Dynamische Niederschlagsphasenpartitionierung verbessert modellierte Simulationen von Schnee im Nordwesten der USA

Zusammenfassung. Während die Bedeutung der dynamischen Niederschlagsphasenpartitionierung zur genauen Schätzung von Regen- versus Schneemengen festgestellt wurde, basieren Hydrologiemodelle auf vereinfachter statischer, temperaturbasierter Partitionierung. Wir bewerten die Änderungen im Modellverhalten für eine Reihe von Schneemetriken zwischen statischer und dynamischer Partitionierung. Wir verwendeten das gekoppelte CropHydrologie-Modell VIC-CropSyst im pazifischen Nordwesten der USA als Fallstudie. Wir fanden heraus, dass der Übergang zur dynamischen Methode zu einer besseren Übereinstimmung zwischen modellierten und beobachteten (a) Spitzenwerten der Schneewasseräquivalente (SWE) hinsichtlich Größenordnung und Zeitpunkt (~50 % durchschnittliche Fehlerminderung), (b) täglichen SWE in den Wintermonaten (Reduzierung des relativen Bias von -30 % auf -4 %) und (c) Schneebeginn-Daten (durchschnittliche Reduzierung des Bias von 7 Tagen auf 0 Tage) für die Mehrheit der betrachteten Beobachtungsstationen für Schneetelemetrie führte (je nach Metrik zeigten 75 % bis 88 % der Stationen Verbesserungen). Es gab jedoch eine Verschlechterung der Übereinstimmung zwischen Modell und Beobachtung für Schneeschmelz-Daten, wahrscheinlich weil Fehler in den modellierten Schneeschmelzdynamiken — die durch Änderung der Niederschlagspartitionierung nicht behoben werden können — am Ende der kalten Jahreszeit wichtig werden. Darüber hinaus führte der Übergang von der statischen zur dynamischen Partitionierung zu einem durchschnittlichen Anstieg der Schneeschmelzbeiträge zum Abfluss um 8 %. Diese Ergebnisse betonen, dass die hydrologische Modellierungsgemeinschaft den Übergang zur dynamischen Niederschlagspartitionierung vollziehen sollte, um das Modellverhalten besser zu verstehen, die Modellgenauigkeiten zu verbessern und das Entscheidungsmanagement für Wasserressourcen besser zu unterstützen.