ACTA HYDROLOGICA SLOVACA

Transcription

1 Ročník 17, č. 2, 2016, ACTA HYDROLOGICA SLOVACA MERANIE VÝŠKY SNEHU V HORSKOM MIKROPOVODÍ POMOCOU GLOBÁLNEHO POLOHOVÉHO SYSTÉMU Michal Danko, Ladislav Holko, Pavel Krajčí, Jozef Hlavčo, Zdeněk Kostka Príspevok je venovaný hodnoteniu využiteľnosti globálneho polohového systému pri meraní výšky snehu v ťažko dostupnom teréne. V horskom mikropovodí s plochu 5,6 ha bolo osadených 27 snehomerných tyčí, pri ktorých sa merala výška a vodná hodnota snehovej pokrývky. Účelom rozmiestnenia tyčí bolo zachytenie distribúcie snehovej pokrývky v skúmanom mikropovodí. Na spresnenie distribúcie snehu boli zamerané výšky snehu aj pomocou prístroja GPS s diferenciálnymi korekciami. V tejto štúdii hodnotíme presnosť merania výšky snehu pomocou GPS, vplyv hustoty bodov na určenie štatistických charakteristík výšky snehu a na objem vody v snehu v mierke mikropovodia. Na otvorenom priestranstve a na čistinách sme pri meraniach GPS dosahovali okamžitú polohovú (horizontálnu aj vertikálnu) presnosť okolo jedného centimetra. V zalesnenej časti povodia sa táto presnosť kvôli zoslabeniu signálu zhoršovala. Priemerný rozdiel medzi tradičným meraním výšky snehu pomocou lavínovej sondy s rozlíšením 1 cm a GPS meraním bol 1,5 cm, čo je v tolerancii oficálne uvádzanej presnosti GPS merania (2 4 cm). Porovnanie štatistík výšky snehu získaných z riedkej siete snehomerných tyčí a z oveľa hustejšej siete GPS bodov ukázalo, že pri dobre rozmiestnenej sieti snehomerných tyčí nemusí byť vplyv hustoty meraných bodov na výpočet priemernej výšky snehu v povodí do začiatku obdobia intenzívneho topenia snehovej pokrývky veľký. Vplyv hustoty meraných bodov na množstvo akumulovanej vody v snehu však bol pre všetky termíny merania okrem obdobia maximálnej akumulácie dosť veľký. Rozdiely sa pohybovali od 14 % do 19 %, v čase maximálnej akumulácie snehu v povodi bol rozdiel len 4 %. V skúmanom mikropovodí predstavoval 5-centimetrový rozdiel v priemernej výške snehu v povodí v čase maximálnej akumulácie rozdiel vo vodnej hodnote snehu cca 18.3 mm, čo zodpovedalo objemu vody akumulovanej v snehu 1020 m 3. KĽÚČOVÉ SLOVÁ: výška snehovej pokrývky, globálny polohový systém, objem vody v snehu MEASUREMENT OF SNOW DEPTH IN A MOUNTAIN MICROCATCHMENT USING GLOBAL POSITIONING SYSTEM. The article presents analyses of applicability of global positioning system (GPS) in case of snow depth measurements in a remote areas. Twentyseven snow stakes were installed in a mountain microcatchment with area 5.59 hectars. Snow depth and snow water equivalent were measured at the snow stakes. The study evaluates accuracy of snow depth measured by the GPS. Vaules were compared with traditional measurements carried out on thesnow stick (resolution 1 cm). Influence of the density of measured points on statistics of snow depth and total volume of water accumulated in snow on a microcatchment scale is evaluated as well. Average difference between the GPS and traditional measurement of snow depth is 1.5 cm which is within the accuracy limits of the GPS measurements (2 4 cm). Suitably distributed sparser network of snow stakes can provide similar results of snow depth as the dense network of GPS points. This applies until the beginning of the snowmelt period. Influence of network