Slovensko združenje za geodezijo in geofiziko http://www.fgg.uni-lj.si/sugg/ RAZISKAVE S PODROČJA GEODEZIJE IN GEOFIZIKE 2016 zbornik del 22. srečanje Slovenskega združenja za geodezijo in geofiziko Ljubljana, 26. januar 2017 UREDNIŠKI ODBOR Miran Kuhar Rudi Čop Andrej Gosar Mira Kobold Polona Kralj Matjaž Ličer Gregor Skok Bojan Stopar Polona Vreča Martina Čarman RECENZIJA Janez Turk Jože Rakovec Barbara Šket Motnikar Stanka Šebela Miran Kuhar Simona Savšek ORGANIZATOR SREČANJA IN ZALOŽNIK Univerza v Ljubljani, Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo Jamova 2, Ljubljana Naklada: 80 izvodov CIP - Kataložni zapis o publikaciji Narodna in univerzitetna knjižnica, Ljubljana 550.3(497.4)(082) 528(497.4)(082) SLOVENSKO združenje za geodezijo in geofiziko. Strokovno srečanje (22 ; 2017 ; Ljubljana) Raziskave s področja geodezije in geofizike 2016 : zbornik del / 22. srečanje Slovenskega združenja za geodezijo in geofiziko, Ljubljana, 26. januar 2017 ; [organizator srečanja Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo ; uredniški odbor Miran Kuhar ... et al.]. - Ljubljana : Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo, 2017 ISBN 978-961-6884-44-0 1. Kuhar, Miran 2. Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo (Ljubljana) 288155392 Predgovor Letošnji prispevki, predstavljeni na strokovnem posvetu ob vsakoletnem srečanju našega Slovenskega združenja za geodezijo in geofiziko, so tudi tokrat objavljeni v tiskani obliki zbornika. So s petih področij, ki so združena v IUGG (International Union of Geodesy and Geophysics), in so predstavitve nekajletnega sistematičnega dela posameznih raziskovalnih skupin. So pregled doseženega in osnova za nadaljnje delo. Tudi letošnje vsakoletno srečanje je v tradicionalni obliki, zato se moram v imenu vseh zahvaliti za donacije posameznikom in nekaterim katedram. Vsekakor gre največja zahvala Fakulteti za gradbeništvo in geodezijo pri Univerzi v Ljubljani, ki omogoča, da društvo deluje v njenih prostorih, da na njenem strežniku domuje njegova spletna stran in da pod njenim okriljem vsako leto izide tudi zbornik. Obenem velja tudi opozorilo, da lahko do konca meseca decembra pri Finančni upravi Republike Slovenije oddamo Zahtevo za namenitev dela dohodnine za donacije. Slovensko združenje za geodezijo in geofiziko je namreč na seznamu upravičencev za donacije s področij visokega šolstva, znanosti in tehnologije. Odločitev za tako obliko donacije ne vpliva na dohodek posameznika kot tudi ne na stopnjo njegove obdavčitve. V letu 2016 so bili nekateri pomembnejši dogodki s področij geodezije in geofizike, ki bodo vplivali na nadaljnji razvoj stroke in znanosti: Generalna Skupščina ZN je sprejela resolucijo o nadaljevanju dela na ustvarjanju Globalnega geodetskega referenčnega sestava GGRF (Global Geodetic Reference Frame). To je pomemben mejnik za nadaljnji razvoj geodezije. Vladam posameznih držav je bil namreč predlagan dolgoročni plan za uveljavitev in razširitev GGFR http://ggim. un.org/. Komite za razvoj (Visioning Committee) pri IUGG je pripravil predlog nadaljnjega razvoja v letih 2016 – 2023. Ta strateški plan je Svet IUGG (IUGG Council) po obravnavi osnutka in pripomb v novembru 2016 tudi sprejel. 1. decembra 2016 je bila na Fakulteti za gradbeništvo in geodezijo Univerze v Ljubljani svečano umeščena UNESCO Katedra za zmanjševanje tveganj ob vodnih ujmah (WRDRR). Kot vedno bo srečanje SZGG potekalo s pregledom dela sekcij, ki delujejo na različnih področij. Raznolikost nam daje možnost vpogleda v delovanje strok in nam morda nudi tudi možnost za začetek interdisciplinarnega sodelovanja. Zato vam želim, da v prijetnem enodnevnem druženju pridobite čim širši vpogled v lanskoletno delovanje geodezije in geofizike v Sloveniji in morda ideje za delo ali sodelovanje v letošnjem letu. predsednik SZGG ddr. Rudi Čop Vsebina Predgovor ............................................................................................................................ 3 Stanka Šebela - Spremljanje temperature zraka v turistični jami Lehman Caves (Nevada, ZDA) .................................................................................................................... 7 I. Cecić, R. Meurers, A. Tertulliani, G. Grünthal, D. Kaiser, J. Pazdirková, I. Sović - Potres 6. maja 1976 v Furlaniji - reevaluacija makroseizmičnih podatkov .......................... 15 M. Mole, S. Stanič, M. Živec - Meritve hitrosti gibanja zračnih mas v troposferi ............... 27 P. Zupančič, G. Rajh, M. Živčić, A. Gosar, M. Čarman - Analiza magnitud in globin žarišč potresov v Sloveniji za namen ocenjevanja potresne nevarnosti ......................................... 39 B. Grašič, P. Mlakar, M. Z. Božnar, D. Popović, D. Kokal, F. Gabrovšek, P. Mlakar, M. Z. Božnar, D. Popović, D. Kokal, F. Gabrovšek - Izvedba in zagotavljanje kakovostnih avtomatskih meritev za znanstveno proučevanje mikrometeorologije kraških jam ............. 51 Rudi Čop - Geomagnetne nevihte ob koncu cikla sončnih peg ........................................... 69 K. Kregar, G. Štebe, A. Marjetič - Preverjanje stabilnosti ploskovnega objekta s terestričnim laserskim skeniranjem ....................................................................................................... 81 B. Koler, M. Kuhar, P. Pavlovčič Prešeren, B. Stopar, O. Sterle, T. Urbančič - Pregled višinskih datumov Slovenije * ............................................................................................. 93 A. Trobec, A. Šmuc, S. Poglajen, M. Vrabec - Je Obala res tektonsko aktivna? Tektonska geomorfologija potopljenih rečnih korit v Tržaškem zalivu * .............................................. 99 G. Skok, K. Kozjek, M. Dolinar - Objektivna opredelitev podnebnih regij Slovenije ** ......103 * razširjen povzetek ** povzetek 7 Spremljanje temperature zraka v turistič ni jami Lehman Caves (Nevada, ZDA) Stanka Šebela * Povzetek V obdobju od 7. 8. 2015 do 28. 9. 2016 smo v turistič ni jami Lehman Caves (Nevada, ZDA) na dveh mestih (GBNP 1 in GBNP 2) spremljali temperaturo zraka z urnimi meritvami. Namen je bil ugotoviti vpliv turizma na jamsko okolje. Merilno mesto GBNP 1, ki je bilo ob turistič ni poti, kaže letna nihanja temperature zraka v razponu od 10,7 do 11,6° C. Povpreč na letna temperatura zraka na GBNP 1 je 11,15° C, dnevna nihanja poleti znašajo 0,2° C, pozimi pa ne presežejo 0,1° C. V ne- turistič nem delu v podorni dvorani West Room (GBNP 2) je temperatura stabilna skozi celo leto in sicer se giblje okrog 11,1 ° C. Prvo mesto ob turistič ni poti (GBNP 1) je bližje delno zaprtega prvotnega vhoda v jamo, ki predstavlja krajše (<10 m) navpič no brezno, zato na tej lokaciji beležimo izrazitejši padec temperature zraka v zimskem obdobju in višjo temperaturo poleti. Višjo temperaturo zraka poleti v turistič nem delu jame je treba pripisati tudi poveč anemu turistič nemu obisku. Ključ ne besede: jamska meteorologija, Lehman caves, Nevada, ZDA. Keywords: cave meteorology, Lehman Caves, Nevada, USA. Uvod V okviru bilateralnega projekta BI-US/15-16-054 smo v sodelovanju z Univerzo v Las Vegasu (UNLV, Department of Civil and Environmental Engineering) in Great Basin National Park (GBNP, Nevada) opravljali raziskave jamske mikro-klime v turistič ni jami v Nevadi Lehman Caves, ki se nahaja v narodnem parku Great Basin. Na podlagi enoletnih (avgust 2015 - avgust 2016) meritev temperature jamske zraka so podani osnovni klimatski parametri kot podlaga nadgradnje študije v trajni monitoring jamskega okolja. Več ina Nevade pripada bazenu Great Basin, ki v hidrološkem smislu predstavlja teren iz katerega ni odtoka površinskih voda v morje. V geološkem smislu je to ozemlje sestavljeno iz dolin in gorskih grebenov, ki jo imenujejo Basin and Range. V Nevadi je več kot 400 gorskih grebenov, ki so usmerjeni v smeri S-J. Med najvišjimi vrhovi na področ ju Basin and Range sta Telescope Peak (Panamint Range, 3367 m) in Wheeler Peak (Snake Range, 3982 m), najvišji je Boundary Peak (4006 m) na meji med Nevado in Kalifornijo. Zemeljska skorja na področ ju Basin and Range je bila tektonsko dvignjena in stanjšana. Ekstenzija se je vršila v smeri Z-SZ in V-JV (Collier, 1990; Wernicke et al. 1988). Več ina gorskih grebenov je bila nagnjenih proti V ali Z zaradi premikov ob prelomih. V splošnem so gorovja na zahodnem delu Basin and Range mlajša kot tista na vzhodu, saj se je prelamljanje in dviganje selilo proti zahodu. Basin and Range se razteza preko sedmih zveznih držav ZDA in Mehike. Ekstenzija (v kenozoiku) je zajela 240 km velik teren, ki sega od Lake Mead preko Death Valley do južne Sierra Nevade in se zadnjih 15 milijonov let premika proti zahodu. V zač etku je bila ekstenzija velikosti 2,5 cm/leto, v zadnjih 5 milijonih let se je zmanjšala na tretjino. * ZRC SAZU Inštitut za raziskovanje krasa, Titov trg 2, 6230 Postojna, Slovenija 8 Ekstenzija take velikosti je povezana s premikanjem kontinentov in tektoniko plošč . Basin and Range je sicer v celoti del severno Ameriške plošč e. Pokrajino sestavljajo številni zmič ni in normalni prelomi. Več ina ekstenzije v Basin and Range se vrši ob položnih normalnih prelomih. Zaradi ekstenzije je skorja pod površjem debela le 24 km. Kontinentalna skorja je na robovih debelejša, 40 km pod platojem Kolorada in 48 km pod Sierra Nevado (Collier, 1990). Današnja tektonska aktivnost se vrši ob kvartarnih prelomih v bazenih zapolnjenih z aluvijem. V narodnem parku Great Basin je več kraških jam, vendar je turistič na jama le Lehman Caves. Jama je razvita v apnencih (Pole Canyon) iz srednjega Kambrija, ki so odloženi na Pioche skrilavce. Debelina Pole Canyon apnenca v Snake Range je 550 m. V Great Basin National Park rastejo najstarejša drevesa na svetu Bristlecone pine, ki so lahko stara tudi 4.950 let (raslo do 1964). Jama Lehman Caves je zgrajena iz apnencev (Pole Canyon apnenci, Kambrij), ki so delno spremenjeni v marmor. Znotraj Pole Canyon apnencev zasledimo prehajanje od svetlih do temnih, tankih do masivnih karbonatov z manjšimi kvarcitnimi in skrilavimi enotami, kot tudi dolomit, kar so določ ili v bližnjih gorskih grebenih (Drewes & Palmer 1957). Jama je izredno bogata s kapniki v obliki palet, ki naj bi jih bilo vsaj 300. Vhod v jamo je v nadmorski višini 2130 m pod goro Wheeler Peak (3982 m), ki jo gradijo kvarciti. V jami se poleg kalcitnih kapnikov nahajajo drobni iglasti kristali aragonita in sadre. Debelina apnencev delno spremenjenih v marmor v katerih je razvita jama je 450 m. Današnji vhod v jamo in izhod sta umetno izkopana, vendar je nekoč obstajala povezava s površjem, saj so v stranskem rovu odkrili ostanke živalskih kosti in prisotnosti ljudi. Indijanci naj bi to jamo poznali v obdobju 1000 let našega štetja. Tudi obiskovalci, ki so jamo odkrili, so vanjo prišli po navpič nem rovu iz površja. Odkritelj jame je rudar Absalom S. Lehman, ki jo je našel leta 1885 (Schmidt, 1987). Na podlagi raziskav stabilnih izotopov kapnikov (δ 18 O, δ 13 C) in slednih elementov (Mg/Ca, Sr/Ca) dveh kapnikov iz Lehman Caves (West Room, Inscriptions Room) so določ ili vlažno obdobje v Great Basin od 139.000-130.000 let, medtem ko je bilo od 130.000-128.000 let bolj suho obdobje. Glavni vzrok spremembe klime je taljenje ledenih plošč na severu. Za obdobje 84.000-81.000 let je znač ilno ohlajanje, kar povezujejo s severno Atlantsko klimo (Cross et al. 2015). Raziskave Holocena v Great Basin so pokazale, da je starost dveh stalagmitov iz Lehman Caves (West Room, Civil Defence Room) 16.400-3.800 let. Vlažno obdobje je bilo od 12.700-8.200 let. Po globalnem dogodku pred 8.200 leti je klima prešla v sušne pogoje. Spremembe klime povezujejo z umikom ledu v Hudsonovem zalivu (Steponaitis et al. 2015). Metode Lehman Caves se nahaja v nadmorski višini 2130 m. Povpreč ne padavine nad jamo so 33 cm/leto. Prenikla voda v jami, ki potuje skozi strop (30-60 m), je vezana na zimske padavine in potrebuje 1-4 tedne, da doseže rove. Meritve jamske klime v obdobju 2009- 2010 kažejo skoraj 100% vlago v jami in povpreč no letno temperaturo zraka 11 ºC (Steponaitis et al. 2015). V jami Lehman Caves sta bila od 7. avgusta 2015 namešč ena dva merilnika za zvezno merjenje temperature zraka in zrač nega tlaka (Van Essen). Merilnika smo po pošti poslali iz Postojne. Naš namen je bil enoletno spremljanje urnih podatkov na dveh lokacijah v jami (ena ob turistič ni poti GBNP 1, druga stran od turistič ne poti v podorni dvorani West 9 Room GBNP 2) ter primerjava z zunanjimi meteorološkimi podatki in številom obiskovalcev. Za opravljanje teh meritev v jami smo potrebovali dovoljenje, ki smo ga dobili s strani National Park Service (GRBA-2015-SCI-0015; zač etek raziskav 10. julij 2015, konec raziskav 19. julij 2016) z naslovom: Climatic monitoring in show caves: comparison of conditions from Slovene karst caves with karst areas of Southern Nevada USA. Namen raziskave je ugotoviti vpliv turizma na jamsko klimo, predvsem na temperaturo zraka v jami, hkrati pa tudi razumevanje povezave jamske klime z zunanjo. Podobne raziskave se na primeru slovenskih jam kot sta Postojnska jama in Predjama vršijo že od leta 2009. Rezultati V jami smo med obiskom ZDA 24.6.-13.7.2016 odč itali podatke iz dveh inštrumentov (Sliki 1 in 2). Prvi inštrument (tik ob turistič ni poti) za merjenje temperature zraka in zrač nega tlaka je stalno beležil urne podatke, drugi (izven turistič ne poti), ki je bil namešč en v podorni dvorani West Room (50 m pod površjem, Steponaitis et al. 2015), pa je le delno beležil podatke, zato smo ga 6. julija 2016 odstranili iz jame. Prvi inštrument je v jami beležil podatke do 28. septembra 2016. Slika 1: Lehman Caves (Nevada) – položaj merjenja temperature zraka (°C) in zrač nega tlaka v obdobju od 7.8.2015 do 28.9.2016. Datalogger 1 (GBNP 1), datalogger 2 (GBNP 2). Nizke vrednosti radona in ogljikovega dioksida v jami kažejo na ventilacijo in izmenjavo zraka z zunanjostjo. Letno število obiskovalcev v Lehman Caves je bilo v 10 obdobju julij 2015 do julij 2016, 40.600, pri č emer je bilo julija 2016, 7800 obiskovalcev. Dnevni obiski so omejeni na manjše skupine. Jamska temperatura zraka na mestu GBNP 1 ob turistič ni poti (Slika 3) je bila v obdobju od avgusta 2015 do 28. septembra 2016 v razponu 10,7 do 11,6° C (Slika 4). V ne-turistič nem delu v podorni dvorani West Room (GBNP 2, Slika 2) je temperatura bolj konstantna skozi celo leto in sicer okrog 11,1 ° C. Prvo mesto ob turistič ni poti (GBNP 1, Slika 1) je bližje delno zaprtega prvotnega vhoda v jamo, ki predstavlja krajše (<10 m) navpič no brezno, zato na tej lokaciji beležimo izrazitejši padec temperature zraka v zimskem obdobju in višjo temperaturo poleti. Letni razpon temperature je 0,9° C na lokaciji GBNP 1. Dnevna nihanja na GBNP 1 so poleti 0,2° C, pozimi pa ≤ 0,1° C. Povpreč na letna temperatura zraka na GBNP 1 znaša 11,15° C (7 avgust 2015 do 7 avgust 2016). Slika 2 – Temperatura zraka (°C) na dveh mestih (GBNP 1 in 2) in zrač ni tlak v Lehman Caves (Nevada) za obdobje od 7.8.2015 do 28.9.2016. Tudi število obiskovalcev vpliva na dvig temperature zraka na mestu GBNP 1, kar je razvidno na Sliki 2. Temperatura zraka v avgustu in septembru 2015 je za 0,1° C nižja od enakega obdobja v letu 2016. Julija 2015 je bilo v jami 6400 obiskovalcev, julija 2016 pa 7800. Nizke zimske temperature zraka (januar do marec 2016), kljub nizkemu številu obiskovalcev (januarja 100, februarja 200 in marca 1900) na mestu GBNP 1 kažejo na dotok hladnega zunanjega zraka (skozi naravni vertikalni vhod ali/in skozi umetna tunela), saj sicer temperatura pozimi ne bi smela pasti pod stabilno letno temperaturo v West Room (GBNP 2). 11 Slika 3 – Lehman Caves (Nevada) – položaj merjenja temperature zraka (°C) in zrač nega tlaka (GBNP 1). Foto: S. Šebela Slika 4 – Lehman Caves (Nevada) – položaj merjenja temperature zraka (°C) in zrač nega tlaka v West Room (GBNP 2). Foto: B. Luke 12 Slika 5 – Lehman Caves (Nevada) – razpoka v stebru, višina stebra je okrog 1,2 m. Foto: S. Šebela. V jami je bogata favna (npr. psevdoškorpijoni). Iz jam v Nevadi so poroč ali (Disney et al. 2011) tudi o najdbi 5 novih vrst muh (Diptera: Phoridae). Največ ji problem v jami zaradi obiskovalcev je poveč an vnos »kosmov« oblač il, ki se nabirajo na kapnikih, kot tudi v vhodnem in izhodnem umetnem tunelu. Upravljavec jame organizira prostovoljno č išč enje. Zaradi razsvetljave je na nekaterih mestih prisotna lampenflora. Nekateri kapniki so zlomljeni zaradi nevednosti (ali podjetnosti) prvih obiskovalcev. V jami so tudi stari podpisi. Od naravnih pojavov je potrebno omeniti razpoke (npr. na stebru; Slika 5) in zlomljeno paleto, kar kaže na aktivne tektonske premike. Zaključ ek V okviru bilateralnega projekta med Slovenijo in ZDA sem v letu 2016 imela predavanje na tuji univerzi (UNLV), opravili smo terensko delo v Great Basin National Park (Lehman Caves), odč itali celoletne podatke temperature zraka v jami in zrač nega tlaka ter pridobili pomembne podatke za nadaljnjo obdelavo in skupno objavo. Podatki so uporabni tudi za upravljavce (Great Basin National Park) turistič ne jame Lehman Caves. Projekt se je od prvotne ideje (aktivna tektonika in kras) oddaljil zaradi razmer na terenu in č asovne omejitve terenskega dela in se približal razumevanju jamske mikro-klime v turistič ni jami Lehman Caves in primerjavi z razmerami v turistič nih jamah v Sloveniji (npr. Postojnska jama in Predjama). Raziskava je bila del programa Raziskovanje krasa (P6-0119) in projektov Okoljske spremembe in trajnost v kraških sistemih (IGCP UNESCO projekt 598), Climatic monitoring in show caves: comparison of conditions from Slovene karst caves with karst areas of Southern Nevada USA (GRBA-2015-SCI-0015) in Meritve aktivnih tektonskih mikro premikov, primerjava razmer v slovenskih kraških jamah s kraškimi področ ji v južni Nevadi ZDA (BI-US/15-16-054). 13 Literatura Collier, M. 1990. An Introduction to the Geology of Death Valley. Death Valley National History Association, 1-50 str., Death Valley. Cross, M., McGee, D., Broecker, W. S., Quade, J., Shakun, J.D., Cheng Hai, Lu Yanbin in Edwards, R. L. 2015. Great Basin hydrology, paleoclimate, and connections with the North Atlantic: A speleothem stable isotope and trace element record from Lehman Caves, NV. Quaternary Science Reviews, 127, 186-198. Disney, H.R., Taylor, S., Slay, M.E. in Krejca, J.K. 2011. New species of scuttle flies (Diptera: Phoridae) recorded from caves in Nevada, USA. Subterranean Biology, 9, 73-84. Drewes, H. in Palmer, A.R., 1957. Cambrian Rocks of Southern Snake Range, Nevada. AAPG Bulletin, 4, 1, 104-120. Schmidt, J. 1987. Lehman Caves. Great Basin National History Association, 1-33 str., Salt Lake City. Steponaitis, E., Andrews, A., McGee, D., Quade, J., Hsieh, Yu-Te, Broecker, W.S., Shuman, B.N., Burns, S.J. in Cheng Hai, 2015. Mid-Holocene drying of the U.S. Great Basin recorded in Nevada speleothems. Quaternary Science Reviews, 127, 174-185. Wernicke, B., Axen, G.J. in Snow, J.K. 1988. Basin and Range Extensional Tectonics at the Latitude of Las Vegas, Nevada. Geological Society of America Bulletin, 100, 1738. 