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传感器积雪测绘 - BYU ScholarsArchive
该程序的第二步需要有效访问多时相遥感雪图像。本研究开发的 Snow Inspector 网络应用程序使用户能够从中分辨率成像光谱仪 (MODIS) 中检索地球上任何一点的分数积雪时间序列。时间序列检索方法基于从 Web 地图图块服务 (WMTS) 提供的图块图像中自动提取数据。使用此技术检索 100 天数据的平均所需时间为 5.4 秒，这比需要下载大型卫星图像文件的其他方法要快得多。所提出的数据提取技术和时空可视化用户界面可用作与其他多时相水文或气候数据 WMTS 服务配合使用的模型。
初始雪况对北落基山脉大气河流数值天气模拟的影响
摘要：雪的热和辐射特性对陆地表面能量平衡产生强烈影响，从而对其上方的大气产生影响。山区的陆地表面积雪信息知之甚少。很少有研究检查过中纬度冷季高分辨率、对流允许的数值天气预报模型中初始陆地表面积雪条件的影响。使用天气研究和预报 (WRF) 模型的高分辨率 (1 公里) 配置，测试陆地表面积雪对大气能量输送和随后的地面气象状态的影响程度，包括平静条件和 3 月下旬温暖大气河流的天气特征。一组合成但真实的雪状态被用作模型运行的初始条件，并比较了产生的差异。我们发现，在这两个时期，雪的存在 (不存在) 会使 2 米空气温度降低 (升高) 多达 4 K，并且大气通过从邻近地区平流湿静态能量来响应雪扰动。雪量和积雪面积都是影响 2 米空气温度的重要变量。最后，WRF 实验产生的气象状态用于强制离线水文模型，表明融雪率可以增加/减少 2 倍，具体取决于主天气模型中使用的初始雪况。我们提出，中尺度模型中陆地表面雪特性的更真实表示可能是水文气象可预报性的来源
Walsh, JE、WL Chapman、F. Fetterer 和 S. Stewart。2019. 网格化月度海冰范围和浓度，1850 年以后，版本 2。美国科罗拉多州博尔德。NSIDC：国家冰雪数据中心。doi：https://dx.doi.org/10.7265/jj4s-tq79。目录网格化月度海冰范围和浓度...................................................................................................................... 1 1850 年以后，版本 2 ......................................................................................................................... 1 1 摘要 ............................................................................................................................................................. 3 2 这些数据的应用 ............................................................................................................................. 3 3 产品开发背景 ............................................................................................................................. 4 4 数据文件：格式和说明 ............................................................................................................. 6
1 摘要 气候模型和再分析通常需要覆盖很长一段时间（大约一个世纪）的网格化泛北极海冰数据集。然而，卫星时代之前的基于观测的数据集在信息内容和格式上是异构的，因此难以用于长期数据记录。在这里，历史来源的观测是自 1850 年开始的每月网格化海冰浓度产品的基础。历史观测有多种形式：船舶观测、海军海洋学家的汇编、国家冰服务机构的分析等。1979 年，这些来源让位于单一来源：卫星被动微波数据的浓度。网格化每月海冰范围和浓度，1850 年以后建立在早期的数据产品（Chapman 和 Walsh 1991）的基础上，增加了历史来源，改进了用于合并来自不同来源的数据的技术，并向前和向后扩展了记录。数据以月度海冰浓度的形式在 netCDF4 文件中提供。这些字段代表单个月中日，而不是月平均值。数据位于四分之一度纬度乘以四分之一度经度的网格上，覆盖北半球 30 度以北。除了浓度变量外，相应的源变量还指示 18 个可能源中的每一个的使用位置。逗号分隔变量文件中的区域和北极范围的冰范围和面积时间序列以及其他辅助文件也包括在内。
3 - 测量雪水分和密度的方法 - DTIC
Denoth 雪水仪是一种电子设备，可在 20 MHz 下测量雪的介电常数的实部。通过雪水和密度的经验关系可以计算出雪体积湿度（Denoth，1989）。必须单独测量密度才能输入到方程中。这是使用 100 cm3 矩形盒式切割器完成的，并在电子秤上称量样品。这些测量是在雪块的侧壁进行的，图 2 和 3 CRREL 库存中有五台 Denoth 仪表。在实验室环境中，每台都用于检查它们当前的准确性和相互校准？两台 Denoth 仪表可供现场使用。一台属于 CRREL，另一台属于另一个机构。距离地面 5cm 以内的测量值会受到下层表面介电特性的影响，应谨慎解释。
MPR（2018-19）SNO部名称名称名称益处类型DBT支出MPR（2018-19）SNO部名称名称名称益处类型DBT支出
Atomic矿业局探索和研究AMD-Project夏季培训计划以及科学与省权竞赛
北极海冰体积的反演及其趋势受年际雪变率的显著影响
摘要 我们估计了卫星反演的北极海冰厚度、海冰体积及其趋势的不确定性，这些不确定性源于缺乏可靠的雪厚度观测。为此，我们在由大气再分析强制进行的海洋模型模拟中模拟了 Cryosat2 型冰厚度反演，假设只有干舷是已知的模型输出。然后，我们使用不同的雪气候学将干舷转换为海冰厚度，并将得到的海冰厚度反演结果相互比较，并与再分析强制模拟的实际海冰厚度进行比较。我们发现，不同的雪气候学会导致获得的冰厚度和冰体积存在显著差异。此外，我们表明，使用任何积雪深度气候学通过冰厚度反演得出的北极冰量趋势都是非常不可靠的，因为冰量的估计趋势可能受到被忽视的积雪量年际变化的强烈影响。
Andrew P. Snowdon 大西洋执行助理主任...
