Fotogrammetrické metody pro vyhodnocení změn mikrostruktury mokré sněhové pokrývky

Bc. Šimon Audes

Master's thesis

Photogrammetric methods for estimation of changes in wet snow microstructure

Abstract:

V posledních dekádách je díky globální změně klimatu vyšší výskyt událostí, kdy prší na sněhovou pokrývku. Tyto události přímo ovlivňují hydrologický režim v daných povodích. Predikce hydrologických procesů, spojených s těmito událostmi je však velmi náročná. Tyto procesy se aproximativně modelují pomocí co nejexaktnějších hydrologických matematických modelů. Tato diplomová práce analyzuje změnu mikrostruktury sněhových zrn, ke které dochází při kontaktu dešťové vody se sněhovou pokrývkou. Během tří zadešťovacích experimentů ze zimy 2019 byla získána data o proudění dešťové vody v různých druzích sněhu. Jednalo se o vyzrálou isotermální sněhovou pokrývku s počátečním obsahem vlhkosti a o suchou nevyzrálou studenou sněhovou pokrývku. Data o velikosti a tvaru sněhových krystalů byla pořízena z makrofotografií sněhových vzorků během zadešťovacích experimentů. Tvar a velikost zrn byly vyhodnoceny dvěma fotogrammetrickými metodami - manuální a automatickou. Dalším cílem práce bylo zhodnocení těchto metod pro přípravu vstupních parametrů pro modelování proudění vody sněhovou pokrývkou. V nevyzrálé sněhové pokrývce (KH1) došlo při manuální detekci k signifikantnímu nárůstu velikosti zrn (v 83 % případů). Při automatické detekci byl také prokázán nárůst velikosti, ale nebyl tak významný (33 %). Význačná byla změna tvaru zrn při automatické detekci (83 %). Při použití manuální metody nebyla zaznamenána změna tvaru u žádné z vrstev. Během experimentu na vyzrálou sněhovou pokrývku (KH2) došlo k signifikantnímu nárůstu velikosti sněhových zrn při obou metodách (100 % případů pro manuální metodu a 75 % pro automatickou metodu). Signifikantní byla také změna tvaru u manuální detekce. U automatické detekce nebyl dokázán nárůst velikosti zrn v žádné z vrstev. V nevyzrálé studené sněhové pokrývce (LÚ1) byl rozdíl ve změně velikosti zrn u manuální metody středně signifikantní a u automatické metody nenastal signifikantní rozdíl. U porovnávání změny tvaru nebyl zaznamenán signifikantní rozdíl ani v jedné z metod. Podle dosažených výsledků je patrné, že manuální metoda detekce sněhových zrn je vhodnější pro evaluaci velikosti sněhových zrn, ale již méně vhodná pro určení tvaru sněhových krystalů. U automatické metody je situace přesně opačná. Tato metoda velmi přesně zachycuje i nejjemnější detaily tvaru sněhového zrna, ale zachycení velikosti zrn není tak přesné v porovnání s manuální detekcí.

Abstract:

In recent decades, due to global climate change, there has been a higher incidence of rain on snow events. These events directly affect the hydrological regime in the given river basins. Prediction of hydrological processes, especially in extreme situations, is very demanding. These processes are approximatively modeled using hydrological mathematical models. To make the modeling of rainwater movement in the snow cover more accurate, it is necessary to have the most exact hydrological models possible. This diploma thesis analyzes the microstructure changes in the snow grains, which occurs when rainwater is presented in a snow cover. During three sprinkling experiments performed in the winter 2019, data on rainwater flow in different types of snow were obtained. Specifically, ripened isothermal snow cover with an initial liquid water content and a dry non-ripened heterogeneous cold snow cover. Data on the size and shape of snow crystals were obtained from macro photographs of snow samples taken during sprinkling experiments. The shape and size of the grains were evaluated by two photogrammetric methods - the manual and the automatic. The next goal of this work was to evaluate the methods for the preparation of input parameters for modeling the flow of water through the snow. In the ripened snow cover (KH1), there was a significant increase in grain size (in 83 % of cases) within manual detection. The automatic detection also showed an increase, but less significant (33 %). The change in grain shape resulting from automatic detection was significant (83 %). In contrast, results from the manual detection method show no change in shape for any of the layers. Nevertheless, there was a significant increase in snow grain size within both detection methods performed on the ripened snowpack (KH2) (100 % of cases for the manual method and 75 % for the automatic method). Moreover, manual detection also shows significant change in grain shapes, when grains were more rounded after the sprinkling experiment. No automatic grain size increase was observed in any of the layers during automatic detection. In ripened cold snow cover (LÚ1), the difference in grain size change was moderately significant for manual methods and no significant difference occurred for automatic methods. There was no significant difference in either method when comparing the shape change. Comparison of two snow grain detection methods showed that manual method is more suitable for evaluating grain size, but it is no longer suitable for determining the shape of snow crystals. Contrary to manual method, the automatic detection method show different results in terms of applicability. This method captures even the finest details very accurately, but capturing grain size is not as accurate enough compared to manual detection.

Keywords

déšť na sníh, simulátor deště, mikrostruktura sněhu, fotogrammetrie, hydrologie sněhu, porézní prostředí, modelování

Keywords

rain on snow, rain simulator, snow microstructure, photogrammetry, snow hydrology, porous media, modeling

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 31. 3. 2022

Thesis defence

• Supervisor: Ing. Roman Juras, Ph.D.

Czech University of Life Sciences Prague

Faculty of Environmental Sciences

Master programme / field:
Landscape Engineering / Water in the Landscape