Cosmic-Ray Neutron Sensing and Snow Covered Area as Complementary Information Sources for Robust Water Resource Management in Alpine Terrain

Abstract

In vielen Regionen stellt saisonal in Form von Schnee gespeichertes Wasser eine wichtige Komponente des Wasserkreislaufs dar. Ein erheblicher Teil der Weltbevölkerung ist auf diese nicht nur angesichts des Klimawandels unter Druck stehende Ressource angewiesen. Das Wissen um die räumliche und zeitliche Dynamik der Schneedecke ist für eine Verbesserung des Wasserresourcenmanagements und der Hochwasservorhersage in Schnee beeinflussten Einzugsgebieten unverzichtbar. Zur Abschätzung der in der Schneedecke gespeicherten Wassermenge stehen verschiedene Ansätze wie In-situ-Messungen, Fernerkundung und schneehydrologische Modellierung zur Verfügung. Insbesondere in Gebirgsräumen weisen die einzelnen Ansätze jeweils spezifische Vor- und Nachteile auf. Das grundlegende Konzept dieser Arbeit basiert daher auf der Annahme, dass die Kombination komplementärer Informationsquellen einen Mehrwert gegenüber den einzelnen Komponenten darstellt. So sind beispielsweise konventionelle In-situ Messungen anfällig für lokale Anomalien. Aus diesem Grund wird eine Pilotstudie am Weisssee (Kaunertal, österreichische Alpen) durchgeführt. Darin wird Cosmic-Ray Neutron Sensing, eine auf der Messung kosmogener Neutronen in der bodennahen Atmosphähre basierende Methode deren Signal die Schneeverhältnisse in einem größeren Umkreis reflektiert, getestet. Die dabei gewonnen Messdaten werden in Kombination mit Satelliten gestützen Schneebedeckungskarten zur Kalibrierung eines weiterentwickelten hydrologischen Modells in einem Teileinzugsgebiet des Inns verwendet. Neutronensimulationen geben weitere Einblicke in die Charakteristik dieser Messsensorik. Die Ergebnisse verdeutlichen die Vorteile gegenüber konventionellen Methoden, insbesondere in Bezug auf die räumliche Repräsentativität. Ein Wasseräquivalent von bis zu 600 mm konnte gemessen werden. Die empirischen Ergebnisse werden von den Neutronensimulationen gestützt. Einschränkend ist jedoch zu Erwähnen, dass beide Ansätze erhebliche Unsicherheiten oberhalb einer Schwelle von 400 mm aufzeigen. Dessen ungeachtet bestätigt sich ein erheblicher Mehrwert des kombinierten Ansatzes aus repräsentativer In-situ Messung und optischen Satellitendaten zur Reduzierung der Unsicherheiten des hydrologischen Modells. Mögliche zukünftige Forschungsfragen beinhalten (i) die Übertragbarkeit der Ergebnisse auf andere Standorte und (ii) Ansätze zur Reduzierung der Messunsicherheiten auch oberhalb des in dieser Arbeit gefundenen Schwellenwertes von 400 mm. Darüber hinaus ist vorgesehen, die ermutigenden Ergebnisse dieser Pilotstudie in der operationellen Hochwasservorhersage für den Inn (HoPI) zu implementieren. Weiters soll der Ansatz mit dem Ziel robusterer Klimafolgenabschätzungen auf Regionen mit geringer Messnetzdichte ausgeweitet werden.For many environments, snow is an important part of the hydrolocigal cycle. A substantial portion of the planet's population relies on freshwater resources seasonally stored as snow. Not only in the face of climate change, these resources are increasingly under pressure. The knowledge of the spatial and temporal dynamics of snow is therefore crucial for improved water resource management and flood forecasting in snow-fed river basins. A number of approaches exist to monitor snow water equivalent including in-situ measurements, remote sensing, and hydrological modelling. When applied separately, both specific advantages and drawbacks exist for each of these, in particular in mountain regions. It is thus assumed, that there is an added-value in integrating complementary sources of information. Hypothesizing that conventional in-situ techniques for continuous measurements of snow water equivalent are prone to local anomalies, a proof-of-concept study utilising a novel approach based on cosmic-ray neutron sensing is tested at a field site in the Austrian Alps at lake Weisssee, Kaunertal. The evaluation of both the representativeness of conventional sensors and cosmic-ray neutron sensing is based on a set of inter- and intra-annual terrestrial laser scanning campaigns. The key benefit of aboveground cosmic-ray neutron sensing is its intermediate scale footprint being insensitive to local variations in snow accumulation. Combining this technique with remotely sensed snow covered area information, a further developed snow hydrological model is calibrated for a tributary catchment of the Inn River. Neutron modelling simulations give further insights into the characteristics of continuous snow measurements. The results clearly show the advantages of cosmic-ray neutron sensing over conventional measurements, in particular with regard to spatial representativeness. The technique is shown to be capable of measuring up to 600 mm of water equivalence, though both empirical results and neutron modelling exhibit substantial uncertainties above a threshold of 400 mm. In total, neutron modelling confirms the unexpectedly high suitability for measuring even deep snowpacks. Furthermore, a considerable benefit of the combined approach integrating cosmic-ray neutron sensing and optical satellite imagery for reducing the uncertainties of the snow hydrological model is shown. Possible further research questions include (i) the transferability of the results to other environments and (ii) approaches to reduce the measurement uncertainties of cosmic-ray neutron sensing even beyond the threshold of 400 mm found in this work. Moreover, it is foreseen to implement the encouraging results of this proof-of-concept study into the operational flood forecasting for the Inn River (HoPI) and to expand the approach to regions with sparse measurement networks for improving the robustness of climate change impact assessments.Abweichender Titel laut Übersetzung der Verfasserin/des VerfassersArbeit an der Bibliothek noch nicht eingelangt - Daten nicht geprüftInnsbruck, Univ., Diss., 2019(VLID)363100