3. Snøoppdatering

IPN-prosjektforslag

HVORFOR

I dag er oppdatering av snøtilstanden i tilsigsmodellene basert på tradisjonelle snømålinger. Disse uttrykkes som anomali (prosent av normal), og en justerer HBV-modellens snøtilstand med samme prosentsats. Tilnærmingen krever at måleopplegget holdes uforandret, og at snøen både fordeler seg romlig på samme måte hvert år. Den siste antagelsen er bare delvis tilfredsstilt. Videre evner ikke denne metoden å oppdatere snøens fordeling verken innenfor eller mellom høydesonene i den tradisjonelle HBV-modellen, langt mindre ruteverdiene i en fordelt modell. Dette finnes det alternative metoder som er egnet til.

Likevel vil en samling av snøstrekk aldri nå samme detaljeringsgrad som rutenettet i en fordelt modell. En metode utviklet ved SINTEF Energi (Kolberg og Gottschalk, 2010) har vist hvordan bayesiansk statistikk kan anvendes for å trekke ut snømagasin-informasjon fra satellittbilder som i utgangspunktet bare er snødekningskart. Dette gir langt mer detaljert informasjon enn det som tidligere har vært tilgjengelig, og kan utnyttes til fulle også av nye distribuerte tilsigsmodeller. Metoden er imidlertid utviklet for vitenskapelige formål, og bruker en MCMC-algoritme som er svært regnekrevende og lite egnet for operativ produksjon

HVORDAN

Innovasjonen i dette prosjektet består i to prototyper som bedrer kraftprodusentenes utnyttelse av snøinformasjon i sine modeller, med særlig vekt på nye, fordelte modeller. Den ene prototypen endrer metoden for å estimere snømagasinet basert på manuelle snømålinger. Den nye metoden vil i tillegg til total-snømagasinet tallfeste høydevariasjon, regional variasjon og forløpet av snødekningsgrad gjennom smeltesesongen.

Den andre prototypen legger grunnlaget for kvantitativ utnyttelse av satellittdata, både direkte og gjennom å øke verdien av de tradisjonelle snømålingene. Den nye rutinen skal implementere og evaluere en forenklet modell og løsningsalgoritme, stadig innenfor statistisk holdbar metodikk (Saux Picart mfl, 2012). Innovasjonen i den andre prototypen ligger i å utvikle en slik algoritme som kan gjøre ny og detaljert informasjon tilgjengelig også for operativ utnyttelse.

De to innovasjonene legger til rette for å samle data fra flere kilder; spesielt kan satellittdataenes svært detaljerte informasjon gi betydelig støtte til å kvantifisere forbindelsen mellom hver enkelt snømåleprofil og de ulike modelltilstandene som oppdateres.

DISKUSJON

Diskuter prosjektforslaget her.

Ikke adgang til diskusjonssiden? Send en mail til eller og be om tilgang.

Forbedring av estimert vårflomvolum vha snødekningsgrad målt fra satellitt. Y-aksen i de to figurene representerer simulert vårflomvolum ved starten av smeltesesongen; uten (til venstre) og med (til høyre) informasjon fra satellittbilder. X-aksen viser målt vårflomvolum, hver prikk er et nedbørfelt. Dette er resultater fra et kalibreringseksperiment der bare satellittbilder fra tidligere sesonger ble brukt. Oppdatering med satellittbilder for inneværende sesong vil kunne forbedre figuren til høyre ytterligere etter hvert som bildene kommer.
Forbedring av estimert vårflomvolum vha snødekningsgrad målt fra satellitt. Y-aksen i de to figurene representerer simulert vårflomvolum ved starten av smeltesesongen; uten (til venstre) og med (til høyre) informasjon fra satellittbilder. X-aksen viser målt vårflomvolum, hver prikk er et nedbørfelt. Dette er resultater fra et kalibreringseksperiment der bare satellittbilder fra tidligere sesonger ble brukt. Oppdatering med satellittbilder for inneværende sesong vil kunne forbedre figuren til høyre ytterligere etter hvert som bildene kommer.

Kontaktperson