6. Workshop Alpine Hydrologie

Im Rahmen von Fram3S entwickeln wir ein integriertes Modellierungsverfahren, um die sub-saisonale und saisonale Dynamik der Schneedecke in Gebirgsregionen vorherzusagen. Das System kombiniert downgescalte und bias-korrigierte extended and long-range Wettervorhersagen mit dem räumlich verteilten, physikalisch basierten Schneemodell openAMUNDSEN. Das neu entwickelte Verfahren nutzt ein Ensemble-basiertes Datenassimilationsverfahren für Schneevariablen, die aus lokalen Beobachtungen und Satellitendaten abgeleitet werden. Es wird auf die EUREGIO Tirol – Südtirol – Trentino (26.255 km²) angewendet. Die räumliche und zeitliche Auflösung ist optimal an die Schneeprozesse in dieser Region angepasst.

Das übergeordnete Ziel von Fram3S ist die Vorhersage der räumlich-zeitlichen Schneedynamik (einschließlich Schneeausdehnung und -menge) für Wochen bis Monate im Voraus sowie die Bewertung der Unsicherheiten für verschiedene Vorhersagezeiträume und räumliche Auflösungen. Wir kombinieren dazu modernste methodische Ansätze: (i) Downscaling und Bias-Korrektur meteorologischer Variablen aus Wettermodellen, (ii) physikalisch basierte Simulation der Schneedynamik mit dem Schneemodell openAMUNDSEN und (iii) Verarbeitung und Assimilation von Stationsbeobachtungen sowie satellitengestützten Schneebedeckungs- und Nasschneekarten. Für die Datenassimilation verwenden wir ein Ensemble-basiertes Partikelfilterverfahren. Letztlich wollen wir folgende zentrale Forschungsfrage beantworten: Wie gut kann ein integriertes Schneemodellierungssystem die sub-saisonale und saisonale Schneedeckendynamik in komplexem Gebirgsgelände vorhersagen? Wir werden außerdem versuchen, (iv) satellitengestützte depletion curves zu berechnen um die Entwicklung der Schneedecke vorherzusagen. Mithilfe des Systems werden wir darüber hinaus einen Schneereanalysedatensatz mit einer räumlichen Auflösung von 100 m für das gesamte EUREGIO-Gebiet erstellen, sowie Zeitreihen meteorologischer Beobachtungsdaten von über 1.000 automatischen Wetterstationen (AWS) in der Region.

Das entstehende Framework soll als Grundlage für diverse operative und Forschungsanwendungen in der Gebirgsschneevorhersage dienen. Aufgrund seiner physikalischen Eigenschaften ist das System räumlich und zeitlich übertragbar. Alle Daten und Quellcodes werden frei zugänglich und quelloffen sein.