S-a finalizat baza de date spațiale pentru validare din M-ții Făgăraș, obținându-se astfel, pentru acest areal, primul inventar al avalanșelor pe baza imaginilor satelitare GeoEye-1. . Acest set de date spațiale permite atât estimarea obiectivă a magnitudinii acestui fenomen, cât și localizarea precisă a avalanșelor.
A fost finalizat şi validat algoritmul pentru detectarea avalanșelor pe baza imaginilor optice de înaltă (HR) și foarte înaltă rezoluție spațială (VHR). Caracteristica texturii zăpezii din depozitele de avalanșă este extrasă prin combinarea imaginii cu un set de 12 filtre multidirecționale și multi-scară. Algoritmul propus a fost testat cu date sateliare de foarte înaltă rezoluție spațială (40 – 60 cm): QuickBird, WorldView-1 si GeoEye-1.
The algorithm has been tested on VHR satellite images with 40-60 cm spatial resolution (QuickBird, WorldView-1 and GeoEye-1).
Imagine de detaliu GeoEye-1 a unor avalanse din Muntii Făgăraș area. Zonele cu contur galben reprezintă avalanșele digitizate manual pe imagine, iar cele cu roșu reprezintă areale cu avalanșe detectate automat de algoritm
S-au stabilit metodologia și etapele de dezvoltare a algoritmului de detectare a schimbărilor în imagini satelitare, fiind selectate imaginile din arhive și realizându-se corecțiile asupra imaginilor test. Algoritmul propus are la bază utilizarea mai multor imagini SAR. Astfel, se realizează o comparație bazată pe analiza a două imagini SAR, în care pixelii reprezintă intensitatea reflecției, dintre care una este imaginea de referință iar cealaltă conține un eveniment de tip avalanșă. Este necesar ca ambele imgini să fie achiziționate în același tip de mod, aceeași direcție și același ciclu de achiziție. Această abordare se bazează pe faptul că zăpada rugoasă din depozitele de avalanșe are un indice mai mare decât alte tipuri de zăpadă. A fost testată abilitatea algoritmului de a carta avalanșele pe un set de imagini Sentinel-1 și Radarsat-2, în arealele montane din Norvegia. Rezultatele preliminare au arătat că prin utilizarea acestui algoritm au fost detectate majoritatea avalanșelor din imaginile utilizate, cu unele false detectări, însă limita acestora nu este întotdeauna corespunzătoare cu cea trasată manual.
The avalanche detection algorithm was tested on several Sentinel-1 and Radarsat-2 images in mountain areas from Norway. The performance metric of the results indicates that the algorithm does not agree completely with the manual identifications.
Depozite de avalanșă identificate în imagini Sentinel-1 din ianuarie 2015 (rezultatele au indicat diferențe mici între cele două imagini)
Simularea traiectoriilor avalanșelor s-a realizat cu soft-ul RAMMS. S-au utilizat diferite modele ale altitudinii terenului și s-au testat parametri globali și de frecare a zăpezii. Calculul și clasificarea valorilor parametrilor de frecare se realizează pe baza datelor derivate din DEM, suprafețele ocupate de păduri și parametri globali. Pentru perioada de revenire a avalanșelor în arealele test s-au folosit și date obținute din analiza și reconstrucția dendrocronologică. Modelul RAMMS a fost aplicat pentru o serie de avalanșe produse în Munții Făgăraș, menționate în statistici. Astfel, simularea traiectoriilor pentru avalanșele din Valea Bâlea au permis reconstruirea grosimii și extinderii spațiale a depozitelor de zăpadă dizlocate, care au fost similare cu datele consemnate în statistică. Această activitate va continua în etapa viitoare, în care se vor genera și hărțile de hazard la avalanșă pentru arealele test.
Simularea traiectoriei și grosimii stratului de zăpadă pentru avalanșa din aprilie 1974, Valea Bâlea, M. Făgăraș
A fost elaborată metodologia care a condus la obținerea hărții actualizate a acoperirii/utilizării terenului (LC/LU) în zona de studiu din Romania. Metodologia consta in:
Harta actualizata a acoperirii/utilizării terenului in zona de studiu – clasificare nesupervizata Landsat 8 OLI
Accesarea și compararea unor informaţii recente referitoare la acoperirea/utilizarea terenului conduc la actualizarea și îmbunătățirea calității unor baze de date existente. În cadrul unui sistem GIS și prin integrarea cu ortofotoplanuri și/sau imagini satelitare, se poate realiza o mai bună gestionare și monitorizare a suprafeţelor agricole şi neagricole dintr-un teritoriu.
A fost realizată metodologia de asimilare a parametrilor stratului de zăpadă în modelul hidrologic NWSRFS şi în sistemul de estimare a riscului de producere a viiturilor rapide din România – ROFFG. Valorile optime de echivalent în apă rezultate în urma aplicării procedurii de fuziune de date vor fi utilizate pentru asimilarea în mod specific în cadrul acestui model, pentru ajustarea parametrilor de stare.
