La capa de nieve es una acumulación de nieve que se comprime con el tiempo y se funde estacionalmente, a menudo a gran altitud o en latitudes elevadas[1][2]. La capa de nieve es un importante recurso hídrico que alimenta arroyos y ríos cuando se funde, provocando a veces inundaciones. Los mantos de nieve proporcionan agua potable y agricultura a las comunidades situadas ladera abajo[3]. Las capas de nieve de alta latitud o gran altitud aportan masa a los glaciares en sus zonas de acumulación, donde la deposición anual de nieve supera la fusión anual[4].
La evaluación de la formación y la estabilidad de las capas de nieve es importante en el estudio y predicción de avalanchas[5][6]. Los científicos estudian las propiedades físicas de la nieve en diferentes condiciones y su evolución, y más específicamente el metamorfismo de la nieve,[7][8] la hidrología de la nieve (es decir, la contribución del derretimiento de la nieve a la hidrología de la cuenca), la evolución de la capa de nieve con el cambio climático y su efecto sobre la retroalimentación del albedo del hielo y la hidrología, tanto en tierra como mediante el uso de sensores remotos (teledetección).[9] La nieve también se estudia en un contexto más global de impacto, por ejemplo en los hábitats de los animales y la sucesión de las plantas. Se hace un esfuerzo importante en la clasificación de la nieve, tanto como hidrometeorito[10] como en tierra.[11]
Aplicaciones científicas
La modelización del manto de nieve se realiza para la estabilidad de la nieve, la previsión de inundaciones, la gestión de los recursos hídricos y los estudios climáticos[12]. La modelización del manto de nieve se lleva a cabo mediante métodos simples y estadísticos, como los grados día, o mediante complejos modelos de balance energético con base física, como SNOWPACK, CROCUS o SNOWMODEL[13][14].
↑Viallon-Galinier, Léo; Hagenmuller, Pascal; Lafaysse, Matthieu (1 de diciembre de 2020). «Forcing and evaluating detailed snow cover models with stratigraphy observations». Cold Regions Science and Technology180: 103163. Bibcode:2020CRST..18003163V. ISSN0165-232X. doi:10.1016/j.coldregions.2020.103163.