflösung

Zeitraum und zeitliche Auflösung:

  • November 1978 bis Mai 2007
  • Monatlich

Räumliche Abdeckung und Auflösung

  • Nordhemisphäre
  • Räumliche Auflösung: 25 km x 25 km, EASE Gitter
  • Geographische Breite: nördlich von etwa 18°N
  • Geographische Länge: 0°E bis 360°E
  • Dimension: 721 Spalten x 721 Zeilen
  • Höhe: Terrain folgend

Auf Anfrage stellen wir auch Daten der Südhemisphäre zur Verfügung.

Format:

  • NetCDF

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Datenqualität

Der Datensatz beinhaltet Informationen zur Unsicherheit der berechneten SWE Werte. Nutzer sollten sich jedoch zusätzlich darüber im klaren sein, dass das Verfahren selbst (kann noch nicht an lokale Schneebedingungen, wie z. B. ein vermehrtes Auftreten von "depth hoar" (deutsch: Schwimmschnee) angepaßt werden) und die grobe räumliche Auflösung (Gitterzellengröße: 25 km x 25 km) zu weiteren Unsicherheiten oder sogar einem Offset führen können.

Probleme können auftreten in bewaldeten oder bergigen Regionen, in Gebieten mit vielen Seen und in Gebieten mit stark variierenden Schneeeigenschaften (trocken <--> nass) bzw. einem großen Anteil von Schwimmschnee an der Gesamtschneedicke.

Die in den Referenzen gelisteten wissenschaftlichen Artikel geben hierzu nähere Auskunft.

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Kontaktperson

Stefan Kern
CliSAP / KlimaCampus / ICDC
Email: stefan.kern@we dont want spamzmaw.de

NSIDC User Services
National Snow and Ice Data Center
CIRES, 449 UCB
University of Colorado
Boulder, CO 80309-0449
USA
e-mail: nsidc@we dont want spamnsidc.org

 

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Referenzen

  • Dokumentation dieses Datensatzes am NSIDC
  • Chang, A. T. C., et al., 1987. Nimbus-7 SMMR derived glbal snow cover parameters. Annals of Glaciology, 9, 39-44.
  • Chang, A. T. C., et al., 1996. Effects of forest on the snow parameters derived from microwave measurements during the BOREAS winter field campaign. Hydrological Processes, 10, 1565-1574.
  • Armstrong, R. L., and M. J. Brodzik, 2002. Hemispheric-scale comparison and evaluation of passive microwave snow algorithms. Annals of Glaciology, 34, 38-44.
  • Derksen, C., et al., 2005. Evaluation of passive microwave snow water equivalent retrievals across the boreal forest / tundra transition of Western Canada. Remote Sensing of Environment, 96, 315-327.
  • Foster, J. L., et al., 2005. Quantifying the uncertainty in passive microwave snow water equivalent observations. Remote Sensing of Environment, 94, 187-203.
  • Gan, T. Y., et al., 2009. Comparison of snow water equivalent retrieved from SSM/I passive microwave data using artificial neural network, projection pursuit and nonlinear regressions. Remote Sensing of Environment, 113, 919-927.
  • Lemmetyinen, J., et al., 2009. A comparison of airborne microwave brightness temperatures and snow pack properties across the boreal forests of Finland and Western Canada. Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 47(3), 965-978.
  • Nolin, A. W. 2010. Recent advances in remote sensing of seasonal snow. J. Glaciol., 56(200), 1141-1150.

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Datenzitat

Bei Verwendung der Daten bitte wie folgt zitieren:

Armstrong, R. L., M. J. Brodzik, K. Knowles, and M. Savoie, 2007, Global monthly EASE-Grid snow water equivalent climatology, Boulder, CO: National Snow and Ice Data Center. Digital Media, distributed in netCDF format by the Integrated Climate Data Center (ICDC, http://icdc.zmaw.de) University of Hamburg, Hamburg, Germany.
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