覆盖山脉或在树冠下徘徊的雪花是全世界超过10亿人口的重要淡水资源。为了帮助确定雪中储存了多少淡水，美国宇航局资助的研究人员正在创建一个基于计算机的工具，模拟探测积雪并测量其空间含水量的最佳方法。

雪的水含量，或雪水当量(SWE)是许多水文学家的“圣杯”，该项目的首席研究员，马里兰大学帕克分校的教授Bart Forman说。当雪融化时，随之而来的水坑就是它的SWE。

在美国西部各州，雪是饮用水的主要来源，雪水是水力发电和农业的主要来源。

降雪模式的一些变化是气候变化的指标。例如，温度升高导致水以雨而不是降雪的形式下降。结果，一些山区不能像过去那样以积雪的形式盛水，这意味着雨水淹没了河流，洪水更加强烈。汛期结束后，干旱可能会更严重。

Forman的新方法遵循NASA从卫星，飞机和野外研究SWE的努力。中分辨率成像光谱仪(MODIS)是两种卫星上的仪器，可以捕获地球的日常图像。MODIS可以识别湖泊和大型河流上积雪覆盖的土地和冰。全球降水测量任务(GPM)是一个国际卫星星座，可以每两到三个小时观察全球的降雨和降雪。

除了基于太空的观测之外，美国国家航空航天局还在一个名为SnowEX的家附近开展了一场活动 该活动是一个为期五年的计划，包括空中观测，然后是实地工作，以揭示卫星的努力没有。SnowEX允许研究人员检查难以从空间表征的复杂地形。明年冬季的活动将与空降雪天文台合作，该天文台测量雪深和雪的特征。

雪和它的水的重要性

“我们希望拥有SWE的全球地图，”美国宇航局位于马里兰州格林贝尔特的戈达德太空飞行中心的研究科学家爱德华金说。然而，没有一种技术能够全球测量SWE，因为雪的性质取决于它的落地位置，Kim说。它通常在森林中形成一个更深的层，在那里避开太阳，但在苔原和草原上保持较浅的轮廓，在那里它暴露在风和更高的温度下。

当雪落到地面时，雪的形状会发生变化，然后在其休息处继续变化。Kim说，它的形状可以决定哪个传感器能够观察到它，这增加了估计SWE的另一个复杂性。

Forman和他的团队的新工具将确定最有效的基于卫星的传感器组合，以产生最多的数据。“该工具将向我们展示如何对如何组合传感器做出明智的选择，”Kim说。

一个不同传感器的故事

该工具评估了三种不同类型的地球轨道传感器：雷达，辐射计和激光雷达。

该团队研究了现有传感器的雷达和辐射计信息，例如高级微波扫描辐射计2(AMSR2)辐射计。该传感器是由日本宇宙航空研究开发机构(JAXA)牵头的合作伙伴推出的，用于捕获地球表面和大气的微波辐射。它旨在识别积雪，海面温度，土壤湿度和其他对了解地球气候至关重要的因素。

对于雷达观测，该小组包括来自欧洲航天局(ESA)Copernicus Sentinel 1A和1B卫星的数据，这些卫星监测陆地和海洋表面。

除了包括目前正在监测太空积雪的雷达和辐射计传感器外，新工具的模拟还包括激光雷达; 激光雷达飞过飞机，测量特定区域的积雪。例如，SnowEx活动和美国宇航局的空降雪天文台使用激光雷达确定积雪深度和SWE。“我们可以帮助探索这个问题，如果我们在太空中以雪为中心的观测卫星任务怎么办?” 福尔曼说。

超级计算机和卫星

“为了做到这一切，你必须使用超级计算机，”福尔曼说。具体来说，位于马里兰大学的Goddard和Deepthought2高性能计算集群中的Discover超级计算机。

一旦来自不同传感器的数据在模拟工具中，团队就能够进行包括不同场景的实验，例如将卫星放入一个轨道与另一个轨道，或者卫星观察宽幅与地球的狭窄地带。Forman说，通过这套实验，他们可以比较某种组合与基准情景相比的表现。

福尔曼说，作为一般规则，随着更多卫星进入轨道，科学家将获得更高质量的数据。但是，“我们可以问，如果再增加一个辐射计，边际收益会是多少?” 福尔曼说。

新的雪感模拟工具将有助于创建基于空间的雪观测策略，以更好地了解这一重要的淡水资源。Forman说，模拟器将用于“继续询问接下来会发生什么以及我们应该如何规划20年或更长时间的问题”。

这种新的雪地模拟工具由美国宇航局地球科学技术办公室资助。