Моделирование БИК альбедо снега с помощью SNICAR по многолетним данным высокогорных наблюдений: сравнение точности SNICAR и параметризации альбедо снега LSM SPONSOR

Точная оценка альбедо снега в ближнем инфракрасном (БИК) спектральном диапазоне остается ключевой задачей для климатических и моделей снежного покрова. Мы оценили эффективность физической модели переноса излучения SNICAR-v3 (SNow, Ice, and Aerosol Radiative, Flanner et al., 2021), для моделирования интегрированного ближнеинфракрасного (0.4 - 2.8 мкм) альбедо снега на основе многолетних полевых наблюдений с двух высокогорных метеорологических станций: Weissfluhjoch (Швейцария) и Senator Beck (Северная Америка). Входные данные для SNICAR-v3 были получены с помощью модели тепловлагообмена на суше LSM SPONSOR (Турков, Сократов, 2016; Turkov et al., 2024) и сопутствующих метеорологических измерений.

Мы покажем, что включение оценок облачности существенно влияет на эффективность оценки альбедо с помощью моделей переноса излучения. Также, альбедо, промоделированное при помощи SNICAR-v3, показало лучшее согласование с наблюдаемыми значениями, чем альбедо, оцененное с помощью параметризации снега реализованной в LSM SPONSOR при сухих снежных условиях. Результаты показывают, что физическое моделирование более надежно для прогнозирования альбедо сухого снега, в то время как эмпирические параметризации остаются полезными для сложных условий. Исследование подчеркивает потенциал комбинированного использования физических и эмпирических подходов для улучшения представления БИК альбедо снега в крупномасштабный климатических моделей, а также подчеркивает требовательность моделей переноса излучения к входным параметрам.