Ученые из Федеральной политехнической школы Лозанны (EPFL) и Института исследований снега и лавин разработали программу, которая повышает точность прогнозирования погоды благодаря включению поверхностных явлений, которые ранее не учитывались. Результаты работы описаны в журнале Geoscientific Model Development.
Улучшение метеорологических прогнозов особенно важно в условиях климатических изменений. Большинство современных моделей не учитывают определенные аспекты снега. Например, многие из них отражают снежный покров как один слой, хотя на самом каждый снегопад создает новый слой с отдельными свойствами.
Программное обеспечение под названием SNOWPACK находилось в процессе создания более 20 лет. Программа включает в себя сложные снежные процессы, такие как эффект альбедо (отражение солнечной радиации на снежном покрове), сублимацию (когда лед переходит в парообразное состояние при контакте с сухим воздухом), изоляционные свойства снега, снежные облака на уровне поверхности, сдувание снега у земли. SNOWPACK используется для прогнозирования схода лавин или расчета нынешних или будущих запасов снежной воды.
Теперь специалисты объединили SNOWPACK с распространенной моделью исследования и прогнозирования погоды (WRF) для создания новой программы моделирования криосферных регионов CRYOWRF. Благодаря этому удалось повысить точность прогнозов баланса массы снега в среднем на 10-20 процентов. Разработка была успешно протестирована в трех районах с различными условиями: два в Антарктиде и один в Швейцарских Альпах.