15 POTRES 6. MAJA 1976 V FURLANIJI – REEVALUACIJA MAKROSEZIMČ NIH PODATKOV Ina Cecić * , Rita Meurers ** , Andrea Tertulliani *** , Gottfried Grünthal **** , Diethelm Kaiser ***** , Jana PazdirkovÆ + , Ivica Sović ++ Povzetek 40 let po nizu moč nih potresov, ki so zahtevali skoraj 1000 življenj in razrušili mesta in vasi v Furlaniji (severna Italija) in sosednjih področ jih, ugotavljamo, da ne obstaja enotna č ezmejna karta s prikazom potresnih uč inkov. Odloč ili smo se ponovno oceniti vse obstoječ e in dosegljive podatke, tokrat s pomoč jo EMS-98 lestvice. Č eprav štiri desetletja niso ravno dolgo zgodovinsko obdobje, in č etudi količ ina podatkovnih virov obsega več sto kilogramov papirja (vprašalniki, analize poškodb, č asopisi, študije itn.), smo prišli do pretresljive ugotovitve, da so mnogi originalni podatki že zgubljeni. Ta raziskava je imela za cilj odkriti in uporabiti nove, do sedaj neznane podatkovne vire. Namen raziskave je združevanje različ nih podatkovnih skupin iz vseh evropskih državah, v katerih so prebivalci č utili potres 6. maja. Podatkov iz področ ja nižjih vrednosti intenzitete (Švica, Madžarska, Č eška, Poljska) nismo ponovno vrednotili. Vsi podatki za Avstrijo, Hrvaško, Nemč ijo (posebej za vzhodni in zahodni del) in Slovenijo so bili prevrednoteni in ocenjeni po EMS-98. V č lanku so predstavljeni rezultati raziskave, objavljene septembra 2016 na skupšč ini Evropske seizmološke komisije. V nekaterih državah so bili kasneje rezultati še dopolnjeni. Abstract Forty years after a devastating earthquake sequence, that has demanded almost 1000 lives and destroyed towns and villages in Friuli and adjacent regions, we have decided to take another look at the macroseismic data using the EMS-98 scale. Although four decades are not, historically speaking, a long period, and the quantity of existing data can be measured in hundred of kilograms of paper (questionnaires, damage analysis, newspapers, studies etc.) it was disturbing to find out that many of the original data are already missing and are probably lost forever. Effort was put into finding additional and yet unknown primary data, e.g. photographic material of damaged localities and eyewitness’ reports. The earthquake was felt in large part of Europe. For intensity data points (IDPs) with only low intensity values (especially in Switzerland, Hungary, Czech Republic, Poland) it was decided that the data will be included into the joint dataset without the EMS re-evaluation. For IDPs with higher intensity (especially in the countries closer to the epicentral region like Austria, Croatia, Germany – ex West and East part separately, Slovenia) the re-evaluation was performed. A particular and more complicated case concerns Italian data: the two main current Italian catalogues record two different data sets, both in IDPs number and in intensity values. Due to the methodological differences in a number of cases the EMS intensities are different than the previous MSK or MCS ones. * MOP, ARSO, Vojkova 1b, 1000 Ljubljana, Slovenija, ina.cecic@gov.si ** ZAMG, Dunaj, Avstrija, rita.meurers@zamg.ac.at *** INGV, Rim, Italija, tertulliani@ingv.it **** GFZ, Potsdam, Nemč ija, ggrue@gfz-potsdam.de ***** BGR, Hannover, Nemč ija, diethelm.kaiser@bgr.de + IPE, Brno, Č eška Republika, jana@ipe.muni.cz ++ PMF, Zagreb, Hrvaška, sovic@irb.hr 16 The paper discusses the state of the art and the used methodology and data, as well as gives some insight into the collected data. Ključ ne besede: seizmologija, potres, Furlanija, makroseizmika, intenziteta, EMS-98 Key words: seismology, earthquake, Friuli, macroseismology, intensity, EMS-98 Uvod Šestega maja 1976 ob deveti uri zveč er se je v Furlaniji zgodil potres z momentno magnitudo 6.45 (CPTI15, 2015), ki je v nadžarišč nem območ ju dosegel intenziteto X EMS-98, naredil velikansko gmotno škodo in ubil skoraj 1000 ljudi. To je bil uvod v dolg in intenziven niz moč nih potresov, ki so prizadeli Furlanijo in sosednje pokrajine. Štirideset let po tem, smo se seizmologi boleč e zavedali, da enotna karta potresnih uč inkov za glavni potres, ki se je zgodil 6. maja 1976, ne obstaja. Obstoječ a karta, ki jo je leta 1978 objavila skupina evropskih seizmologov pod vodstvom Víta KÆrníka (KÆrník in drugi, 1977; KÆrník, 1978), je dejansko nastala na podlagi podatkov, ki so bili ocenjeni po medsebojno zelo različ nih metodologijah in z uporabo različ nih intenzitetnih lestvic. Zato so na karti vidni »preskoki« vrednosti intenzitete, predvsem na državnih mejah. Odloč ili smo se pregledati in ponovno oceniti vse dostopne primarne in sekundarne makroseizmič ne podatke, tokrat po enotni metodologiji, ki jo predpisuje Evropska potresna lestvica EMS-98 (Grünthal, 1998). Poleg tega smo sklenili poiskati nove, še neuporabljene podatke in na koncu združiti rezultate za posamezne države v enotno intenzitetno karto. Glede na prič akovano količ ino podatkov in s tem povezanega dela smo bili udeleženci raziskave razdeljeni v dve skupini: države s visokimi vrednostmi intenzitete (Italija, Slovenija, Avstrija, Hrvaška) in področ je nižjih intenzitet (Nemč ija – nekdanja Vzhodna in Zahodna, Č eška, Slovaška, Švica, Madžarska in Poljska). Obstoječ e raziskave in objavljene karte potresnih uč inkov Po potresu 6. maja 1976 so seizmologi za različ na geografska območ ja izdelali nekaj kart intenzitet in izoseist. Italijanske podatke je prikazal Calvino Gasparini (1976) (slika 1a). Ta karta se omeji na podatke znotraj italijanskih meja in le nakaže situacijo v Jugoslaviji in v Avstriji. Podatke za Avstrijo je obdelal in objavil Julius Drimmel (Drimmel in drugi, 1979) (slika 1b). Že na prvi pogled se vidi velika razlika v pristopu in filozofiji risanja izoseist. Za področ je takratne Jugoslavije je podatke zbrala in ovrednotila skupina strokovnjakov iz Slovenije, Hrvaške, Srbije in Makedonije, na č elu z Vladimirom Ribarič em (Ribarič , 1976; Sikošek in drugi, 1979) (slika 1c). Podatke za zahodni del Jugoslavije je na skupni karti izrisal Dragutin Cvijanović (v Milošević , 1977) (slika 1d). Znani č eški seizmolog Vít KÆrník, ki je navezal stike z vsemi seizmološkimi institucijami že v šestdesetih letih 20. stoletja, ko je koordiniral izdelavo evropskega kataloga potresov, je bil prava oseba tudi za vodenje projekta skupne karte potresnih uč inkov furlanskega potresa. Rezultat tega sodelovanja je bila karta (slika 2), na kateri so prikazani podatki za devet evropskih držav (KÆrník in drugi, 1977; KÆrník, 1978). Na kratko povzemamo vhodne podatke za to karto po posameznih državah: Italija: 528 intenzitetnih toč k, več inoma iz vprašalnikov, je zbral Genio Civile Regionale regije Furlanija – Julijska krajina; po zbranih podatkih je bilo 965 mrtvih, 2400 ranjenih ter 17 189000 oseb brez strehe nad glavo. Število unič enih zgradb je bilo ocenjeno na 17000. Največ ja intenziteta, dosežena v petih furlanskih krajih, je bila X MCS (Boschi in drugi, 1977). Francija: Podatki obsegajo področ ja Haut-Rhin, Bas-Rhin, Vosges, Meurthe-et- Moselle in Moselle. Intenzitete v razponu od II do V MSK. Potres so moč no č utili v Renskem jarku. Švica: Podatke je posredovalo 200 opazovalcev na postajah za merjenje količ ine dežja. Največ ja intenziteta je bila IV MSK v vzhodnem delu države. Avstrija: Zbrani so vprašalniki iz približno 1600 precej enakomerno razporejenih krajev, mnoge so izpolnile lokalne oblasti. Na meji z Italijo je bila dosežena intenziteta VII-VIII MSK. Izoseiste so izrisane z mnogimi detajli. Področ je intenzitete VII MSK in več je bilo veliko približno 800 km2 (Drimmel in drugi, 1979). 18 19 Slika 1a: Izoseiste potresa 6. maja 1976 v Italiji (Gasparini, 1976); 1b: v Avstriji (Drimmel in drugi, 1979); 1c v Sloveniji (Ribarič , 1976); 1d v Jugoslaviji (Milošević , 1977). Figure 1a: Isoseismal lines of the earthquake on 6 May 1976 in Italy (Gasparini, 1976); 1b: in Austria (Drimmel et al., 1979); 1c in Slovenia (Ribarič , 1976); 1d in Yugoslavia (Milošević , 1977). Zvezna Republika Nemč ija: O potresu so poroč ali prebivalci iz 65 krajev. Intenzitete so bile v razponu od II do V MSK. Največ ji uč inki so bili na meji z Avstrijo. Potres so č utili tudi v mestih severno od Hannoverja (Schmedes in Leydecker, 1978). 20 Slika 2: Izoseiste potresa 6. maja 1976 v evropskih državah (KÆrník in drugi, 1977; KÆrník, 1978) Figure 2: Isoseismal lines of the earthquake on 6 May 1976 in European countries (KÆrník et al., 1977; KÆrník, 1978). Demokratska Republika Nemč ija: Potres so č utili v več kot 200 krajih, tudi v Berlinu in celo na obalah Baltiškega morja. Največ ja intenziteta (IV MSK-64) je bila dosežena na severovzhodnem Saškem (Grünthal, 2016). 21 Poljska: Podatki so dostopni za približno 100 krajev v jugozahodnem delu države. Intenzitete so v razponu od II do IV MSK-64. Potres so č utili v več jih mestih, predvsem v visokih nadstropjih. Č eškoslovaška: Potres so č utili na Č eškem in Moravskem, na Slovaškem pa le v dveh krajih. Največ ja intenziteta je bila IV MSK-64. Jugoslavija: Potres so č utili v severozahodnem delu države (v Sloveniji in na Hrvaškem). Intenzitete so bile v razponu od II do VIII MSK-64. Izoseiste VII, IV in III so dobro usklajene z avstrijskimi, pri izoseistah VI in V pa je viden preskok na državni meji. Največ ja intenziteta v Sloveniji je bila VIII MSK-64, ena oseba je umrla; na Hrvaškem je bila največ ja intenziteta V-VI MSK-64 (Ribarič , 1976; Milošević , 1977: Sikošek in drugi, 1979). Nova raziskava V prevrednotenje podatkov o furlanskem potresu smo se vključ ili bolj ali manj vsi seizmologi, ki se ukvarjamo z makroseizmič nimi podatki v Evropi. Dogovorili smo se, da bomo prevrednotili vse podatke za Italijo, Avstrijo, Slovenijo, Hrvaško, obe Nemč iji in Č eško; dodatno bomo vključ ili podatke za Švico, Madžarsko in Poljsko. Za delo smo uporabili evropsko potresno lestvico EMS-98 (Grünthal, 1998) in metodologijo, ki je opisana v njej, med delom smo se veliko medsebojno konzultirali in diskutirali posamezne primere. Sledi kratek povzetek poteka in rezultatov nove raziskave po posameznih državah: Italija: Prevrednotili smo vse podatke za naselja z doslej ocenjeno intenziteto I > V MCS; zaradi razlike v metodologiji oz. intenzitetni lestvici smo intenziteto V-VI MCS (v 136 naseljih) prevedli v vrednost V EMS-98. Nekateri zaselki so združeni v skupne lokacije (10 primerov). Za 19 lokacij ni bilo možno oceniti EMS intenzitete, ker obstajajo podatki le za spomeniške zgradbe. V petih primerih je EMS intenziteta več ja, kot je bila MCS. Skupno je bilo prevrednotenih 573 intenzitetnih toč k. Med raziskavo je bilo ugotovljeno, da je več ji del originalnih vprašalnikov žal izgubljen. Intenziteta za 67 krajev še ni prevrednotena. Avstrija: Pregledani in prevrednoteni so bili podatki iz 1600 vprašalnikov, 10 č asopisov, več različ nih poroč il in dokumentov o poškodbah. Na splošno so vrednosti EMS manjše, kot so bile MSK (predvsem zaradi neupoštevanja podatkov iz visokih nadstropij). Največ ja intenziteta je zdaj VII EMS-98 na Koroškem. Avstrijski podatkovni seznam zdaj vsebuje 981 intenzitetnih toč k. Slovenija: Pregledani in prevrednoteni so bili podatki iz vprašalnikov, č asopisov, fotografskih arhivov, ter podatki iz poroč il o poškodbah za obč ini Tolmin in Idrija. Določ ili smo intenziteto za 248 novih intenzitetnih toč k, maksimalna vrednost VIII-IX EMS-98 je bila dosežena v Podbeli. Na slovenskem seznamu je zdaj 300 intenzitetnih toč k. Hrvaška: Do septembra 2016 so bili znani le preliminarni izsledki raziskave o uč inkih potresa na Hrvaškem za 18 krajev. Največ ja intenziteta je VII EMS-98 v Pazinu. Nemč ija: Več ina podatkov je bila zbrana v takratnem vzhodnem delu države, ker so v ZRN v takratnem obdobju stavkali tiskarji in mnogi č asopisi niso izhajali, številne zvezne države takrat še niso imele svojih seizmoloških služb. Analizirani so vprašalniki in poroč ila, č asopisni viri in dokumenti iz arhivov različ nih institucij. Za vzhodno Nemč ijo je ocenjena intenziteta za 204 krajev, za zahodni del pa za 55. Zaradi metodoloških razlik so vrednosti za nekatera naselja z intenziteto III-IV MSK prevrednotene v III EMS-98, (Grünthal, 2016). 22 Č eška: Pregledana so originalna poroč ila o uč inkih potresa. Opredeljene so intenzitete za 460 krajev, kot tudi za dva kraja na Slovaškem. Švica: Švicarski kolegi so posredovali podatke za 153 krajev. Ker so bile vrednosti MSK intenzitet za vse kraje nizke v primerjavi z drugimi državami, smo se odloč ili, da jih bomo nespremenjene upoštevali kot vrednosti EMS. Madžarska: Do septembra 2016 nismo imeli nobenega podatka o tem, ali so potres č utili tudi na Madžarskem. Podatki o tem so bili najdeni naknadno in niso vključ eni v prikaz rezultatov v tem č lanku. Poljska: Do septembra 2016 nismo dobili ocenjenih intenzitet, od kolegov smo pa izvedeli, da še hranijo originalne podatke. Seznam ocen intenzitet smo prejeli pozneje in ni vključ en v ta č lanek. Nova karta potresnih uč inkov S preuč itvijo novih podatkov in z opisanim prevrednotenjem intenzitet smo izdelali novo karto potresnih uč inkov za potres 6. maja 1976 (slika 3), na kateri je prikazanih več kot 2700 intenzitetnih toč k (Cecić in drugi, 2016a; Cecić in drugi, 2016b) Glavne izboljšave na novi karti so naslednje: • vsi podatki so ocenjeni s pomoč jo iste lestvice • ni izoseist (ker je določ anje preveč subjektivno) • ni več preskoka vrednosti intenzitet na mejah posameznih držav • dodali smo veliko novih intenzitetnih toč k. V preglednici 1 smo povzeli razliko v vrednosti največ je dosežene intenzitete po posameznih državah za staro in novo raziskavo. Za Slovenijo in Hrvaško je nova največ ja intenziteta višja, v obeh primerih smo tudi pridobili dodatne podatke. Preglednica 2 kaže skupno število intenzitetnih toč k po državah za obe raziskavi. 23 Slika 3: Rezultati nove raziskave, prikazani na karti intenzitete EMS-98 za potres 6. maja 1976 v Furlaniji (not defined = intenzitete ni bilo možno določ iti; not felt = niso č utili) (Cecić in drugi, 2016a; Cecić in drugi, 2016b). Figure 3: New intensity map for 6 May 1976 Friuli earthquake, in EMS-98 (Cecić in drugi, 2016a; Cecić in drugi, 2016b). 24 Preglednica 1: Primerjava največ jih ocenjenih intenzitet (Imax) potresa 6. maja 1976 v prejšnjih in novi raziskavi, po posameznih državah. Table 1: Comparison of maximum intensities (Imax) for the earthquake on 6 May 1976 in the previous studies and in this study, for each country. Država I max MSK-64 prejšnje raziskave I max EMS-98 ta raziskava Avstrija VII-VIII VII Č eška VI IV-V Hrvaška V-VI VII Nemč ija - Vzhodna IV IV Nemč ija - Zahodna V V Madžarska č utili? niso č utili Italija X MCS X Slovaška III-IV III Slovenija VIII VIII-IX Švica IV IV Nadaljnje raziskave Prve rezultate raziskave, ki jih povzema ta predstavitev, smo pokazali na generalni skupšč ini Evropske seizmološke komisije v Trstu, septembra 1976 (Cecić in drugi, 2016a; Cecić in drugi, 2016b). Nato smo sodelovanje še razširili in pridobili podatke iz Francije in Belgije, izboljšani so bili podatki za Poljsko, Slovaško, Madžarsko, Nemč ijo in Hrvaško. Prikazani rezultati niso dokonč ni, ker nas č aka še veliko dela. Obstajajo še številni podatkovni viri, ki jih je treba pregledati. Potres so zagotovo č utili v še več oddaljenih državah, in te podatke je treba šele poiskati. Največ ji izziv bo spopadanje z nizom popotresov, ki je bil dolg in moč an. Avtorji prič akujemo, da bomo prvi dve nalogi dokonč ali spomladi leta 2017, ko bomo gradio pripravili za mednarodno objavo. Preglednica 2: Skupno število intenzitetnih toč k (IDP) za prejšnje in to raziskavo, po posameznih državah. Table 2: Total number of IDPs for the earthquake on 6 May 1976 in the previous studies and in this study, for each country. Država Število IDP prejšnje razisk. Število IDP ta raziskava Avstrija 909 981 Hrvaška 17 18 Č eška 460 460 Nemč ija – vzhodni del > 200 204 Nemč ija – zahodni del > 65 55 Madžarska ? 0 Italija 770 573 + 136 + 67 Slovaška 2 2 Slovenija 52 300 Švica 153 153 25 Zahvala Švicarske podatke za to raziskavo je posredoval Donat Fäh. Madžarske arhive je pregledala GyöngyvØr Szanyi. O poljskih podatkih je poroč ala Barbara Guterch. Novo karto in njene številne iteracije je potrpežljivo izrisal Uwe Lemgo. Literatura Boschi E., E. Guidoboni, G. Ferrari, G. Valensise in P. Gasperini, 1977. Catalogo dei forti terremoti in Italia dal 461 a.C. al 1980, ING e SGA Bologna, 973 p. Cecić , I., R. Meurers, A. Tertulliani, G. Grünthal, D. Kaiser, I. Sović , 2016. 6 May 1976 Friuli Earthquake – Re-evaluation of Macroseismic data. Predavanje na 35. Generalni skupšč ini ESC, Trst, ESC2016-516 Cecić , I., G. Grünthal, D. Kaiser, R. Meurers, I. Sović , A. Tertulliani, 2016. 6 May 1976 Friuli Earthquake – Re-evaluation of Macroseismic data, a New Map and a Comparison With Old Intensity Estimates. Poster na 35. Generalni skupšč ini ESC, Trst, ESC2016-517 CPTI15 - Catalogo Parametrico dei terremoti Italiani. http://emidius.mi.ingv.it/CPTI15- DBMI15/ (zadnji dostop 20.12.2016) Drimmel, J., E. Fiegweil in G. Lukeschitz, 1979. Die Auswirkungen der Friauler Beben in Österreich. Arbeiten aus der Zentralanstalt für Meteorologie und Geodynamik, Vol. 236, Heft 38, 83 p. Gasparini, C., 1976. Parametri ipocentrali dai dati macrosismici del terremoto del Friuli, Maggio 1976. Annali di Geofisica Vol 29, No 3 Grünthal, G., 2016. Rich Macroseismic Material of the 1976 Friuli Earthquake in Central- and NE Germany – Revisited at its 40th Anniversary. 4th ICHEM, Vienna, May 2016. Grünthal, G., 1998. European Macroseismic Scale. Cahiers du Centre Europeen de Geodynamique et de Seismologie, 99 p. KÆrník, V., 1978. Map of isoseismals of the main Friuli earthquake of 6 May 1976. PAGEOPH 116 KÆrník, Vit, D. Prochazkova, L. Ruprechtova in Z. Schenkova, 1977. Macroseismic field of the Friuli earthquake of May 6, 1976. Publ. Inst. Geophys. Pol. Acad. Sc., A-6, 117, 71-74 Milošević , A., 1977. Seizmološke karakteristike riječ kog područ ja za 1977. godinu. Manuscript Ribarič , V., 1976. The earthquake in Friuli, May 6, 1976. A contribution to the Study of Seismic Fields in Slovenia. Bolletino di Geofisica XIX/72, Parte 1, 861-874 Schmedes in Leydecker, 1978. Macroseismic Intensity Map for the FRG for the Friuli Earthquake of May 6, 1979. J.Geopsy, 44. Sikošek, B. , D. Prosen, V. Ribarič , S. Nedeljković , M. Krstanović , B. Metović in V. Tešić , 1979. Zemljotres od 6.05.1976 i njegov odraz na teritoriju SR Slovenije. ASI 5/1979 27 Meritve hitrosti gibanja zrač nih mas Samo Stanič * , Maruška Mole * , Miha Živec * Povzetek V prispevku predstavljamo novo metodo merjenja smeri in hitrosti gibanja zrač nih mas, ki temelji na kombinaciji aktivnega (lidarski sistem) in pasivnega (kamera) daljinskega zaznavanja atmosfere. S pomoč jo lidarja smo določ ili razdaljo do oblakov, ki so služili kot sledilci v zrač nem toku. Soč asno z lidarskimi meritvami smo fotografirali del neba, v katerega je bil usmerjen lidar. Iz meritev oddaljenosti oblakov ter njihovega premikanja smo izrač unali hitrost potovanja oblakov in s tem tudi spodnjo mejo hitrosti zrač ne mase, ki je oblake nosila. Metodo merjenja hitrosti gibanja zrač nih mas smo preizkusili na štirih testnih primerih v februarju in marcu 2016. Meritve so potekale v Ajdovšč ini v različ nih vremenskih pogojih. Poleg naprav za daljinsko zaznavanje (lidar in optič ne kamere) smo za primerjavo uporabili tudi prizemne meritve vetra v Ajdovšč ini ter podatke vertikalne sondaže atmosfere v Vidmu in Ljubljani. Rezultati meritev vetra z daljinskim zaznavanjem se v vseh štirih opazovanih primerih relativno dobro ujemajo z rezultati sondaž, do odstopanj pa prihaja zaradi krajevnega in č asovnega neujemanja sondaž z daljinskim zaznavanjem. Ključ ne besede: daljinsko zaznavanje, veter, atmosfera Keywords: remote sensing, wind, atmosphere Uvod Atmosfera je plast plinov in aerosolov, ki obkroža Zemljo. V č lanku se bomo omejili na pojave v spodnji plasti, imenovani troposfera, v kateri poteka več ina vremenskih procesov (Rakovec in Vrhovec, 2007). Troposfero delimo na prizemno plast (PBL) in prosto atmosfero, kjer je PBL tisto območ je, v katerem še prihaja do interakcije med tlemi in zrakom. Ker se lastnosti atmosfere s č asom spreminjajo, so meritve meteoroloških spremenljivk in opazovanje razvoja vremenskih procesov velikega pomena. Ugotavljanje stanja atmosfere z uporabo prizemnih toč kovnih meritev je razen za najnižji del PBL več inoma nemogoč e, saj nam ne omogoč a vpogleda v vertikalno strukturo atmosfere. Meritve vertikalnih profilov meteoroloških spremenljivk so se tako izvajale z uporabo letal, najpogosteje pa z baloni z radiosondami. Težava takih meritev je njihova slaba č asovna in prostorska loč ljivost, saj se balon na določ eni višini zadržuje le kratek č as, hkrati pa so tudi postaje, ki opravljajo take meritve, zelo daleč narazen. Velik napredek pri meritvah vertikalnih profilov je doprinesla uporaba naprav za daljinsko zaznavanje, ki tako s tal kot s satelitov spremljajo stanje atmosfere, kar omogoč a zajem podatkov o vertikalnih profilih temperature in vlažnosti ter posledič no zagotavlja boljše vhodne podatke za meteorološke modele. Na daljavo lahko bodisi s pasivnim bodisi z aktivnim daljinskim zaznavanjem merimo tudi hitrost in smer vetra. Aktivne metode merijo lastnosti atmosfere na podlagi spremembe povratno sipanega lastnega signala, pasivne pa na podlagi spremembe signalov iz zunanjih izvorov. Naprave za daljinsko zaznavanje lahko kot signal uporabljajo zvok (SODAR) ali elektromagnetno valovanje (RADAR in LIDAR). Hitrosti gibanja zrač nih mas z uporabo pasivnega daljinskega zaznavanja so določ ali že v 19. stoletju, kjer so za meritve hitrosti uporabljali kombinacijo dveh ali več meritev kotov do izbranih oblač nih * Univerza v Novi Gorici, Center za raziskave atmosfere, Vipavska 11c, Ajdovšč ina 28 struktur s teodolitom z različ nih lokacij, pa tudi s kombinacijo dveh meritev teodolitov in dveh fotografij (brez avtorja, 1896). Z iznajdbo lidarja so metodo nadgradili, saj so z uporabo zaporednih lidarskih meritev lahko sledili oblakom in drugim atmosferskim strukturam, ter tako pridobili informacijo o hitrosti in smeri gibanja le-teh (Hooper, 1985; Mayor, 2001). V zadnjem č asu so v uporabi predvsem Dopplerski lidarji, ki pa za določ anje hitrosti in smeri vetra uporabljajo Dopplerjev zamik prejetega signala (Chanin et al., 1989; Liu et al., 2002). Za določ itev hitrosti in smeri vetra na višini oblač ne plasti z boljšo č asovno loč ljivostjo od standardnih meteoroloških meritev smo uporabili kombinacijo aktivne (lidarski sistem) in pasivne (kamera) metode daljinskega zaznavanja. Za sledenje gibanja zrač nih mas smo uporabili oblake, ki so jih te zrač ne mase nosile. Dinamiko gibanja smo določ ili iz č asovnega zaporedja fotografij ter lidarske meritve razdalje od opazovalca do oblač ne plasti. Meritve in modeliranje stanja atmosfere Predstavljena metoda meritve hitrosti in smeri gibanja zrač nih mas temelji na uporabi aktivnega (lidar) in pasivnega (fotoaparat ali kamera) daljinskega zaznavanja stanja v atmosferi. S pomoč jo lidarja smo izmerili višinske profile povratnega sipanja na delcih v atmosferi, ki smo jih uporabili za identifikacijo oblač nih plasti ter meritev njihovih razdalj od lidarskega sistema, zaporedne posnetke neba pa smo uporabili za določ itev njihovega premikanja. Vse č asovne oznake pri meritvah so v lokalnem č asu (LT). Dobljene rezultate smo primerjali s prizemnimi meritvami vetra na strehi zgradbe Univerze v Novi Gorici v Ajdovšč ini, ter z meritvami radiosondaž v Vidmu in v Ljubljani. Smer vetra smo primerjali tudi z napovedmi modela HYSPLIT. Lidar Lidar je naprava, ki zaznava povratno sipanje kratkih pulzov laserske svetlobe na aerosolih in molekulah vzdolž izsevanega laserskega žarka (Kovalev in Eichinger, 2004). Sestavljen je iz oddajnika (pulzni laser) in sprejemnika svetlobe (teleskop), ki je povezan z detektorjem svetlobe, ojač evalnikom in rač unalniškim sistemom za beleženje podatkov. Prejeti signal lahko opišemo z lidarsko enač bo za sipanje: = 2 , (1) kjer je moč signala, ki ga odda svetlobni izvor, uč inkovitost sistema, hitrost svetlobe, dolžina svetlobnega sunka, efektivna površina sprejemnika, koeficient povratnega sipanja in oslabitev signala na poti od oddajnika do sprejemnika. Meritve smo izvedli z mobilnim lidarjem Univerze v Novi Gorici (He et al., 2010), ki kot oddajnik uporablja Nd:YAG pulzni laser z valovno dolžino 1064 nm in frekvenco sunkov 10 Hz, za sprejemnik pa 300 mm Newtonski teleskop, povezan s plazovno fotodiodo. Višinski profili jakosti povratnega sipanja so povpreč je meritev desetih zaporednih pulzov. Konč na meritev ima č asovno loč ljivost 1 s, loč ljivost pri določ anju razdalje do določ enega sipalca pa je 3,75 m. 29 Slika 1: Shema mobilnega lidarskega sistema Univerze v Novi Gorici (He et al., 2010). Svetlobni sunek, ki ga odda laser, se v atmosferi povratno siplje na aerosolih in molekulah. Sipano