Snowpack dynamics in a changing climate: application of remote sensing, global climate models and physical modelling for avalanche risk assessment

In regions where snowfall is a seasonal occurrence, the potential for snow avalanches poses a considerable hazard, endangering both human life and infrastructure. The ongoing climate change has impacts on the snowpack, giving rise to alterations in its duration, extent, and thickness. These changes, in turn, directly affect frequency, intensity, and spatial distribution of avalanches. The observed rise in global temperatures is leading to shifts in precipitation patterns and an earlier onset of snowmelt, which contributes to a decrease in seasonal snow cover. Nevertheless, the precise impact of climate change on avalanche activity remains uncertain, particularly in high-elevation regions where data are sparse. To improve avalanche hazard assessments, this research focuses on three key areas: estimation of spatial distribution of snow depth, downscaling of climate variables, and the calibration and application of a climate-based avalanche simulation model. The study explores how geometric descriptors derived from remote sensing snow cover data can enhance the estimation of snow depth improving understanding of snowpack dynamics. Two case studies in high-alpine environments demonstrate how snow cover patterns can be better quantified and integrated into modelling approaches, providing potentially valuable insights for avalanche forecasting, especially in data-sparse regions. Secondly, this thesis examines the application of statistical and dynamical downscaling techniques to improve the accuracy of simulation of climate variables such as wind and extreme precipitation, which strongly affect snow redistribution and therefore avalanche formation. By achieving high spatial and temporal resolution of these variables, the results of this research aim to enhance snowpack simulations and improve avalanche risk forecasting. Finally, Poli-Aval-2D, a physically based avalanche simulation model, is applied to simulate long-term avalanche regimes under projected climate scenarios. By integrating both spatially distributed snow depth and downscaled climate variables, as critical inputs to simulate avalanche dynamics, the model provides a comprehensive framework for simulating how climate change may influence avalanche frequency, velocity, and impact pressures. Scenario-based simulations offer crucial insights for infrastructure planning and risk management under changing climate conditions. Together, these research efforts outline a coherent and complementary framework for understanding snowpack dynamics and avalanche behaviour in the context of climate change. While each aspect has been explored through distinct studies, their interconnections highlight the strong potential for integration into a unified approach. This prospective linkage could significantly enhance hazard assessment and mitigation strategies in alpine regions.

Nelle regioni interessate da copertura nivale stagionale, le valanghe rappresentano un pericolo considerevole, mettendo a rischio sia la vita umana che la sicurezza delle infrastrutture. Il cambiamento climatico in corso ha evidenti impatti sul manto nevoso, causando alterazioni nella sua durata, estensione e spessore. Questi cambiamenti influenzano direttamente la frequenza, l'intensità e la distribuzione spaziale delle valanghe. L'aumento delle temperature globali osservato causa variazioni nei pattern temporali di precipitazione e un inizio anticipato dello scioglimento della neve, contribuendo alla riduzione della copertura nevosa stagionale. Tuttavia, l'impatto preciso del cambiamento climatico sul regime valanghivo rimane incerto, in particolare nelle regioni di alta quota dove i dati osservati sono scarsi. Per migliorare le valutazioni del pericolo valanghe, questa tesi affronta tre concetti principali: la stima della distribuzione spaziale dello spessore del manto nevoso, il downscaling di variabili climatiche che impattano la copertura nevosa e l’applicazione di un modello di simulazione delle valanghe basato su input climatici. La prima parte di questo studio esplora come dei descrittori geometrici applicati su dati di telerilevamento della copertura nevosa possano migliorare la stima dello spessore del manto nevoso. Due casi di studio applicati in ambienti di alta montagna mostrano come la stima di caratteristiche chiave del manto nevoso possa essere meglio quantificata tramite l’inclusione di questi descrittori geometrici, i quali forniscono informazioni preziose che possono essere poi utilizzate per la previsione delle valanghe, specialmente in aree con scarsa disponibilità di dati. La seconda parte di questa tesi esamina l'applicazione di due tecniche di downscaling: una statistica e una dinamica, per migliorare l'accuratezza nella simulazione di variabili climatiche come il vento e le precipitazioni estreme, che influenzano fortemente la redistribuzione della neve e quindi la formazione delle valanghe. Ottimizzando la risoluzione spaziale e temporale di queste variabili, i risultati di questa ricerca mirano a migliorare la simulazione del manto nevoso e a perfezionare le previsioni del rischio di valanghe. Infine, viene applicato Poli-Aval-2D, un modello fisico di simulazione delle valanghe, per simulare il regime valanghivo su lungo termine sotto scenari climatici proiettati, nel sito di studio di particolare rilevanza. Integrando sia la profondità della neve distribuita spazialmente che variabili climatiche downscalate, come input critici per simulare la dinamica delle valanghe, il modello fornisce un quadro completo per simulare l’influenza del cambiamento climatico su frequenza, velocità e pressioni d'impatto delle valanghe. Le simulazioni basate su scenari offrono importanti spunti per la pianificazione delle infrastrutture e la gestione del rischio in condizioni climatiche mutevoli. Nel loro insieme, questi studi delineano un quadro coerente e complementare per la comprensione del comportamento delle valanghe nel contesto dei cambiamenti climatici. Sebbene ciascun aspetto sia stato analizzato attraverso studi distinti, le loro interconnessioni evidenziano un forte potenziale di integrazione in un approccio unitario. Tale prospettiva potrebbe contribuire in modo significativo al miglioramento della valutazione del pericolo e delle strategie di mitigazione nelle regioni alpine.