Vymezení klimatických regionů v České republice

Náplní metodiky je inovované exaktní definování postupu vymezení klimatické rajonizace používané v rámci hodnocení produkčního potenciálu zemědělské půdy v ČR. Po vymezení konsekvencí termínu „produkční potenciál“ a uvedení jeho hodnocení do historických souvislostí, je hlavní pozornost věnována možnostem a limitům aplikace soudobých klimatologických dat, metod a přístupů. Výsledkem je pak zhodnocení možností aktualizace platné klimatické rajonizace v rámci systému bonitovaných půdně ekologických jednotek.

V rámci návrhu nové rajonizace klimatických regionů byly využity hodnoty potenciální (základní) vláhové bilance. Jako doplňující charakteristiky blíže specifikující jednotlivé klimatické regiony s ohledem na jejich klimatické poměry je vhodné v návaznosti na původní systém použít průměrnou roční teplotu vzduchu, TS 10 a průměrný roční srážkový úhrn.

Služba zobrazuje klimatické oblasti vycházející z pozorování v letech 1961-2000 a zároveň došlo k jejich porovnání za léta 1901-1950. Za stěžejní kritérium pro vymezení základních klimatických oblastí byla vybrána délka ročního období podle počtu dnů s charakteristickými teplotami. Pro letní období byl počet letních dnů, pro délku zimního období pak počet ledových dnů. Celkově bylo vymezeno 5 základních klimatických oblastí (velmi chladná, chladná, mírně teplá, teplá a velmi teplá klimatická oblast).

Vliv klimatických změn na vodní zdroje

Příspěvek představuje výsledky Českého hydrometeorologického ústavu (ČHMÚ) získané při řešení dílčích cílů (DC) s názvy „Vývoj scénářů potřeb vody s ohledem na socioekonomický vývoj a vývoj klimatu“ (DC 1.1) a „Identifikace území s deficitními vodními zdroji“ (DC 1.2), jež jsou součástí projektu TA ČR č. SS02030027 „Vodní systémy a vodní hospodářství v ČR v podmínkách změny klimatu (Centrum Voda)“ a tvoří dílčí části pracovního balíčku WP 1 zabývajícího se budoucností vody.

Cílem ČHMÚ bylo vypočítat a zanalyzovat, jakým způsobem je ovlivněn průtok nad vodoměrnými stanicemi v Česku, a zjistit, jak se bude toto ovlivnění měnit v návaznosti na klimatickou změnu. Analyzována byla především měsíční data o celkovém ovlivnění průtoků ve vodoměrných stanicích za referenční období 1991-2020. Důraz byl kladen na identifikaci trendů celkového ovlivnění v jednotlivých povodích a na lokalizaci míst s potenciálním rizikem klesajícího trendu v disponibilitě vody a rostoucího trendu v nárocích společnosti, a to např. porovnáním směrnic trendů v různých obdobích.

Čtěte také: Vytápění a Ovzduší

Dále pak proběhl pokus o identifikaci území s deficitními vodními zdroji na základě klimatických scénářů SSP2-4.5 a SSP5-8.5 s využitím regionálních klimatických modelů vyvíjených v ČHMÚ. Analýza vlivu odběrů vod a klimatických změn na vodní zdroje v Česku ukazuje značnou regionální variabilitu. V některých oblastech, jako jsou jižní Morava, severozápadní Čechy a povodí Bíliny, byly zaznamenány výrazné změny v odběrech povrchových a podzemních vod, což může ovlivnit dostupnost vody.

Klimatické scénáře naznačují rostoucí teploty vzduchu, přičemž pesimističtější scénář SSP5-8.5 předpovídá nárůst teploty do konce století až o 5 °C. Co se týče srážek, obecně platí, že scénáře předpovídají variabilnější vývoj. Scénář SSP2-4.5 ukazuje na mírný nárůst srážek, zatímco scénář SSP5‑8.5 předpovídá výraznější změny s vyššími úhrny srážek v západní a jižní části Česka.

