Plot Scale Passive Microwave Measurements and Modeling of Layered Snow Using the Multi-layered HUT Model

Abstract

. The excavation of snow layers was used to compare observed and modeled plot-scale brightness temperature (TB) values for 19 and 37 GHz, with regard to snow water equivalent (SWE), snow type, grain size, and layered structure, for 3 land cover types acquired near Churchill, Manitoba, Canada in March of 2010. In situ snow geophysical measurements were input to the Helsinki University of Technology (HUT) multi-layer snow emission model, and performance was characterized by RMSE and MBE. Emission scattering from depth hoar was disproportionate to its SWE contribution when compared to other snow types, and it also masked observed scattering contributions from upper snow layers. The simulated and observed TB diverged above 130 mm SWE, as the model did not capture scattering extinction or snowpack emission. These may impact the initial effective grain size optimization process if applied to the GlobSnow SWE assimilation technique. Grain size is optimized to fit emission simulations to TB from satellite observations; the model's continued sensitivity to SWE above observed signal saturation may be attributed to the existing snowpack. These inaccuracies may then be carried forward in the assimilation process, through variance calculations used to weight the contributions of assimilation modules, leading to less accurate SWE retrievals.Résumé. L’excavation des couches de neige a été utilisée pour comparer les valeurs observées et modélisées de la température de brillance (TB) à 19 et 37 GHz à l’échelle de la parcelle, en lien avec l’équivalent en eau de la neige (SWE), le type de neige, la taille des grains, et la structure en couches, pour trois types de couverture terrestre acquises près de Churchill au Manitoba (Canada) en mars 2010. Les mesures géophysiques in situ de neige ont été utilisées en entrées du modèle HUT (Helsinki University of Technology), un modèle multicouche d’émission de la neige, et la performance a été caractérisée par l’écart moyen quadratique (RMSE) et l’erreur de justesse moyenne (MBE). La diffusion de l’émission du givre de profondeur était disproportionnée par rapport à sa contribution au SWE en comparaison avec d’autres types de neige et a aussi masqué les contributions observées de la diffusion des couches de neige supérieures. Les valeurs de TB simulées et observées ont divergé au-dessus de 130 mm de SWE, parce que le modèle n’a pas représenté l’extinction de la diffusion ou l’émission du manteau neigeux. Cela peut affecter le processus d’optimisation initiale de la taille effective des grains, s’il est appliqué à la technique d’assimilation GlobSnow SWE. La taille des grains est optimisée pour ajuster les simulations d’émission aux TB provenant des observations par satellite; la sensibilité du modèle au SWE au-dessus de la saturation du signal observé peut être attribuée au manteau neigeux existant. Ces inexactitudes peuvent ensuite être reportées dans le processus d’assimilation, par des calculs de la variance utilisés pour pondérer les contributions des modules d’assimilation ce qui conduit à des résultats moins précis d’estimation du SWE.