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World File Search System降雪
极端降雪验证中的阿拉斯加案例研究
Zhang，P.，G。Chen，W。Ma，Y。Ming和Z. Wu，2021年：理想化和全面的气候模型中强大的大气河对全球变暖的反应。 J. 气候，34，7717–7734，https：//doi.org/10.1175/jcli-d-20-1005.1。Zhang，P.，G。Chen，W。Ma，Y。Ming和Z. Wu，2021年：理想化和全面的气候模型中强大的大气河对全球变暖的反应。J.气候，34，7717–7734，https：//doi.org/10.1175/jcli-d-20-1005.1。
过去自然和人工降雪可靠性的变化...
表示多种雪管理方案的指标随时间的变化（仅修整、造雪覆盖率与 Badré 等人 2009 年的平均值相对应，法国所有滑雪胜地的平均值、基于投资数据的造雪覆盖率的个体变化以及与 2018 年使用造雪覆盖率相对应的情况）。底行表示相应的造雪覆盖率。最后一行表示与仅修整情况相比，积雪覆盖可靠性的提高。滑雪胜地 #6 的造雪设备高于平均水平，而滑雪胜地 #12 的造雪设备低于平均水平 230
表面能预算对降雪的敏感性，如Mar在南极洲沿海地区所模拟的
1大学格勒诺布尔（Grenoble Alpes），CNRS，环境地球科学研究所，38000，法国格勒诺布尔2大学。Grenoble Alpes, University of Toulouse, Météo-France, CNRS, CNRM, Center for Snow Studies, Grenoble, France 3 F.R.S.-FNRS, Laboratory of Climatology, Department of Geography, University of Liège, 4000 Liège, Belgium 4 Department of Geosciences, University of Oslo, Oslo, Norway 5 Science Systems and Applications,美国马里兰州格林贝尔特
探索在树和积雪层尺度上森林降雪的潜力
摘要。北方和亚高山森林每年多个月的季节性降雪；但是，由于温度和森林干扰，这些环境中的降雪状况正在迅速变化。准确预测森林雪动力学，与生态水文，生物地球化学，冰冻圈和气候科学有关，需要基于过程的模型。虽然已经提出了跟踪单个雪层微观结构的雪态研究，但到目前为止，只有在几个雪透水模型中才存在解决树冠代表的树规范过程。迄今为止，缺乏在仪表尺度上实现图层和微观结构的森林降雪模拟的框架。为了填补这一研究差距，这项研究介绍了森林雪建模框架FSMCRO，该框架结合了两种脱落的，最先进的模型组件：来自柔性雪模型（FSM2）的冠层代表和crocus snowpack代表crocus snepack sysemble model sys-sys-tem（coccroc）。我们将FSMCRO应用于北方和亚高山位点的不连续森林，以展示树规范的雪过程如何影响层尺度的雪堆特性。在对比位置的模拟显示整个冬季地层上有明显的不同。这些原因是由于镜片不足与间隙位置的不同流行过程以及由于空间可变的雪堆能量平衡而导致的雪变质性变异性。eN-Semble模拟使我们能够评估模拟地层学的鲁棒性和不确定性。在空间上明确的模拟揭示了
法国阿尔卑斯山极端降雪的投影是高程和全球变暖水平的函数