svetlobo zberemo s teleskopom in jo vodimo skozi filtrski sistem na plazovno fotopomnoževalko. Signal, ki ga sistem zazna, opišemo z enač bo (1). Mobilni lidar UNG omogoč a meritve z ultraviolič no in infrardeč o svetlobo, pri č emer je slednja zaradi manjše oslabitve boljša izbira za meritev oddaljenosti oblač nih plasti. Optič ne kamere Dinamiko gibanja oblakov smo določ ili iz č asovnega zaporedja fotografij. Fotoaparat je bil med meritvami nepremič no pritrjen in usmerjen v isti del neba kot lidar (Slika 2), tako da so vsi posnetki v zaporedju pokrivali isti kos neba. Enakomerni č asovni interval zajemanja fotografij smo dosegli z avtomatskim proženjem. Frekvenca zajemanja fotografij je bila dovolj visoka, da smo lahko sledili izbranemu delu oblaka skozi več zaporednih fotografij. Za opazovanje neba smo uporabili dva različ na optič na sistema – zrcalno refleksni fotoaparat (Canon EOS 1000D) in CCD kamero (Mingon IPC-20C). Podrobne lastnosti obeh sistemov so predstavljene v Tabeli 1. Tabela 1: Glavne lastnosti fotoaparata in kamere, ki sta bila uporabljena pri meritvah gibanja zrač nih mas. Tip optič nega sistema Canon EOS 1000D Mignon IPC-20C Loč ljivost posnetka 3888 ⨯ 2592 640 ⨯ 480 Horizontalni kot zaslonke (β ) 48 ° 36,4 ° Vertikalni kot zaslonke (α ) 30,9 ° 27,4 ° Horizontalna kotna loč ljivost 0,012 °/ piko 0,057 °/ piko Vertikalna kotna loč ljivost 0,012 °/ piko 0,057 °/ piko Č asovna loč ljivost 15 s 60 s 30 Slika 2: Stranski pogled na izvedbo eksperimenta. Debela rdeč a č rta predstavlja pravokotnico na vidno polje kamere skozi središč e vidnega polja, rumeno območ je pa vidno polje kamere. je elevacijski kot kamere, in pa sta vertikalni in horizontalni kot, ki ga pokrije odprta zaslonka. Rumena pušč ica je usmerjena proti severu, je azimutni kot optič ne osi kamere glede na sever. Model HYSPLIT Trajektorije zrač nih mas je mogoč e modelirati s pomoč jo numerič nih modelov. Za primerjavo izmerjenih vrednosti z modelskimi napovedmi smo se zaradi enostavne uporabe odloč ili za model HYSPLIT (Stein et al, 2015), ki med drugim omogoč a izrač un povratnih trajektorij, in ga uporabili za primerjavo smeri vetra na višini baze oblakov nad Ajdovšč ino. Radiosondaža Vertikalne profile meteoroloških spremenljivk obič ajno merimo z uporabo radiosond. V študiji smo za primerjavo z meritvami vetra z daljinskim zaznavanjem uporabili podatke radiosond iz Ljubljane in iz Vidma, ki so prosto dostopni na spletni povezavi http://weather.uwyo.edu/upperair/sounding.html. Izrač un hitrosti in smeri vetra Izrač un smeri in spodnje meje hitrosti vetra temelji na predpostavkah, da se višina opazovane oblač ne plasti med nekaj minutno meritvijo ne spreminja ter da se takrat zrač ne mase v tej plasti gibljejo s konstantno hitrostjo. Za potrebe izrač una definiramo tri koordinatne sisteme: sistem , ki sovpada z lokacijo merilnega sistema (njegova abscisna os kaže proti vzhodu, ordinatna os pa proti severu), sistem fotografije , ki ima izhodišč e v središč u vidnega polja kamere (njegova abscisna os kaže proti desni, ordinatna os pa navzdol v ravnini fotografije), ter sistem oblač ne plasti ′ z istim koordinatnim izhodišč em 31 kot , pri č emer njegova abscisna os sovpada z abscisno (horizontalno) osjo sistema fotografije, ordinatna os pa kaže v smeri horizontalne projekcije optič ne osi kamere (Slika 4). Sistem ′ je torej zasukan glede na okoli skupne navpič nice za azimutni kot optič ne osi kamere (Slika 2). Slika 3: Zaporedje fotografij, uporabljenih pri izrač unu hitrosti dne 19. 2. 2016. Posnete so bile s fotoaparatom Canon EOS1000D s konstantnim č asovnim intervalom 15 s. V zgornjem levem kotu je č as posnetka, rdeč križec pa označ uje strukturo, ki smo ji sledili. Č rna č rta v spodnjem desnem kotu je prostorsko merilo in predstavlja zorni kot 5 °. Za izrač un smeri in spodnje meje hitrosti vetra na fotografijah najprej izberemo del oblaka, ki se pojavlja na več zaporednih fotografijah, ga označ imo in oznaki sledimo skozi zaporedje fotografij (Slika 3). V testni študiji smo oblač no strukturo izbrali in označ ili roč no. Lego oznake v sistemu fotografije izrač unamo kot , = 2 − tan" # 2 $, kjer je za izbrano smer loč ljivost fotografije (celotno število toč k) , koordinata oznake v toč kah v tej smeri, razdalja od kamere do baze oblakov v središč u vidnega polja kamere ter # zorni kot kamere. Za smer osi je to horizontalni zorni kot , za smer osi % pa vertikalni zorni kot , ki sta za vsak tip uporabljene kamere podana v Tabeli 1. Razdaljo med merilnim sistemom in bazo oblakov izmerimo z lidarjem. V primeru, da optič ni osi lidarja in kamere nista popolnoma poravnani, pri različ nih elevacijah optič ne osi kamere in lidarja & razdaljo do oblač ne plasti v sredini fotografije (Slika 4) iz lidarske meritve izrazimo kot = sin & sin & . 32 Iz izmerjenih leg oznake v sistemu fotografije nato izrač unamo lego označ enega dela oblaka v koordinatnem sistemu oblač ne plasti ′ . Odmiki v smeri osi ′ so enaki horizontalnim odmikom na fotografiji, ′ = , odmike v smeri osi %′ pa izrazimo z odmiki v smeri osi % (Slika 4) kot % * = sin ∆ sin − ∆ , (2) kjer je tan ∆ = , - . . Slika 4: Preč ni pogled na tipič no postavitev meritve hitrosti oblač nih mas. Oblač na plast je na višini ℎ in se giblje v horizontalni ravnini. Razdalja do oblakov vzdolž optič ne osi lidarja z elevacijo & je & , vzdolž optič ne osi kamere z elevacijo pa . % je projekcija horizontalnega odmika v smeri osi %′ v koordinatni sistem fotografije V sistemu ′ iz povpreč ne vrednosti premikov med zaporednimi legami v znanih č asovnih intervalih izrač unamo obe komponenti vektorja hitrosti oznake, napako pa ocenimo s standardnim odklonom. Velikost vektorja 0′ = 10′ 2 +0′ , (2) je enaka hitrosti vetra. Ker je smer vetra po dogovoru smer, iz katere veter piha, jo s komponentami vektorja hitrosti oznake izrazimo kot 4′ = arctan" 7* 8 7* 9 $+180°. (3) Da bi lahko rezultate meritev z daljinskim zaznavanjem primerjali z meritvami radiosondaž in napovedmi modela HYSPLIT, moramo vektor hitrosti oznake zapisati v koodinatnem sistemu merilnega sistema . Hitrost vetra se pri tem ne spremeni, 0 = 0′ , pri smeri vetra pa upoštevamo še azimutni kot kamere, 4 = 4′+. Rezultati Meritve smeri in hitrosti gibanja zrač nih mas s kombinacijo aktivnega in pasivnega daljinskega zaznavanja smo izvedli v Ajdovšč ini v februarju in marcu 2016 na štirih 33 testnih primerih pod različ nimi vremenskimi pogoji. Eksperimentalne podrobnosti, vključ no s č asom zač etka in konca optič nih meritev in lidarskimi rezultati so predstavljene v Tabeli 2. Č asovna in kotna loč ljivost optič ne meritve sta odvisni od tipa uporabljenega optič nega sistema in sta podani v Tabeli 1. Tabela 2: Opis osnovnih parametrov optič nih meritev in lidarskih meritev za štiri testne primere gibanja zrač nih mas, ki smo jih opazovali februarja in marca 2016 v Ajdovšč ini. Oddaljenost in višina baze oblakov sta izrač unani iz lidarskih podatkov. in & sta azimutna kota, in & pa elevacijska kota kamere in lidarja. Primer 1 Primer 2 Primer 3 Primer 4 Datum in č as 19. 2. 2016 12:55 – 12:58 16. 3. 2016 14:10 – 14:18 17. 3. 2016 7:00 – 7:10 30. 3. 2016 10:06 – 10:12 & [°] 142 144 144 144 & [°] 30 30 20 30 [°] 142 144 144 144 [°] 30 9 9 9 Razdalja & [m] 2199 ± 154 7109 ± 8 6523 ±48 3612 ± 10 Višina [m] 1100 3555 2231 1806 Loč ljivost 3888 ⨯ 2592 640 ⨯ 480 640 ⨯ 480 640 ⨯ 480 V Primeru 1 z dne 19. 2. 2016 med 12:49 in 13:19 (Slika 5 levo) je bilo vreme oblač no. Med meritvijo sta bili prisotni dve plasti oblakov, nižji krpasti oblaki na višini 1100 m ter višji strnjeni oblaki z bazo na višini 2250 m (Slika 6 zgoraj). Nižji krpasti oblaki so precej hitro spreminjali obliko, kar je bil vzrok za veliko nedoloč enost razdalje do baze nižjih oblakov (14 %). V Primeru 2 z dne 16. 3. 2016 med 13:00 in 15:00 LT (Slika 5 desno) je bilo delno oblač no vreme, v Ajdovšč ini pa je pihala burja. Baza oblakov je bila stabilna (Slika 6 spodaj), med meritvijo je bil odklon razdalje do baze le okoli 0,1 %. Primera 3 in 4 sta podobna Primeru 2. Rezultati meritev za vse štiri primere so predstavljeni v Tabelah 3 in 4. Slika 5: Pokritost neba nad Ajdovšč ino 19. 2. 2016 ob 12:55 LT (levo) in 16. 3. 2016 ob 14:10 LT (desno). Na levi sliki je vidnih nekaj krpastih oblakov (Pannusov) na višini približno 1100 m pod glavno bazo oblakov na višini 2250 m, medtem ko na desni prevladujejo srednji oblaki, ki pripadajo rodu Altocumulusov. 34 Slika 6: Lidarski meritvi povratnega sipanja na aerosolih v ozrač ju iz dne 19. 2. 2016 (zgoraj) in 16. 3. 2016 (spodaj). Razdaljo merimo od položaja lidarskega sistema. V obeh primerih je č asovni interval za izrač un hitrosti in smeri vetra označ en z navpič nima rdeč ima č rtama. V zgornjem primeru se oblač na plast, ki smo jo uporabili za izrač un vetra, nahaja na razdalji med 2 in 3 km, vidno je tudi spreminjanje oddaljenosti baze znotraj izbranega obdobja. V nasprotju s primerom iz 19. 2. je baza oblakov v spodnjem primeru bolj konstantna in se nahaja približno 7,5 km od merilnega sistema. Primerjava rezultatov z drugimi meritvami vetra in z modelom HYSPLIT Rezultate meritev z daljinskim zaznavanjem smo primerjali s podatki radijske sondaže v Vidmu in v Ljubljani (Tabela 3), pri č emer smo izbrali meritve, ki so bile našim č asovno najbližje. Opazili smo dobro ujemanje, pri č emer lahko razlike pojasnimo s č asovnim in prostorskim zamikom med meritvami z daljinskim zaznavanjem in meritvami z radiosondami. Tabela 3: Primerjava rezultatov, pridobljenih iz meritev z daljinskim zaznavanjem in meritev radijske sondaže v Ljubljani in Vidmu. Pri sondaži smo izbrali meritve, ki so bile našim po č asu in po višini najbližje. Datum Daljinsko zaznavanje Ljubljana Videm Hitrost Smer Hitrost Smer Hitrost Smer m/s ° m/s ° m/s ° 19. 2. 4,4 ± 0,8 258 ± 13 5,1 265 2,6 144 16. 3. 8,6 ± 2,1 191 ± 15 7,2 120 9,8 150 17. 3. 6,2 ± 1,7 182 ± 14 8,2 135 5,1 160 30. 3. 15,8 ± 1,7 243 ± 18 11,8 245 11,8 235 35 Ob primerjavi rezultatov, pridobljenih z daljinskim zaznavanjem in rezultatov meritev z ultrazvoč nim anemometrom v Ajdovšč ini, namešč enim 10 m nad tlemi (Tabela 4), je prišlo do več jih odstopanj. Razlike so opazne tako v hitrosti vetra kot v njegovi smeri. Razlika v smeri je še posebej opazna v Primerih 2 in 3, ko je pri tleh pihala burja. Č eprav so bile hitrosti vetra 10 m nad tlemi in na višini baze oblakov primerljive, so se smeri vetra razlikovale za okoli 130°. Opaženo spremembo smeri z višino dne 16. 3. 2016 potrjuje tudi pojav oblakov ob Kelvin-Helmholtzovem valovanju, ki je posledica strižnih vetrov (Mole et al., 2016), z njo pa se skladajo tudi napovedi povratnih trajektorij modela HYSPLIT za Ajdovšč ino (Slika 7). Tabela 4: Primerjava hitrosti in smeri vetra, izmerjenih z daljinskim zaznavanjem, s povpreč nimi vrednostmi meritve anemometra v Ajdovšč ini v istih č asovnih intervalih. Datum Č as LT Daljinsko zaznavanje Anemometer Višina Hitrost Smer Hitrost Smer m m/s ° m/s ° 19. 2. 12:55-12:58 1070±77 4,4 ± 0,8 258 ± 13 0,9±0,6 218±85 16. 3. 14:10-14:18 3720±4 8,6 ± 2,1 191 ± 15 9,5±2,6 56±18 17. 3. 7:00-7:10 3370±16 6,2 ± 1,7 182 ± 14 8,2±2,5 49±19 30. 3. 10:00-10:06 2020±5 15,8 ± 1,7 243 ± 18 0,3±0,1 89±42 36 Slika 7: Povratne trajektorije modela HYSPLIT za zrač ne mase nad Ajdovšč ino v dneh 19. 2., 16. 3., 17. 3. in 30. 3. 2016. V č asu burje (16.-17. 3.) so zrač ne mase pritekale pri tleh iz severne, severovzhodne strani (rdeč e trajektorije), višje v troposferi pa iz jugovzhodne strani (modre in zelene trajektorije). Zaključ ek Razvili smo metodo za merjenje smeri in spodnje meje hitrosti premikanja zrač nih mas na višini baze oblakov s kombinacijo aktivnega in pasivnega daljinskega zaznavanja premikanja oblakov. Metodo smo v februarju in marcu 2016 v Ajdovšč ini preizkusili na štirih testnih primerih v različ nih vremenskih pogojih, kjer je bilo razvidno, da se oblaki premikajo. Meritve z daljinskim zaznavanjem se dobro ujemajo z meritvami radijske sondaže v Vidmu in Ljubljani, pri č emer neujemanja pripisujemo krajevnemu in č asovnemu zamiku med njimi. Izmerjeni odklon smeri vetra v višjih plasteh glede na veter pri tleh med pojavom burje potrjuje opažen nastanek oblakov ob Kelvin-Helmholtzovem valovanju, ki je bilo posledica strižnih vetrov. V vseh testnih primerih se izmerjena smer vetra na višini oblač ne plasti dobro ujema z napovedjo poteka povratnih trajektorij modela HYSPLIT. Metoda nam omogoč a meritev smeri in spodnje meje hitrosti vetra z dobro krajevno in č asovno loč ljivostjo, njena glavna omejitev pa je, da smo vezani na višino najnižje oblač ne plasti. Uporabnost metode je nadalje odvisna od stopnje oblač nosti in tipa oblakov, saj 37 neposredno vplivata na napako pri določ anju razdalje do oblakov ter na možnost sledenja posameznih struktur. Izboljšali bi jo lahko z avtomatskim prepoznavanjem vzorcev, kar bi zmanjšalo napako meritve zaradi roč ne določ itve oznak, ter z optimizacijo dolžine č asovnih intervalov med zaporednimi posnetki. Literatura Brez avtorja (1896), Measurement of cloud heights and velocities, Popular Astronomy, vol. 4, pp.141-143. Chanin, M. L., Garnier, A., Hauchecorne, A., Porteneuve, J. (1989), A Doppler lidar for measuring winds in the middle atmosphere, Geophysical Research Letters, vol. 16, št. 11, http://dx.doi.org/10.1029/GL016i011p01273. He, T., Gao, F., Stanič , S., Veberič , D., Bergant, K., Dolžan, A., Song, X-Q. (2010), Scanning mobile lidar for aerosol tracking and biological aerosol identification, Proc. SPIE, 7832, 7832U 2010, http://dx.doi.org/10.1117/12.868387. Hooper, W. P., Eloranta, E. W. (1985), Lidar Measurements of Wind in the Planetary Boundary Layer: The Method, Accuracy and Results from Joint Measurements with Radiosonde and Kytoon, Journal of Climate and Applied Meteorology, vol. 25, July 1986, 990 - 1001. Kovalev, V.A., Eichinger, W.E. (2004 ). Elastic Lidar: Theory, Practice and Analysis Methods. John Wiley & Sons, New Jersey. Liu Z-H., Wu, D., Liu, J-T., Zhang, K-L., Chen, W-B., Song, X-Q., Hair, J. W., She, C-Y. (2002), Low-altitude atmospheric wind measurement from the combined Mie and Rayleigh backscattering by Doppler lidar with an iodine filter, Appl. Opt. 41, 7079-7086. Mayor, S. D., Eloranta, E. W. (2001), Two-Dimensional Vector Wind Fields from Volume Imaging Lidar Data. Journal of Applied Meteorology, vol. 40, August 2001, 1331 - 1346. Mole, M., Wang L., Stanič S., Bergant K., Eichinger W., Ocaæa F., Strajnar B., Škraba P., Vuč ković M., Willis W. (2016), Lidar measurements of Bora wind effects on aerosol loading, J.Quant. Spect. (In Press), http://dx.doi.org/10.1016/j.jqsrt.2016.05.020. Rakovec, J., Vrhovec, T. (2007), Osnove meteorologije za naravoslovce in tehnike. DMFA - založništvo, Ljubljana. Stein, A.F., Draxler, R.R., Rolph, G.D., Stunder B.J.B., Cohen M.D., Ngan F. (2015), NOAA’s HYSPLIT atmospheric transport and dispersion modeling system, Bull. Amer. Meteor. Soc., 96, 2059-2077, http://dx.doi.org/10.1175/BAMS-D-14-00110.1. 39 Analiza največjih magnitud in globin žarišč potresov v Sloveniji za namen ocenjevanja potresne nevarnosti Gregor Rajh * , Polona Zupančič ** , Mladen Živčić ** , Andrej Gosar *,** , Martina Čarman ** Povzetek Potresno nevarnost ocenjujemo z determinističnim (DSHA) ali verjetnostnim (PSHA) pristopom. Danes PSHA pripisuje velik pomen seizmotektonskim podatkom, ki jih podajamo predvsem v obliki aktivnih prelomov in seizmotektonskih območij. Aktivni prelomi v Sloveniji so bili v zadnjih letih predmet obsežnih raziskav. Rezultati so spodbudili natančnejšo analizo potresnih izvorov na podlagi pretekle seizmičnosti. Uporabili smo zgodovinsko-instrumentalni (od leta 456 do 2013) in instrumentalni (od leta 2004 do 2014) potresni katalog, prvega za določitev največjih magnitud in drugega za oceno seizmogenih globin potresnih izvorov. Analizo smo izvedli z orodji GIS, ki so olajšala objektivno analizo danih geoloških in seizmoloških razmer v Sloveniji. Vzpostavili smo prostorski odnos med tektonskimi podatki in preteklo seizmičnostjo ter na ta način opredelili največje magnitude in seizmogene globine. Zanesljivost analize globin smo zagotovili z uporabo različnih meril pri izboru potresov iz instrumentalnega potresnega kataloga. Rezultate prikazujemo na kartah magnitud in globin za seizmotektonska območja, celice in prelomne potresne izvore. Ugotavljamo, da so bili najmočnejši potresi v preteklosti v zahodni in osrednji Sloveniji, z nekaterimi izstopajočimi vrednostmi tudi v drugih predelih Slovenije. Globine potresov so večje v zahodnem delu Slovenije. Rezultati analize bodo uporabni pri določanju vhodnih parametrov za verjetnostno oceno potresne nevarnosti v Sloveniji. Ključne besede: potresna nevarnost, seizmotektonika, GIS, potresni izvor, aktivni prelom, seizmotektonsko območje, seizmogena globina, največja magnituda, PSHA Key words: seismic hazard, seismotectonics, GIS, seismic source, active fault, seismotectonic province, seismogenic depth, maximum magnitude, PSHA Uvod Potresna nevarnost je opredeljena z jakostjo tresenja tal, ki so jo na nekem območju zmožni povzročiti potresi v izbrani povratni dobi. Ocenimo jo lahko z determinističnim ali verjetnostnim pristopom in predstavlja izhodišče za analizo potresne ogroženosti. Verjetnostno ocenjevanje potresne nevarnosti (PSHA) upošteva porazdelitev potresov in učinke potresov različnih magnitud z vseh potresnih izvorov obravnavanega območja (Reiter, 1991; McGuire, 2004). Uradna karta potresne nevarnosti Slovenije (Lapajne in drugi, 2001) temelji na verjetnostnem pristopu z glajenjem seizmičnosti. Glajenje je bilo deloma pogojeno s količinskim seizmotektonskim modelom, ki povzema značaj in orientacijo večjih prelomov ali tektonskih struktur znotraj posameznih območij. Seizmotektonska območja so bila obravnavana kot homogena in s tem zanemarjene lastnosti posameznih manjših struktur, ki so prav tako pomembne za oceno potresne nevarnosti. Takšen pristop je bil uporabljen zaradi pomanjkanja kvalitetnih seizmotektonskih podatkov. Razvoj geodetskih metod in paleoseizmologije ter številne geološke in geofizikalne raziskave so nam v zadnjem času omogočile pridobitev podrobnejših seizmotektonskih podatkov na ozemlju Slovenije in bližnje okolice. Geološki zavod Slovenije (Atanackov in drugi, 2014 in 2015) je za namen PSHA izdelal karto aktivnih, verjetno aktivnih in * Univerza v Ljubljani, Naravoslovnotehniška fakulteta, Aškerčeva cesta 12, 1000 Ljubljana ** MOP, Agencija RS za okolje, Vojkova 1b, 1000 Ljubljana 40 potencialno aktivnih prelomov ter podal parametrizacijsko tabelo s podatki o prelomih. Ti podatki so spodbudili natančnejše seizmološke analize različnih vhodnih podatkov za PSHA. V tej študiji smo se osredotočili na določitev največje magnitude potresov, ki so se zgodili v določenem potresnem izvoru (največja magnituda) in na opredelitev globine posameznih potresnih izvorov. Tektonski vhod v analizo so predstavljali prelomi, pridobljeni na podlagi karte aktivnih prelomov (Atanackov in drugi, 2014 in 2015) in seizmotektonska območja. Slednja smo na ARSO izdelali v okviru mednarodnega projekta BSHAP (Gülerce et al., 2015). Podatke o pretekli seizmičnosti smo črpali iz zgodovinsko- instrumentalnega (od leta 456 do 2013) in instrumentalnega (od leta 2004 do 2014) potresnega kataloga (ARSO, 2014 in 2015). Analizo smo izvedli s pomočjo orodij GIS (ArcGIS) in skriptnega programskega jezika (Python2) z razširitvami. Rezultati so pokazali, da je na ta način mogoče izvesti dovolj podrobno in objektivno analizo največjih magnitud in globin žarišč potresov po potresnih izvorih tudi na območju Slovenije. Tovrstna analiza je zaradi relativno počasnih premikov ob prelomih in zmerne potresne aktivnosti zelo zahtevna. Rezultati največjih magnitud in globin potresnih izvorov so pomembni za verjetnostni izračun nove karte potresne nevarnosti Slovenije. Vhodni podatki Temelj analize magnitud in globin žarišč potresov sta dva potresna kataloga, ki obsegata območje Slovenije s širšo okolico. Zgodovinsko-instrumentalni potresni katalog (ARSO, 2014), prikazan na sliki 1, obsega obdobje od leta 456 do 2013 in vsebuje 2109 zgodovinskih in instrumentalno opredeljenih parametrov potresov. Najmočnejši potres v katalogu doseže Mw 6,5. Katalog vsebuje zmerne in močne potrese (Mw ≥ 3,5) na območju med 44° in 48° SGŠ in med 12° in 18.5° VGD. V analizi smo ga geografsko omejili na Slovenijo in neposredno okolico. Ta katalog smo zaradi daljšega časovnega razpona uporabili za določitev največjih magnitud v potresnih izvorih. Za določitev globin potresnih izvorov smo uporabili instrumentalni potresni katalog (ARSO, 2015), prikazan na sliki 2, v katerem so lokacije žarišč določene točneje. Le-ta vsebuje 20.832 potresov in obsega obdobje od leta 2004 do 2014. Začetek kataloga sovpada s končano izgradnjo nove državne mreže potresnih opazovalnic, ki je bila predpogoj za točnejše lociranje žarišč potresov in predvsem določitev njihovih globin. V obeh katalogih so podane ocene napak parametrov. V instrumentalnem katalogu smo pred analizo globin izločili slabše locirana žarišča posameznih potresov z uporabo meril, ki temeljijo na številu potresnih opazovalnic, največji azimutni vrzeli med žariščem potresa in posameznimi opazovalnicami (vrzel ali ang. gap) ter na razmerju med oddaljenostjo potresnih opazovalnic od nadžarišča in globino žarišča (razmerje D/H). Preizkusili smo različne kombinacije meril za izbor potresov. V analizi uporabljamo globine potresnega podkataloga, filtriranega z merili, ki smo jih po strokovni presoji izbrali za najprimernejše. Podani so v preglednici 1. Tako filtriran podkatalog vsebuje 8174 potresov, z najglobljim potresom na 35,1 km. 41 Slika 1 – karta lokacij nadžarišč potresov v zgodovinsko-instrumentalnem potresnem katalogu Slika 2 – karta lokacij nadžarišč potresov v instrumentalnem potresnem katalogu 42 Preglednica 1 – uporabljena merila za izbor bolje lociranih žarišč potresov Število potresnih opazovalnic > 4 Azimutna vrzel [°]  180 Razmerje D/H  1,5 Prostorsko analizo smo izdelali na treh nivojih. Prvi nivo so seizmotektonska območja, ki smo jih na ARSO izdelali v okviru mednarodnega projekta BSHAP (Gülerce in drugi, 2015). Večji del Slovenije pripada petim seizmotektonskim območjem, manjši deli pa segajo v dodatna tri območja (slika 3). Za boljšo preglednost in lažje razločevanje med regionalnimi in lokalnimi prostorskimi spremembami smo raziskovano območje razdelili na kvadratne celice velikosti 5 x 5 km (slika 3) in 2,5 x 2,5 km, ki nam omogočajo izvedbo analize globin, neodvisno od tektonskih podatkov. Iz analize celic so bila izločena območja, v katerih so potresi redki. Seizmotektonska območja in celice nam podajajo grobo sliko porazdelitve največjih magnitud in globin potresov. Na ta način lahko razberemo določene regionalne spremembe. Slika 3 – prikaz seizmotektonskih območij BSHAP in celic velikosti 5 x 5 km, uporabljenih v analizi 43 Poleg seizmotektonskih območij in celic smo vzporedno uporabili tudi prelome, ki jih je v okviru projekta "Seizmotektonska parametrizacija aktivnih prelomov Slovenije" pripravil Geološki zavod Slovenije (Atanackov in drugi, 2014 in 2015). Prelomi so geometrijsko podani kot linijski sloj (slika 4) s številnimi parametri in temeljijo na trasah 89 aktivnih, verjetno aktivnih in potencialno aktivnih prelomov (v nadaljevanju prelomov). V programskem okolju GIS smo za vsak prelom oblikovali prelomno območje, ki je na podlagi testiranj široko 5 km od vsake točke, prečno na prelom. S tem smo vsaj delno upoštevali napako lokacije nadžarišč in zaobjeli globinsko geometrijo prelomov. Dobljena območja smo zaradi manjšega prekrivanja podaljšali vzdolžno za 2 km v obe smeri. Končna oblika prelomnih območij je prikazana na sliki 4. Analiza Največjo magnitudo in globino žarišč potresov po seizmotektonskih območjih, celicah in prelomnih območjih smo določili s pomočjo orodij GIS (ArcGIS) in skriptnega programskega jezika (Python2) z razširitvami. Pred tem smo podatke transformirali v enoten koordinatni sistem (D48/GK). Prostorske poizvedbe smo opravili na obeh potresnih katalogih in tako vsakemu potresu pripisali pripadajoče seizmotektonsko območje, celico in prelomno območje. Seizmotektonska območja smo zaradi njihove razprostranjenosti lahko pripisali vsem potresom. Nekaterim potresom nismo mogli pripisati nobenega preloma, ker so se nahajali izven vseh prelomnih območij. V primeru prekrivanja prelomnih območij smo enemu potresu pripisali več prelomov. Nekatera prelomna območja so ostala brez pripadajočih potresov. Za njih bomo privzeli rezultate iz bližnjih prelomnih območij. V vsakem seizmotektonskem območju, celici in prelomnem območju smo poiskali največjo in najmanjšo vrednost magnitud in globin ter 5., 10., 90. in 95. percentil globin. Prav tako smo izračunali razliko globin med največjo in najmanjšo vrednostjo, 95. in 5. percentilom, 90. in 10. percentilom ter dodali tudi podatek o številu potresov. Z uporabo percentilnih vrednosti globin smo se izognili izstopajočim vrednostim, ki so lahko posledica netočne lokacije žarišč. Z razliko med največjimi in najmanjšimi vrednostmi ter razliko med percentilnimi vrednostmi smo si pomagali pri opredelitvi potresnih izvorov po globini. 