Точность воспроизведения межгодовой изменчивости снегозапасов Восточно-Европейской равнины по данным спутниковой информации – на примере продукта GlobSnow(SWE).

Сравнительный анализ фактических снегозапасов и снегозапасов, восстановленных по спутниковой информации алгоритмом продукта GlobSnow(SWE) и моделью SPONSOR для девяти реперных точек Восточно-Европейской равнины показал соответствие пространственных изменений расчетных характеристик зональной изменчивости. Восстановленные по спутниковой информации рассчитанные моделью SPONSOR снегозапасы реперных лет имеют высокую степень сходства сезонного хода (коэффициент корреляции 0.8), при, тем не менее, существенных различиях рассчитанных и фактических значений в многолетнем ходе. Снегозапасы, восстановленные по спутниковым данным, повсеместно превышают фактические: на 34% - в тундре, 24-29% лесной зоне, 54-76% в степях. Снегозапасы, рассчитанные моделью SPONSOR, превышают фактические в пределах лесных территорий на 16-37%, и становятся ниже фактических на открытых пространствах лесостепей и степей на 5-21%. Средняя квадратическая ошибка для многолетних рядов снегозапаcов, рассчитанных моделью SPONSOR , больше средней квадратической ошибки значений, восстановленных по спутниковой информации на территории севернее 60 град. - соответственно 53-63 мм и 32-48 мм; южнее картина меняется на обратную - соответственно 20-39 мм и 27-56 мм. Полученная закономерность может быть связана с уменьшением с севера на юг дисперсии величин снегозапасов, рассчитанных моделью SPONSOR.
Модель SPONSOR лучше воспроизводит временной ход аномалий снегозапасов: для всех реперных точек их совпадение во времени с фактическими аномалиями происходит практически в половине случаев. Анализ Фурье показал удовлетворительное сходство гармоник фактических снегозапасов с гармониками данных, рассчитанных моделью - по количеству периодов и совпадению их пиков во времени. Наибольшее сходство отмечается для степных и лесостепных территорий – корреляция рядов Фурье здесь достигает 0.8. Сходство гармоник Фурье фактических снегозапасов и снегозапасов, восстановленных по спутниковым данным заметно слабее и заметно выражено лишь для открытых пространств – с значимым коэффициентом корреляции 0.55.
Лучшее воспроизведение изменчивости многолетнего хода моделью SPONSOR может быть связано, в частности, с лучшим качеством входной информации – реанализа ERA-Interim. Процесс использования в продукте GlobSnow(SWE) в качестве входных параметров и верификатора в алгоритме расчета данных наблюдений требует, по-видимому, доработки, ввиду неравномерного и часто редкого распределения пунктов наблюдения по территории. Кроме того, исходные поправки алгоритма продукта GlobSnow(SWE), для учета влияние леса на пассивное микроволновое излучение рассчитывались для ограниченной территории – бореальной тайги Финляндии, и последующее их использование для других территорий также увеличивает погрешность в расчетах. Судя по публикациям, понимание разработчиками продукта GlobSnow(SWE) и модели SPONSOR источников ошибок позволит повысить качество результатов.
Работа выполнена при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований, проекты 18-05-00440 и 18-05-00427 (сбор и обработка первичной информации), а также при поддержке Программы фундаментальных научных исследований государственных академий наук 0148-2019-0009 (анализ закономерностей).