Výpočet SPI indexu potvrzuje výskyt extrémně suchých a vlhkých období, přičemž rozdíly mezi jednotlivými povodími naznačují potřebu přizpůsobit vodohospodářská opatření regionálním podmínkám. Voda je nezbytná pro existenci všech živých organismů a určuje fungování lidské společnosti. V důsledku klimatické změny dochází stále častěji k extrémním výkyvům počasí, jež vedou k nedostatku srážek a vzniku sucha, nebo naopak k extrémním srážkám a povodním. Vodnost většiny vodních toků v Česku je ovlivněna antropogenní činností, přičemž od padesátých let 20. století dochází všeobecně ve světě k extrémnímu nárůstu tlaku na vodní zdroje [2].

Hodnoty naměřené ve vodoměrných stanicích více či méně odrážejí lidské aktivity, které zahrnují odběry povrchových a podzemních vod pro potřeby zemědělství, zejména závlah, a pro zásobování obyvatelstva a průmyslu. Voda je často brána z jednoho povodí a vypouštěna do jiného o několik kilometrů dále. Např. v povodí Svitavy je podzemní voda odebírána pro zásobování brněnské aglomerace pitnou vodou a po využití sváděna do čistírny odpadních vod v Brně-Modřicích, ústící do Svratky [4]. Jelikož je vodní tok hlavní proměnnou, která spojuje složky ekosystému pomocí hydrologických, biologických i geomorfologických procesů a procesů kvality vody, odhad přirozeného průtoku (u nás tzv.

Tato práce se zaměřuje na analýzu vlivu odběrů, vypouštění a akumulace vody na průtoky ve vodoměrných stanicích na území Česka za referenční období 1991-2020. Součástí práce je také zhodnocení regionálních rozdílů v hydrologickém režimu českých povodí a identifikace oblastí, kde dochází k výrazným změnám v dostupnosti vody. a SSP5-8.5. Vedle činností ostatních členů konsorcia prezentovaných již v [6] byla v DC 1.1 hlavním úkolem ČHMÚ analýza ovlivnění průtoků na území Česka užíváním vod.

Čtěte také: Úsek ochrany ovzduší ČHMÚ

Základem byla měsíční data o celkovém ovlivnění průtoků ve vodoměrných stanicích, vyjádřeném v procentech jako poměr změn průtoku ku QNE. Pracovně byla tato proměnná (a její časová řada) označena zkratkou OVLTOT. DELTA představuje celkové ovlivnění manipulacemi na nádržích v povodí nad danou stanicí (resp. Každá proměnná související s ovlivněním byla napřed přepočtena na m3 · s-1 a opatřena adekvátním znaménkem. Záporné hodnoty OVLTOT pak značily převahu odběrů (včetně zadržování vody v nádržích), zatímco kladné hodnoty byly spjaty s převažujícím vypouštěním (včetně upouštění vody z nádrží).

Tato data jsou pravidelně jednou ročně ukládána do databáze ČHMÚ spolu s dalšími dostupnými daty o ovlivnění platnými pro vodoměrné stanice (v souladu se zákonem č. 254/2001 Sb., o vodách, ve znění pozdějších předpisů, s vyhláškou MZe č. 431/2001 Sb., o obsahu vodní bilance, způsobu jejího sestavení a o údajích pro vodní bilanci, a do jisté míry také s vyhláškou MZe č. 252/2013 Sb., o rozsahu údajů v evidencích stavu povrchových a podzemních vod a o způsobu zpracování, ukládání a předávání těchto údajů do informačních systémů veřejné správy).

Zvláštní pozornost je při výpočtu QNE věnována rozlišení mezi odběry pouze z povrchových vod (které odráží charakteristika SUMAY, při níž vznikají hodnoty průtoků v databázi značené jako QNEY) a celkovými odběry (tzn. odběry z povrchových včetně podzemních vod; jež odráží charakteristika SUMAX, při níž vznikají hodnoty průtoků v databázi značené jako QNEY). Pro zachování homogenity časových řad vstupují do výpočtu charakteristiky SUMA jen územně příslušné objekty s povolením odebíraného nebo vypouštěného množství nad 6 000 m3 za rok, resp. 500 m3 za měsíc. Charakteristika DELTA zohledňuje pouze nádrže s povoleným objemem povrchové vody akumulované či vzduté větším než 1 000 000 m3.

