A Meteorology and Snow Data Set From Adjacent Forested and Meadow Sites at Crested Butte, CO, USA
A Meteorology and Snow Data Set From Adjacent Forested and Meadow Sites at Crested Butte, CO, USA
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美国科罗拉多州 Crested Butte 邻近森林和草地站点的气象和降雪数据集
DOI：
10.1029/2022wr033006
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发表时间：
2022
影响因子：
5.4
通讯作者：
Small, Eric E.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Bonner, Hannah M.;Smyth, Eric;Raleigh, Mark S.;Small, Eric E.
我们提供了在科罗拉多落基山脉西南部（美国）连续三个水年收集的气象和降雪观测数据，这些水年具有不同的雪水当量（SWE）积累量：高于平均SWE的一年（2019年），平均SWE的一年（2020年）和低于平均SWE的一年（2021年）。该数据集的特点是强调大陆性雪气候中成对的开放森林。在2月至5月期间，我们大约每月一次收集15至20个雪坑的数据，并采取了8至19个积雪深度样带。我们的采样地点位于海拔3，100米的开阔和邻近的森林地区，以及海拔较低的白杨（3，035米）和海拔较高的针叶林（3，395米）。我们总共记录了270个单独的雪坑密度和温度分布，以及4,000多个雪深测量值。这些数据得到了两个气象站连续气象测量的补充：一个在开阔地，一个在邻近的森林。气象数据-包括入射短波和长波辐射，输出短波辐射，相对湿度，风速，雪深，空气和红外表面温度-进行了质量控制，并填补了强迫数据的空白。这些数据可从Bonner，Smyth等人处下载。（2022）在https：//doi.org/10.5281/zenodo.6618553，在三个处理水平，包括一个水平与降尺度，调整降水的基础上，使用观测到的雪深和基于过程的雪模型的数据同化。我们通过一个建模实验来展示这些数据的实用性，该实验探索了开放森林的差异，并确定了改进模型表示的机会。
We present meteorology and snow observation data collected at sites in the southwestern Colorado Rocky Mountains (USA) over three consecutive water years with different amounts of snow water equivalent (SWE) accumulation: A year with above average SWE (2019), a year with average SWE (2020), and a year with below average SWE (2021). This data set is distinguished by its emphasis on paired open‐forest sites in a continental snow climate. Approximately once a month during February–May, we collected data from 15 to 20 snow pits and took 8 to 19 snow depth transects. Our sampling sites were in open and adjacent forested areas at 3,100 m and in a lower elevation aspen (3,035 m) and higher elevation conifer stand (3,395 m). In total, we recorded 270 individual snow pit density and temperature profiles and over 4,000 snow depth measurements. These data are complimented by continuous meteorological measurements from two weather stations: One in the open and one in the adjacent forest. Meteorology data—including incoming shortwave and longwave radiation, outgoing shortwave radiation, relative humidity, wind speed, snow depth, and air and infrared surface temperature—were quality controlled and the forcing data were gap‐filled. These data are available to download from Bonner, Smyth, et al. (2022) at https://doi.org/10.5281/zenodo.6618553, at three levels of processing, including a level with downscaled, adjusted precipitation based on data assimilation using observed snow depth and a process‐based snow model. We demonstrate the utility of these data with a modeling experiment that explores open‐forest differences and identifies opportunities for improvements in model representation.
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