44 Slika 4 – karta prelomov in prelomnih območij 45 Rezultati Največje magnitude Za oceno zmožnosti seizmogenih virov potrebujemo magnitude najmočnejših opaženih potresov. Na sliki 5 so prikazane največje opažene vrednosti magnitud za seizmotektonska območja BSHAP. Večji del Slovenije pripada območjem SLO1, SLOCRO1 in CRO1, za katere je največja opažena magnituda nad 6,0. Vidno je zmanjševanje največjih magnitud in hkrati tudi števila potresov v smeri proti SV (Panonskemu bazenu) in JZ (Jadranskemu predgorju). Največja opažena magnituda na prikazanem ozemlju je 6,5 na območju ITA1. Najmanjšo vrednost največjih opaženih magnitud 5,1 zasledimo na območju HUN1. Za vsako območje so prikazane lokacije najmočnejših potresov (slika 5). Nekateri najmočnejši potresi se nahajajo izven prikazane karte. Slika 5 – največje opažene vrednosti magnitud za seizmotektonska območja BSHAP s številom potresov in lokacijami nadžarišč najmočnejših opaženih potresov Slika 6 prikazuje rezultate analize največjih magnitud znotraj prelomnih območjih. Zaradi boljše preglednosti so na karti prikazani prelomi. Regionalne spremembe so pričakovano podobne tistim, ki jih opažamo že na karti seizmotektonskih območij, saj rezultati temeljijo na istem (zgodovinsko-instrumentalnem) potresnem katalogu. Prelomi z največjimi opaženimi magnitudami so dinarske smeri (SZ–JV) in dosegajo največje magnitude v zahodni in osrednji Sloveniji. Poleg njih se pojavljajo prelomi z največjimi opaženimi magnitudami 5,6 v vzhodnem in jugozahodnem delu Slovenije. Največja opažena magnituda znotraj prelomnih območij je 6,4. Določena je bila za prelomni območji Čeplez in Trebija in je zaradi bližine obeh rezultat istega potresa iz leta 1511. Lokacija za ta potres je določena 46 le iz makroseizmičnih raziskav in je zato manj točna. Prelomno območje z najmanjšo opaženo vrednostjo največjih magnitud 3,4 je Vransko. Prelomnim območjem je bilo pripisanih 483 potresov. Znotraj desetih prelomnih območjih ni bilo zabeleženih nobenih potresov, zato so pripadajoči prelomi prikazani brez vrednosti največjih magnitud. Slika 6 – rezultati analize največjih magnitud po prelomnih območjih 47 Globine Po strokovni presoji kart različnih percentilov smo se odločili, da bomo za dana merila (preglednica 1) upoštevali 95. percentil globine v določenem seizmotektonskem območju, celici ali prelomnem območju. Za lažjo odločitev smo na karte dodali tudi število potresov, na podlagi katerih so bile izračunane vrednosti. Globine za seizmotektonska območja BSHAP so prikazane na sliki 7. Zanesljivost določenih globin je majhna za območja z manj kot 100 potresi (npr. ADR1, HUN1, CRO3), zato so vrednosti zanje lahko zavajajoče in jih v nadaljevanju ne bomo komentirali. Za večji del Slovenije prikazane globine naraščajo približno v smeri SV–JZ, tj. od okoli 14 km za območji SLO1 in CRO1 ter do 21,8 km za območje SLOCRO2. Smer naraščanja je lahko posledica oblike seizmotektonskih območij. Celice velikosti 5 km odražajo porazdelitev globin (slika 7), ki ni popačena zaradi oblike seizmotektonskih območij. V tem primeru se Slovenija deli na dva dela. Globine potresov so bistveno večje v zahodnem delu z vrednostmi do okoli 25 km. V vzhodnem delu Slovenije globine ne presežejo 18 km, potresi pa se le redko pojavljajo tudi pod globino 16 km. Preostanejo območja brez prikazanih celic, kjer za obdobje instrumentalnega kataloga nismo mogli določiti globin zaradi zelo majhnega števila ali popolne odsotnosti potresov. Prikazane so celice, ki vsebujejo najmanj tri potrese. Slika 7 – prikaz 95. percentila globin ter števila potresov za seizmotektonska območja BSHAP in celice velikosti 5 x 5 km Slika 8 prikazuje globine po prelomih za posamezna prelomna območja, ki jim skupno pripada 5928 potresov. Največje vrednosti globin zasledimo na prelomnih območjih v severozahodnem in zahodnem delu Slovenije in se nadaljujejo proti njenemu jugozahodnemu in deloma južnemu delu. Največja globina pripada prelomnemu območju Vrhniškega preloma in znaša 20,5 km. Povečane vrednosti globin z a s l e d i m o t u d i n a 48 skrajnem severozahodu in severu. Višje percentilne vrednosti globin na prelomnih območjih severovzhodne Slovenije so manj zanesljive zaradi večje oddaljenosti potresnih opazovalnic od njihovih žarišč. Seizmičnih globin ni bilo mogoče določiti sedmim prelomnim območjem, saj znotraj njih ni bilo potresov. Slika 8 – rezultati analize 95. percentila globin po prelomnih območjih 49 Zaključek V okviru študije smo vsakemu seizmotektonskemu območju, celici in prelomnemu območju določili največjo opaženo magnitudo potresa in opredelili seizmogeno globino. Na podlagi seizmotektonskih območij (Gülerce in drugi, 2015), celic različnih velikosti in karte aktivnih, verjetno aktivnih in potencialno aktivnih prelomov (Atanackov in drugi, 2014 in 2015) ter dveh potresnih katalogov (ARSO, 2014 in 2015) smo izvedli prostorsko analizo. Ugotavljamo, da se največje opažene magnitude potresov pojavljajo v zahodni in osrednji Sloveniji. Globine potresov so v splošnem večje v zahodnem delu Slovenije. Rezultati analize bodo osnova za določevanje seizmoloških vhodnih parametrov za verjetnostno oceno potresne nevarnosti pri izdelavi nove karte potresne nevarnosti Slovenije. Literatura Agencija RS za okolje (ARSO) (2014). Katalog potresov od leta 456 do 2013. Arhiv Agencije RS za okolje. Agencija RS za okolje (ARSO) (2015). Katalog potresov od leta 2004 do 2014. Arhiv Agencije RS za okolje. Atanackov, J., Bavec, M., Celarc, B., Jamšek Rupnik, P., Jež, J., Novak, M., Milanič, B. (2014). Seizmotektonska parametrizacija aktivnih prelomov Slovenije. 1. del. Geološki zavod Slovenije, Ljubljana. Atanackov, J., Bavec, M., Celarc, B., Jamšek Rupnik, P., Jež, J., Novak, M., Milanič, B. (2015). Seizmotektonska parametrizacija aktivnih prelomov Slovenije. 2. del. Geološki zavod Slovenije, Ljubljana. Gülerce, Z., Salic, R., Hrvatovic, H. I., Kovacevic, V., Kuka, N., Markusic, S., Mihaljevic, J. (2015). Final report of improvements in the Harmonized Seismic Hazard Maps for the Western Balkan Countries (BSHAP-2) Project. NATO SfP-984374. http://wbalkanseismicmaps.org (10. 12. 2016) Lapajne, J., Šket Motnikar, B., Zupančič, P. (2001). Nova karta potresne nevarnosti – projektni pospešek tal namesto intenzitete. Gradbeni vestnik 50/6, 140–149. McGuire, R. K. (2004). Seismic Hazard and Risk Analysis. Earthquake Engineering Research Institute, Kolorado, ZDA. Reiter, L. (1991). Earthquake Hazard Analysis: Issues and Insights. Columbia University Press, New York, ZDA, str. 254. 51 Izvedba in zagotavljanje kakovostnih avtomatskih meritev za znanstveno prouč evanje mikrometeorologije kraških jam Boštjan Grašič * , Primož Mlakar * , Marija Zlata Božnar * , Darko Popović * , Dragana Kokal * , Franci Gabrovšek ** Povzetek V prispevku je predstavljena izgradnja in delovanje jamskega informacijskega sistema v Postojnski jami. Podrobneje je opisana izgradnja osnovnih gradnikov jamskega informacijskega sistema kot je pet jamskih avtomatskih merilnih postaj s senzorji za merjenje temperature zraka, pretoka zraka, koncentracije CO 2 ter centralne enote za zbiranje, shranjevanje, obdelavo in prikaz podatkov. Sistem zagotavlja kakovostne avtomatske meritve za znanstveno prouč evanje mikrometeorologije kraških jam. Izgradnja temelji na dobri praksi katere osnovo predstavljajo dolgoletne izkušnje s področ ja meritev v zunanji atmosferi in pet let izkušenj z meritvami v kraških jamah ter upoštevanje nač ela nenehnega izboljševanja na osnovi priporoč il ISO 9001 standarda za zagotavljanje kakovosti. Ključ ne besede: izvedba in zagotavljanje kakovostnih meritev, kraške jame, mikroklima Key words: quality measurements implementation and assurance, carst caves, microclimate Uvod Za znanstveno prouč evanje mikrometeorologije kraških jam potrebujemo kakovostne avtomatske meritve različ nih fizikalnih velič in na različ nih merilnih mestih za katere prepostavljamo, da nam lahko dovolj dobro opisujejo glavna dogajanja v jami. Za kakovostno spremljanje fizikalnih velič in v zunanji atmosferi so na voljo podrobna priporoč ila Svetovne meteorološke organizacije (World Meteorological Organization, 2008), medtem ko za spremljanje mikrometeorologije v kraških jamah še ni podobnih priporoč il. Podatki so kakovostni kadar izpolnjujejo vnaprej določ ene zahteve kot so natač nost, oziroma negotovost, loč ljivost, reprezentativnost, pravoč asnost in druge zahteve, ki so odvisne od namena uporabe. Kakovostne meritve lahko zagotavljamo z uporabo ustreznih senzorjev, pretvornikov, ustreznih z rač unalnikom podprtih obdelav pa tudi z ustreznim sistemom vodenja kakovosti. Kljub temu, da so vsi izmerjeni podatki neidealni – imajo več jo ali manjšo merilno negotovost, so za določ en namen povsem uporabni, č e je njihova kakovost znana (World Meteorological Organization, 2008). Svetovna meteorološka organizacija priporoč a zelo podrobno kako je potrebno meriti meteorološke spremenljivke (World Meteorological Organization, 2008). Priporoč ila se razlikujejo glede na namen meritev. Za sinoptič ne merilne postaje, ki posredujejo podatke za napovedovanje vremena, so najbolj striktna. Na primer: meritve temperature zraka se morajo izvajati v posebnih meteroloških hišicah, ki so postavljene 2 m od tal. Okolica merilnikov mora biti pokošen travnik. V bližini ne sme biti visokih dreves in zgradb. Veter se meri na višini 10 m od tal. Sinoptič ne postaje morajo biti postavljene na lokacijah, ki so reprezentativne za več je področ je. Veliko sinoptič nih postaj je postavljenih ob letališč ih. Za okoljske postaje, ki merijo kvaliteto zraka pa so zahteve bolj ohlapne, zato jih lahko postavimo v naselja. * MEIS storitve za okolje, d.o.o., Mali Vrh pri Šmarju 78, SI-1293 Šmarje-Sap, Slovenija ** Inštitut za raziskovanje krasa ZRC SAZU, Titov trg 2, SI-6230 Postojna, Slovenija 52 V okviru tega prispevka predstavljamo pridobljene izkušnje in spoznanja pri izgradnji in zagotavljanju kakovostnih avtomatskih meritev za znanstveno prouč evanje mikrometeorologije kraških jam, ki temeljijo na dobri praksi in ustrezni dopolnitvi in prilagoditvi priporoč il Svetovne meteorološke organizacije za meritve v zunanji atmosferi (World Meteorological Organization, 2008). Jamski informacijski sistem Jamski informacijski sistem je sestavljen iz poljubnega števila jamskih avtomatskih merilnih postaj in vozlišč za prenos podatkov ter jamske centralne enote. Jamske avtomatske merilne postaje na izbranih lokacijah neprekinjeno izvajajo meritve različ nih okoljskih parametrov (npr. temperature zraka, koncentracijo CO 2 , itd) v vnaprej predpisanih č asovnih intervalih tako za vzorč enje kot za statistič ne obdelave in jih v digitalni obliki posredujejo centralni enoti. Podatke lahko centralna enota pridobiva direktno iz jamske merilne postaje ali preko dodatnih vozlišč za prenos podatkov. Jamska centralna enota je sestavljena iz enega ali več strežniških rač unalnikov, ki opravljajo več različ nih nalog: zbiranje podatkov iz avtomatskih merilnih postaj, dodatno preverjanje in obdelava zbranih podatkov, shranjevanje preverjenih in obdelanih podatkov v ustrezno strukturirano zgodovinsko bazo podatkov, zagotavljanje dostopa uporabnikom do baze podatkov (sprotnih in zgodovinskih) in dostop do prikaza zadnjih izmerjenih vrednosti na javni spletni strani. Kakovost jamskega informacijskega sistema je odvisna tudi od njegovega namena, saj je na primer izgradnja sistema za sprotni nadzor (monitoring) jame manj kompleksna in zahtevna kot pa na primer izgradnja sistema za znanstveno prouč evanje, kjer je poleg bolj kompleksne zgradbe zahtevana tudi več ja kakovost meritev. Jamski informacijski sistem mora med drugim zagotavljati tudi orodja za analize in znanstveno prouč evanje, kot so na primer č asovni grafi, histogrami, rože vetrov, daljše č asovne statistike in sonč nice ( Božnar et al., 2015). Dodatno mora tak sistem zagotavljati in vzdrževati popolno zgodovinsko bazo meritev. Na meseč ni ravni je potrebno delovanje celotnega sistema periodič no pregledovati in preverjati, da bi pravoč asno ugotovili napake, odstopanja, itd. Za takšen namen je zelo primeren nač in izdelovanja QA/QC (Quality Assurance/Quality Control) poroč il vsak mesec, kjer so vse meritve prikazane in primerjane na č asovnih grafih. Dodatno se v poroč ilu izdela tudi razpoložljivost, statistika in kakovost vseh merjenih spremenljivk (parametrov) ter vizualizira vse meritve na primeren nač in (na primer meritve vetra v obliki rož vetrov). Po pregledu poroč ila se po potrebi podatki v bazi ustrezno preč istijo (označ ijo kot neveljavni), organizira pa se tudi ustrezen ukrep za popravilo meritve, kadar je to potrebno. Reden periodič en pregled vseh gradnikov jamskega informacijskega sistema (postaj, vozlišč , podatkovnih mul, rač unalnikov, itd) na terenu je potreben vsaj vsake tri mesece ne glede na dobre rezultate QA/QC poroč il. Preventivno č išč enje senzorjev in filtrov ter vizualni pregled opreme sistema prepreč i veliko nepotrebnih izrednih vzdrževalnih del. Vč asih je glede na uporabljene gradnike potreben preglede na terenu tudi pogosteje. Sistem bo deloval bolj kakovostno, č e vsebuje tudi avtomatiko za sprotno odkrivanje napak v meritvah, pri prenosu podatkov ali pri shranjevanju na centralni enoti. opozorilo lahko sproži relativno hitro izvedbo izrednega servisa in s tem odpravo napake pred rednim periodič nim pregledovanjem. 53 Kakovosten jamski informacijski sistem mora zagotavljati vsaj 98% razpoložljivost podatkov. Jamska avtomatska merilna postaja Jamsko merilno postajo sestavljajo senzorji povezani z merilnimi vmesniki in napravami ter vgradni ali osebni rač unalnik. Vgradni rač unalnik neprekinjeno zajema, zbira in kontrolira podatke iz merilnih vmesnikov ter jih samodejno ali na zahtevo posreduje eni ali več centralnim enotam. Pri izvedbi jamske avtomatske merilne postaje je kakovost odvisna od konč nega namena jamskega informacijskega sistema. Medtem, ko so za namen varovanja zdravja in življenja ljudi v jami povsem dovolj manj natanč ni indikatorski merilniki (detektorji), je za znanstveno prouč evanje jam potrebna uporaba znanstvene opreme, ki jo sestavljajo senzorji in naprave ter programska oprema. Znanstvena oprema za take potrebe mora biti zelo kakovostna in prilagodljiva oziroma mora imeti možnosti dograjevanja in dopolnitev. Glavne znač ilnosti takšne jamske avtomatske merilne postaje so: • uporaba kakovostnega merilnega vmesnika (data loggerja) za priklop vsaj nekaj senzorjev za merjenje različ nih parametrov, ki omogoč a majhno porabo električ ne energije, dodatno shranjevanje na lasten stalni spominski medij (na primer CF kartico), ki je prilagodljiv ter odporen na ekstremno okolje v jami in ga je možno tudi reprogramirati; • uporaba naprednega neprekinjenega napajanja, ki temelji na mikrokontrolerju z izredno majhno porabo električ ne energije in mora skrbeti za: dobro kondicijo baterije, mora premostiti krajšne izpade elektrike (vsaj do 2 dni), vnaprej signalizirati operacijskemu sistemu skorajšen izklop zaradi zašč ite podatkov na stalnem spominskem mediju, ki je obč utljiv na nenadne izpade električ ne energije in mora spremljati stanje baterije vsaj tako dobro kot ostale parametre v okolju, • poraba električ ne energije mora biti č im manjša in optimizirana (trenutno stanje elektronike omogoč a skupno porabo pod 2W), da se v okolico postaje ne oddaja preveč energije, ki lahko omogoč a rast raznih mikroorganizmov v bližnji okolici; • tudi pri zagotavljanju energije je potrebno upoštevati lokalno onesnaževanje jame ali pa tudi direkten vpliv na meritve; aktivni viri, kot so to na primer gorivne celice ali agregati, ne pridejo v poštev, ker oddajajo CO 2 in se moč no grejejo, zato pride zaenkrat v poštev samo dovod energije preko dolgih kablov (več dela pri izgradnji za neprekinjeno napajanje) ali baterij (preprostejša montaža, vendar jih je potrebno periodič no polniti), • ustrezno je potrebno zavarovati senzorje pred kondezacijo vode in padajoč imi vodnimi kapljicami (na primer CO 2 senzor z lastnim gretjem ali majhnim nastreškom, itd) in priključ ke (konektorje), kjer je pri montaži potrebno biti pazljiv, da nikjer ne povzroč imo zadrževanja vode, oziroma, da poskrbimo za njeno odtekanje; • uporaba ustreznega dobro izoliranega ohišja in tudi silikagela, kar z odpadno toploto uporabljene elektronike onemogoč a kondenzacijo vode na ohišju, ki se dogaja v jami kljub relativno nespremenljivi temperaturi zraka glede na zunanji zrak, saj je velikokrat v jamah prisotna 100% relativna vlaga; • IoT (Internet of Things) vgradni rač unalnik na osnovi standarnega vgradnega operacijskega sistema (embedded Linux) z ustreznim trajnim spominskim medijem (mikroSD kartica), možnostjo Ethernet in/ali WiFi povezave ter povezave preko RS232/RS485/RS422 ali USB z merilnim vmesnikom (data loggerjem) tudi na daljše razdalje. 54 Za meritev posameznih fizikalnih velič in v jamah priporoč amo glede na njihove znač ilnosti, kakovost in izkušnje sledeč e senzorje: • temperatura zraka: pasivni PT100 uporovni senzor; • pretok zraka: ultrasonič ni senzor; • ogljikov dioksid CO 2 : CO 2 sonda na osnovi NDIR (Nondispersive infrared sensor) senzorja (absorbcijska presvetlitvena metoda merjenja plinov na osnovi IR svetlobe) Na izbiro senzorja vpliva tudi njegova č asovna konstanta, ki mora biti ustrezno manjša glede na nač in merjenja fizikalne velič ine v jami. Za znanstveno prouč evanje jame morajo zadostiti senzorji spodnjim č asovnim intervalom vzorč enja, ki morajo za vsako spremljano fizikalno velič ino zadostiti Nyquist–Shannon teoremu vzorč enja, ki pravi, da je potrebno vzorč iti z vsaj dvakratno frekvenco vzorč enja kot je frekvenca opazovanega signala (Shannon, 1949), v praksi pa vsaj z desetkratno za kakovostnejše rezultate: • temperatura zraka: 10 sekund; • pretok zraka: 1 sekunda; • ogljikov dioksid CO 2 : 10 sekund (pod 20 sekund) Programska oprema kakovostne jamske avtomatske merilne postaje ima možnosti majših dopolnitev in prilagoditev na terenu v obliki nastavitvenih datotek in pa možnosti nadgradnje. Sestavljajo je skupina različ nih programov, ki skrbijo za neprekinjeno in sprotno zajemanje podatkov iz senzorjev ter posredovanje obdelanih podatkov centralni enoti: • program za zajem, statistič no obdelavo in kontrolo signalov iz senzorjev; • program za lokalno shranjevanje podatkov za omejen č as (do 1 meseca); • dodaten program za lokalno vizualizacijo podatkov na mestu meritve; • program za prenos podatkov na centralno enoto; • ter program za nadzor delovanja vseh ostalih programov (zaustavitev in ponoven zagon ob nepravilnem delovanju katerega izmed njih. Za dolgoroč no kakovostno delovanje jamske avtomatske merilne postaje je osrednjega pomena avtomatska kontrola podatkov iz senzorjev (Mlakar et al., 1990). Osnovna naloga kontrole podatkov je neprekinjeno avtomatsko preverjanje podatkov. V primeru detekcije napake meritve se takšni podatki označ ijo kot neveljavni, kljub temu pa se pošljejo v centralno enoto, kjer služijo za avtomatsko opozarjanje na napako in analizo napake pred odhodom serviserjev na popravilo na terenu. Kot primer ene izmed avtomatskih kontrol predstavlja preverjanje ali je stalnost hitrosti pretoka zraka izven mej s č imer se detektira okvaro senzorja. Drug primer je preverjanje ali so vrednosti v predpisanem območ ju meritve in ali je standarna deviacija meritve v predpisanem območ ju (predpisana območ ja so določ ena za vsako fizikalno spremenljivko posebej). Pomembna lastnost avtomatske merilne postaje, ki vpliva na kakovost merilnih podatkov, je tudi reprezentativnost meritev (World Meteorological Organization, 2008). Reprezentativnost najbolje opisujejo metapodatki merilne postaje, ki natanč no opisujejo za vsako merilno okoljsko spremenljivko vrsto senzorja, njegove lastnosti, kakovost, podrobno lokacijo, datum kalibracije ter senzorjevo okolico. V jamskih merilnih sistemih se je z razvojem digitalnih fotoaparatov kakovost metapodatkov pomembno izboljšala, saj lahko z rednim fotografiranjem avtomatske merilne postaje ob vseh spremembah iz več različ nih zornih kotov vodimo zelo kakovostno bazo metapodatkov. 