Die reliefabhängige Schneedeckenverteilung im Hochgebirge

Abstract

Das kleinräumig und zeitlich variierende Verteilungsmuster der Schneedecke steuert im Hochgebirge maßgeblich das ökosystemare Prozessgeschehen, so dass dessen Erfassung für weitergehende Analysen und ökosystemare Systemverständnisse unabdingbar ist. Dieses kleinräumige und zeitlich rasch variierende Muster kann mit den bisherigen Erhebungsmethoden der Fernerkundung mittels Satelliten- oder Luftbildern nicht erfasst werden.<br /> Mit einem multiskaligen, kombinierten Ansatz, bestehend aus mikroskaligen Punktmessungen und mesoskaligen terrestrischen Gegenhangphotos, wurde die Schneedeckenverteilung bestimmt und der Einfluss des Reliefs auf diese analysiert. Unter der Annahme, dass das Verteilungsmuster der Schneedecke eine Funktion des Reliefs darstellt, wurde das Relief als Regelgröße definiert. Auf Basis von semi-empirischen Modellen wurde die Schneedeckenverteilung für das Lötschental modelliert. Zur Überprüfung eines möglichen Upscalings und inwieweit mit Punktdaten das räumliche Verteilungsmuster der Schneedecke repräsentativ erfasst werden kann, wurden sowohl mesoskalige – mittels terrestrischen Gegenhangphotos – als auch makroskalige Modellvalidierungen mittels ASTER-Szenen durchgeführt.<br /> Die Analysen der mikroskaligen Punktdaten zeigen einen signifikanten Zusammenhang zwischen dem Relief und dem Verteilungsmuster der Schneetiefe und des SWEs. So differenziert sich sowohl die Schneetiefe als auch das SWE in Abhängigkeit von den Reliefparametern Meereshöhe, Hangneigung, Exposition und Wölbung. Die Einflussstärke der Reliefparameter variiert jedoch in Abhängigkeit von den vorherrschenden Witterungsbedingungen. Auf Grund dieser reliefabhängigen Differenzierungen sind im Hochgebirge für Abschätzungen von Schneerücklagen Messungen in verschiedenen Reliefpositionen durchzuführen. Die alleinige Berücksichtigung der Meereshöhe würde zu hohen Fehlinterpretationen der Schneerücklagen führen.<br /> Zur Bestimmung des räumlichen Ausaperungsmusters wurden sowohl mikroskalige Punktdaten auf Basis von UTL-Dataloggern, als auch mesoskalige terrestrische Gegenhangphotos eingesetzt. Die Anwendung der terrestrischen Gegenhangphotos zeigt die Möglichkeit auf, das kleinräumige Schneedeckenverteilungsmuster in alpinem Gelände, das durch große Reliefunterschiede charakterisiert wird, mit einer hohen räumlichen und zeitlichen Auflösung zu erfassen. Mit einem semi-automatischen Verfahren, mit dem die für die Orthorektifizierung erforderlichen Orientierungsparameter bestimmt werden, wird eine hohe Lagegenauigkeit der Bilddaten, die für reliefabhängige Analysen zwingend erforderlich ist, unter geringem manuellen Zeitaufwand erreicht. Die Orthorektifizierung jedes einzelnen Bildes ermöglicht zudem Bildklassifizierungsverfahren, mit denen unterschiedliche reliefabhängige Beleuchtungsverhältnisse sowie Verunreinigungen der Schneedecke berücksichtigt werden können. Die mesoskaligen Analysen zeigen, dass das Ausaperungsmuster zwar signifikant vom Relief gesteuert wird, darüber hinaus jedoch „reliefunabhängige“ Faktoren und Prozesse das Verteilungsmuster der Schneedecke steuern, womit das Verteilungsmuster der Schneedecke nur näherungsweise als Funktion des Reliefs beschrieben werden kann. So wird auf dem Schatthang das Ausaperungsmuster dominant von gravitativen Prozessen modifiziert. Zudem kann gezeigt werden, dass die Ausaperung von turbulenten und advektiven Wärmeströmen, die von aperen Flächen ausgehen, sowie von äolischen Schneeumverteilungsprozessen gesteuert wird. Auf Grund dieser reliefunabhängigen Variationen der Schneedeckenverteilung kann das Verteilungsmuster der Schneedecke mit wenigen Punktmessdaten nur näherungsweise abgebildet werden. Über die Reliefparameter kann für 62 % der Fläche das Ausaperungsmuster mit einer zeitlichen Differenz von ±20-Tagen richtig erfasst werden. Allein auf Basis von Punktmessungen kann lediglich für 47 % der Fläche das Ausaperungsmuster mit einer zeitlichen Differenz von ±20-Tagen richtig erfasst werden.<br /> Der Einsatz von terrestrischen Gegenhangphotos liefert ein hohes Potential für zukünftige Schneedeckenmodellierungen im Hochgebirge sowie eine skalenübergreifende Analyse der räumlich und zeitlich differenzierten Schneedeckendynamik und ihrer hydrologischen, geomorphologischen und ökosystemaren Rückkopplungen.

