Klimatické údaje Svitavy: Analýza a průměrné hodnoty

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.

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.

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.

Čtěte také: Svitavy klimatické údaje

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. 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).

Čtěte také: Svitavy: Ekologická Likvidace

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.

Čtěte také: Svoz odpadu Svitavy: svátky a změny

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.

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.

Klimatická data a lidské vnímání

Lidská paměť je silně selektivní a ovlivněná vnějšími okolnostmi. Chladnější období prázdnin většina lidí vnímá mnohem citlivěji například oproti jiným částem roku. Zvykli jsme si také v prostředí klimatické změny už na vyšší teploty a jsme citlivější - a to hlavně v létě - na jakékoli odchylky pod průměr, kterým většina lidí přikládá větší váhu, než stejným odchylkám nad průměr. Dalším faktorem mohou být také relativně málo slunečné dny a časté proudění ze severních směrů.

Stejně tak není pravda, že byl červenec abnormálně deštivý. Pršelo sice často, ale většinou jen drobně. V součtu napršelo 107 procent červencového normálu. Takže červenec nepomohl kompenzovat sucho z předchozích měsíců. První pololetí roku 2025 bylo z hlediska spadlých srážek nejsušší za posledních více než 60 let.

A za druhé, o tom, že letošní červenec byl z hlediska dlouhodobých statistik normální, dokládají i data za celé Česko. Podle nich byl červenec chladnější než průměr let 1991-2020 o mizivých 0,4 °C. Všimněte si, že celorepublikový průměr nepracuje s daty od roku 1775, ale až od roku 1990, což období nejen velmi krátké, ale navíc z let, kdy už jsme začali významně pociťovat oteplující se klima.

Vůbec nejvyšší červencová průměrná teplota (21,3 °C) byla zaznamenána v roce 2006 a naopak nejnižší (14,6 °C) v roce 1979. V posledních deseti letech jsme chladnější červenec než ten letošní zaznamenali pouze v roce 2020 s průměrnou teplotou 17,7 °C. Letošní červenec jako chladný vnímáme hlavně proto, že posledních 12 červenců bylo naopak nadprůměrně, většina z nich až abnormálně teplých. Navíc nás namlsal letošní horký červen.

Vliv lidské činnosti na vodní zdroje

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].

tags: #svitavy #klimatické #údaje #průměr

Oblíbené příspěvky:

• Vítkovice: Janova Hora a Huculská Škola
• Edukativní show o přírodě
• Lékárnička do přírody: Co by nemělo chybět?
• Bezpečné užívání hor
• Legislativa odpadového hospodářství v ČR