Un aspect important care a fost luat în considerare este legat de faptul că în momentul în care se modifică valoarea echivalentului în apă al stratului de zăpadă simulat de modelul SNOW-17, în mod automat se modifică corespunzător în cadrul sistemului NWSRFS şi procentul de acoperire cu strat de zăpadă la nivelul bazinului hidrografic.
Au fost inventariate şi selectate sistemele, modulele şi utilitarele software necesare pentru implementarea metodologiei de asimilare a datelor parametrilor stratului de zăpadă în modelele operative de prognoză hidrologică.
Cu ajutorul aplicaţiilor software selectate a început realizarea de scripturi şi programe de gestiune a operaţiilor de export-import automat pentru fluxul de date, respectiv operaţiile specifice de procesare pentru asimilarea parametrilor de zăpadă în modelele operative de prognoză hidrologică NWSRFS şi ROFFG. In cadrul procesului de asimilare de date pentru aceste modele hidrologice operative se va realiza asimilarea directă a valorilor de echivalent de apă în stratul de zăpadă.
Au fost puse în evidență avantajale, sau dezavantajele folosirii modelelor bazate pe ecuația echilibrului energetic sau ale celor bazate pe metoda indicelui de temperatură. Astfel modelele bazate pe metoda indicelui de temperatură sunt ușor de aplicat conducând la rezultate rezonabile, dar sunt sensibile la condițiile meteo, în special la vânt și radiația solară. Pentru îmbunătățirea acestor modele și pentru creșterea acurateții rezultatelor se recomandă încorporarea vântului și a datelor despre umiditate. În cazul modelelor bazate pe ecuația echilibrului energetic acestea sunt sensibile la erorile de estimare ale datelor de intrare tip vânt, radiație solară, albedo. Astfel o mai bună parametrizare a factorului albedo cât și a funcției de vânt, o îmbunătățire a estimării condițiilor meteorologice pot crește acuratețea rezultatelor.
Sunt deasemenea prezentate măsurătorile expediționare realizate pentru determinarea infiltrației din topirea zăpezii precum și modelul matematic de simulare a curgerii în zona nesaturată.
Three representative study areas were chosen for the project. For each of them the geological, hydrogeological and climatic settings were described in detailed. The three study areas are: 1. Bolboci – Vf. Omu, 2. Prahova-Teleajen Aluvial Cone and 3. Colentina Site (Bucharest City).
Au fost alese 3 zone de studiu reprezentative pentru care au fost descrise în detaliu condiţiile geologice, hidrogeologice şi climatice: 1. Zona de studiu Bolboci - Vf. Omu (bazinul superior al văii Ialomiţa); 2. Zona de studiu conul aluvionar Prahova-Teleajen; 3. Zona Colentina, Municipiul București.
Pentru alegerea celor 3 sit-uri s-a ținut cont de procesul de realimentare a trei mari hidrostructuri și anume: acvifere fisurate, acvifere regionale cantonate în zone aluvionare iar zona de studiu o reprezintă conul aluvionar Prahova – Teleajen și ultima zonă cu acvifere de dimensiuni mici localizate în Câmpia Română unde zona de studiu o reprezintă zona Colentina.
Au fost finalizate analizele privind schimbările în grosimea stratului de zăpadă, a cantitătii de zăpadă și a cantitătii de zăpadă topită, în intervalul octombrie-aprilie, la nivelul României, în condițiile scenariilor RCP 4.5 și 8.5, pentru orizonturile de timp 2021-2050 și 2070-2099. Intervalul de referinţă este 1971-2000. Au fost folosite pentru analize rezultatele a 5 experimente numerice cu modele climatice regionale, realizate în cadrul programului EURO-CORDEX. Se observă că în condițiile de forțaj radiativ mai intens (scenariul RCP 8.5) diminuarea grosimii stratului de zăpadă, a cantitătii de zăpadă, precum și creșterea cantitătii de zăpadă topită în zonele de munte, în intervalele considerate, sunt mai mari. Acestea se accentuează și odată cu apropierea de sfârșitul secolului XXI, mai ales în cazul scenariului RCP 8.5.
Schimbările medii cantitatea de zăpadă topită (în %) în intervalul octombrie-aprilie, la nivelul României, în condițiile scenariilor RCP 4.5 şi 8.5, pentru orizonturile de timp 2021-2050 şi 2070-2099 față de intervalul de referință 1971-2000.
A fost realizată calibrarea modelului hidrologic cu simularea acumulării de zăpadă şi a topirii ei pentru zona superioară a bazinelor Argeş şi Ialomiţa. Pentru simularea scurgerii în partea superioară a bazinelor hidrografice ale râurilor Argeş şi Ialomiţa s-a utilizat modelul hidrologic conceptual CONSUL. Principalele procese ploaie-scurgere considerate în modelul hidrologic sunt: acumularea şi topirea stratului de zăpadă, intercepţia, reţinerea în depresiuni, evapotranspiraţia, infiltraţia, percolaţia, scurgerea de suprafaţă, scurgerea hipodermică şi scurgerea de bază.