55 Jamska centralna enota Vsi merilni podatki iz jamskih avtomatskih postaj se po različ nih komunikacijskih poteh zbirajo, dodatno obdelujejo in shranjujejo na jamski centralni enoti. Število jamskih centralnih enot je za različ ne potrebe lahko različ no. Kakovost centralne enote se ne razlikuje bistveno glede na vrsto okoljskega informacijskega sistema, v grobem pa MEISove določ ajo naslednje znač ilosti: • zgrajena je na osnovi zmogljivega rač unalnika, po potrebi se posamezne naloge lahko razporedijo na več medsebojno povezanih osebnih rač unalnikov; • mora opravljati vse osnovne naloge centralne enote kot so zbiranje podatkov iz avtomatskih merilnih postaj, shranjevanje podatkov v izvorni obliki (obič ajno v obliki prenosnih datotek), shranjevanje podatkov v skupno enotno bazo podatkov, obdelava in dodatna kontrola podatkov v bazi in zagotavljanje dostopa do shranjenih podatkov; • skupna enotna ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) baza podatkov, ki omogoč a atomič nost (vsaka operacija v bazi podatkov mora biti izvedena do konca), konsistenco (baza podatkov mora ostati enovita in popolna po vsaki izvedeni operaciji), loč enost (rezultat vzporednega izvajanja operacij mora biti enak rezultatu izvajanja istih operacij zaporedno) in trajnost podatkov (po vsaki izvedeni operaciji mora ostati baza podatkov trajno obstojna) ter temelji na SQL (Structured Query Language) relacijskem urejevalnem sistemu podatkovnih baz, ki je kompatibilen vsaj SQL-92 standardu (International Organization for Standardization, 1992), ki predstavlja tretjo več jo revizijo SQL jezika za poizvedovanje v bazah podatkov; • na voljo mora imeti širikopasoven dostop do svetovnega spleta ali lokalne mreže, ki zagotavlja možnost dostopa do podatkov več uporabnikom soč asno, • v bazi podatkov se mora za vsako meritev posebej beležiti tako č as opravljene meritve kot č as dospetja in shranitve podatka na centralni enoti, izrač unana razlika v teh č asih določ a zakasnitev prenosa podatkov in je pomemben podatek za vzdrževalce sistema, ki z analizo teh podatkov lahko odkrivajo težave na komunikacijskih poteh, dodatno pa je pomemben tudi za sisteme, kjer so sprotni podatki bolj pomembni od zakasnjenih, • vse shranjene podatke v izvorni obliki, bazo podatkov, programsko opremo in po potrebi tudi sliko operacijskega sistema je potrebno redno periodič no varnostno shranjevati na vsaj 100 km oddaljeni lokaciji, saj je samo v takšnem primeru možno centralno enoto vzpostaviti v ponovno delovanje tudi v primeru najhujših naravnih nesreč po priporoč ilih standarda ISO/IEC 27040:2015 (International Organization for Standardization, 2015b); • dologoroč no kakovostno delovanje centralne enote določ a tudi napredno neprekinjeno napajanje, ki lahko premošč a krajše č asovne izpade električ ne energije (do 30 minut), v primeru daljšega č asovnega izpada električ ne energije pa rač unalniško opremo nadzorovano izključ i, saj je več ina trajnih spominskih medijev (na primer trdi diski, itd) obč utljiva na nenadne izklope; • prostor, kjer se nahaja rač unalniška oprema mora biti ustrezno klimatiziran, za zagotavljanje č im daljše življenske dobe rač unalniške opreme, ki se z izpostavljenostjo višjim tempraturam krajša; • centralna enota je opremljena s sistemom avtomatskega opozarjanja (alarmiranjem) o izpadih prenosa podatkov iz avtomatskih postaj, podatkovnih vozlišč (komunikatorjev), o izpadu delovanja ostalih centralnih enot in o napakah na postajah, sistem opozarjanja je prilagodljiv in omogoč a tudi vsakodnevno ponavljanje opozarjanja. Za opozarjanje je možnih več vrst opozoril glede na osebe, ki se jih opozarja (vzdrževalci, uprabniki), opozarjanje pa poteka preko različ nih medijev, ki so 56 trenutno na voljo (pošiljanje kratkih SMS sporoč il na mobilne telefone, uporaba elektronske pošte, pošiljanje FAX sporoč il preko klasič nih modemov, itd). Kakovost okoljskega informacijskega sistema je glede na njegov namen več ja za sisteme, ki so prilagojeni zahtevam za znanstveno prouč evanje. Glavno razliko predstavljajo programska orodja in vmesniki za dostop do podatkov. Za sisteme za trenutni nadzor (monitoring) okolja je obič ajno dovolj dostop do trenutnih podatkov in kratka zgodovina v obliki č asovnih grafov. Za znanstveno prouč evanje pa so potrebna bolj napredna orodja za pregled in analizo dolgih č asovnih vrst podatkov kot so na primer č asovni grafi, histogrami, rože vetrov, daljše č asovne statistike in sonč nice (Božnar et al. 2015; Grašič et al. 2003; Mlakar & Božnar 1995; Bož nar 2004; Lesjak et al. 2002) . Prenos podatkov v jamskem informacijskem sistemu Prenos podatkov v jamskem informacijskem sistemu predstavlja edinstven problem, ki temelji predvsem na dejavnikih ekstremnega okolja (tako za opremo kot za ljudi). V jamah vlada popolna tema, sonč no sevanje pa je na voljo le na vhodih v jame. V več ini primerov vlada v slovenskih jamah 100% relativna vlaga, ki ima velik vpliv na kakovost brezzič nih komunikacij (Mottola et al., 2010). V vseh treh dimenzijah prostora so jame zelo razgibane in več inoma nepravilnih geometrijskih oblik, kar skoraj povsod dodatno slabi ali onemogoč a brezžič ne komunikacije na daljše razdalje. Zaradi vseh naštetih razlogov je tudi poraba energije za brezžič ne povezave več ja. Okolje je v veliko toč kah pravzaprav podobno vesolju, zato je tudi zelo primerno za uporabo in testiranje novih DTN tehnologij za vesolje (Gabrovšek et al., 2014). Uporaba DTN tehnologij je zelo primerna za jamsko okolje, ker je odporna na prekinitve in motnje komunikacij ter se lahko prilagodi različ nih tehnikam prenosa, vendar pa zato podatki niso povsem sprotni, kar pa za jamski informacijski sistem, ki je namenjen znanstvenemu prouč evanju, ni ključ no. Dodatno je DTN tehnologija uporabna zaradi možnosti uporabe nekonvencionalne oblike za prenos podatkov (podatkovna mula na vlaku, mobilni telefoni in tablice vodič ev) (Božnar et al., 2012; Gabrovšek et al., 2014; Grašič et al., 2010; Grašič et al., 2011; Vrbinc et al., 2010). Glavne znač ilnosti kakovostnega omrežja za prenos podatkov temeljijo na odpornosti na prekinitve in motnje komunikacijskih poti: • sistem samodejno poskuša ponovno vzpostaviti komunikacijo ob motnji ali prekinitvi, • komunikacija poteka z uporabo standardnega protokola, ki ima zmožnost odkrivanja napak, • med prekinitvijo se podatki kopič ijo in č akajo na ponovno vzpostavitev prenosa, • ob ponovni vzpostavitvi se prenašajo samo podatki, ki še niso prenešeni, ostali se ne prenašajo po nepotrebnem ter s tem ne zapolnjujejo komunikacijskih poti, zaradi tega se tudi vodi evidenca prenosov. Jamski informacijski sistem Postojnske jame »Jam'ca« Primer izvedbe in zagostavljanja kakovostnih meritev za znanstveno prouč evanje klime v kraških jamah predstavlja jamski informacijski sistem Postojnske jame z interno oznako »Jam'ca«. Postojnska jama je ena najpomembnejših turistič nih jam na svetu in najbolj 57 obiskan turistič ni cilj v Sloveniji. V zadnjih letih jo vsako leto obišč e preko pol milijona turistov, od leta 1819 pa jo je obiskalo že več kot 37 milijonov obiskovalcev. Preko 20 km dolg jamski sistem s petimi znanimi vhodi, je razvit v krednem apnencu med Pivško kotlino in Planinskim poljem. V grobem lahko reč emo, da je sistem razvit v dveh nivojih: turisti obišč ejo zgornji nivo, ki je hidrološko neaktiven. Spodnji nivo sestavljajo kanali z aktivnim tokom ponikalnice Pivke, ki jo lahko v sistemu spremljamo slabe 4 km in odteka po še neraziskanih rovih proti Planinski jami. Postojnska jama je zibelka speleobiologije in je v vrhu jam z največ jo biodiverziteto na svetu. Eden glavnih izzivov upravljanja turistič nih jamah je, kako razvijati jamski turizem s pripadajoč o infrastrukturo in pri tem č im manj vplivati na obč utljivo jamsko okolje ter zagotoviti varnost obiskovalcev in zaposlenih. Poleg neposrednega fizič nega vpliva pri gradnji jamske infrastrukture, č lovek s svojimi dejavnostmi in prisotnostjo najbolj vpliva na jamsko atmosfero. Jamska mikroklima je ključ en dejavnik jamskega ekosistema, od katerega je odvisno preživetje številnih endemnih jamskih živalskih vrst, pomembno pa vpliva tudi na ohranitev in izloč anje sige. Na zemljevidu Postojnske jame (Slika 1) so predstavljene lokacije jamskih avtomatskih merilnih postaj v Postojnski jami, ki delujejo od leta 2010. Lokacije so bile določ ene glede na namen in razpoložljiva denarna sredstva. Postaja »Vodopad« opisuje razmere v bližini enega izmed vhodov v jamo, postaja »Lepe jame« razmere v turistič no najbolj obiskanem delu jame, postaja »Tartar« razmere v bližini toka reke Pivke v jami, postaja »Pisani rov« pa razmere v delu jame, ki je najbolj oddaljen in neodvisen od turistič nega vpliva v jami. Dodatno se nahaja v jami tudi postaja »Prehod« v »Kongresni dvorani«, kjer je na voljo optič na povezava z internetom in služi predvsem kot glavno vozlišč e za prenos podatkov iz jame v centralno enoto izven jame. Na diagramu (Slika 2) so prikazani glavni gradniki okoljskega informacijskega sistema »Jam'ca« v Postojnski jami. 58 Slika 1: Lokacije jamskih avtomatskih merilnih postaj v Postojnski jami (avtorica kartografije: Stanka Šebela, Inštitut za raziskovanje krasa ZRC SAZU, Postojna, Slovenija) 59 Slika 2: Diagram glavnih gradnikov okoljskega informacijskega sistema »Jam'ca« v Postojnski jami Jamska avtomatska merilna postaja »JaMo« Glavni gradniki jamske avtomatske merilne postaje so predstavljeni na diagramu (Slika 3) in so za vse postaje v sistemu »Jam'ca« enaki, zato v nadaljevanju sledi samo podroben opis postaje »Pisani rov«, opis pa velja tudi za vse ostale postaje. Postaja za meritve posameznih okoljskih spremenljivk v jami je opremljena s sledeč imi senzorji: • temperatura zraka: PT100 senzor, tip »Pt100 Therometer 1/5 DIN«, natanč nost ±0.10°C, območ je od −65°C do +70°C, odzivni č as < 20 sekund, dolgoroč na stabilnost 0.1°C/leto, proizvajalec MicroStep-MIS; • pretok zraka: ultrasonič ni senzor vetra, tip »WindSonic«, natanč nost hitrosti vetra ±2% pri 12 m/s, natanč nost smeri vetra ±3% pri 20 m/s, območ je hitrosti vetra od 0 m/s do 60 m/s in smeri vetra od 0° do 359°, proizvajalec Gill Instruments Limited; • ogljikov dioksid CO 2 : CO 2 sonda, tip »GMT 200 series«, natanč nost ±(1.5 % od območ ja + 2 % od izmerka), območ je od 0 ppm do 10000 ppm, odzivni č as < 20 sekund, dolgoroč na stabilnost <±5 % od območ ja /2 leti, proizvajalec Vaisala. Zajem izmerjenih podatkov poteka iz merilnega vmesnika microStep-MIS AMS 111, preko RS485 komunikacijskega vmesnika. Za zajem, zbiranje, statistič no obdelavo, kontrolo, lokalno shranjevanje in prenos v centralno enoto skrbi okoljsko vozlišč e MEIS JaMo. Naprava JaMo temelji na vgradnem rač unalniku Arduino Yún, ki omogoč a relativno dobro rač unalniško zmogljivost glede na porabo (manj kot 2W), kakovostno brezžič no WiFi povezovanje in trajni spominski medij microSD. Dodatno je naprava JaMo 60 opremljena tudi s kakovostnim neprekinjenim napajanjem na osnovi 12V svinč eve baterije, ki omogoč a premostitev izpada električ ne energije do 12 ur ali več glede na kapaciteto baterije ter dodatno omogoč a tudi nadzorovan izklop naprave za zašč ito podatkov na spominskem mediju. Programska oprema okoljskega vozlišč a MEIS JaMo ustreza vsem lastnostim opisanim v podpoglavju »Jamska avtomatska merilna postaja«, podroben opis pa je na voljo v prispevku (Grašič et al., 2011). Vsa elektronika jamske merilne postaje, razen senzorjev, je namešč ena v ustrezno izolirano ohišje, ki onemogoč a kondezacijo vode na ohišju. Slika merilne postaje na lokaciji »Pisani rov« je predstavljena na slikah (Slika 4). Posebnost te postaje predstavlja relativno velika razdalja (cca. 500 m) med merilnim vmesnikom na lokaciji »Pisani rov« in okoljskim vozlišč em JaMo na lokaciji »Pisani vhod«. JaMo je postavljen na to lokacijo zaradi bližine jamske železniške proge po kateri se obč asno pripelje jamski turistič ni vlakec opremljen s podatkovno mulo za prenos podatkov na osnovi DTN tehnologije (Gabrovšek et al., 2014). Senzorji so namešč eni glede na možnosti in potrebe na posameznih lokacijah. Medtem ko so na lokacijah »Pisani rov«, »Pisani vhod« in »Tartar« pritrjeni z uporabo steznih plastič nih vezic kar na obstoječ e nosilce (Slika 6), se na lokacijah »Vodopad« in »Lepe jame« uporablja prenosni stolp (Slika 7). Slika 3: Diagram glavnih gradnikov jamske avtomatske merilne postaje 61 Slika 4: Slike jamskih avtomatskih merilnih postaj za meritve na lokacijah »Pisani rov« (levo zgoraj je slika izoliranega ohišja v katerem se nahaja merilni vmesnik, levo spodaj pa slika okoljskega vozlišč a »JaMo« prav tako v izoliranem ohišju) in »Vodopad« (desno) Slika 5: Slike jamske avtomatske merilne postaje za meritve na lokaciji »Tartar« 62 Slika 6: Slike montaže senzorjev na lokacijah »Pisani rov - vhod« (levo) in »Tartar« (desno«). Slika 7: Slike montaže senzorjev na prenosne merilne stolpe (levo na lokaciji »Lepe jame«, desno na lokaciji »Vodopad«). Centralna enota jamskega okoljskega sistema »Jam'ca« Jamska centralna enota sistema »Jam'ca« se nahaja v prostorih MEIS-a) in ustreza vsem opisanim lastnostim v podpoglavju »Jamska centralna enota«. 63 Sestavljena je iz več rač unalnikov primerne zmogljivosti: • okoljskega vozlišč a JaMo z oznako »Centrala«, ki je glavno vozlišč e za sprejem podatkov preko svetovnega spleta (interneta) na osnovi Arduino Yun vgradnega rač unalnika ali preko Ad-Hoc brezžič ne povezave s podatkovno mulo JaMu; • zmogljivega strežniškega rač unalnika z oznako »Maid« na osnovi Intel I7 mikroprocesorja in veliko količ ino trajnega spomina na trdem disku (1 TB), kjer je namešč ena programska oprema za dodatno kontrolo in shranjevanje prejetih podatkov iz postaj v MySQL bazo podatkov, na tem rač unalniku je namešč ena tudi programska oprema za dostop do shranjenih podatkov ter prenos izmerjenih vrednosti za zadnjih 5 dni iz vseh postaj v obliki grafov na javno spletno stran (Slika 8 in Slika 9) (Inštitut za raziskovanje krasa ZRC SAZU & MEIS, 2015), • najetega strežniškega prostora izven prostorov MEISa za gostovanje javne spletne strani, • ter osebnega rač unalnika z oznako »CinCin« opremljenega s sistemom avtomatskega opozarjanja (alarmiranja) na detektirane izpade ali napake v sistemu »Jam'ca« prek elektronskih sporoč il in kratkih SMS sporoč il. Dostop do vseh sprotnih in zgodovinskih podatkov je omogoč en z uporabno namenskega prikazovalnega programa »Mungo«, ki omogoč a pregled, grafič no predstavitev in statistič ne prikaze tudi izven internega omrežja MEISa na osebnih rač unalnikih. Za vizualizacija in statistič no obdelavo so na voljo tudi druga namenska orodja kot je na primer program »webSolarRose« za risanje sonč nic ( Slika 10). Slika 8: Vstopna slika javno dostopne spletne strani jamskega okoljskega sistema »Jam'ca« na spletni strani http://www.meis.si/jamca 64 Slika 9: Primer predstavitve izmerjenih podatkov jamske merilne postaje na javno dostopni spletni strani jamskega okoljskega sistema »Jam'ca« za preteklih 5 dni Slika 10: Analiza merilnih podatkov iz lokacije »Pisani rov« z uporabo orodja »Sonč nica« (levo: povpreč na koncentracija CO 2 , sredina: povpreč na temperatura T2, desno: standardna deviacija povpreč ne temperature T2) z uporabo namenskega programa »webSolarRose« DTN prenos podatkov Za prenos podatkov v jamskem okoljskem sistemu »Jam'ca« se uporablja DTN tehnologija prenosa podatkov, ki je predstavljena v podpoglavju »Prenos podatkov v jamskem informacijskem sistemu«. Za prenos podatkov se uporabljata dve DTN podatkovni muli JaMu (Slika 11), ki se izmenjujeta na turistič nem vlakcu, ko zmanjka električ ne energije v baterijah. Podatkovna mula JaMu vsebuje za varč evanje z energijo senzor vibracij, ki skrbi, da se JaMu izklopi, kadar vlak miruje. S tem je ob kapaciteti sedmih eno-celič nih LiPo baterij, ki znaša 42 Ah, zagotovljena avtonomija približno za 25 dni. Ob sreč anju z jamsko postajo ima podatkovna mula na voljo povpreč no 10-15 sekund za izmenjavo podatkov. 65 Slika 11: Slika DTN podatkovne mule montirane na turistič nem vlakcu v Postojnski jami z uporabo magnetnega nosilca Zaključ ki V okviru tega prispevka so predstavljene pridobljene izkušnje pri izgradnji in zagotavljanju kakovostnih avtomatskih meritev za znanstveno prouč evanje mikrometeorologije kraških jam, ki temeljijo na dobri praksi in ustrezni dopolnitvi in prilagoditvi priporoč il Svetovne meteorološke organizacije za meritve v zunanji atmosferi (World Meteorological Organization, 2008). Slika 12: Demingov krog PDCA (planiraj – izvedi – preveri – ukrepaj) z zagozdo, ki jo predstavlja standard povzeto po standardu kakovosti ISO9001:2015 (International Organization for Standardization, 2015b) Izgradnja in zagotavljanje kakovostnih avtomatskih meritev je v skladu z najnovejšo izdajo standarda kakovosti ISO9001:2015 (International Organization for Standardization, 2015b), ki določ a sedem glavnih nač el vodenja kakovosti med katerimi je bilo pri našem delu najbolj izpostavljeno nač elo nenehnega izboljševanja (Slika 12), (International Organization for Standardization, 2015a). Nekatere pridobljene izkušnje in spoznanja predstavljene v tem prispevku bi bilo za izvajanje mikrometeoroloških meritev v jami 66 možno v prihodnosti uporabiti tudi kot standard (zagozdo Demingovega kroga PDCA, Slika 12). Dodatno so v okviru tega prispevka opisane tudi možnosti kakovostnega prenosa podatkov v okoljskih merilnih sistemih, ki jih priporoč ila Svetovne meteorološke orgranizacije še ne pokrivajo (World Meteorological Organization, 2008) in so osnovane na podlagi uporabe sodobne DTN tehnologije, ki se razvija za komunikacije v vesolju in na področ jih s slabo ali neobstoječ o infomacijsko infrastrukturo. V zadnjih č asih se mnogokrat narobe predpostavlja, da je možno enako dobre meritve kot iz kakovostne merilne naprave pridobiti z več jo količ ino meritev iz več manj kakovostnih merilnih naprav vč asih celo indikatorjev (detektorjev), kar je posledica hitrega razvoja in dostopnosti cenejših in manj kakovostnih merilnih naprav. Odgovore ali je to možno, predstavlja tudi ta prispevek, ki predstavlja potrebne pogoje za kakovostne meritve. Glede na pregled lastnosti kakovostnega avtomatskega merilnega sistema lahko zaključ imo, da lahko več ja količ ina meritev (tako v č asu kot prostoru) samo v nekaj lastnostih ohranja ali poveč uje kakovost merilnega sistema kot je na primer razpoložljivost in sprotnost podatkov, pod določ enimi pogoji tudi reprezentativnost in loč ljivost, nikakor pa ne more izboljšati lastnosti kot je natanč nost. Zahvala Za izvedbo predstavljenega jamskega informacijskega sistema »Jam'ca« smo bili sofinancirani s strani raziskovalnega projekta ARRS z oznako L2-6762. Literatura Božnar, M., Mlakar, P., Grašič , B., Gabrovšek, F. (2012). “E-learning” lectures for setting up a modern DTN communications based cave micrometeorological stations, example of Postojna Cave, Slovenia. Guide Book and Abstracts, 16–17. Božnar, M. Z. (2004). Environmental information systems in Slovenia---the present and future state. Nuovo Cimento C Geophysics Space Physics C, 27, 307. https://doi.org/10.1393/ncc/i2004-10022-2 Božnar, M. Z., Grašič , B., Mlakar, P., Soares, J., de Oliveira, A. P., Costa, T. S. (2015). Radial frequency diagram (sunflower) for the analysis of diurnal cycle parameters: Solar energy application. Applied Energy, 154, 592–602. Gabrovšek, F., Grašič , B., Božnar, M. Z., Mlakar, P., UdØn, M., Davies, E. (2014). Karst show caves – how DTN technology as used in space assists automatic environmental monitoring and tourist protection – experiment in Postojna Cave. Natural Hazards and Earth System Science, 14(2), 443–457. https://doi.org/10.5194/nhess-14-443-2014 Grašič , B., Mlakar, P., Božnar, M. Z., Lesjak, M. (2003). Use of open source operating system and TCP/IP connectivity in urban environmental monitoring. In IEEE International conference on industrial technology, Vols 1 and 2, Proceedings (pp. 1257–1261). Grašič , B., Vrbinc, S., Božnar, M., Mlakar, P., Popović , D. (2010). Delay and Disruption Tolerant Networking (DTN) test bed in Slovenia. Nova vizija tehnologij prihodnosti, 103–114. Grašič , B., Vrbinc, S., Mlakar, P., Božnar, M. (2011). Software applications for environmental measurements using DTN connectivity. Zbornik 14. Mednarodne Multikonference Informacijska Družba - IS 2011, 10.