Snowpack이 어떻게 변화하는지, 그것이 물 공급에 어떤 영향을 미치는지 이해하기 위해 과학자들은 현장 관측, 위성 데이터 및 컴퓨터 모델링의 조합에 의존합니다. 그러나 우리가 아는 데 여전히 많은 차이가 있습니다. 특히 눈 녹은 과정에서 나무가하는 역할을 이해하는 데있어 많은 차이가 있습니다.
나무는 눈이 가로막고 저장하고, 태양에서 눈을 가리고, 가지를 통해 액체 물을 방출함으로써 스노우 팩에 큰 영향을 줄 수 있습니다. 그러나 이러한 상호 작용의 정확한 본질은 복잡하며 나무 종, 숲의 밀도 및 지역 기후에 따라 다릅니다.
시민 과학자들은 지역에서 스노우 팩 및 트리 커버에 대한 데이터를 수집하여 이러한 지식 격차를 메우는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이 데이터는 위성 데이터 및 컴퓨터 모델을 검증하고 Snowpack이 기후 변화의 영향에 가장 취약한 영역을 식별하는 데 사용될 수 있습니다.
Snowpack에서 데이터를 수집하는 한 가지 방법은 나무 아래와 열린 지역의 다른 위치에서 눈 깊이를 측정하는 것입니다. 이것은 간단한 통치자 또는 스노우 스틱을 사용하여 수행 할 수 있으며 데이터는 필드 노트북에 기록하거나 Citizen Science 앱에 업로드 할 수 있습니다.
트리 커버에서 데이터를 수집하는 또 다른 방법은 주어진 지역의 다른 종의 나무를 식별하고 밀도를 추정하는 것입니다. 이것은 숲을 걷고 각 나무의 종과 직경을 기록하여 수행 할 수 있습니다.
시민 과학자들은 또한 시간이 지남에 따라 흐름이나 강에서 흐르는 물의 양을 측정하여 눈 녹은 율에 대한 데이터를 수집하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이것은 간단한 위어 또는 연도를 구성하여 수행 할 수 있으며 데이터는 필드 노트북에 기록하거나 Citizen Science 앱에 업로드 할 수 있습니다.
Snowpack, Tree Cover 및 Snowmelt rate에 대한 데이터를 수집함으로써 시민 과학자들은 과학자들이 스노우 멜트 과정에서 나무가하는 역할과 기후 변화가 미국 서부의 수도 공급에 어떤 영향을 미치는지 더 잘 이해하도록 도울 수 있습니다.