<strong>Snow cover distribution in relation to topography in high mountains - multiscale approaches at the example of the Loetschental (Switzerland)</strong><br /> The temporal and spatial high variable snow cover pattern significantly controls ecosys-tem processes in high mountains. Therefore, ecosystem analyses and the ecological un-derstanding essentially require a precise monitoring of snow cover distribution. But, previous methods for snow cover monitoring using remote sensing techniques are not suitable to monitor the fine-scale and rapid changing snow cover.<br /> In this study a multi-scale, combined approach consisting of micro-scale point meas-urements and meso-scale terrestrial images is used to record the snow cover pattern in an alpine valley and to analyse the influence of topography on the distribution. Topography was defined as the controller under the assumption that snow cover distri-bution is a function of topography. Based on semi-empirical models the snow-cover distribution of the alpine valley Lötschental was simulated. The possibilities for an up-scaling as well as the representativeness of point measurements in terms of snow cover distribution was validated using meso-scale terrestrial images and macro-scale ASTER satellite data. <br /> Analyses of micro-scale point measurements show a significant correlation between topography and patterns of snow parameters like snow depth and SWE. Both parame-ters depend on elevation, slope, aspect and curvature. The magnitude of influence of each topographical feature changes in relation to climatic conditions. Due to this topog-raphy dependent differentiation, estimations of snow storages need to based on meas-urement at different topographic positions. A simple consideration of elevation alone would lead to major misinterpretation. Micro-scale point measurements using UTL-temperature loggers as well as meso-scale terrestrial images were used to determine the snow cover pattern. The use of terrestrial images enables the monitoring of snow cover with a high spatial and temporal resolu-tion. The latter is essential in high mountain areas due to the fine-scale variations of snow cover. A semi-automatic procedure calculates the camera orientation parameters for every image taken that are used to orthorectify the images precisely. This allows the improvement of images classification techniques by considering shading effects and albedo changes of snow.<br /> The meso-scale snow monitoring and analyses show the snow cover to be significantly related to topography. But, it also indicates the snow cover to be a function of parame-ters independent of topography, too. Hence, snow cover pattern is not determined by topography solely. For example, avalanches modify the snow cover pattern on the north-facing slope. Moreover, snow cover variations are influenced by turbulent and advective heat fluxes originating from aper area as well as eolic snow redistribtuion. Due to these topography independent variations, the snow cover pattern can only be estimated by approximation using a few point measurements. Based on terrestrial images, 62 percent of the investigated area are modelled correctly with a temporal bias of ±20 days. The amount of correctly simulated area decreases on the basis of point measurements alone. The use of terrestrial images offers a high poten-tial for future snow cover simulations in high mountain areas as well as it enables an across-the-scales analyses of spatio-temporal snow cover dynamics and its hydrological, geomorphological and ecological responses.