-14. Oktober 2011, 207–210. Inštitut za raziskovanje krasa ZRC SAZU, MEIS. (2015). Projekt JAMCA: Ocena vpliva naravnih in antropogenih procesov na mikrometeorologijo Postojnske jame z uporabo numerič nih 67 modelov ter sodobnih metod zajemanja in prenosa okoljskih podatkov. Retrieved November 21, 2016, from http://www.meis.si/jamca/ International Organization for Standardization. (1992). ISO/IEC 9075:1992 Information technology - Database languages - SQL. Maynard, Massachusetts. Retrieved from http://www.iso.org/iso/catalogue_detail.htm?csnumber=16663 International Organization for Standardization. (2015a). ISO/IEC 27040:2015 Information technology - Security techniques - Storage security. International Organization for Standardization. (2015b). ISO 9001:2015 Quality management systems - Requirements. Lesjak, M., Grašič , B., Božnar, M. Z., Mlakar, P. (2002). New Internet connected air pollution monitoring network of Slovenia. Development and Application of Computer Techniques to Environmental Studies, 185–190. Mlakar, P., Božnar, M. (1995). Environmental information systems in Slovenia. Air Pollution III. Vol. 2, Air Pollution Engineering and Management, 259–266. Mlakar, P., Diallo, B., Lesjak, M., Č uhaljev, I. (1990). Avtomatizirano vrednotenje kvalitete podatkov v rač unalniških ekoloških merilnih sistemih. Programska merilna oprema, 77–83. Mottola, L., Picco, G. Pietro, Ceriotti, M., Gunǎ , Ş ., Murphy, A. L. (2010). Not All Wireless Sensor Networks Are Created Equal: A Comparative Study on Tunnels. ACM Trans. Sen. Netw., 7(2), 15:1--15:33. https://doi.org/10.1145/1824766.1824771 Shannon, C. E. (1949). Communication in the presence of noise. Proceedings of the IRE, 37(1), 10–21. Vrbinc, S., Grašič , B., Božnar, M. Z., Mlakar, P. (2010). SymbioNode Data Carrier in Delay and Disruption Tolerant Networking (DTN). In Collaboration, Software and Services in Information Society (CSS-COT 2010) (pp. 1–6). Retrieved from http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary;jsessionid=93FAF44D8DB8208A18608CA39866 C45F?doi=10.1.1.374.4830%5Cnhttp://www.n4c.eu/Download/8.4/DTN_SYMBIONODE_IJS _v5.0.pdf World Meteorological Organization. (2008). Guide to Meteorological Instruments and Methods of Observation, WMO-No. 8. 69 Geomagnetne nevihte ob koncu cikla sonč nih peg Rudi Č op 1 Povzetek Geomagnetne nevihte nastajajo ob poveč ani aktivnosti Sonca. Najstarejši nač in ugotavljanja te aktivnosti je štetje sonč nih peg na vidni strani sonč nega diska. Danes to aktivnost spremljamo s pomoč jo instrumentov na vesoljskih plovilih. Ob č asu pomladnih in jesenskih enakonoč ij in ob nekaterih prehodih Zemlje skozi mejno področ je magnetnega polja v medplanetarnem prostoru se poveč a število tako polarnih sijev kot geomagnetnih neviht. Geomagnetne nevihte lahko povzroč ajo izbruhi v koroni Sonca ali prehodi Zemlje preko tokovnic sonč nega vetra z različ no hitrostjo in gostoto. Uč inki interakcije medplanetarnega in zemeljskega magnetnega polja se ne kažejo enako po celotni zemeljski obli. Magnetogrami geomagnetnih neviht, izmerjeni na geomagnetnih observatorijih v srednjem širinskem pasu niso enaki magnetogramom, izmerjenih v ekvatorialnem pasu ali v polarnem območ ju. V č lanku so obdelani tipič ni primeri geomagnetnih neviht, izmerjeni na geomagnetnem observatoriju PIA (Piran, Slovenia) tekom leta 2016. Aktivnost Sonca je bila v tem letu zelo majhna, ker je cikel sonč nih peg postopoma prehajal v obdobje svojega minimuma. Ključ ne besede: izvori geomagnetnih neviht, sonč ni cikli, mejno področ je magnetnega polja v medplanetarnem prostoru, ekvatorialni krožni električ ni tok Key words: sources of geomagnetic storms, solar cycles, heliospheric current sheet, equatorial ring current Ciklič ne spremembe števila geomagnetnih neviht Geomagnetne nevihte so moč ne in nestalne spremembe zemeljskega magnetnega polja. Nastajajo zaradi udarnih valov, nastalih v sonč nem vetru (Č op, 2016) ob izbruhih v koroni Sonca CME (angl. coronal mass ejections) ali zaradi prehodov Zemlje preko tokovnic sonč nega vetra s poveč ano hitrostjo CIR (angl. corotating interaction regions), ki izhajajo iz lukenj v koroni Sonca (Lakhina & Tsurutani, 2016). V primeru, da je magnetno polje IMF (angl. interplanetary magnetic field) v medplanetarnem prostoru v bližini Zemlje obrnjeno v južno smer, potem se le-to poveže z zemeljskim magnetnim poljem in se zato v magnetosferi ustvarijo razpoke (Parker, 2001; Rangarajan & Barreto, 2000). Skozi te razpoke nato vdre sonč ni veter in vpliva tako na magnetosfero kot tudi na celotno atmosfero. Geomagnetne nevihte je mogoč e meriti na geomagnetnih observatorijih na površini Zemlje. Stanje vremena v vesolju v bližini Zemlje (angl. space weather) (Kane, 2006), ki pogojuje njihov nastanek, merimo s pomoč jo merilnih instrumentov na vesoljskih plovilih. Pogostnost geomagnetnih neviht je vezana na cikel sonč nih peg (Maunder, 1904; Geomagnetic Storms, 2011) in je največ ja v č asu njegovega maksimuma ter v č asu njegovega pojemanja. Tako v ciklu sonč nih peg kot v ciklu geomagnetnih neviht je zaznaven 27 dnevni efektivni obrat Sonca (Reuveni & Price, 2009) in 22 letni cikel preklopov njegovih magnetnih polov (Mursula et al., 2002). Velik del geomagnetnih neviht se namreč ponavlja v ritmu efektivnega obrata Sonca (Dan et al., 2014) (Slika1). Zaradi tega so geomagnetne nevihte napovedljive, predvsem tiste z manjšo jakostjo. 1 Zavod Terra Viva, Sv. Peter 115, 6333 Seč ovlje 70 Slika 1 - Potek druge polovice 23. in sedanjega 24. sonč nega cikla (Solar Cycle Progression, 2016). V krivulji, ki ni glajena, so opazni efektivni obrati Sonca. Osnovno določ ilo za aktivnost Sonca je število in površina sonč nih peg v posameznem dnevu leta, opaženih na vidnem delu sonč nega diska (Hathaway, 2010; Svalgaard, 2013). Solarna aktivnost ni določ ena s številom sonč nih peg samo zaradi enostavnosti in toč nosti tega določ evanja, temveč tudi zaradi dolžine teh opazovanj, ki se merijo v stoletjih. Sonč ne pege so temnejši deli sonč eve površine, v katerih magnetno polje iz notranjosti Sonca prodre na površino in se v obliki zank zaključ uje nad njo. Število sonč nih peg se poveč uje in zmanjšuje v periodah, ki v povpreč ju trajajo nekaj več kot 11 let. Vendar se aktivnost Sonca ne opisuje le s številom sonč nih peg, temveč tudi z njegovim sevanjem elektromagnetnih valov dolžine 10,7 cm, emisijo elementarnih delcev velikih energij SEP (angl. solar energetic particles) ter številom sonč nih bakel in izbruhov v koroni Sonca CME. Vsa ta opazovanja je mogoč e uspešno opraviti le iz vesoljskih plovil. Opazovanje Sonca s pomoč jo solarnih radioteleskopov pa je mogoč e tudi iz površine Zemlje in to ob vsakem vremenu. Jakost mikrovalov dolžine 10,7 cm (2,8 GHz) izsevanih iz Sonca (angl. solar flux) je namreč proporcionalna jakosti tako njegovih žarkov X kot tudi jakosti celotnega spektra ultravijolič nih žarkov. Je v korelaciji s stopnjo ionizacije atmosfere in je zato jakost mikrovalov frekvence 2,8 GHz skupaj z geomagnetnimi indeksi pomembna za napoved širjenja elektromagnetnih valov skozi zemeljske zrač ne plasti (Tohmatsu, 1990; Eddy, 2009). Že pred stoletji so opazili, da se pogostnost polarnih sijev poveč a na vsake pol leta. Po zač etku sistematič nih geomagnetnih meritev v prvi polovici devetnajstega stoletja je bil tudi v njih prepoznan vzorec polletne spremenljivosti. Polletne spremembe geomagnetne aktivnosti poskušajo razložiti s pomoč jo relativnih sprememb položaja Zemlje glede na vidni disk Sonca, relativnih sprememb položaja osi vrtenja Zemlje glede na zveznico med njo in Soncem ter na osnovi šestmeseč ne spremembe medplanetarnega magnetnega polja, obravnavanega v solarnih koordinatah (Russell & McPherron, 1973; Clivera, et al., 2002). Nobena od teh skupin razlag pa ne uspe vključ iti tudi dnevne spremembe zemeljskega magnetnega polja, izmerjene na površini Zemlje. Na polletne spremembe geomagnetne aktivnosti oč itno moč no vplivajo medsebojna povezava (interakcije) sonč nega vetra in magnetosfere Zemlje ter prenos energije med njima. Te povezave se v zadnjem desetletju 71 pospešeno raziskuje s floto satelitov, ki preletavajo območ je zemeljske magnetosfere (Blagau, 2007; Choi, 2016). Prehod Zemlje skozi mejno področ je magnetnega polja v medplanetarnem prostoru Na osnovi meritev medplanetarnega magnetnega polja, ki so se zač ele v šestdesetih letih preteklega stoletja s pomoč jo satelitov, je bil potrjen obstoj najprej sonč nega vetra, nato pa še medplanetarnega magnetnega polja (Ness, 1967). Najprej so bile te meritve narejene okoli Zemlje, z razvojem satelitske, telekomunikacijske in merilne tehnike pa tudi v preostalem medplanetarnem prostoru vse do roba heliosfere (Burlaga, et al. 2008). Vzporedno so se razvijali tudi ustrezni matematič ni modeli medplanetarnega magnetnega polja (Zhao & Hoeksema, 1994; Linker, 1998). Znanje o njem pa se še vedno dopolnjuje. Slika 2 - Risba mejnega področ ja magnetnega polja v medplanetarnem prostoru s Soncem v sredini. Njegovo magnetno polje je v zač etni fazi sonč nega cikla bipolarno (Artist's Conception, 2006). Izvor magnetnega polja v medplanetarnem prostoru je Sonce, sonč ni veter pa ga po tem prostoru raznaša v radialni smeri (Boberg, et al., 2002). Ta izhodišč na razlaga se je postopoma dopolnila z ugotovitvijo, da se medplanetarno magnetno polje zač enja oblikovati v sonč evi fotosferi. Z oddaljenostjo od Sonca se sicer zamotana podoba magnetnega polja v njegovi fotosferi vedno bolj poenostavlja. Na oddaljenosti okoli 2,3 polmera Sonca se v njegovem ekvatorialnem delu ustvari enotno mejno področ je, ki deli medplanetarni prostor v dva dela. V enem delu je magnetno polje usmerjeno proti, v drugem pa od Sonca. V tem solarnem mejnem področ ju teč ejo električ ni toki (angl. heliospheric current sheet). Tokovna plošč a, ki obdaja Sonce, je nagnjena glede na njegov ekvator za 15°. Tokovni disk, ki obkroža Sonce in se širi po celotni heliosferi, obstaja v območ ju, kjer sonč evo magnetno polje spremeni svojo smer. V tem tokovnem disku nastajajo valovi majhnih amplitud, podobni Alfvenovim strižnim valovom (Wilcox & Scherrer, 1981; 72 Bertin & Coppi, 1985). Zaradi vrtenja nam najbližje zvezde se ti valovi oblikujejo v spirale (Gekelman, et al., 1997). Celotno mejno področ je preoblikujejo spremembe v sonč nem vetru, ki se širijo v medplanetarni prostor s povpreč no hitrostjo med 300 in 800 km/s (Svalgaard & Wilcox, 1976). Za krajši ali daljši č as pa nanj moč no vplivajo izbruhi v koroni Sonca CME (Kataoka, et al., 2009). Skoraj v celotnem sonč nem ciklu je oblika mejnega področ ja medplanetarnega magnetnega polja rezultat bipolnega magnetnega polja Sonca (Slika 2) z motnjami, ki jih ustvarja njegovo štiri-polno magnetno polje. Štiri-polno magnetno polje se pojavi okoli maksimuma sonč nega cikla. V samem maksimumu, ob preklopu magnetnih polov na Soncu, pa postane oblika magnetnega polja Sonca zelo komplicirana (Hudson, et al., 2015). Solarno mejno področ je zajema celotni solarni sistem in je eno največ jih struktur v njem. Med seboj loč uje področ ja z nasprotno usmerjenostjo medplanetarnega magnetnega polja. Zemlja pri svojem obhodu okoli Sonca to strukturo več krat preč ka. Preide jo v nekaj urah do največ v nekaj dneh, kar pomeni, da je relativno zelo tanka. Ker v njej teč ejo električ ni toki, so ob prehodu Zemlje skoznjo pogostejši polarni siji in geomagnetne nevihte. Krožni električ ni tok Krožni električ ni tok (angl. ring current) teč e v ravnini geomagnetnega ekvatorja znotraj magnetosfere (Slika 3). V č asu geomagnetnih neviht povzroč a znatne spremembe zemeljskega magnetnega polja v krajih z nižjo geografsko širino (Kobea, et al., 1998; Egeland & Burke, 2012). Slika 3 - Poenostavljena slika magnetosfere s prisojne strani Zemlje z električ nimi toki: a) na dnevni in na noč ni strani magnetopavze; b) vzdolž magnetnih silnic Zemlje (FAC - field- aligned current, Birkeland current); c) krožni električ ni tok v ravnini ekvatorja; in d) preč ni električ ni tok v repu magnetosfere (Eddy, 2009). 73 Prvi je teorijo o obstoju krožnega električ nega toka objavil norveški matematik in fizik Carl Størmer (1874-1957) leta 1910 (Egeland & Burke, 2013). Z njo je razložil premik polarnih sijev od polov proti ekvatorju v č asu moč nih geomagnetnih neviht. S to teorijo pa se ni dalo razložiti prehoda elementarnih delcev iz sonč nega vetra med plasti magnetosfere, kjer tvorijo krožni električ ni tok. Z odkritjem šibkega toda stalnega medplanetarnega magnetnega polja in njegove povezave z magnetnim poljem Zemlje (merging – reconnection model) (Reconnection of Magnetic Fields, 2007) je bil odkrit tudi mehanizem vnosa elementarnih delcev sonč nega vetra v magnetosfero, v plazmosfero. Še vedno pa je neznan mehanizem pospeševanja sicer hladnih ionov kisika O + na energijski nivo krožnega električ nega toka (Kistler, 2017; Moore et al., 2017), ali z drugimi besedami, ni še razložen nač in prenosa energije na te pozitivne ione. Geomagnetno miren dan Na geomagnetnem observatoriju PIA se za zvezno registracijo sprememb zemeljskega magnetnega polja uporablja triosni magnetometer fluxgate. Iz eno-sekundnih merilnih podatkov, ki jih magnetometer izmeri, se skoraj v realnem č asu izrač unajo enominutne srednje vrednosti, iz njih pa nato geomagnetni indeksi K (Č op, et al., 2015). Indeks K podaja relativno spremembo v triurnem č asovnem intervalu glede na geomagnetno miren dan. Izrač unan je iz meritve horizontalnih komponent zemeljskega magnetnega polja na posameznem geomagnetnem observatoriju v č asu UTC (Coordinated Universal Time). Vrednosti tega indeksa so prilagojene vsakemu geomagnetnemu observatoriju posebej. V daljšem č asovnem obdobju se njegove vrednosti ponovijo na vseh observatorijih približno enako krat. Ker je indeks K logaritmič ne oblike, bi bila zato dnevna vsota vrednosti vseh osmih indeksov posameznega dneva geometrijska vsota (Understanding Solar Metrics Data, 2015). Linearni ekvivalent geomagnetnega indeksa K je indeks a (preglednica 1). Vsota vseh osmih indeksov a posameznega dne je indeks A, ki pa je aritmetič na vsota. Preglednica 1 - Geomagnetni indeks K in a ter stanje geomagnetnega polja. Indeks: Vrednosti: K 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 a 0 3 7 15 27 48 80 140 240 400 Stanje: mirno mirno nestanovitno razburkano geomagnetna nevihta Nevihta: manjša zmerna moč na huda ekstremna G1 G2 G3 G4 G5 Geomagnetno zelo miren dan je določ en s pomoč jo geomagnetnih indeksov K (Č op, et al., 2015), kot primer so izrač unani na osnovi meritev na geomagnetnem observatoriju PIA (Piran, Slovenia) (Slika 4). 21. oktobra 2016 je bila na tem observatoriju vsota geomagnetnega indeksa S K = 1, A = 3, na planetarni ravni pa S K p = 3, A p = 9 (Preglednica 1). Observatorij PIA leži v srednjih severnih geografskih širinah na f = 45,5°. Na ta geomagnetno zelo miren dan je bila izmerjena absolutna vrednost vektorja zemeljskega magnetnega polja F [nT] na treh geomagnetnih observatorijih na zelo različ nih geografskih širinah (Slika 5). V meritvi opravljeni na observatoriju ASC (Ascension Island) se opazi vpliv krožnega električ nega toka. Ta observatorij leži v ekvatorialnem pasu na južni geografski širini f = 8,0°. 74 Slika 4 - Vrednosti lokalnih geomagnetnih indeksov K na observatoriju PIA od 20. do 22. oktobra 2016. Slika 5 - Magnetogrami izmerjeni 21. oktobra 2016 na treh geomagnetnih observatorijih z različ no geografsko širino. Geomagnetne nevihte v zač etku maja 2016 Geomagnetne nevihte v zač etku maja 2016 spadajo v opazovano obdobje dveh efektivnih obratov Sonca, ki vsak traja po 27 dni (Wilcox et al., 1974; Švestka, 1968). Opazovano obdobje se je zač elo 4. aprila 2016 in se je konč alo 27. maja 2016. Sonce je bilo preko vsega opazovanega obdobja zelo mirno. Ni bilo zaznanih izbruhov v koroni Sonca CME, zato je bilo geomagnetno polje pretežno mirno in le obč asno zmerno razburkano (Preliminary Report, 2016a). 2. aprila 2016 je Zemlja v nekaj urah prešla prehodni del medplanetarnega magnetnega polja. Ob tokratnem prehodu skozi to območ je je Zemlja prišla v območ je negativnega magnetnega polja (Preliminary Report, 2016a). Medplanetarno magnetno polje s tako usmeritvijo ima komponento Z usmerjeno proti jugu in se zelo lahko poveže z magnetnim poljem Zemlje. Zato so se v opazovanem obdobju pojavili spomladanski polarni siji in ponavljajoč e se geomagnetne nevihte. Te nevihte so bile v opazovanem obdobju povzroč ene izključ no zaradi prehodov Zemlje preko tokovnic hitrejšega sonč nega vetra, ki je izhajal iz lukenj v koroni Sonca. V prvih 27 dneh opazovanega obdobja od 4. do 30. aprila 2016, od 95. do 121. dneva v letu 2016, sta bili na observatoriju PIA registrirani dve geomagnetni nevihti (Slika 6), na planetarni ravni pa tri. V drugem efektivnem obratu Sonca, ki je trajal od 1. do 27. maja 2016 ali od 122. do 148. dneva v letu 2016, sta bile registrirani tako na observatoriju PIA kot tudi na planetarni ravni dve geomagnetni nevihti (Slika 7). V vsem opazovanem obdobju nobena od geomagnetnih neviht ni presegla zmerne stopnje G2 (angl. moderate) (Preglednica 1) (NOAA, 2011; Poole, 2000). Dnevna geomagnetna aktivnost, ki je bila izmerjena na observatoriju PIA, je izražena s 24-urnim geomagnetnim indeksom A. V celotnem prvem delu opazovanega obdobja je bila ta aktivnost, podana kot vsota posameznih dnevnih aktivnosti, S A = 231, v drugem pa S A = 291 ali za 1/4 več ja (25,97%) od predhodnega obdobja. 75 Slika 6 – Lokalni geomagnetni indeks A za posamezni dan od 4. do 30. aprila 2016. Slika 7 – Lokalni geomagnetni indeks A za posamezni dan od 1. do 27. maja 2016. Iz luknje v koroni Sonca izhajajoč i sonč ni veter poveč ane hitrosti je povzroč il geomagnetno nevihto 8. maja 2016 (129 dan v letu 2016), ki je trajala preko 24 ur. Bila je najmoč nejša v prvi polovici leta 2016 in je na nekaterih delih planeta dosegla stopnjo G3 (angl. strong). Ta luknja v koroni Sonca je nato zašla za zahodnim limbom sonč nega diska. Že po koncu opazovanega obdobja se je ponovno pojavila na vzhodni strani Sonca. Ponovno je povzroč ila geomagnetno nevihto 4. in 5. junija 2016. Tokrat je bila šibkejša kot v predhodnem efektivnem obratu Sonca od 1. do 27. maja 2016, kljub temu pa je na višjih geografskih širinah zaznavno vplivala na elektroenergetske sisteme in na širjenje radijskih signalov. Vesoljska plovila so se zaradi poveč ane hitrosti sonč nega vetra težje samodejno orientirala, v nižjih orbitah pa se je poveč al pritisk nanje (Extreme space weather, 2013). Dva izvora geomagnetnih neviht 8. oktobra 2016 okoli 16:00 UTC je na severni polobli Sonca nastala eksplozija v njegovem magnetnem polju, ki je kot izbruh v koroni CME odnesla sonč evo plazmo v medplanetarni prostor (Preliminary Report, 2016b). Ta prehodni pojav v heliosferi je zemeljsko magnetosfero dosegel 12. oktobra malo pred koncem tega dneva (Slika 8). Najprej je bil zaznan nenadni impulz v zemeljskem magnetnem polju. Ker je bila magnetna orientacija izbruha v koroni Sonca, ki je ta dan dosegel Zemljo, v smeri proti jugu, sta se obe magnetni polji med seboj povezali in povzroč ili geomagnetno nevihto. Ta je naslednji dan dosegla stopnjo G1 (angl. minor), ki se je nato 14. oktobra 2016 umirila (Slika 9). Med 11. in 12. oktobrom 2016 je na južni polobli Sonca v koroni nastala obsežna luknja. Iz nje je v smeri proti Zemlji izhajal sonč ni veter več je hitrosti, ki je Zemljo dosegel 16. oktobra 2016. Na prednjem robu toka sonč nega vetra s poveč ano hitrostjo je bilo prehodno območ je med tistim z nižjo in tistim z višjo hitrostjo. Ta prehod je skupaj z razliko gradienta gostote delcev sonč nega vetra ter ustrezna usmerjenost spremljajoč ega magnetnega polja povzroč il geomagnetno nevihto znač ilne oblike (Slika 10, Slika 11). 76 Slika 8 - Na observatoriju PIA izmerjena sprememba horizontalne komponente geomagnetnega polja H v dneh od 12. do 14. oktobra 2016. Slika 9 – Lokalni geomagnetni indeksi K izrač unani na osnovi meritev na observatoriju PIA v treh zaporednih dneh od 12. do 14. oktobra 2016. Zaključ ki V letu 2016 ni bilo mogoč e opaziti sonč nih peg na Soncu tudi po ves teden. To se je zgodilo prvič po letu 2010, ko se je zaključ il predhodni sonč ni cikel. Torej tudi sedanji 24. sonč ni cikel prehaja v obdobje minimuma. Iztekel pa se bo v letu 2019 ali 2020, ko sonč ne pege ne bodo vidne tudi po ves mesec. Manjše število sonč nih peg pomeni, da je sonč nih bakel vse manj in da so izbruhi v koroni Sonca CME vse redkejši. Č eprav je Sonce mirno, pa je stanje v vesolju okoli Zemlje le spremenjeno glede na obdobje maksimuma. Zgornje zrač ne plasti Zemlje so se skrč ile. Pogoji širjenja elektromagnetnih valov skozi zrač ne plasti so se torej spremenili kot tudi pogoji kroženja predmetov okoli Zemlje na nizkih orbitah. Zaradi manjše aktivnosti Sonca se je skrč ila tudi celotna heliosfera in medzvezdni prostor se je približal Zemlji. Zato se je poveč ala emisija kozmič nih žarkov na njeno površino. Subatomski delci velikih energij, ki sestavljajo kozmič ne žarke, pa pospešujejo tvorbo oblakov v nižjih plasteh Zemljine atmosfere (Svensmark, 2000). Slika 10 - Na observatoriju PIA izmerjena sprememba horizontalne komponente zemeljskega magnetnega polja H v dneh od 16. do 18. oktobra 2016. Slika 11 – Lokalni geomagnetni indeksi K izrač unani na osnovi meritev na observatoriju PIA v treh zaporednih dneh od 16. do 18. oktobra 2016. 77 V obdobju minimuma sonč nega cikla povzroč ajo geomagnetne nevihte predvsem prehodi Zemlje preko tokovnic različ nih hitrosti sonč nega vetra. En sam izvor geomagnetnih neviht pa poenostavi opazovanje prehoda Zemlje skozi solarno mejno področ je, kar je bilo v obdobju maksimalne aktivnosti Sonca težje izvedljivo. Razlaga merilnih rezultatov spremembe zemeljskega magnetnega polja, ki so bili izmerjeni na geomagnetnem observatoriju na površini Zemlje, je poenostavljena. Ko je medplanetarno magnetno polje orientirano tako, da se združi z zemeljskim magnetnim poljem, vsak prehod našega planeta preko tokovnic različ nih hitrosti sonč nega vetra povzroč i tudi geomagnetno nevihto. Literatura Artist's Conception of the Heliospheric Current Sheet (2006). Stanford (CA, US): The Wilcox Solar Observatory – WSO. http://wso.stanford.edu/gifs/HCS.html (3. april 2016) Bertin, G., Coppi, B. (1985). Bending Waves and Current Disk Model for the Heliosphere. The Astrophysical Journal, 298, 387-399. Blagau, A. (2007). Characteristics of Earth’s magnetopause from Cluster measurements. Dissertation. München (D): Ludwig-Maximilians-Universität München; Faculty of Geosciences. Boberg, F., Lundstedt, H., Hoeksema, J. T., Scherrer, P. H., Liu, W. (2002). Solar mean magnetic field variability: A wavelet approach to Wilcox Solar Observatory and SOHO/Michelson Doppler Imager observations. Journal of Geophysical Research, 107 (A10: 1318). Burlaga, L. F., Ness, N. F., Acuna, M. H., Wang, Y.