特工斯诺登于 2016 年入选高级行政服务团。在担任现职之前，他曾担任太平洋行动执行助理主任 (2016-2018)。他负责 NCIS 六个外地办事处和下属机构的所有刑事和国家安全调查和行动，这些机构遍布美国西部、亚洲和澳大利亚，以及驻扎在西海岸和远东地区的航母和远征打击群上。特工斯诺登曾担任 NCIS 东南外地办事处的特别探员 (SAC) (2013-2016)。作为 SAC，他负责佛罗里达州、佐治亚州、墨西哥湾沿岸、德克萨斯州和中西部南部各州的 NCIS 办事处的管理和运营指导。他的职责范围遍及加勒比地区和中美洲和南美洲。他曾担任弗吉尼亚州匡蒂科 NCIS 总部副局长的执行助理 (2010-2013)。
皮茨菲尔德市冰雪控制计划
除雪：市政府拥有 7 辆配备前翼除雪机的大型自卸卡车和 3 辆小型除雪机。市政府还在每个冬天雇佣大约 40 名外部承包商协助除雪作业。清理道路的重点首先是主干道，然后是住宅区道路。在暴风雪期间，目标是保持所有街道畅通，以便紧急通行。一旦积雪停止，除雪机将清理街道，并将积雪推回路边，以便安全通行/停车，并为未来的暴风雪提供足够的雪储存容量。对于大多数活动，市政府力争在暴风雪结束后 8 小时内完成除雪。如果遇到大暴风雪，该时间表可能会超出，最长的作业可能持续数天。公路车辆/工作人员被分配到 6 条主要路线，这些路线包括大约 77 英里的全市主干道和优先道路。承包商车辆被分配到 31 条路线，包括剩余的住宅街道，市政府车辆会根据需要派遣协助他们。公园部门和建筑维护部门负责清理学校停车场和车道。暴风雪结束后，公路部门将清理市停车场和有限的人行道。
通过无人机航拍确定积雪深度分布...
确定积雪深度的空间分布不仅对于与饮用水供应或水力发电相关的民用目的至关重要，而且对于雪、水文和环境研究中的多种应用也至关重要。然而，积雪深度在空间和时间上都变化很大。因此，传统和最先进的积雪监测方法并不总是能够捕捉到如此高的空间变化，除非采用非常昂贵的解决方案。在这项研究中，我们提出了一种新方法，旨在通过利用地球科学研究环境中的两种低成本和新兴技术来提出解决问题的方法；运动结构 (SfM) 数字摄影测量和无人机 (UAV)。这些技术相结合的优点在于，它们可以以较低的运行成本和较少的工作量提供大面积的精确高分辨率数字高程模型 (DEM)。所提出的方法将利用这一资产，在地理参考雪面（雪 DEM）与其相应的底层地形（地形 DEM）之间进行减法，从而提供雪深分布图。为了在小规模上测试所提出方法的可行性和效率，在上述背景下调查了六个不同的积雪区域。这些区域的面积从 900 到 51,000 平方米不等，其中两个位于斯瓦尔巴群岛朗伊尔城附近，四个位于西格陵兰岛安登峡湾附近。调查在雪面类型、底层地形复杂性、亮度条件和所用设备方面有所不同，以评估该方法的适用范围。结果呈现为六张雪深分布图，并通过比较估计的雪深和一组质量控制点上探测到的雪深来验证。根据区域不同，探测到的雪深与估计的雪深之间的平均差异从最佳情况的 0.01 米到最坏情况的 0.19 米不等，同时空间分辨率范围从 0.06 到 0.1 米。彻底调查了每种情况的误差源，并评估了通过使用雪面和相应的底层地形中可见的公共地面控制点对 DEM 进行地理配准可以进一步减轻误差。在进行的测试中，该方法没有受到该区域的任何特定表面特征或任何调查条件的特别限制。尽管是在小规模区域进行测试，但通过考虑这些初步结果，该方法有可能成为一种简化程序，允许重复绘制雪动态图，同时降低运行成本，并且不会放弃获得高精度和高分辨率。