В поисках пресной воды во всех снежных местах

Снежинки, покрывающие горы или сохраняющиеся под пологом леса, являются жизненно важным ресурсом пресной воды для более чем миллиарда человек во всем мире. Чтобы помочь определить, сколько пресной воды хранится в снеге, команда исследователей, финансируемая NASA (Национальное управление по аэронавтике и исследованию космического пространства США), создаёт компьютерный инструмент, моделирующий наилучший способ обнаружения снега и измерения его водного эквивалента (SWE) из космоса.

SWE — это «святой Грааль для многих гидрологов», отмечает руководитель проекта Барт Форман. В западных штатах США снег является основным источником питьевой воды, а талая вода вносит значительный вклад в гидроэнергетику и сельское хозяйство. Изменения в характере снегопадов служат индикаторами изменения климата: более тёплые температуры приводят к выпадению осадков в виде дождя вместо снега, что снижает способность гор удерживать воду в виде снежного покрова, усиливает наводнения, а после их сезона — засухи.

Новый подход Формана дополняет усилия NASA по изучению SWE со спутников, самолётов и в полевых условиях с помощью таких миссий, как MODIS, GPM и пятилетняя кампания SnowEx. Последняя, в частности, использует лидар для измерения глубины снега и SWE в сложной местности, что трудно сделать из космоса. «Нам бы очень хотелось иметь глобальную карту SWE», — говорит учёный NASA Эдвард Ким, но единой методики для глобальных измерений не существует, так как свойства снега сильно варьируются.

Инструмент моделирования оценивает эффективность трёх типов космических сенсоров: радара, радиометра и лидара. Он использует данные существующих спутников, таких как радиометр AMSR2 (JAXA) или радарные спутники Copernicus Sentinel (ESA), и моделирует работу лидара в космосе. «Мы можем помочь исследовать вопрос: что, если бы у нас была космическая миссия для наблюдения за снегом?» — говорит Форман.

Для запуска сложных симуляций требуются суперкомпьютеры, такие как Discover в Goddard и Deepthought2 в Университете Мэриленда. Инструмент позволяет проводить эксперименты, сравнивая разные сценарии орбит и зон обзора спутников, чтобы определить наиболее эффективную комбинацию датчиков. Этот симулятор, финансируемый NASA, поможет разработать стратегию космических наблюдений за снегом для лучшего понимания этого критического ресурса на десятилетия вперёд.