-M., Sheeley Jr, N. R., Wang, C., Richardson, J. D. (2008). Global structure and dynamics of large-scale fluctuations in the solar wind: Voyager 2 observations during 2005 and 2006. Journal of Geophysical Research, 113, A02104. Choi, Q. C. (2016). NASA Probes Witness Powerful Magnetic Storms Near Earth, a Space First. Space.com, 12 May 2016. http://www.space.com/32866-explosive-magnetic-reconnection-storms-spotted-nasa-probes. html (14. maj 2016) Clivera, E. W., Kamideb, Y., Ling, A. G. (2002). The semiannual variation of geomagnetic activity: phases and profiles for 130 years of aa data. Journal of Atmospheric and Solar- Terrestrial Physics, 64, 47–53. Č op, R., Deželjin, D. De Reggi, R. (2015). Določ itev lokalnega geomagnetnega indeksa K. Geodetski vestnik, 59 (4), 697-708. Č op, R. (2016). Vpliv Sonca na prenos merilnih podatkov v realnem č asu po omrežju mobilne telefonije. Geodetski vestnik, 60 (2), 197-211. Dan, A., Chaudhuri, D., Nag, A. (2014). Geomagnetic Parameters Influencing Geomagnetic Storms in Relation to Solar Terrestrial Relationship. International Journal of Innovative Research in Science, Engineering and Technology IJIRSET, 3 (6), 63-67. Eddy, A. J. (2009). The Sun, the Earth, and Neara-Earth Space. A Guide to the Sun-Earth system. NASA Living With a Star grant number NNG06EC631. NASA Publication #NP-2009-1-066- GSFC. Washington (DC, US): U.S. Government Printing Office. Egeland, A., Burke, W. J. (2012). The ring current: a short biography. History of Geo and Space Sciences, 3, 131–142. Egeland, A., Burke, J. W. (2013). Carl Størmer, Auroral Pioneer. Astrophysics and Space Science Library. Berlin, Heidelberg (D): Springer. Extreme space weather: impacts on engineered systems and infrastructure (2013). London (UK): Royal Academy of Engineering. Geomagnetic Storms (2011). OECD/IFP Futures Project on “Future Global Shocks”. Burlington (MA, US): CENTRA Technology. 78 Gekelman, W., Vincena, S., Leneman, D., Maggs, J. (1997). Laboratory Experiments on Shear AlfvØn Waves, and their Relationship to Space Plasmas. Journal of Geophysical Research, 102, 7225-7236. Hathaway, H. D. (2010). The Solar Cycle. Living Reviews in Solar Physics, 7, 1. Hudson, H., Svalgaard, L., Hannah, I. (2015). Solar Sector Structure. arXiv.org; Open access to 1,143,281 e-prints in Physics, Mathematics, Computer Science, Quantitative Biology, Quantitative Finance and Statistics. Ithaca (NY, US): Cornell University; Corenll University Library. Kane, R. P. (2006). The idea of Space Weather – A historical perspective. Advances in Space Research, 37, 1261–1264. Kataoka, R., Ebisuzaki, T., Kusano, K., Shiota, D., Inoue, S., Yamamoto, T. T., Tokumaru, M. (2009). Three-dimensional MHD modeling of the solar wind structures associated with 13 December 2006 coronal mass ejection. Journal of Geophysical Research, 114, A10102. Kobea, A. T., Amory-Mazaudier, C., Do, J. M., Luhr, H., Houngninou, E., Vassal, J., Blanc, E., Curto, J. J. (1998). Equatorial electrojet as part of the global circuit: a case-study from the IEEY. Annales Geophysicae, 16, 698-710. Kistler, M. L. (2017). The Impact of O+ on Magnetotail Dynamics. Magnetosphere-Ionosphere Coupling in the Solar System. Geophysical Monograph 222. Editors: Charles R. Chappell, Robert W. Schunk, Peter M. Banks, James L. Burch, Richard M. Thorne. Washington (DC, US): American Geophysical Union AGU; Hoboken (NY, US): John Wiley and Sons, 79-100. Lakhina, S. G., Tsurutani, T. B. (2016). Geomagnetic storms: historical perspective to modern view. Geoscience Letters, 3:5. Linker, A. J. (1998). Global Magnetohydrodynamic Modeling of the Solar Corona. Final report. NASA Contract: NASW-4968. San Diego (CA, US): Science Application International Cooperation. Maunder, E. W. (1904). Note on the distribution of sun-spots in heliographic latitude, 1874-1902. Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, 64, 747-761. Moore, E. T., Brenneman, S. K., Chappell, R. C., Clemmons, H. J., Collinson, A. G., Cully, C., Donovan, E., Earle, D. G., Gershman, J. D., Heelis, R. A., Kistler, M. L., Kepko, L., Khazanov, G., Knudsen, J. D., Lessard, M., MacDonald, A. E., Nicolls, J. M., Pollock, J. C., Pfaff, R., Rowland, E. D., Sanchez, E., Schunk, R. W., Semeter, J., Strangeway, J. R., Thayer, J. (2017). Future Atmosphere‐ Ionosphere‐ Magnetosphere Coupling Study Requirements. Magnetosphere- Ionosphere Coupling in the Solar System. Geophysical Monograph 222. Editors: Charles R. Chappell, Robert W. Schunk, Peter M. Banks, James L. Burch, Richard M. Thorne. Washington (DC, US): American Geophysical Union AGU; Hoboken (NY, US): John Wiley and Sons. Mursula, K., Usoskin, I. G., Kovaltsov, G. A. (2002). A 22-year cycle in sunspot activity. Advance in Space Research, 29 (12), 1979-1984. Ness, F. N. (1967). Direct measurements of interplanetrary magnetic field and plasma. X-612-67- 293; NASA TM X-55830. Greenbelt (MA, US): Goodard Space Flight Center. NOAA Space Weather Scales (2011). Boulder (CO, US): National Oceanic and Atmospheric Administration; National Weather Service; National Centers for Environmental Prediction; Space Weather Prediction Center. Parker, E. N. (2001). A history of early work on the heliospheric magnetic field. Journal of Geophysical Research, 106 (A8), 15,797-15,801. Poole, I. (2002). Understanding Solar Indices. Newington (CT, US): American Radio Relay League – ARRL. QST, September 2002, 38-40. Preliminary Report and Forecast of Solar Geophysical Data (The Weekly). SWPC PRF 2119 – 2126 (2016a). Boulder (CO, US): National Weather Service; Space Weather Prediction Center - SWPC, 1996-2016. Preliminary Report and Forecast of Solar Geophysical Data (The Weekly). SWPC PRF 2119 – 2126 (2016b). Boulder (CO, US): National Weather Service; Space Weather Prediction Center - SWPC, 2144-2149. Rangarajan, G. K., Barreto, L. M. (2000). Long term variability in solar wind velocity and IMF intensity and the relationship between solar wind parameters & geomagnetic activity. Earth Planets Space, 52, 121–132. 79 Reconnection of Magnetic Fields; Magnetohydrodynamics and Collisionless Theory and Observations (2007). Edited by J . Birn and E . R . Priest. Cambridge University. Reuveni, Y., Price, C. (2009). A new approach for monitoring the 27-day solar rotation using VLF radio signals on the Earth’s surface. Journal of Geophysical Research, 114, A10306. Russell, C.T., McPherron, R. L. (1973). Semiannual Variation of Geomagnetic Activity. Journal of Geophysical Research, 78 (1), 92. Solar Cycle Progression; Sunspot Number Progression (2016). Boulder (CO, US): National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA); Space Weather Prediction Center (SWPC). http://www.swpc. noaa.gov/products/solar-cycle-progression (15. december 2016) Svalgaard, L. (2013). Solar activity – past, present, future. Journal of Space Weather and Space Climate, 3, A24. Svalgaard, L., Wilcox, J. M. (1976). Three-dimensional structure of the extended solar magnetic field and the sunspot cycle variation in cosmic ray intensity. Stanford (CA, US): Stanford University, 1976. Svensmark, H. (2000). Cosmic Rays and Earth’s Climate. Space Science Reviews, 93, 155-165. Švestka, Z. (1968). Effects associated with the Sector Boundary crossing on July 8, 1966. Solar Physics, 4 (3), 361-372. Tohmatsu, T. (1990). Compendium of Aeronomy. Translated by Ogawa, T. Developments in Earth and Planetary Sciences, Series Volume 7. Rotterdam; Springer Netherlands, p.31. Understanding Solar Metrics Data; Making Sense of the Solar Metrics (2015). AM 5-610. Fort Huachuca (AZ, US): Department of the Army Military Auxiliary Radio System. Wilcox, M. J., Scherrer, H. P., Svalgaard, L., Roberts, O. W., Olson, H. R., Jenne, L. R. (1974). Influence of Solar magnetic Sector Structure on Terrestrial Atmospheric Vorticity. Journal of tte Atmosferic Sciences, 31, 581- 588. Wilcox, M. J., Scherrer, H. P. (1981). What Causes the Warp in the Heliospheric Current Sheet? Journal of Geophysical Research, 86 (A7), 5899-5900. Zhao, X., Hoeksema, J. T. (1994). A coronal magnetic field model with horizontal volume and sheet currents. Solar Physics, 151, 91-105. 81 Preverjanje stabilnosti ploskovnega objekta s terestrič nim laserskim skeniranjem Klemen Kregar, 1 Gašper Štebe 1 in Aleš Marjetič 1 Povzetek V prispevku opišemo metodo zaznavanja sprememb oblike ali položaja grajenega ploskovnega objekta na podlagi meritev s terestrič nim laserskim skenerjem. Postopek je izveden na primeru prelivne stene na levem bregu kanala HE Zlatolič je, pri jezu Melje na Dravi. Jez smo skenirali v treh terminskih izmerah s štirih stojišč s terestrič nim laserskim skenerjem Riegl VZ-400. Podatki so bili transformirani v koordinatni sistem geodetske mreže, ki je bila predhodno vzpostavljena za klasič no spremljanje stabilnosti objekta. Prelivno steno smo razdelili na 10 sektorjev sledeč diskontinuitetam v betonu, nato pa s postopkom RANSAC filtrirali oblake toč k. Z metodo najmanjših kvadratov smo skozi toč ke posameznih sektorjev izravnali ravnine v vsaki terminski izmeri ter tako določ ili parametre ravnin in njihove natanč nosti. Zaznava spremembe položaja ali oblike grajenega objekta pomeni malo, č e je ne moremo statistič no ovrednotiti. Sprememba položaja in oblike objekta se izraža skozi spremembe parametrov ravnin. Ob predpostavki o normalni porazdelitvi pogreškov meritev, je moč razlike med parametri statistič no testirati glede na natanč nosti teh razlik. Skupno spremembo ravnine pa rač unamo po zgledu iz toč kovne deformacijske analize kot koren vsote kvadratov razlik parametrov. Skupna razlika se ne porazdeljuje po normalni porazdelitveni funkciji, zato s simulacijo Monte-Carlo empirič no določ imo porazdelitveno funkcijo. Spremembe ravnin in njihove statistič ne znač ilnosti podajamo v tabelarič ni in grafič ni obliki. Rezultati analiz se skladajo z rezultati klasič nega postopka. Ključ ne besede: deformacijska analiza, zaznavanje premikov, terestrič no lasersko skeniranje, pregradni objekti Key words: deformation analysis, change detection, terrestrial laser scanning, dams Uvod Terestrič no lasersko skeniranje (TLS) je merska metoda v geodeziji, s katero, za razliko od klasič ne izmere, določ amo položaje veliki množici toč k. Za spremljanje stabilnosti velikih grajenih objektov s klasič nimi geodetskimi pristopi določ amo položaje posameznim znač ilnim toč kam na objektu z visoko natanč nostjo. S TLS pa lahko izmerimo veliko toč k na celotni površini objekta s slabšo natanč nostjo posamezne toč ke (Scaioni & Wang 2016). Direktna primerjava položaja toč ke med dvema zaporednima č asovnima izmerama s tehnologijo TLS ni mogoč a, ker s skeniranjem ne moremo izmeriti položaja poljubne izbrane toč ke. Prednost te tehnologije je v zajemu velike količ ine toč k na površini objekta. Z ustrezno obravnavo takšnega oblaka toč k lahko ravno tako določ amo spremembe oblike in položaja objekta (Holst & Kuhlmann 2016). V prispevku predstavljamo postopek za zaznavo in statistič no ovrednotenje sprememb ploskovnega objekta. Samo zaznavanje spremembe nima uporabne vrednosti, č e ne moremo oceniti kakovosti določ itve te spremembe. Tako pri različ nih metodah 1 UL FGG, Oddelek za geodezijo, Jamova 2, Ljubljana 82 deformacijske analize v geodeziji pogosto zasledimo tudi statistič no vrednotenje rezultatov. Gamse et al. (2016) uporabljajo statistič no testiranje deformacij jezu določ enih z meritvami nihala in geodetskimi merjenji, Lindenbergh & Pfeifer (2005) statistič no testiranje opravita s pomoč jo testne statistike globalnega testa modela pri izravnavi, v katero so vključ ene vrednosti iz dveh terminskih izmer. Primer iz TLS pa je statistič no testiranje neodvisnosti parametrov diferencialnih enač b, s katerimi sta Gordon & Lichti (2007) opisovala krivljenje nosilca pod obremenitvijo. TLS se pogosto uporablja za spremljanje stabilnosti pregradnih objektov oziroma jezov (Schafer et al. 2004). Postopek, ki ga predlagamo v prispevku pa je, glede na znano literaturo, inovativen in enostaven. Uporabili smo ga na praktič ni nalogi preverjanja stabilnosti prelivne stene jezu Melje v Mariboru. V prispevku bomo opisali obravnavano delovišč e, izvedbo geodetske mreže za zagotovitev koordinatnega sistema, skeniranje TLS in georeferenciranje podatkov, izravnavo ravnin skozi oblak toč k ter primerjavo parametrov ravnin med posameznimi terminskimi izmerami s statistič nim testiranjem. Meritve in izrač uni Delovišč e Jez Melje stoji na reki Dravi, kjer ta zapušč a mesto Maribor. Jez z vodo oskrbuje HE Zlatolič je, s katero ga povezuje 17 km dolg kanal. Na zač etku kanala je njegov levi breg nekoliko nižji od desnega, kar bi v primeru nenadejanih težav v HE Zlatolič je zagotovilo prelitje vode iz kanala na levo stran nazaj v strugo Drave. Ker je predviden biološki minimum pretoka vode po stari strugi reke 10 m 3 /s, so se odloč ili v prelivno steno vgraditi malo hidro elektrarno (MHE), ki bo izkorišč ala tudi potencial vode, prelite zaradi biološkega minimuma. Gradnja MHE je povzroč ila napetosti v prelivni steni, zato se je upravljavec (DEM) odloč il za geodetske meritve kritič nega odseka prelivne stene (Slika 1). Slika 1: Situacija prelivne stene z malo hidroelektrarno Koordinatna osnova – Geodetska mreža Na jezu Melje smo v vsaki terminski izmeri izmerili geodetsko mrežo visoke natanč nosti. Geodetska mreža je sicer namenjena klasič nemu spremljanju stabilnosti prelivne stene, v našem primeru pa smo toč ke geodetske mreže uporabili za georeferenciranje skeniranih podatkov, to je transformacijo vseh skeniranih podatkov v stabilni koordinatni sistem. Mreža je prikazana na Sliki 2 in ima šest toč k: O1 in O2 sta Prelivna stena – nadaljevanje MHE Prelivna stena – kritič no območ je 83 stabilizirani kot betonska stebra; O3 in O4 sta talni toč ki, ki ne omogoč ata postavitve instrumenta; S1 in S2 sta stabilizirani s stativom. Merjenja smo izvedli v treh terminskih izmerah: 21. aprila 2015, 14. julija 2015 in 10. oktobra 2016. Merili smo s preciznim tahimetrom Leica TS30 v kombinaciji s preciznimi merskimi prizmami Leica GPH1P. Instrument in prizme so bili prisilno centrirani v podnožja na toč kah O1, O2, S1 in S2, na toč kah O3 in O4 pa sta bili vedno le prizmi. Slika 2: Geodetska mreža in stojišč a skenerja na jezu Melje Smeri z vseh stojišč proti vsem vidnim toč kam smo merili v 7 girusih, istoč asno so bile merjene zenitne razdalje in poševne dolžine v 7 ponovitvah v obeh krožnih legah. Za meteorološko redukcijo dolžin smo merili tudi meteorološke parametre. Datum geodetske mreže določ ata domnevno stabilni talni toč ki O3 in O4. Meritve v geodetski mreži smo izravnali (Kuang 1996), rezultat izravnave so položaji toč k in njihove natanč nosti. Terestrič no lasersko skeniranje Za skeniranje smo uporabili skener Riegl VZ-400 v kombinaciji z Leica 6'' okroglimi »tilt & turn« tarč ami (Slika 3). Skener je stal na stojišč ih, ki so označ ena na Sliki 2. Na vsakem stojišč u smo najprej skenirali tarč e, centrirane na stojišč a geodetske mreže, z gostoto 1 × 1 mm, nato pa še obravnavani del prelivne stene (Slika 1) z gostoto približno 2 × 2 cm. O3 O4 S2 O1 O2 S1 Stativ Betonski steber 0 50 100 m Merilo mreže Talna toèka SS1 SS3 SS4 SS2 Skener 84 Slika 3: Uporabljena merska oprema Skenograme z vseh stojišč smo transformirali v skupni koordinatni sistem, ki ga določ ajo položaji toč k geodetske mreže. Centre skeniranih tarč v skenerjevem lastnem sistemu smo iz finih oblakov toč k določ ili s posebnim postopkom, ki je opisan v (Kregar et al. 2013), njihovi položaji v referenč nem koordinatnem sistemu, pa so določ eni z izravnavo geodetske mreže. Ko so vsa stojišč a georeferencirana, lahko oblake toč k skeniranega dela prelivne stene združimo in nato s postopkom RANSAC (Fischler & Bolles 1981; Urbanč ič et al. 2016) odstranimo vse toč ke, ki ne ležijo na obravnavani ravnini prelivne stene. Izravnava ravnin Glavni namen raziskave je zaznati spremembe položaja ali oblike objekta preko sprememb parametrov ravnin izravnanih skozi skenirani oblak toč k objekta. Majhne spremembe na zgolj majhnem odseku prelivne stene ne bi znač ilno vplivale na ravnino izravnano skozi celotno steno. Odloč ili smo se za razdelitev stene na manjše sektorje, s č imer bomo spremembe lažje opazili. Meje med sektorji sledijo diskontinuitetam v betonu, iz katerega je stena vlita, sektorji so prikazani na Sliki 4. Slika 4: Razdelitev stene na sektorje Skozi oblak toč k vsakega sektorja izravnamo ravnino, ki je matematič no opisana s štirimi parametri, kot kaže Slika 5. Orientacijo ravnine določ a normalni vektor = , položaj ravnine pa parameter , ki predstavlja oddaljenost ravnine od koordinatnega izhodišč a. Osnovna enač ba ravnine je + + = (1) ⋅ = Z drugimi besedami: pravokotna projekcija vsake toč ke ravnine na vektor normale je enaka . 85 Slika 5: Parametri ravnine Prileganje oziroma izravnavo ravnine je opisal že Pearson (1901), mi pa smo jo izvedli z geodetsko metodo najmanjših kvadratov (Ghilani 2011). Rezultat izravnave so parametri ravnine , , in parameter in njihove natanč nosti, ki izhajajo iz varianč no-kovarianč ne matrike = . ! " " " # (2) Zaradi ogromne količ ine toč k v skeniranem oblaku so z izravnavo določ ene natanč nosti č esto precenjene. Natanč nost parametrov je hkrati ključ ni element pri statistič ni obravnavi znač ilnosti sprememb ravnine med terminskimi izmerami, zato je nujno natanč nost ovrednotiti bolj realistič no. Ocena natanč nosti mora biti neodvisna od števila toč k v oblaku, zato smo izvedli postopek s poveč evanjem naključ nega vzorca. Iz celotnega oblaka smo po 50-krat izbrali po $ naključ nih toč k, skoznje izravnali ravnino, ter opazovali razpršenost parametrov ravnine v teh 50 ponovitvah. Velikost naključ nega vzorca smo po korakih poveč evali $ = 20000, 40000, … Grafi v poglavju z rezultati bodo pokazali, kako se razpršenosti rezultatov iz tega testa skladajo s standardnimi odkloni parametrov iz izravnave. Deformacijska analiza Sprememba položaja ali oblike dela prelivne stene se mora izraziti kot sprememba parametrov ravnine nekega sektorja med dvema terminskima izmerama. Spremembo parametrov moramo statistič no ovrednotiti. Uredimo parametre ravnine nekega sektorja iz 1. terminske izmere v vektor ( ) = ) ) ) ) , ter parametre ravnine istega sektorja iz 2. terminske izmere v vektor ( = . Sprememba ravnine izražena po komponentah je preprosto razlika vektorjev +( = ( , − ( . = − ) − ) − ) − ) = Δ Δ Δ Δ (3) 86 Deformacijsko analizo smo izvedli po zgledu (Savšek-Safić et al. 2006), zato celotno spremembo ravnine rač unamo tako, kot sicer rač unamo skupni premik toč ke 0 = √ Δ + Δ + Δ + Δ (4) Za statistič no ovrednotenje sprememb + in 0 moramo poznati natanč nost njune določ itve. Pri analizi po komponentah določ imo natanč nosti razlik parametrov z vsoto varianč no-kovarianč nih matrik ravnine v posamezni terminski izmeri 2 +( = 34( . + , ) (5) Za natanč nost skupne spremembe ravnine 0 pa uporabimo zakon o prenosu varianc in kovarianc 7 = −Δ −Δ −Δ −Δ Δ Δ Δ Δ /0 (6) 9 = 7 : ) 0 0 ; 7 < (7) Statistič no testiranje izvedemo v petih korakih (Turk 2012). Spremembo ravnine med dvema terminskima izmerama testiramo s statistič nim testom domneve o srednji vrednosti sluč ajne spremenljivke. Zanima nas ali je sprememba parametra (ali skupna sprememba ravnine) enaka nič ali ne? 1. Nastavimo nič elno in alternativno hipotezo H 0 : Δ = 0 ali 0 = 0 – sprememba ni znač ilna H 1 : Δ ≠ 0 ali 0 ≠ 0 – sprememba je znač ilna 2. Izberemo testno statistiko, ki ustreza nič elni hipotezi ter določ imo njeno porazdelitev. Testna statistika je razmerje med spremembo Δ in njeno natanč nostjo > . ? > = Δ/ > (8) Ker je sprememba Δ linearna kombinacija normalno porazdeljenih sluč ajnih spremenljivk iz izravnave, lahko reč emo, da je normalno porazdeljena tudi testna statistika ? > . Za skupno spremembo 0 pa je testna statistika ? @ = 0/ @ (9) Porazdelitev te testne statistike je neznana. 3. Izberemo stopnjo znač ilnosti testa A in glede nanjo določ imo meje kritič nega območ ja zavrnitve nič elne hipoteze. Za izbrano stopnjo znač ilnosti A = 5 % so meje območ ja D−∞, F G/ H ∪ JF )KG/ , ∞L kar za normalno porazdelitev znaša ( −∞, −1.96 ∪ 1.96, ∞ ) . Za skupno spremembo 0 bomo uporabili enostranski test, ker 0 ne more biti negativna vrednost. Kritič no območ je je O )KG , ∞ ) , konkretne vrednosti pa zaradi neznane porazdelitve še ne moremo določ iti. 4. Izrač unamo testno statistiko ? in preverimo ali leži v kritič nem območ ju. 5. Testiranje zaključ imo z eno od trditev: 87 • Č e ? pade v kritič no območ je, zavrnemo nič elno hipotezo in sprejmemo alternativno ob tveganju A. Ravnina se je med terminskima izmerama statistič no znač ilno spremenila. • Č e ? pade izven kritič nega območ ja, nič elne hipoteze ne moremo zavrniti ob tveganju A. Ne da se trditi, da se je ravnina med terminskima izmerama spremenila. Ker skupna sprememba ravnine 0 ni linearna kombinacija normalno porazdeljenih parametrov ravnin iz izravnave, smo njeno porazdelitev izrač unali z znano metodo Monte- Carlo, ki je bila za deformacijsko analizo že uporabljana (Savšek-Safić et al. 2006). Za simulacijo potrebujemo veliko naključ nih vektorjev P Q , ki predstavljajo simulacije vektorja sprememb +(. Vektorji se morajo porazdeljevati skladno s kovarianč no matriko prave spremembe ravnine +( . To dosežemo tako, da z metodo Box & Muller (1958) simuliramo normalno porazdeljene vektorje R Q in jih nato množimo z S, ki je rezultat Choleskyjevega razcepa matrike +( . S < S = +T (10) P Q = S < R Q (11) Sedaj lahko za vsak simuliran vektor sprememb izrač unamo skupno spremembo 0, njeno natanč nost 9 in testno statistiko ? 