Lokalizovaný klimatický diagram: Analýza vlivu klimatických změn a lidské činnosti na vodní zdroje v Česku

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.

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.

Klimatické diagramy a jejich využití

Klimatické diagramy meteoblue jsou založeny na 30 letech hodinových simulací meteorologických modelů a jsou dostupné pro každé místo na Zemi. Poskytují dobrý přehled o typických klimatických vzorcích a očekávaných podmínkách (teplota, srážky, sluneční svit a vítr).

Simulovaná meteorologická data mají prostorové rozlišení přibližně 30 km a nemusí reprodukovat všechny místní povětrnostní jevy, jako jsou bouřky, místní větry či tornáda, ani místní rozdíly vyskytující se v městských, horských nebo pobřežních oblastech.

Klimatické diagramy představují první veřejně dostupnou sadu simulovaných klimatických dat na internetu. Data jsou odvozena z globálního meteorologického modelu NEMS s prostorovým rozlišením přibližně 30 km a nemohou reprodukovat detailní lokální projevy počasí, jako jsou tepelné ostrovy, proudění studeného vzduchu, bouřky či tornáda.

Čtěte také: Lokalizovaný klimatický diagram

Výzkumy změn klimatických charakteristik po roce 1990 ukazují, že vyšší teploty a zvýšená evapotranspirace spolu s dřívějším začátkem vegetační doby vedou k rychlejšímu vyčerpání zásob vody v půdě. Jarní a letní epizody sucha jsou prokazatelně limitujícím faktorem růstu rostlin, ale také jsou významným predispozičním stresorem ohrožujícím stabilitu lesa. K nejzranitelnějším patří smrkové porosty.

Analýza vlivu odběrů vod a klimatických změn

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.

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. 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.

Čtěte také: Vysvětlení klimatického optima

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.

Metodika analýzy ovlivnění průtoků

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. Zvláštní pozornost je při výpočtu QNE věnována rozlišení mezi odběry pouze z povrchových vod a celkovými odběry (tzn. odběry z povrchových včetně podzemních vod.

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.

Čtěte také: Klíč k udržitelné budoucnosti

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.

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. Tato vrstva byla zkonstruována nad Digitálním modelem reliéfu České republiky 5. generace (DMR 5G).

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.

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 a jeho modifikace tak, aby docházelo v případě významného autoregresního koeficientu při předpokládaném autoregresním modelu prvního řádu ke korekci rozptylu testové statistiky. 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.

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.

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.

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.

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.

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 teploty vzduchu u obou scénářů, zejména u pesimističtějšího scénáře SSP5-8.5. To potvrzují i vypočtené průměrné teploty pro jednotlivé dekády 21. 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.

GIS představuje soubor nejrůznějších informací, které je možno lokalizovat v prostoru. Typickým příkladem mohou být digitální mapy složené z několika vrstev informací (výškopis, silniční a vodní síť, městská zástavba atd.).

V praxi mnoho GIS ustrne na jakési variantě digitální mapy. Uložená data je však možno využívat k tvorbě odvozených datových vrstev. Vzniká tak mnohem komplexnější a velmi interaktivní systémový nástroj - rajónová mapa.

Při tvorbě rajónové mapy je třeba věnovat velkou pozornost pořizování dat. Mnohé jevy nejsou k dispozici v digitální podobě a je také nutno zajistit správné vyjádření vztahů tematických vrstev ke sledovanému jevu, zejména formulovat závěry analýzy. (Myslí se tím stanovení stupnice pro vyhodnocení výsledku analýzy).

Lidská činnost v čele se spalováním fosilních paliv (uhlí, ropy a zemního plynu) vede ke zvyšování koncentrace oxidu uhličitého (CO2) v atmosféře. Ročně se ho v energetice, dopravě a průmyslu vyprodukuje asi 35 miliard tun, odlesňování přidá dalších 5 miliard tun. Na průměrného obyvatele planety tedy připadá asi 5 tun CO2 ročně.

Vyšší koncentrace CO2 a dalších skleníkových plynů v atmosféře vedou k silnějšímu skleníkovému efektu. Tepelné záření, které by jinak planeta Země vyzářila do vesmíru, je skleníkovými plyny pohlceno a vráceno zpět k povrchu.

Zesílený skleníkový efekt vede k oteplování vzduchu i vody v oceánech. Od průmyslové revoluce narostly teploty vzduchu v průměru o 1,2 °C, ale většinu tepla pohltila voda v oceánech, jejíž teplota také dlouhodobě narůstá.

Vyšší teploty mořské vody způsobují zmenšování plochy a tloušťky mořského zámrzu v Severním ledovém oceánu. Zvyšující se teploty stojí rovněž za táním horských ledovců v Alpách, Himalájích, Andách a dalších světových pohořích.

Regionální plodinový model EPIC-IIASA

Základem pro simulace sekvestračního potenciálu orných půd ČR je regionální plodinový model EPIC-IIASA, který byl vytvořen pro simulaci růstu a produkce zemědělských plodin v globálním, kontinentálním a subkontinentálním měřítku.

Jádrem platformy je model EPIC, který obsahuje moduly pro simulaci růstu plodin, vodní bilanci půdy a bilanci živin (koloběh a přeměny C, N a P v půdě a rostlině). V modelu EPIC je zakomponován ověřený a široce využívaný model dynamiky půdní organické hmoty CENTURY.

Dynamika růstu plodin během vegetační sezóny je pomocí modelu EPIC-IIASA simulována v denním kroku současně pro velké množství samostatných, prostorově lokalizovaných stanovišť, obvykle v časovém horizontu několika let až desetiletí.

Součástí platformy je geoprostorová datová infrastruktura, která zajišťuje prostorově reprezentované vstupy pro model EPIC (počasí, polohu, geomorfologii, půdu, plodinu, vstupy živin a obhospodařování půdy).

Pro potřeby regionálních simulací zemědělských systémů ČR byla vytvořena a v prostředí LINUX implementována národní geoprostorová datová infrastruktura EPIC-IIASA CZ. Sestává z 977 prostorových SimU, vytvořených rozdělením okresů podle klimatického regionu a převládajících vlastností půdy (hloubka, půdní druh a třída obsahu humusu).

Každé SimU byl přiřazen typický půdní profil a denní údaje o počasí z let 1989-2019 ze čtvercové sítě 10 × 10 km, a na základě příslušné výrobní oblasti také odhadovaná data setí a sklizně hlavních plodin.

tags: #lokalizovaný #klimatický #diagram

Oblíbené příspěvky:

• Lezení s dětmi v přírodě
• Objevte krásy Beskyd
• Výlety v okolí Tachova
• Třídění odpadu v ČR
• Jak recyklovat žárovky?