density on calculated volume of water accumulated in snow is larger. The differences during the season varied between 14% and 19%, except time of maximum snow accumulation when it was just 4%. Difference in snow depth 5 cm represented the difference in snow water equivalent 18.3 mm which corresponds to 1020 m 3 of water accumulated in the snow. KEY WORDS: snow depth, global positioning system, volume of water acumulated in snow Úvod Snehová pokrývka je jednou z dôležitých zložiek vodnej bilancie, ktorá má veľký vplyv na povodňovú situáciu v jarnom období. Množstvo snehu počas zimnej sezóny ovplyvňuje aj nasýtenie pôdneho profilu a dopĺňanie 199

2 Acta Hydrologica Slovaca, ročník 17, č. 2, 2016, zásob podzemných vôd. Snehová pokrývka je v území často rozmiestnená veľmi nerovnomerne. V horských podmienkach nad hornou hranicou lesa hrá veľmi doležitú úlohu vietor (Gray, 1979; Kuusisto, 1984; Lehning et al., 2008; Mott et al., 2010; Krajčí, 2013; Winstral et al., 2013; Danko et al., 2014; Krajčí et al., 2016). Keďže vietor je veľmi premenlivý faktor a rozloženie snehovej pokrývky ovplyvňuje aj veľa ďalších procesov, je veľmi náročné variabilitu rozmiestnenia snehu kvantifikovať a modelovať. Pri skúmaní variability charakteristík snehovej pokrývky (výška, hustota, vodná hodnota) sa používajú rôzne postupy. Elder et al. (1991) expedične merali vodnú hodnotu snehu na území s plochou 120 ha v sieti bodov vzdialených od seba 25 m. Priestorové rozdiely chceli vysvetliť na základe topografie a žiarenia, ale nepodarilo sa im vysvetliť väčšiu časť variability. Pozemné laserové skenovanie ako nový prístup k skúmaniu priestorového rozloženia snehovej pokrývky testoval už napríklad Prokop (2008), podľa ktorého táto metóda umožňuje meranie výšky snehu s presnosťou do 10 cm. Je však limitovaná nepriaznivými poveternostnými podmienkami. Ak má byť dosiahnutá spomínaná presnosť určenia výšky snehu, autor odporúča vzdialenosť snímača od snímaného povrchu do 500 m. Grünewald et al. (2010) overovali presnosť leteckého a pozemného skenovania. Presnosť určenia výšky snehu je podľa nich 5 cm. Hurd (2007) porovnával diferenciálne GPS merania s ručnou sondou na Aljaške, ako podklad mu slúžil digitálny model terénu z radaru (IFSAR). Z piatich interpolačných metód pre tvorbu modelu výšky snehu dosiahol najlepšie výsledky metódou najbližšieho suseda (nearest neighbour). V našich podmienkach použili GPS s diferenciálnymi korekciami pre fázové merania v reálnom čase Klimánek et al. (2011) pri meraní obsahu a objemu rekordne veľkej lavíny v Žiarskej doline. Na presné určenie množstva snehu na meranom území pre detailné hodnotenie zásob vody v snehu, výskum vplyvu vetra alebo vývoj a testovanie modelov je potrebná čo najhustejšia meracia sieť a údaje o polohe meraných bodov. V takomto prípade môžu byť užitočné merania výšky snehu pomocou globálneho polohového systému GPS. Cieľom tejto práce bolo overiť využiteľnosť merania pomocou GPS pri získavaní údajov o variabilite výšky snehu v horách. Materiál a metódy Merania boli vykonávané v mikropovodí Sokolného jarku v Západných Tatrách v zime Povodie má plochu približne 0,056 km 2. Nadmorské výšky sa pohybujú od 1440 m n.m. do 1568 m n.m. Geologické podložie tvoria väčšinou vápence. Povodie je porastené nízkou trávnatou vegetáciou (60,2 %) a mladým smrekovým lesom (39,8 %). V povodí bolo nainštalovaných 27 snehomerných tyčí, pri ktorých bol meraná výška snehu tradičným spôsobom lavínovou sondou s označením po jednom centimetri (obr. 1). Okrem merania výšky snehu bola pri týchto bodoch váhovým snehomerom meraná aj vodná hodnota snehu. Z výšky a vodnej hodnoty bola vypočítaná hustota snehu. Na meranie výšky snehu pomocou GPS sme použili ručný mapovací prístroj Ashtech mobile mapper 100 s anténou Stonex S9III GNSS s diferenciálnymi korekciami pre fázové merania v reálnom čase (RTK) v koncepte virtuálnej referenčnej stanice (VRS), ktoré ponúka na území Slovenska Slovenská priestorová observačná služba SKPOS (obr. 2). SKPOS je multifunkčný nástroj pre presné určovanie polohy objektov a javov pomocou globálnych družicových systémov. Pozostáva zo siete permanentných referenčných staníc globálneho družicového polohového systému (GNSS) pripojených pomocou privátnej virtuálnej siete do Národného servisného centra nachádzajúceho sa na Geodetickom a kartografickom ústave v Bratislave. Národné servisné centrum je vybavené riadiacim softvérom služby, ktorý spravuje namerané družicové údaje zo siete permanentných referenčných staníc a zároveň generuje tzv. sieťové korekcie pre používateľov využívajúcich službu v reálnom čase a údaje slúžiace na dodatočné spracovanie pre používateľov vybavených postprocesingovým softvérom. Infraštruktúra SKPOS pozostáva z troch základných segmentov: sieť permanentných staníc, národné servisné centrum a virtuálna privátna sieť. Permanentné stanice sú rovnomerne rozložené po celom území Slovenska. Dáta zo staníc sú odosielané v reálnom čase prostredníctvom virtuálnej privátnej siete do Národného servisného centra, kde sa zhromažďujú a sú použité na generovanie diferenciálnych korekcií. Tie sú poskytované používateľovi s cieľom zvýšiť presnosť merania GNSS v reálnom čase na 2 až 4 cm (SKPOS, 2016). Pri meraní pomocou GPS bola na každom bode odmeraná nadmorská výška terénu aj nadmorská výška povrchu snehu. Z rozdielu týchto dvoch výšok bola vypočítaná výška snehu, ktorá bola porovnaná s tradičným meraním pomocou lavínovej sondy. Tieto porovnávacie merania sme urobili na 13 bodoch a na 27 bodoch. Okrem porovnávacích meraní pri snehomerných tyčiach sme kvôli získaniu údajov o priestorovej variabilite výšky snehu vykonávali aj merania výšky snehu v rozšírenej (hustej) sieti bodov pomocou GPS v celom mikropovodí. Na každom bode rozšírenej siete sme výšku snehu opäť vypočítali z rozdielu nadmorskej výšku povrchu snehu a povrchu terénu. Od do sme uskutočnili 5 takýchto meraní. Počet takto zameraných bodov počas jedného dňa kolísal od 69 do 198. Zo získaných údajov sme najprv porovnaním s tradičnými meraniami výšky snehu vyhodnotili presnosť meraní pomocou GPS. V ďalšom kroku sme skúmali vplyv hustoty meracej siete (t.j. 27 bodov zo snehomerných tyčí, resp bodov z GPS) na štatistické charakteristiky výšky snehu v mierke mikropovodia. Nakoniec sme vyhodnotili rozdiel v obsahu vody akumulovanej v snehu vzhľadom na hustotu meracej siete. 200