Zároveň byl v ČHMÚ vyvíjen R skript pro vlastní výpočet řad QNE. Funkcionalita skriptu závisí na správném umístění ovlivňujícího objektu prostřednictvím souřadnic, a proto bylo nutné provést kontrolu souřadnic vstupních dat ovlivnění. Speciálně se dbalo na vhodnou lokalizaci začátků a konců přivaděčů v systému rozvodnic tak, aby místo odběru (resp. vypouštění) logicky zapadalo do povodí se ztrátou (resp. nabýváním) vody. S koncem prací na WP 1 (červen 2024) již byla pro umístění objektů uvažována nejpodrobnější vrstva rozvodnic zveřejněná k 1. červenci 2024 na webových stránkách ČHMÚ s otevřenými prostorovými daty [7, 8]. Tato vrstva byla zkonstruována nad Digitálním modelem reliéfu České republiky 5. generace (DMR 5G; [9]).

Bylo zjištěno, že zdroje se liší počtem objektů a samotnými hodnotami, nicméně aktualizace (i ve smyslu oprav chyb) těchto zdrojů probíhá poněkud decentralizovaně, v čemž lze spatřovat velkou nejistotu. Data z Vodohospodářského informačního portálu VODA byla brána spíše jako doplňková, protože v době zpracování (tj. k ukončení prací na WP 1) sahala jen do roku 2020 oproti stavu na portále od srpna 2024 s daty sahajícími až k roku 2014.

Čtěte také: Klimatické změny v Česku

Na základě mezery v časové řadě, příp. změny v názvu objektu a v dalších atributech, byly vybrány objekty, jež se potenciálně dají spojit či rozdělit. Prováděla se také analýza vodních ploch, kde může zároveň docházet k reportování odběrů jak z vodní plochy, tak z vodního toku. Proto byly lokalizovány objekty odběrů, jež se nacházejí v těsné blízkosti vodních nádrží. Všechny tyto informace o vytipovaných objektech byly následně zaslány pobočkám ČHMÚ k manuálním kontrolám prostřednictvím databáze PostgreSQL s podporou GIS nástrojů (tj.

Pro mapové výstupy celkového ovlivnění byla zvolena vrstva rozvodnic 3. řádu, zahrnující 346 vybraných vodoměrných stanic s kompletní časovou řadou o celkovém procentu ovlivnění pro hydrologické období 1991-2020. Kompletní byly taktéž časové řady ostatních zkoumaných prvků. Pro každou stanici byla nejprve vypočtena celková plocha povodí nad ní a její podíl k ploše povodí 3. řádu, v němž se stanice nachází. Celkové procento ovlivnění pro každé povodí bylo vypočteno jako součet celkového ovlivnění ve všech stanicích v daném povodí, přičemž vahou každé stanice byl vypočtený podíl plochy povodí nad danou stanicí. Celkové procento ovlivnění v jednotlivých povodích tudíž odpovídá především stanicím v ústí, příp.

V další fázi byla provedena analýza trendu s cílem zjistit, zda ve vybraném období existují statisticky významné graduální změny v časových řadách prvků týkajících se ovlivnění průtoku českých řek. Byly zvoleny dvě statistické hladiny významnosti, a to α = 0,05 a α = 0,01. Aplikován byl Mannův-Kendallův test pro přítomnost trendu [11-13] a jeho modifikace navržená v článku [14] tak, aby docházelo v případě významného autoregresního koeficientu při předpokládaném autoregresním modelu prvního řádu ke korekci rozptylu testové statistiky [15-17].

Výsledky pro každou stanici a měsíc byly shrnuty do hodnoty standardizované testové statistiky Z (udávající směr případného trendu), p-hodnoty a Senova neparametrického odhadu směrnice trendu značeného SEN [18]. Výsledky byly zpracovány pomocí R balíčku modifiedmk [19]. Případy, kdy p-hodnota klesla pod zvolenou hladinu významnosti, byly zakreslovány do map pomocí šipek lokalizovaných do míst, kde se nachází vodoměrná stanice. Šipka odchylující se od vodorovného směru, a to podle znaménka hodnot Z či SEN, znázornila trend rostoucí (číslo hodnoty bez znaménka), nebo klesající (číslo se znaménkem minus), podobně jako to bylo prováděno i v jiných pracích zabývajících se trendy v komponentách hydrologického cyklu na území Česka [20-22].

