Verständnis und Vorhersage der räumlichen und zeitlichen Variabilität von Schneeprozessen unter verschiedenen Vegetationsbedeckungen durch Kombination von Laserbeobachtungen und Punktmessungen (SPENSER)

Description: Ein umfassendes Wissen über die Einflüsse von Vegetation und Waldstrukturen auf Schneeakkumulations- und Ablationsprozesse ist besonders wichtig, da Wälder sich am schnellsten verändernden. Darüber hinaus werden sich ändernde klimatischen Bedingungen dazu führen, dass Wald- und Buschflächen oberhalb der Waldgrenze wachsen und sich die Eigenschaften der Wälder verändern. Kürzlich durchgeführte Studien in Wäldern haben die hohe räumliche und zeitliche Variabilität der Schneedecke sowie die Energiebilanz in Abhängigkeit von verschiedenen Überdachungsbedingungen, Baumarten und Klimabedingungen bestätigt. Das vorgeschlagene Projekt wird sich auf die Untersuchung der Auswirkungen verschiedener Baumarten und unterschiedlicher Waldstrukturen auf die Schneedynamik konzentrieren. Ein innovativer Beobachtungsansatz, der zahlreiche kontinuierliche Punktmessungen (SnoMoS) mit häufigen UAV (Drohnen)-basierten Beobachtungen einem neuartigen Laserscanner kombiniert, wird verwendet, um die Entwicklung der Schneedecke unter verschieden Wäldern in zwei verschiedenen Klimaregionen (Alpen und Mittelgebirge) zu beobachten. Der einzigartige Datensatz wird dann dazu verwendet, um vorhandene Schneemodelle zu verbessern und neue Vegetationsalgorithmen zu testen und robuste Vegetationsstrukturindizes aus Fernerkundungs-Datensätzen abzuleiten, die dann in gross-skaligen Modellen verwendet werden können. Die vorgeschlagene Studie wird daher dazu beitragen, eine wichtige Wissenslücke über die Auswirkungen von Wäldern auf die Schneedecken zu schließen, die in diesem Bereich vor allem in den gemäßigten Klimaregionen noch besteht.

SupportProgram

Origins: /Bund/UBA/UFORDAT

Tags: Vegetation ? Baum ? Hydrogeologie ? Prognose ? Flugdrohne ? Energiebilanz ? Hydrochemie ? Limnologie ? Siedlungswasserwirtschaft ? Studie ? Mittelgebirge ? Alpen ? Hydrologie ? Klima ? Wald ? Integrierte Wasser-Ressourcen Bewirtschaftung ? Kontinuierliches Verfahren ? Waldgrenze ?

Region: Baden-Württemberg

Bounding boxes: 9° .. 9° x 48.5° .. 48.5°

License: cc-by-nc-nd/4.0

Language: Deutsch

Organisations

• Albert-Ludwigs-Universität Freiburg, Institut für Nachhaltige Technische Systeme (Betreiber*in)
• Deutsche Forschungsgemeinschaft (Geldgeber*in)
• Umweltbundesamt (Bereitsteller*in)
• Universität Freiburg, Institut für Geo- und Umweltnaturwissenschaften, Professur für Hydrologie (Mitwirkende)

Time ranges: 2020-01-01 - 2025-06-30

Alternatives

• Language: Englisch/English
  Title: Understanding and Predicting the Spatial and Temporal Variability of Snow Processes Under Different Vegetation Covers Combining Laser Observations and Point Measurements SPENSER - Snow Processes vEgetatioN laSer obsERvation
  Description: A comprehensive knowledge about vegetation and forest structures influences on snow accumulation and ablation processes is especially important since forest covers are one of the most rapidly changing land cover types. Furthermore, changing climatic conditions will also result in expanding forest and shrub areas above timber line and hence changing the properties of forest canopies. Recent studies confirmed the high spatial and temporal variability present in the snow cover and the energy balance terms under forest vegetation dependent on various canopy conditions, tree species and climate conditions. The proposed study will focus on examining the effects of different tree species and different forest structures on the snow cover dynamics. An innovative observation approach that combines numerous continuous point measurements (SnoMoS) with frequent UAV (drone) based dual wavelength laser scanning observations will be used to observe the snow cover evolution under forest and shrub canopies in two different climate regions (alpine and mid elevation mountains). The unique dataset will be used to improve existing snow models and to test new vegetation algorithms and to derive robust vegetation structure indices from large-scale datasets to be used in large-scale models. The proposed study will therefore help to fill an important gap of knowledge about forest effects on snow covers that still exists in this field especially for the temperate climate regions. https://ufordat.uba.de/UFORDAT/pages/PublicRedirect.aspx?TYP=PR&DSNR=1083714

Resources

• Webseite zum Förderprojekt

  https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/443637229 (Webseite)

Status

Aktiv

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