3 Danko, M. a kol.: Meranie výšky snehu v horskom mikropovodí pomocou globálneho polohového... Obr. 1. Fig. 1. Rozmiestnenie snehomerných tyčí v povodí Sokolného jarku. Location of snow stakes in the Sokolný jarok catchment. Obr. 2. Priníp diferenciálnych korekcií pre fázové merania v reálnom čase (RTK) v koncepte virtuálnej referenčnej stanice (SKPOS, 2016). Fig. 2. The principle of differential corrections for phase measurements in real time (RTK) in the concept of virtual reference station (SKPOS, 2016). 201

4 Acta Hydrologica Slovaca, ročník 17, č. 2, 2016, Výsledky a diskusia Presnosť merania výšky snehu pomocou GPS Porovnanie výšky snehu meranej tradične pomocou lavínovej sondy a pomocou GPS je znázornené na obr. 3. Obrázok ukazuje, že výška snehu meraná pomocou GPS bola v priemere o 1,5 cm vyššia ako výška meraná lavínovou sondou a väčšina rozdielov sa pohybovala v rozmedzí presnosti merania prístroja GPS (2 4 cm). Obrázok 3 tiež ukazuje, že rozdiel medzi oboma spôsobmi merania nezávisí od výšky snehu. Na základe týchto výsledkov môžeme konštatovať, že GPS je použiteľné pri získavaní údajov o výške snehu aj v horskom teréne. Vplyv hustoty meracej siete na určenie štatistických charakteristík variability výšky snehu v mierke mikropovodia Vplyv hustoty meracej siete na štatistické charakteristiky výšky snehu v mierke mikropovodia je zhrnutý v tab. 1 a obr. 4 a 5. Z týchto výsledkov vyplýva, že aj keď sme merali viac bodov v povodí, priemerná výška snehu pre celé mikropovodie sa väčšinou veľmi nelíšila od hodnoty získanej z oveľa menšieho počtu snehomerných tyčí. Rozdiel v jednotlivých termínoch merania kolísal od 2 do 9 cm. Maximálny rozdiel 9 cm bol zistený dňa , keď sa už v povodí nachádzali miesta bez snehovej pokrývky. V čase maximálnej akumulácie snehu , keď bola v povodí súvislá snehová pokrývka, bol rozdiel len 2 cm čo je opäť v rozsahu presnosti merania GPS prijímača. Vzhľadom na oveľa väčší počet bodov bol rozsah hodnôt získaných pomocou GPS väčší a prvý aj tretí kvartil nadobúdali mierne vyššie hodnoty. Z výsledkov vyplýva, že rozmiestnenie snehomerných tyčí v priemere dobre vystihuje výšku snehu v skúmanom mikropovodí. Väčšie výšky snehu merané pomocou GPS mohli niekedy byť zapríčinené aj veľmi ostrým hrotom na výtyčke GPS príjimača, ktorý ľahko prenikal vlastnou váhou do pôdy. Pri vyhodnocovaní údajov zo snehomerných tyčí sa ukázalo, že priemerná výška a hustota snehu v celom mikropovodí sa podobala nameraným hodnotám na snehomerných tyčiach 4 a 25 (obr. 6). Je známe, že rozmiestnenie snehu v povodí v rôznych rokoch býva podobné. Určenie oblasti s priemerným priebehom charakteristík snehu v rámci povodia preto môže byť v budúcnosti využité napríklad pri validácii výsledkov modelovania pomocou matematického modelu akumulácie a topenia snehu. Hustota snehu meraná pri snehomerných tyčiach pomocou váhového smehomeru je znázornená na obr. 7. Výsledky potvrdzujú skutočnosť, že hustota snehu v povodí má omnoho menšiu variabilitu ako výška alebo vodná hodnota snehu. Merania na otvorenej ploche a v lese ukázali väčšiu sezónnu dynamiku hustoty snehu na otvorenej ploche. 202 Obr. 3. Rozdiel medzi výškou snehu meranou tradične lavínovou sondou a GPS pre rôzne výšky snehu; kladná hodnota znamená, že výška meraná GPS bola väčšia ako výška meraná tradičným spôsobom. Fig. 3. Difference in snow depth measured by the snow stick and GPS for diferent snow depths; positive difference means that snow depth measured by GPS was higher than the one measured by the snow stick.