Za využití gridů průměrné denní teploty a denních úhrnů srážek produktu 1) byl proveden výpočet denních časových řad gridů potenciální evapotranspirace (PET; dle [32]) a klimatické vodní bilance (zde jako rozdíl mezi srážkami a PET). Podkladové CSV soubory pocházející z produktu 2) byly převedeny do formátů GeoTIFF a NetCDF. Pro analýzu byly použity pouze dva scénáře, neboť jiné k dispozici ještě nebyly: střední klimatický scénář SSP2-4.5 a pesimističtější scénář SSP5-8.5. ČHMÚ následně využil rastry těchto scénářů pro zjišťování situa­ce v povodích 3. řádu.

Pro různé jiné potřeby byly časové řady gridů taktéž agregovány do hrubších kroků, např. Byla zkoumána změna průměrné měsíční teploty vzduchu a průměrného měsíčního úhrnu srážek oproti normálu za období 1991-2020 podle obou scénářů. Dále byl počítán index SPI (Standardized Precipitation Index), jenž slouží k odhadu vlhkých a suchých podmínek na základě úhrnu srážek.

Tento index vychází ze směrodatné odchylky, o kterou se pozorované srážky liší od dlouhodobého průměru. Před výpočtem je však nutné časovou řadu srážek vhodně transformovat podle vybraného rozdělení pravděpodobnosti [33]. V tomto případě byl zvolen index SPI12, vypočítaný pro 12měsíční časové okno s gama distribucí. Volba tohoto okna se ukázala jako vhodná mj. Na druhou stranu je však třeba zdůraznit, že SPI zohledňuje pouze srážky a nezohledňuje teplotu vzduchu. Tento problém řeší např. index SPEI (Standardized Precipitation Evapotranspiration Index; viz např. [35]), jenž kombinuje jak srážky, tak teplotu vzduchu, a jeho hodnota může mít významný vliv na konečné výsledky analýzy.

Jak ukazuje obr. 1, nejvyšších hodnot celkového ovlivnění povrchových vod dosahovala povodí na jižní Moravě a povodí Osoblahy, Labe od Orlice po Loučnou a zejména povodí Bíliny (v tomto povodí však vstupovala data pouze z jedné vodoměrné stanice); nejnižších hodnot naopak povodí Rybné a Lužnice od Rybné po Nežárku, Sázavy od Želivky po ústí a Dyje od Svratky po ústí. Při zahrnutí odběrů z podzemních vod byly vysoké hodnoty zjištěny opět u povodí na jižní Moravě a dále v povodích západních a severozápadních Čech. Nejvyšší hodnoty míry ovlivnění lze pozorovat u povodí Loděnice, Osoblahy a Oslavy.

Z analýzy trendů pro referenční období 1991-2020 lze u odběrů a vypouštění vod vypozorovat rozdílné chování ve vybraných vodoměrných stanicích, často vytvářející nápadné shluky v několika oblastech (obr. 2). Z celkového hlediska však převládá napříč odběry a vypouštěním vod nulový trend.

V případě odběrů povrchových vod včetně podzemních byl pozorován mírně klesající a mírně rostoucí trend u zhruba 8 % ze všech sledovaných stanic. Stejný poměr byl naměřen u stanic s významně rostoucím trendem. U 47 stanic byl pak zjištěn významně klesající trend (necelých 14 % ze všech stanic), tvořící nápadné shluky u stanic v severních Čechách (zejména povodí Ploučnice) a východních Čechách (povodí Metuje, Orlice od soutoku Divoké a Tiché Orlice po ústí a Loučné a Labe od Loučné po Chrudimku). Dalšími povodími s převahou významně klesajících trendů jsou povodí Moravské Sázavy a Moravy od Moravské Sázavy po Třebůvku, Třebůvky a Svitavy. Shluky mírně klesajících trendů lze pozorovat taktéž u povodí ve Slezsku (Opava po Moravici, Olše a Odra po Opavu).

