Optrævler mysteriet med snefnug, fra Alperne til Antarktis

Forestil dig at tage billeder af tusindvis af snefnug fra tre forskellige vinkler med et specialinstrument installeret i en højde af 2, 500 meter. Forestil dig så at bruge 3, 500 af disse billeder til manuelt at træne en algoritme til at genkende seks forskellige klasser af snefnug. Og, endelig, forestil dig at bruge denne algoritme til at klassificere snefnuggene i de millioner af resterende billeder i disse seks klasser i en rasende fart. Det er præcis, hvad forskere ved EPFL's Environmental Remote Sensing Laboratory (LTE) gjorde, i et projekt ledet af Alexis Berne. Deres banebrydende tilgang blev omtalt i det seneste nummer af Atmosfæriske måleteknikker .

"Det videnskabelige samfund har forsøgt at forbedre nedbørsmåling og -prognoser i over 50 år. Vi har nu en ganske god forståelse af mekanismerne i regn, " siger Berne. "Men sne er meget mere kompliceret. Mange faktorer - som formen, geometri og elektromagnetiske egenskaber af individuelle snefnug - påvirker hvordan snekrystaller reflekterer signaler tilbage til vejrradarer, gør vores opgave meget sværere. Og vi har stadig ikke en god forståelse af det tilsvarende flydende vandindhold i snefnug. Vores mål med denne undersøgelse var bedre at forstå præcis, hvad der falder, når det sner, så vi i sidste ende kan forbedre prognosen for snefald i store højder." Berne ser også andre anvendelser for holdets resultater, som en mere nøjagtig vurdering af vandækvivalenter lagret i snepakken til kunstvanding og vandkraft.

Identifikation af snefnug og deres grad af rimning

For at nå deres mål, forskerne anskaffede et Multi-Angle Snowflake Camera (MASC) - et sofistikeret instrument sammensat af tre synkroniserede kameraer, der samtidig tager billeder i høj opløsning (op til 35 mikron) af snefnug, når de passerer gennem en metallisk ring.

I samarbejde med Federal Office of Meteorology and Climatology MeteoSwiss og Institute for Snow and Avalanche Research, de installerede MASC på et sted nær Davos, i en højde af 2, 500 meter, hvor den tog billeder en hel vinter og på et sted i kystnære Antarktis, hvor den tog billeder i en hel austral sommer. De kørte derefter deres algoritme for at klassificere snefnugbillederne i seks hovedklasser baseret på eksisterende klassifikation:plane krystaller, søjleformede krystaller, Graupels, aggregater, kombination af søjle og plane krystaller, og små partikler.

Forskerne brugte billederne taget af MASC til også at bestemme graden af ​​rimning af hvert snefnug baseret på dets overfladeruhed (billede 3). "Snefnug ændrer form, når de falder ned i atmosfæren - især gennem skyer, " siger Berne. "Nogle af dem samler frost og bliver mere eller mindre rimede snekrystaller [#3-5 på billedet], mens andre forbliver uberørte og har et meget lavt rimingsindeks." Riming er vigtigt, fordi det er den proces, der forvandler skyvandsdråber til nedbør i form af is - med andre ord, sne.

Sammenligning af alpine og antarktiske snefnug

Næste skridt var at sammenligne resultaterne fra billederne taget nær Davos i de schweiziske alper med dem, der blev taget i Adélie Land på Antarktis kyst. Det afslørede betydelige forskelle i, hvor ofte hver snefnugfamilie dukkede op. De fleste snefnug i Alperne er tilslag (49 %), efterfulgt af små partikler og graupeller. Imidlertid, i Antarktis, størstedelen var små partikler (54 %), efterfulgt af tilslag og graupeller.

Ifølge Berne, disse forskelle kan forklares. "De hårde antarktiske vinde eroderer konstant snepakken og resulterer i dannelsen af ​​små snepartikler. Hvad mere er, Antarktiske snefnug har meget mindre rimning end alpine snefnug, fordi den antarktiske luft er meget tørrere." Et andet af forskernes resultater, der måske vil skuffe purister, er, at den 'stjerne-dendrit'-type snefnug - den, vi typisk forbinder med 'idealet' ' snefnug - viste sig at være sjælden på begge steder, udgør kun 10% af snefnug i Alperne og 5% af snefnug i Antarktis.

Multi-instrumentel tilgang

For at tackle kompleksiteten af ​​de mange involverede processer, videnskabsmænd er normalt afhængige af flere forskellige instrumenter, når de laver meteorologiske målinger og vejrudsigter. Resultaterne opnået af Bernes team vil derfor give endnu mere indsigt, når de kombineres med andre instrumenter, såsom vejrradarer, som indsamler data om skyer og nedbør på tværs af alle lag af atmosfæren.

Som en del af det internationale Solid Precipitation Intercomparison Experiment (SPICE), MeteoSwiss opsatte en regnmåler ved siden af ​​MASC på Davos-stedet. Dataene er endnu ikke fuldt analyseret, men ved at sammenligne typen af ​​snefnug fotograferet af MASC med mængden af ​​vand opsamlet over en given periode, holdet vil være i stand til at teste forskellige hypoteser om snefnugs flydende vandindhold, som fortsat er en gåde for atmosfæriske videnskabsmænd.

En målekampagne under vinter-OL 2018

For at styrke deres resultater, Bernes team skal indsamle flere data. De sendte deres MASC tilbage til Antarktis for endnu en dataindsamlingsrunde i år; det vil derefter tage til bjergene i Sydkorea i 2018 til vinter-OL, som finder sted i Pyeongchang. "Jo flere data vi har, jo mere pålidelige vil vores beregninger være, " siger Berne.

Dette forskningsprojekt kombinerer grundlæggende og anvendt forskning. Det involverer tre videnskabsmænd:Alexis Berne og Christophe Praz fra EPFL's Environmental Remote Sensing Laboratory og Yves-Alain Roulet fra MeteoSwiss (Federal Office of Meteorology and Climatology). MeteoSwiss har arbejdet sammen med EPFL i flere år for at forbedre sine nedbørsestimater og sin numeriske vejrudsigelsesmodel.