5 Danko, M. a kol.: Meranie výšky snehu v horskom mikropovodí pomocou globálneho polohového... Tabuľka 1 Štatistické charakteristiky výšky snehu v mikropovodí podľa údajov z redšej siete snehomerných tyčí a z hustej siete GPS bodov Table 1 Statistical characteristics of snow depth in the microcatchment based on sparse network of snow stakes and dense network of GPS points Výška snehu / Snow depth [cm] Snehomerné tyče / snow stakes GPS body / GPS points Počet bodov / Počet bodov Mean Min Max Number of Mean Min Max / Number of points points Rozdiel / Difference [%] Dátum / Date % % % % % Obr. 4. Fig. 4. Výška snehu meraná na 27 snehomerných tyčiach (manual) a v hustej sieti GPS bodov (GPS). Snow depths measured at 27 snow stakes (manual) and in the dense network of GPS points. Obr. 5. Výška snehu meraná na 27 snehomerných tyčiach (manual) a v hustej sieti GPS bodov (GPS) Fig. 5. Snow depths measured at 27 snow stakes (manual) and in the dense network of GPS points(gps) on 17 February

6 Acta Hydrologica Slovaca, ročník 17, č. 2, 2016, Obr. 6. Variabilita vodnej hodnoty a hustoty snehu na 27 snehomerných tyčiach (čísla v grafe označujú hodnoty pre tyče 4 a 25). Fig. 6. Variability of snow water equivalent and snow density at the 27 snow stakes (numbers in the graph indicates a values of snow stakes 4 and 25). Obr. 7. Rozsah hustoty snehu meranej pri snehomerných tyčiach počas zimy 2016 na otvorenej ploche a v lese. Fig. 7. Ranges of snow density measured at snow stakes in winter 2016 in the open area and in the forest. Vplyv hustoty meracej siete na odhad objemu vody akumulovanej v snehu Údaje o priemernej výške snehu z redšej siete snehomerných tyčí a hustejšej siete GPS bodov spolu s údajmi o priemernej hustote snehu umožnili analyzovať vplyv hustoty siete na odhad množstva vody akumulovanej v snehu. Výsledky sú zhrnuté v tabuľke 2. Rozdiely vo vypočítaných objemoch vody v snehu sa pohybovali od 4 % do 19 % a vo väčšine termínov merania boli dosť veľké. Najväčší rozdiel bol dňa % (začiatok zimnej sezóny) a % (časť snehu v povodí už bola roztopená). V čase maxima vodnej hodnoty snehu bol rozdiel v objeme vody akumulovanej v snehu len 4 %. 5-centimetrový rozdiel v priemernej výške snehu v povodí počas obdobia maximálnej akumulácie zodpovedal približne 1020 m 3 vody akumulovanej v snehovej pokrývke. 204

7 Danko, M. a kol.: Meranie výšky snehu v horskom mikropovodí pomocou globálneho polohového... Tabuľka 2. Vodná hodnota a množstvo vody akumulovanej v snehu pre hustejšiu (GPS body) a redšiu (snehomerné tyče) sieť meraní výšky snehu; VS meangps je priemerná výška snehu podľa bodov GPS, VS meanstakes je priemerná výška snehu podľa snehomerných tyčí, hustota snehu (H mean ) bola určená ako aritmetický priemer 27 meraní pri snehomerných tyčiach Table 2. Snow water equivalent and volume of water acumulated in snow calculated for dense (GPS points) and sparse (snow stakes) networks of snow depth measurements; VS meangps is the mean snow depth calculated from the GPS points, VS meanstakes is the mean snow depth calculcated from the snow stakes; snow density (H mean ) was calculated as an arithmetic average of measurements carried out at 27 snow stakes Vodná hodnota snehu / Snow water Objem vody v snehu / Volume of water Rozdiel* / Dátum / equivalent [mm] acumulated in snow [m 3 ] Difference Date VS meangps *H mean VS meanstakes *H mean VS meangps *H mean VS meanstakes *H mean [%] % % % % % *rozdiel vo objeme vody v snehu / difference in volume of water accumulated in snow Záver Získané výsledky ukazujú, že meranie výšky snehu pomocou GPS je použiteľné a rozširuje