V případě odběrů jenom povrchových vod bylo naopak zjištěno pouze minimum stanic s rostoucím trendem. Klesající trendy byly zaznamenány u necelých 30 % sledovaných stanic, které jsou poměrně rovnoměrně rozloženy po celém území Česka. Převahu významně klesajících trendů lze opět pozorovat v oblasti severních Čech, zejména v povodích Lužické Nisy po Mandavu, Jizery a Kamenice.

U vypouštění vod byla zjištěna mírná převaha rostoucích trendů (celkem 62 stanic) oproti trendům klesajícím (34 stanic). Oblasti s převahou rostoucích trendů tvoří povodí západních Čech (Mže po soutok s Radbuzou či Otava po Volyňku), jižní Moravy (Svratka a Svitava) a východní Moravy (Vsetínská a Rožnovská Bečva či Ostravice).

Teploty vzduchu jsou, na rozdíl od srážek, dle očekávání rovnoměrněji rozloženy mezi jednotlivými povodími, což umožňuje analyzovat jejich změny pro celé území Česka. Ve srovnání s normálem z období 1991-2020 oscilují změny průměrné měsíční teploty mezi 0 °C a +2 °C u obou scénářů přibližně do roku 2055 (obr. 3). Od tohoto roku lze pozorovat výraznější nárůst změny teplot vzduchu u obou scénářů, zejména u pesimističtějšího scénáře SSP5-8.5. To potvrzují i vypočtené průměrné teploty pro jednotlivé dekády 21. století. Zatímco se změna průměrné měsíční teploty vzduchu oproti normálu pohybuje v prvních čtyřech dekádách (mezi lety 2020-2060) v celorepublikovém měřítku okolo +1 °C, v dekádě 2060-2070 překračuje u scénáře SSP5-8.5 hodnotu +2 °C a průběžně roste až k extrémním +5 °C ke konci století.

U srážek jsou predikce více variabilní, přičemž průběh podle různých scénářů se výrazně liší (obr. 4). Z celorepublikového hlediska se podle scénáře SSP2-4.5 měsíční úhrn srážek dlouhodobě pohybuje okolo průměru referen­čního období 1991-2020 (59,9 mm/měsíc).

Naopak scénář SSP5-8.5 naznačuje výraznější změny, podobně jako tomu bylo u vývoje teplot vzduchu. Kolem roku 2055 dochází k pozitivní změně měsíčního úhrnu srážek oproti normálu z let 1991-2020. Ačkoli výhledy celorepublikových průměrných měsíčních úhrnů srážek mohou působit poměrně optimisticky, průměry pro jednotlivá desetiletí vykazují významné rozdíly mezi povodími 3. řádu.

Typologie krajiny a hodnocení potenciálu pěstování biomasy

• Typologie krajiny dle relevantních faktorů prostředí ovlivňujících možnosti pěstování energ. plodin (prostorová syntéza charakteristik klimatu, reliéfu, půdních vlastností).
• Hodnocení potenciálu pěstování biomasy s ohledem na posílení mimoprodukčních funkcí krajiny (konektivita krajiny - propojení vhodných lokalit, zvýšení heterogenity zejm. zemědělských pozemků, protierozní opatření atd.) a konkurenceschopnost biomasy pro energetické účely.
• Hodnocení očekávaného rozvoje bioenergetiky na biodiverzitu.

IRZ je veřejně přístupná datová sada z databáze údajů o emisích do ovzduší, vody, půdy a o přenosech (odpadech a odpadních vodách). IRZ každoročně poskytuje ucelený přehled ohlášených látek a jejich množstvích odborné i široké veřejnosti.

Tabulka: Změny teploty vzduchu dle klimatických scénářů

tags: #chmu #vymezeni #klimatickych #regionu

Oblíbené příspěvky:

• Pravidla kompostování ve Slavkově
• Dopady změn klimatu v Arktidě
• Lejsek černohlavý a klimatická změna
• Doprava a příroda v ČR
• Udržitelnost v kovovýrobě