Prognozowanie powodzi w Finlandii
W projekcie ENVISNOW wykorzystano dane do opracowania, zatwierdzenia i obsługi algorytmów parametrów śniegu uzyskiwanych z wielu czujników w szeregu okresach dla celów regionalnego, jak też globalnego sporządzania map. Pomogło to w spełnieniu wymagań użytkowników hydrologii, jak też poprawiło zrozumienie sposobu, w jaki mikrofale i światło oddziaływują wzajemnie ze śniegiem i pokryciem gruntu. W wyniku tego opracowano innowacyjne algorytmy wykorzystujące wzajemnie uzupełniające się właściwości czujników optycznych i radarowych. Czynnikami zasadniczymi są tutaj powierzchnia pokrycia śniegiem, ekwiwalent wodny śniegu, podmokłość śniegu i temperatura powierzchni śniegu. Opracowane dane i modele zostały przeniesione do otrzymanych algorytmów i połączone z danymi uzyskanymi z powietrza, przestrzeni kosmicznej i określonych miejsc badań. Produkty wyjściowe włączone zostały do uaktualnionych modeli hydrologicznych w celu poprawy dokładności prognozowania wypływu. Opracowanie modelu hydrologicznego i algorytmu danych asymilacji dla fińskiego systemu prognozowania powodzi (SYKE-WSFS) zakończone zostało w roku 2004. Obserwacje wpływu obszaru pokrytego śniegiem (SCA) na dokładność prognoz zbadana została w oparciu o prognozy w okresie wiosny w latach 2003-2005, zarówno przy włączeniu obserwacji SCA, jak też bez ich udziału. Symulowane prognozy powodzi porównane zostały dla 14 różnych punktów pomiarowych wypływu. Opracowana metoda wykorzystywana jest w ramach fińskiego operacyjnego systemu prognozowania powodzi SYKE-WSFS od wiosny 2005 roku. Prognozy rzeczywistego czasu powodzi opracowane były dla całej Finlandii łącznie leżącymi na granicach działami wodnymi i obejmują przeszło 1200 punktów przy jeziorach i rzekach.