možnosti výskumu variability snehovej pokrývky. Problémy môžu nastať kvôli horšej kvalite signálu v lesnom poraste. Výhodou GPS v porovnaní s pozemným laserovým skenovaním je jeho lepšia mobilita v ťažko dostupnom horskom terén. V porovnaní s klasickými meraniami poskytuje GPS aj údaje o polohe meraných bodov, ktoré sú potrebné pri podrobnej analýze priestorového rozdelenia snehu v povodí. V reálnej praxi však budeme ešte dlho odkázaní na údaje z menšieho počtu bodov. Naše výsledky ukazujú, že pri vhodnom rozmiestnení týchto bodov (napr. snehomerných tyčí) sa štatistické charakteristiky výšky snehu v mierke povodia nemusia výrazne odlišovať od charakteristík získaných z oveľa väčšieho počtu bodov. Tento záver platí len do začiatku obdobia topenia snehu. Vplyv hustoty siete na vypočítané množstvo vody akumulovanej však môže byť dosť veľký. Poďakovanie Táto publikácia vznikla vďaka podpore projektu VEGA 2/0055/15. Prístrojové vybavenie bolo získané vďaka projektu Centrum excelencie pre integrovaný manažment povodí v meniacich sa podmienkach prostredia (CEIMP) a projektu Dobudovanie infraštruktúry hydrologických výskumných staníc (DIHYS), ktoré boli financované z Európskeho fondu regionálneho rozvoja v rámci operačného programu Výskum a vývoj. Naša vďaka patrí aj Ing. J. Rášovi za pomoc pri meraní prístrojom GPS s využitím služby SKPOS. Literatúra Danko, M., Krajčí, P., Hlavčo, J. (2014): Vzťah výšky snehovej pokrývky a vodnej hodnoty snehu v lese a na voľnej ploche v povodí Jaloveckého potoka. Acta Hydrologica Slovaca, 15(1), Elder, K., Dozier, J., Michaelsen, J. (1991): Snow accumulation and distribution in an Alpine Watershed, Water Resour. Res., 27(7), Gray, D. M., Snow accumulation and distribution, in Proceedings, Modeling of Snow Cover Runoff, edited by S. C. Colbeck and M. Ray, J. S. Army Cold Regions Research and Engineering Laboratory, Hanover, N.H., Grünewald, T., Schirmer, M., Mott, R., Lehning, M. (2010): Spatial and temporal variability of snow depth and SWE in a small mountain catchment. Cryosphere, 4, Hurd, J. (2007): A GIS Model to Estimate Snow Depth Using Differential GPS and High-Resolution Digital Elevation Data. Department of Geography, McMicken School of Arts and Science, University of Cincinnati, Master Thesis. Krajčí, P. (2013): Závislosť rozloženia snehovej pokrývky od morfometrických parametrov reliéfu vo vybranej časti Žiarskej doliny. Diplomová práca. Univerzita Komenského v Bratislave, Prírodovedecká fakulta, Katedra fyzickej geografie a geoekológie. Bratislava. Krajčí, P., Danko, M., Hlavčo, J., Kostka, Z., Holko, L. (2016): Experimental measurements for improved understanding and simulation of snowmelt events in the Western Tatra Mountains. Journal of Hydrology and Hydromechanics, Vol. 64, No. 4 Early View, 2016, p. 1 13, doi: /johh Kuusisto, E. (1984): Snow accumulation and snowmelt in Finland. Publications of the Water Research Institute, National Board of Waters, Finland, 55, 149 s. Lehning, M., Löwe, H., Ryser, M., Raderschall, N. (2008): Inhomogeneous precipitation distribution and snow 205

8 Acta Hydrologica Slovaca, ročník 17, č. 2, 2016, transport in steep terrain, Water Resour. Res., 44. Klimánek, M., Mikita, T., Lizuch, M., Janata, P., Cibulka, M. (2011): Using GPS for Snow Depth and Volume Measurement of Centennial Avalanche Field in High Tatras. Cold Regions Science and Technology 65, 2011, p Mott, R., Schirmer, M., Bavay, M., Grünewald, T., Lehning, M. (2010): Understanding snow-transport processes shaping the mountain snow-cover. Cryosphere, 4, Prokop, A. (2008): Assessing the applicability of terrestrial laser scanning