Hidrografele de debite înregistrate şi simulate la stația hidrometrică Ciumești de pe Râul Doamnei în luna aprilie 2001
Au fost continuate primele analize pentru realizarea modelului empiric ce leagă caracteristicile de circulație atmosferică cu indici ai avalanșelor. Astfel, a fost întocmită o lista cu date ale avalanșelor, începând din 1928 până în prezent. Sunt disponibile și informații asociate pentru aceste evenimente din masivele Ceahlău, Făgăraş, Bucegi, Lotru, Rodna, Retezat, Piatra Craiului, Căpăţânii, Gutîi, Postăvaru, Ţarcu, Vâlcan, Baiului. Cele mai frecvente avalanșe consemnate sunt în Făgăraş și Bucegi.
A fost dezvoltat algoritmul de validare al rezultatelor pentru zonele test din Norvegia şi România pentru sezonul de iarnă 2015. Validarea a fost limitată la compararea cu temperaturile aerului măsurate la staţiile meteo, dar vor fi extinse la compararea cu date de apă lichidă din zăpadă ce vor fi măsurate in-situ în sezonul 2016.
Umiditatea zapezii din date MODIS, 15 Mai 2015, 11:35 UTC fpentru Norvegia si 14 Februarie 2015, 09:25 UTC pentu Romania
S-a dezvoltat un algoritm multi-sensor/multi-temporal pentru zăpadă umedă (MWS), care se bazează pe fuziunea datelor optice cu datele SAR într-un model nou, care simulează stările proprietăților suprafeței, pentru generarea de hărți fiabile ale umidității zăpezii. Algoritmul se bazează pe experiența partenerului norvegian NR in a combina date de la mai mulți senzori folosind modelul Hidden Markov Model (HMM). Hărțile de zăpadă includ clasele tematice: zăpadă uscată, zăpadă umezită, zăpadă umedă, zăpadă foarte umedă și zăpadă apoasă la care se adaugă clasele teren acoperit parțial cu zăpadă, teren fără zăpadă și nori.
Harta MWS, Jutunheimen, Norvegia, 21 Aprilie 2015 si Romania, 23 Aprilie 2015.
Analiza validării rezultatelor estimării umidității zăpezii din noul produs multi-seznor/multi-temporal furnizeaza informații zilnice despre diferitele grade de umiditate a zăpezii, independent de acoperirea cu nori. Abordarea a aratat că lipsa observațiilor duce la o lipsă a calității. Observațiile vor deveni însă mai dense odată ce sateliții Sentinel-1A și Sentinel-1B vor fi disponibili (în toamna lui 2016, conform programului de lansare ESA) și satelitul Sentinel-3 va oferi observații zilnice (dar limitate de acoperirea noroasă).
A fost realizată proiectarea metodologiei de estimare a echivalentului de apă din stratul de zăpadă, prin fuziune de date, folosind modelul cu parametrii distribuiţi NOAH, observaţii la staţii şi produse satelitare. În cadrul metodologiei, diferitele tipuri de date şi informaţii sunt analizate comparativ, utilizând o serie de algoritmi de cros-validare automată, apoi de estimare a echivalentului în apă al stratului de zăpadă, în format grid la rezoluţia de 1 km, prin parcurgerea unor etape sucesive de interpolare şi ajustare funcţie de gradul de incertitudine asociat diferitelor tipuri de date.
Cal/val site Tg. Secuiesc – statia T1
Au fost efectuate măsurători atât de către ANM cât și de către NR, cu spectrometrul DSR (StellarNet) și respectiv cu spectrometrul FieldSpec Pro FR (ASD Inc.). În iarna 2016-2017, măsuratorile spectrale al stratului de zăpadă vor continua în aceleași locații din zona test, iar datele obținute vor fi folosite în calibrarea/ validarea algoritmilor de calcul ai proprietăţilor stratului de zăpadă din date satelitare în domeniul optic.
Spectrul Solar (vertical) masurat cu FieldSpec Pro – Sinaia, Martie 2015
Următoarele activități au fost derulate în etapa de proiectare și creare a bazei de date geospațiale:
Următoarele surse și metode au fost folosite la construcția bazei de date: baze de date create de instituții ale statului, baze de date disponibile gratuit pe Internet, date produse în cadrul unor proiecte naționale cu acces liber şi date produse de membrii consorțiului SnowBall prin vectorizarea hărților topografice, ortofotoplanurilor, imaginilor satelitare sau prin măsurători GPS.
S-au realizat seturi de date gridate zilnice, la o rezoluție spațială de 1000 x 1000, pentru perioada 1 octombrie 2005 - 30 aprilie 2015, pentru următorii parametri: temperatura aerului (minimă, medie și maximă), precipitațiile atmosferice, grosimea stratului de zăpadă (SD) şi echivalentul în apă al stratului de zăpadă (SWE).