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Perspectiva de los Espectros de Potencia sobre los Controladores Meteorológicos del Comportamiento Multiescala de la Profundidad de Nieve en la Meseta Tibetana

Autores: Cao, Yueqian; Jiang, Lingmei

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2025

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Acceso abierto

Artículo científico


Categoría

Ciencias Medioambientales

Subcategoría

Ciencias medioambientales generales

Palabras clave

Meteorología
Profundidad de nieve
Meseta tibetana
Variabilidad espacio-temporal
Espectros de potencia
Distancia de Kullback-Leibler

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 8

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Se investigó el comportamiento multiescalar impulsado por la meteorología de la profundidad de la nieve sobre la meseta tibetana mediante el análisis de la variabilidad espacio-temporal de la profundidad de la nieve en 28 regiones de cobertura de nieve continua intraseasonal. Al emplear espectros de potencia y la distancia de Kullback-Leibler (K-L), se examinaron las similitudes espectrales entre la profundidad de la nieve y los factores meteorológicos a escalas de 5 km, 10 km, 20 km y 50 km a lo largo de las estaciones desde 2008 hasta 2014. Los resultados revelan dinámicas estacionales y dependientes de la escala distintas: en primavera e invierno, la profundidad de la nieve exhibe una menor varianza espectral con rupturas de escala alrededor de 50 km, enfatizando los roles críticos de la precipitación, la humedad atmosférica y la temperatura, con distancias K-L más bajas en escalas menores. El verano muestra la mayor varianza espacial, con la profundidad de la nieve influenciada principalmente por el viento y la radiación, como lo indican las distancias K-L más bajas en 15-45 km. El otoño demuestra la menor heterogeneidad espacial, con la velocidad del viento impulsando la redistribución de la nieve a escalas más finas. La alineación entre los mapas de varianza espacial y los espectros de potencia implica que los datos de profundidad de nieve pueden ser efectivamente reducidos o ampliados sin una pérdida significativa de información espacial. Estos hallazgos son esenciales para mejorar la modelización y pronóstico de la cobertura de nieve, particularmente en el contexto del cambio climático, así como para la gestión efectiva de recursos hídricos y estrategias de adaptación climática en esta meseta estratégicamente vital.

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