for spatial snow depth measurements, Cold Regions Science and Technology, 54 (3), 2008, SKPOS (2016): Winstral, A., Marks D., Gurney, R. (2013): Simulating wind affected snow accumulations at catchment to basin scales Advances in Water Resources 55, MEASUREMENT OF SNOW DEPTH IN THE MICROCATCHMENT USING GLOBAL POSITIONING SYSTEM Spatial variability of snow cover is measured by various devices. Detailed evaluation of snow variability often needs information on the position of measured points. The most detailed snow depth data are at present obtained from the terrestrial laser scanning with reported accuracy of 5 10 cm (Grünewald et al., 2010, Prokop, 2008, respectively). GPS devices are also used (e.g. Hurd, 2007; Klimánek, 2011). The objective of this study is to evaluate the accuracy of GPS measurements in a mountain terrain and analyse the influence of density of snow depth measurements network on the statistics of snow depth and calculated volume of water stored in snow on a microcatchment scale. The measurements were carried out in the microcatchment of the Sokolný jarok creek in the Western Tatra Mountains in winter Area of the catchment is 5.6 ha, the altitude ranges between 1440 and 1568 m a.s.l.. Twenty seven snow stakes are installed in the catchment (fig. 1). Snow depth at the stakes is measured traditionally by the snow stick with resolution 1 cm. Snow water equivalent is measured at the same sites by the snow tube and snow density is calculated from the data on snow depth and water equivalent. Ashtech mobile mapper GPS device with Stonex S9III antena and SKPOS service to improve the accuracy of measurements (fig. 2) were used to measure the snow depth as well. Snow depth was calculated as the difference between altitude of snow and terrain surfaces. Snow depth was measured by GPS not only near the snow stakes (on 11 February and 17 Feruary), but also in a much denser network 5 times during the season at 69 to 198 points (table 1). Snow depth measured by both techniques are compared in Fig. 3. The figure shows that mean snow depth measured by GPS was 1.5 higher than that measured by the snow stick. Most differences are withing the accuracy of the GPS device which is 2 4 cm. Fig. 3 also shows that the differences did not depend on the snow depth. The results thus confirm that GPS can provide acceptable snow depth data in the mountains. Comparison of snow depth statistics from the coarser network of snow stakes and much denser network of GPS points (table 1, fig. 4 and 5) indicates that the two networks provided similar information. Evaluation of data measured at snow stakes (fig. 6) showed that mean snow depth was measured near stake no. 4 while mean snow density was measured near snow stake no. 25. This information can be used in future research in the catchment, e.g. during validation of snow models. Snow density was less variable than snow depth and its variability in the open area was bigger than in the forested area (fig. 7). Density of measurement network had a bigger impact on calculation of volume of water stored in the snow cover. The differences were rather large for most dates (14 19% in favour of data from the GPS points network) except for the time of maximum snow accumulation in the catchment when the difference was only 4% (table 2). Ing. Michal Danko, PhD. RNDr. Ladislav Holko, PhD. Mgr. Pavel Krajčí Ing. Jozef Hlavčo RNDR. Zdeněk Kostka, PhD. Ústav hydrológie SAV Experimentálna hydrologická základňa Ondrašovecká Liptovský Mikuláš Tel.: danko@uh.savba.sk holko@uh.savba.sk krajci@uh.savba.sk hlavco@uh.savba.sk kostka@uh.savba.sk 206