摘要。在预计极端预言的预计增加之后，例如高纬度地区或高海拔高度时，寒冷地区可能会增加极端降雪。相比之下，在低至中等区域中，由于变暖条件，预计经历降雨而不是降雪的可能性会增加。然而，在山区，尽管可能存在这些对比趋势，但根据海拔的趋势，量化的降雪变化仍然很差。本文评估了在法国阿尔卑斯山的平均年度最大值和100年回报水平的大降雪和极端降雪的预计变化，这是海拔和全球温暖水平的函数。我们将最近的方法基于具有非平稳性极值模型的年度最大值的肛门，以从代表性的8.5（RCP8.5）场景下的20个调整后的一般循环模型 - 区域气候模型（GCM – RCM）对。对于法国阿尔卑斯山的23个地块中的每一个，在水文意义上（8月1日至7月31日）的最大值是从1951年到2100，每300 m的高度在900至3600 m之间。依赖于按块量表和所有按摩中的量表和平均年龄计算出的相对或绝对变化（在此对应于当前的气候条件（在此对应于 + 1℃）。在 + 4℃，平均年度最大值和100-总体而言，预计每日平均降雪年度最大值将降低到3000 m以下，并增加到3600 m以上，而100年的回报水平预计将降低到2400 m以下，并增加到3300 m以上。在介于两者之间的高度上，值平均预计会增加，直到 + 3℃全球变暖，然后降低。
观察和模拟新的抢断密度 -
由于降雪过程漂移，极时间和时间上的极性环境中的积雪积聚和表面密度是可变的。我们提供了手动测量的新现场数据，重复限制激光扫描以及来自南极洲的莫德土地的雪微小测量法，显示了新的积雪积累的密度。我们将这些数据与已发表的漂流降雪观测值结合起来，以评估1-D，详细的，基于物理的雪覆盖模型的雪计划，以表示降雪和表面密度的漂移。对于有多年数据的东部南极洲的两个地点，我们发现了模拟的降雪r 2 = 0.42和r 2 = 0.50的测定系数。场观测表明，在低风条件下存在低密度积雪。连续的高风速事件通常会侵蚀这些低密度层，同时产生具有几米典型的长度尺度的空间可变侵蚀/沉积模式。我们发现，能够在低风速条件下积累低密度积雪的模型设置，以及随后在降雪事件中较高密度下的降雪侵蚀和重新沉积，大多数人能够描述该田间表面密度的观察到的时间变化。
芬顿市 - 纽约和视图
在这里的冬季天气下，我们希望您在降雪紧急情况下进行合作和协助。媒体宣布降雪咨询，或者雪开始下降时，请消除道路上的任何障碍物，并避免街上的停车车。这在Cul-De-Sac和街道狭窄的地区尤其重要。任何阻碍降落设备的任何事情都可能导致警察局立即通知，无论小时如何，都会移动车辆或其他障碍。除了城市的船员，居民和企业社区外，恶劣的天气袭来发挥了关键作用。，商业房东/所有者的责任是在不将材料存放在城市拥有的通行权中的情况下，提供停车场和私人街道的降雪。此外，每个家庭都有责任从自己的车道，邮箱和固体废物容器中提供降雪。
南极降水如何随温度而变化？
摘要。随着全球变暖的进展，南极的降雪预计会增加，这可能会抵消甚至暂时过度补偿冰淇淋质量损失，这是由于冰出排放和融化而导致的。对于海平面投影，了解决定南极的降雪变化的过程至关重要。在这里，我们基于Clausius – Clapeyron关系，重新审视南极温度变化与降水变化，识别和解释与理论方法的偏差之间的关系。分析全球（CMIP6，Coupled模型对比度项目第6阶段）和区域（RACMO2.3）模型预测的最新估计，我们发现，每年的温暖度比南极洲的平均降水量为5.5％，最小敏感性为2％k - 1近距离coast和最大敏感性，最高敏感性为1％k-1 k and east east east east east east east-east east east east east east east east east east east east east east east east east east east east east east的最大最大敏感性。这一较大的范围可以用主要的气候条件来解释，局部温度决定了克劳西乌斯 - 百叶窗的敏感性，在某些地区因沿海风状态而被抵消。我们比较了得出灵敏度因子的不同方法，在某些情况下，这可能导致同一模型的灵敏度变化高达7个百分点。重要的是，发现局部敏感性因素在很大程度上取决于变暖水平，这表明某些基于其沉淀估算的冰片模型基于从这些敏感性因素得出的参数估算的基础，可能会高估降雪诱导的降雪