9 . Na Sliki 6 je histogram testnih statistik ? 9 , za 100.000 simuliranih sprememb. Slika 6: Histogram simuliranih testnih statistik ? 9 Mejo kritič nega območ ja za zavrnitev nič elne hipoteze preberemo iz histograma in sicer tako, da poišč emo vrednost O, za katero velja, da je 5 % (to je v našem primeru 5.000) simuliranih testnih statistik več jih od nje. O )KG = ? 9,U()KG) (12) Za vsak sektor, ki smo ga v dveh terminskih izmerah skenirali ter skozi oblak toč k izravnali ravnino, lahko zdaj določ imo testno statistiko ? 9 in mejo kritič nega območ ja O )KG . S primerjavo teh dveh vrednosti lahko podamo izjavo o znač ilnosti spremembe ravnine posameznega sektorja med izmerama. 88 Rezultati Geodetska mreža in georeferenciranje Merjenja smo izvedli v treh terminskih izmerah: 21. aprila 2015, 14. julija 2015 in 10. oktobra 2016. V vsakem terminu smo izmerili geodetsko mrežo. Mreža ima 6 toč k, od katerih sta dve toč ki talni in ne omogoč ata postavitve instrumenta. Talni toč ki definirata geodetski datum mreže. V izravnavi kot opazovanja nastopajo: 20 merjenih horizontalnih smeri, 14 horizontalnih dolžin in 14 višinskih razlik ter kot neznanke: 12 koordinatnih in 4 orientacijske neznanke. Nadštevilnost modela je 32. V Preglednici 1 podajamo nekaj cenilk kakovosti geodetske mreže v vsaki od terminskih izmer. Preglednica 1: Podatki o izravnavah geodetske mreže 1. terminska izmera 2. terminska izmera 3. terminska izmera A-priori natanč nosti opazovanj G ; ; >W 1''; 0,3 mm; 1,5 mm 2''; 0,2 mm; 0,8 mm 2''; 0,2 mm; 0,3 mm Globalni test modela 1,19 1,06 1,18 Povpreč na natanč nost koordinat: X ; Y ; Z 0,28; 0,13; 0,73 mm 0,38; 0,14; 0,46 mm 0,29; 0,12; 0,19 mm V vsaki terminski izmeri smo skenirane podatke transformirali v koordinatni sistem geodetske mreže. Transformacija je izvedena s pomoč jo oslonilnih toč k. V Preglednici 2 podajamo statistike o kakovosti georeferenciranja stojišč skenerja. Preglednica 2: Kakovost georeferenciranja: 1. vrstica – natanč nosti parametrov rotacije (kot in vektor); 2. vrstica – natanč nosti parametrov translacije; 3. vrstica – skupni pogrešek Stojišč e skenerja 1. terminska izmera 2. terminska izmera 3. terminska izmera SS1 37'' [0,11 0,16 0,38] mm [2,78 1,46 0,85] mm 5,21 mm 2'' [0,01 0,02 0,01] mm [0,24 0,24 1,64] mm 0,81 mm SS2 24'' [0,10 0,07 0,11] mm [1,86 1,33 2,70] mm 2,97 mm 15'' [0,13 0,10 0,10] mm [3,90 3,14 4,87] mm 6,11 mm 10'' [0,23 0,25 1,18] mm [2,39 2,09 2,66] mm 4,24 mm SS3 18'' [0,05 0,07 0,12] mm [1,02 1,03 1,36] mm 3,42 mm 2'' [0,30 0,21 4,56] mm [0,46 0,84 0,42] mm 3,20 mm 4'' [0,23 0,16 1,50] mm [0,67 1,55 0,36] mm 6,29 mm SS4 6'' [0,04 0,04 0,02] mm [1,52 1,16 1,32] mm 4,09 mm 47'' [0,12 0,15 0,43] mm [2,43 1,39 0,95] mm 3,99 mm 21'' [0,04 0,04 0,11] mm [1,45 1,28 0,41] mm 5,80 mm Kakovost georeferenciranja se spreminja glede na stojišč a in tudi glede na izmere. Bistveno je, da se (ne)natanč nost parametrov pravilno upošteva pri določ anju natanč nosti parametrov ravnin, ki jih primerjamo v deformacijski analizi. Izravnava ravnine Skozi oblake toč k vsakega sektorja v vsaki terminski izmeri smo izravnali ravnino. Rezultati so parametri ravnin in njihove natanč nosti. A-priori natanč nost toč k, ki vstopajo v izravnavo kot opazovanja, je določ ena iz natanč nosti skenerja (Kregar 2016), upoštevana 89 pa je tudi natanč nost georeferenciranja. Za vse toč ke posameznega sektorja je privzeta enaka a-priori natanč nost, izrač unana za središč no toč ko sektorja. Rezultati testa postopnega poveč evanja vzorca, s katerim želimo realistič no oceniti natanč nost parametrov izravnanih ravnih, so prikazani na Sliki 7. Pri oceni parametrov normale ravnine , in , z več anjem števila toč k razpršenosti padajo tako za natanč nosti iz izravnave, kot za razpršenosti 50 ponovitev (Sliki 7a in 7b). Sklepamo, da so natanč nosti normale realistič no ocenjene v izravnavi. Pri oceni parametra (Sliki 7c in 7d) pa moramo upoštevati spremembo merila v izrisih. Vrednosti natanč nosti parametra iz izravnave so približno stokrat manjše od empirič nih. Boljša izbira za opis natanč nosti parametra zna biti razpršenost toč k okoli ravnine, ki jo prikazuje Slika 7e in ni odvisna od velikosti vzorca. Slika 7: Teoretič ne – iz izravnave (a in c) in empirič ne – iz 50 ponovitev (b in d) razpršenosti parametrov ravnin. 90 Rezultati deformacijske analize Rezultate izravnav ravnin in realistič ne ocene natanč nosti smo uporabili v predlaganem postopku deformacijske analize. Najprej smo primerjali ravnine izravnane skozi oblake toč k skenirane v istem terminu z različ nih stojišč in tako preverili kakovost georeferenciranja, šele nato smo med seboj primerjali terminske izmere z vseh stojišč . Rezultate predstavljamo v tabelarič ni in grafič ni obliki, pri č emer se v tem prispevku omejimo le na enega od sektorjev. V Preglednici 3 so v prvih dveh vrsticah podani parametri ravnine sektorja 5 v 1. in 2. terminski izmeri. Razlike med parametri so izrač unane v 3. vrstici, natanč nosti teh razlik pa v 4. vrstici. Testne statistike, ki so razmerje med spremembo parametra in natanč nostjo spremembe, so podane v 5. vrstici. Na desni strani preglednice je izrač unana skupna sprememba ravnine 0, njena natanč nost 9 in testna statistika ? 9 , povsem na desni pa še meja kritič nega območ ja za skupno spremembo. Preglednica 3: Sprememba ravnine v sektorju 5 med 1. in 2. terminsko izmero Sektor 5 [ \ ] ^ T . [m] 0. 0514 0 . 8520 0 . 5210 2 . 0744 T , [m] 0 . 0539 0 . 8418 0 . 5371 2 . 0653 +T [m] 0 . 0025 − 0 . 0102 0 . 0161 − 0 . 0091 b = c. c,.d e +T [m] 0 . 0002 0 . 0038 0 . 0023 0 . 0126 e b = c. ccfg h + 10 . 9 2 . 7 6 . 9 0 . 7 h b = g. c O )KG = 2 . 1 Iz Preglednice 3 vidimo, da so se parametri normale ravnine , in znač ilno spremenili, saj so testne statistike absolutno več je od meje kritič nega območ ja F G/ = 1.96 . Celo testna statistika skupne spremembe leži v kritič nem območ ju zavrnitve nič elne hipoteze, zato ob tveganju A = 5 % trdimo, da se je ravnina sektorja 5 med 1. in 2. terminsko izmero statistič no znač ilno spremenila. Ob danih vrednostih je dejansko tveganje za to trditev le 0.005%. Slika 8: Nazoren grafič ni prikaz spremembe ravnine Slika 8 je poskus nazornega grafič nega prikaza spremembe ravnine sektorja 5 med 1. in 2. terminsko izmero. Modri in vijolič asti vektor ) in predstavljata normali ravnine v 1. in 2. terminski izmeri. Razlika med njima je označ ena z Δ, Δ in Δ , pri č emer je prva 91 komponenta komaj vidna. Sprememba parametra je označ ena z zeleno pušč ico in oznako Δ . Spremeba seveda ni izrisana v merilu, ampak je zaradi nazornosti poveč ana. Zaključ ek V prispevku predlagamo postopek za zaznavanje sprememb oblike ali položaja grajenega objekta. Postopek je primeren za spremljanje sprememb ploskovnih objektov z metodo izmere, katere rezultat je oblak toč k. Glavna vrednost predlaganega postopka je celovito statistič no ovrednotenje sprememb objekta. Poleg tega v prispevku predstavljamo celoten potek dela od terenske izmere, zagotovitve koordinatnega sistema in izravnave ravnin s posebnim poudarkom na realistič nem ocenjevanju parametrov, ki jih primerjamo v deformacijski analizi. Rezultati postopka so predstavljeni za konkreten primer v tabelarič ni in grafič ni obliki. V tabelarič ni obliki so podani parametri ravnin v dveh terminskih izmerah, razlike med njimi, statistič ne cenilke spremembe ter njihova statistič na znač ilnost. Grafič ni prikaz skuša nazorno predstaviti zaznano spremembo. Predlagani postopek je dovolj obč utljiv, da lahko zazna najmanjše še zaznavne spremembe objekta, ob dani natanč nosti merske metode. Zaradi obč utljivosti metode je izjemnega pomena zagotovitev ustreznih podatkov za analizo. Posebno pozornost je potrebno nameniti kakovostni oceni natanč nosti vseh količ in v postopku. Poleg tega je zelo pomembno, da v podatkih ni toč k, ki v resnici ne ležijo na objektu. To smo zagotovili s postopkom RANSAC, ki pa na mejah obravnavane ravnine vedno obdrži tudi nekatere toč ke, ki ne ležijo na njej. Obravnavano območ je bi bilo zato potrebno predhodno roč no toč no obrezati, č esar pa v našem delu zaradi demonstrativne narave prispevka nismo naredili. Predlagana statistič na analiza se sicer lahko uporabi na skeniranih objektih poljubnih oblik, dokler je to obliko mogoč e matematič no opisati s parametri in določ iti natanč nosti teh parametrov. Literatura in viri Box, G.E.P. & Muller, M.E., 1958. A Note on the Generation of Random Normal Deviates. Ann. Math. Statist., 29(2), 610–611. Fischler, M.A. & Bolles, R.C., 1981. Paradigm for Model model fitting with applications to image analysis and automated cartography. Graphics and Image Processing, 24(6), 381–395. Gamse, S., Henriques, M.J. & Oberguggenberger, M., 2016. Assessment of long term pendulum and geodetic observations on a concrete arch dam. V: 3rd Joint International Symposium on Deformation Monitoring (JISDM) in Vienna from 30th March–1st April 2016. Ghilani, C.D., 2011. Adjustment Computations: Spatial Data Analysis, Wiley. Gordon, S.J. & Lichti, D.D., 2007. Modeling Terrestrial Laser Scanner Data for Precise Structural Deformation Measurement. Journal of Surveying Engineering, 133(2), pp.72–80. Holst, C. & Kuhlmann, H., 2016. Challenges and Present Fields of Action at Laser Scanner Based Deformation Analyses. V: 3rd Joint International Symposium on Deformation Monitoring (JISDM) in Vienna from 30th March–1st April 2016. 92 Kregar, K., 2016. Optimizacija postopkov terestrič nega laserskega skeniranja za meritve visoke natanč nosti. Doktorska disertacija, UL Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo, Ljubljana Kregar, K., Grigillo, D. & Kogoj, D., 2013. High precision target determination from a point cloud. V: ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. Vol. II-5/W2, pp. 11–13. Kuang, S., 1996. Geodetic Network Analysis and Optimal design, Ann Arbor Press, Inc., Chelsea, Michigan Lindenbergh, R. & Pfeifer, N., 2005. A statistical deformation analysis of two epochs of terrestrial laser data of a lock. V: Proc. 7th Conf. Optical-3D Measurement Techniques, 3-5 Oct., Vienna, 61–70. Pearson, K., 1901. On lines and planes of closest fit to systems of points in space. Philosophical Magazine, 2(6), 559–572. Savšek-Safić , S. et al., 2006. Determination of point displacements in the geodetic network. Journal of Surveying Engineering-Asce, 132(2), 58–63. Scaioni, M. & Wang, J., 2016. Technologies for Dam Deformation Measurement  : Recent Trends and Future Challenges. V: 3rd Joint International Symposium on Deformation Monitoring (JISDM) in Vienna from 30th March–1st April 2016. Schafer, T. et al., 2004. Deformation measurement using terrestrial laser scanning at the hydropower station of Gabcikovo. In INGEO 2004 and FIG Regional Central and Eastern European Conference on Engineering Surveying, Bratislava, Slovakia, 1–10. Turk, G., 2012. Verjetnostni rač un in statistika, Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo, Ljubljana. Urbanč ič , T., Vreč ko, A. & Kregar, K., 2016. Zanesljivost metode RANSAC pri oceni parametrov geometrijskih oblik. Geodetski vestnik, 60(1), 69–97. 93 Pregled višinskih datumov Slovenije Božo Koler * , Tilen Urbanč ič * , Miran Kuhar * , Polona Pavlovč ič Prešeren * , Bojan Stopar * , Oskar Sterle* Povzetek V prispevku predstavljamo pregled višinskih datumov nivelmanskih mrež Slovenije, ki so bili določ eni na osnovi več letnih opazovanj na različ nih mareografih ob Jadranski obali. Predstavljamo določ itev višinskega datuma Koper za novo državno nivelmansko mrežo 1. reda. Uvedba novega višinskega datuma v Sloveniji ima poleg določ itve izhodišč a za določ itev nadmorskih višin pomen tudi v določ itvi globinskega datuma. Povezava višinskega in globinskega datuma bo omogoč ila enolič no povezavo višin na kopnem z globinami na morju. Ključ ne besede: mareograf, višinski datum, globinski datum Keywords: Tide gauge, height datum, chart datum Uvod Mareograf je naprava, ki v č asovni vrsti beleži nivo morja. Srednji nivo morja predstavlja ekvipotencialno ploskev, ki poteka skozi izbrano izhodišč no toč ko, to je mareograf, in predstavlja referenč no ploskev za določ itev višin s postopki geometrič nega nivelmana. Mareografska opazovanja služijo za določ itev višinskega datuma nivelmanskih mrež oziroma izhodišč e za določ itev nadmorskih višin toč k na kopnem. Določ itev višinskega datuma nivelmanskih mrež na območ ju Slovenije je povezana z opazovanji na mareografih v Trstu, Bakru, vzdolž vzhodne jadranske obale (Koper, Rovinj, Bakar, Split in Dubrovnik) in Kopru. Na osnovi mareografskih opazovanj je določ en tudi globinski datum. Povezava med višinskim in globinskim datumom je pomembna za varno odvijanje pomorskega prometa kot tudi poenotenje oziroma povezavo višin na kopnem z globinami na morju. Višinski datum nivelmanske mreže nam predstavlja srednji nivo morja, ki ga izrač unamo iz dolgoletnih opazovanj nihanj nivoja morja na mareografu. Da dobimo zanesljive podatke, moramo nihanje nivoja morja neprekinjeno opazovati vsaj 18,6 let. Po dogovoru ima srednji nivo morja oziroma nič elna nivojska ploskev absolutno višino enako nič . Lega nič elne nivojske ploskve je definirana z vertikalno oddaljenostjo od normalnega reperja, ki je stabiliziran na geološko stabilnem območ ju (Stefanović , 1955). Pregled višinskih datumov nivelmanskih mrež v Sloveniji Višinski datumi na območ ju Slovenije so povezani z različ nimi obdobji, ko je bilo ozemlje Slovenije sestavni del drugih držav. Prvi višinski datum je bil določ en v č asu Avstro-Ogrske monarhije, drugi v č asu SFRJ in zadnji v č asu Slovenije kot samostojne države. Kakovost določ itve višinskega datuma je povezana s kakovostjo instrumentov kot tudi z nekaterimi ključ nimi odloč itvami tedanjih strokovnjakov. Kot primer naj izpostavimo več krat slišano problematiko mareografa v Trstu, kjer so za določ itev datuma privzeli le enoletna opazovanja nihanj nivoja morja. Takratne odloč itve so vodile do anomalij, na katere so kasneje opozarjali številni strokovnjaki. * Univerza v Ljubljani, Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo, Jamova 2, Ljubljana 94 Tehnološki razvoj je omogoč il posodobitev opreme na mareografih. Medtem ko je bil stari mareograf v Kopru (slika 1) še mehanski, je novi opremljen z radarskim mareografom in mareografom s plovcem, katerega položaj se registrira digitalno. Slika 1: Stari mareograf (levo) in novi mareograf (desno) v Kopru Višinski datum Trst 1875 Normalni reper za navezavo avstro-ogrske nivelmanske mreže predstavlja reper na pomolu Sartorio v Trstu (slika 3). Č eprav so mareograf postavili leta 1869, so prve podatke o registraciji nivoja Jadranskega morja za leto 1875 objavili leta 1877, torej pred pretekom 18,6-letnega niza potrebnih kontinuiranih opazovanj na mareografu. Odloč itev, da bodo višino normalnega reperja (3,352 m ± 0,01 m) določ ili na osnovi enoletnih opazovanj, so sprejeli zato, ker so želeli povezati srednji nivo Sredozemskega morja s severnimi morji in določ iti enotni normalni reper za celo Evropo. Normalni reper v Trstu nikoli ni bil prerač unan na enotni normalni reper Evrope. Razlog za to je bilo dejstvo, da je srednji nivo Sredozemskega morja za 13 cm nižji od srednjega nivoja severnih morij, zato so države obdržale svoje normalne reperje (Zeger, 1986). Te odloč itve niso bile podrobno utemeljene oziroma zapisane, zato so kasneje o problematič ni višini normalnega reperja v Trstu strokovnjaki le sklepali oziroma nanjo opozarjali. Prvi je na to opozoril leta 1904 Sterneck, kasneje tudi drugi. Kasumović je izrač unal razliki 8,9 cm (1933) in 10,6 cm (1948) na osnovi opazovanj nihanj morja v Bakru za leto 1933 in z upoštevanjem spremembe konstante mareografa leta 1948. Na Istituto Talassografico Trieste so iz opazovanj mareografa v Trstu za leto 1969 izrač unali razliko 18,5 cm (Koler, 1994). Leta 1991 so z opazovanji nihanja nivoja morja v Bakru in z znano višinsko razliko med reperjema mareografov v Bakru in Trstu določ ili razliko 6,056 cm (Bilajbegović in Marchesini, 1991). Bilajbegović je izrač unal razliko 13,8 cm iz opazovanj nihanj nivoja morja v Bakru za leto 1971. Na sliki 2 prikazujemo različ ne vrednosti srednjega nivoja morja v Trstu. 95 Slika 2: Srednji nivoji morja v Trstu za različ na obdobja Slika 3. Objekt na pomolu Sartorio v Trstu, v katerem se nahaja mareograf Problematič na višina normalnega reperja v Trstu je vrsto let vplivala na izrač une nadmorskih višin toč k v Sloveniji. Različ ne vrednosti srednjih nivojev v Trstu so se pri avtorjih pojavile zato, ker so bile vrednosti določ ene na različ nih mareografih (Bakar, Trst), nanašale so se na različ ne nize opazovanj in so bile določ ene za različ na leta (1901, 1933, 1948, 1969 in 1971). Po 2. svetovni vojni je bila na območ ju bivše SFRJ narejena izmera I. nivelmana visoke natanč nosti (I. NVN) in navezana na ohranjene reperje avstro-ogrskega nivelmana. Mreža I. NVN ima isti višinski datum (Trst1875) kot avstro-ogrska nivelmanska mreža. 96 Višinski datum Bakar 1933 Leta 1957 so v Kopru postavili mehanski mareograf (slika 1). Takrat je bil za izhodišč ni reper za navezavo nivelmanske izmere na območ ju tedanje Jugoslavije (I. NVN) privzet reper mareografa v Bakru. Nove mareografe ob vzhodni jadranski obali so vključ ili v nivelmansko mrežo na osnovi srednjega nivoja morja mareografa v Bakru, ki ga je izrač unal Geofizič ki institut v Zagrebu iz meritev v obdobju od 1930 do 1938 za leto 1933. Prvi podatek o višinski razliki med reperjem 5486 koprskega mareografa in vrhom vodomerne late izvira iz poroč ila iz februarja 1958 in skice nivelmanske izmere, ki je bila izdelana 26. 8. 1958. Na osnovi te izmere je bila določ ena nadmorska višina reperja 5486, ki je znašala 2,0356 m. Konstanta mareografa, ki predstavlja višinsko razliko med nič lo vodomerne late in vrhom reperja mareografa 5486 v Kopru, je bila 4,0356 m, kar pomeni, da je srednji nivo morja v vertikalnem datumu Bakar 1933 bil na 200,00 cm vodomerne late. Nadmorske višine reperjev na tem območ ju so bile do prerač una nivelmanske mreže v letu 2000 določ ene v višinskem datumu Bakar 1933. Višinski datum Maglaj 1971 Nivelmanska mreža II. reda je bila prvič navezana na normalni reper bivše SFRJ. Stabilizirali so ga v mestu Maglaj v Bosni in Hercegovini. Višinski datum II. NVN je bil določ en na osnovi mareografskih opazovanj na mareografih vzdolž vzhodne Jadranske obale. Najstarejša sta mareografa v Bakru in Splitu, ki so ju postavili leta 1929. Po 2. svetovni vojni so zgradili še mareografe v Splitu na rtu Marjana (1952), v Dubrovniku (1954), v Rovinju (1955), v Kopru (1957) in Baru (1964). Srednji nivoji morja na posameznih mareografih so določ eni za dan 3. 7. 1971 iz podatkov registracij nihanj nivoja morja od 1962,2 do 1980,8 (Bilajbegović , 1989). Višinski datum evropske nivelmanske mreže UELN95 Nivelmanska mreža II. NVN je bila vključ ena v evropsko nivelmansko mrežo UELN95, ki je navezana na normalni reper v Amsterdamu. Na območ ju Slovenije smo stabilizirali 11 reperjev in jim višine določ ili tudi v višinskem datumu Amsterdam, med njimi je bil tudi reper 5486 v Kopru, katerega višina je 1,5392 m. Slovenski višinski sistem 2000 (SVS2000) Geodetska uprava Republike Slovenije (GURS) je leta 1990 zač ela sanirati nivelmanske mreže. Za nivelmanske mreže višjih in nižjih redov, ki so stabilizirane na območ ju Slovenije, je bilo znač ilno, da niso bile nikoli izravnane kot celota. Več kratno prerač unavanje nivelmanskih poligonov je povzroč ilo dvojne ali celo trojne višine identič nih reperjev, ki so se med seboj razlikovale. Probleme so rešili z izravnavo nivelmanske mreže Slovenije v letu 2000, ki so jo navezali na avstro-ogrski fundamentalni reper FR-1049. Ta se nahaja v bližini Ruš, ob železniški progi Maribor–Dravograd (slika 4). Višina reperja FR-1049 se nanaša na višinski datum Trst 1875. Nadmorske višine toč k, ki jih danes uporabljamo v Sloveniji, so zato določ ene v višinskem datumu avstro-ogrske nivelmanske mreže. 97 Višinski datum Koper 2010 Stari mareograf v Kopru so postavili leta 1957 in ga leta 2005 modernizirali s sodobno mareografsko opremo. Nahaja se na Ukmarjevem trgu, kjer je več desetletij stala stara mareografska postaja. Poleg spremljanja srednjega nivoja in temperature morja so danes na voljo tudi natanč ni meteorološki podatki (hitrost in smer vetra, zrač ni tlak, temperatura zraka in vlažnost) ter geodetska opazovanja (GNSS, gravimetrič ne meritve in geometrič ni nivelman). Preglednica 1. Srednji nivoji nivelmanskih mrež Slovenije Višinski datum Srednji nivo Razlika Naziv Določ en Iz niza opazovanj nihanj morja morja (cm) (cm) Trst 1875 1 leto 208,5 0 Bakar 1933 1930 –1938 200,0 8,5 Maglaj 3. 7. 1971 1962,2 –1980,8 215,2 – 6,7 Koper 10. 10. 2010 21.5.1997 – 31.12.2015 224,0 – 15,5 NAP 1995 (UELN95) 18,6 let 249,6 –41,1 Preglednica 1 vsebuje informacije o določ itvi srednjih nivojev morja posameznih višinskih datumov nivelmanskih mrež na območ ju Slovenije. Višinska datuma Maglaj in Koper sta bila določ ena iz niza 18,6 –letnih opazovanj. Nivelmanske mreže na območ ju Slovenije, razen območ je Kopra in dela Primorske, ki je bilo navezano na vertikalni datum Bakar, so navezane na višinski datum Trst (enoletna opazovanja). V višinskem datumu Maglaj so bile izrač unane višine reperjev v II. nivelmanski mreži velike natanč nosti (II. NVN), ki nikoli niso bile uradne nadmorske višine na območ ju Slovenije, saj se je Slovenija pred izrač unom osamosvojila. Po prerač unu nivelmanskih mrež leta 2000 so vse višine na območ ju Slovenije določ ene v Slovenskem višinskem sistemu 2000 (SVN2000) v višinskem datumu Trst 1875. Iz preglednice vidimo, da odstopanja glede na višinski datum Trst znašajo od 8,46 cm do –15,55 cm. To pomeni, da so z odstopanjem obremenjene vse nadmorske višine reperjev v nivelmanskih mrežah Slovenije. Zaključ ek Iz zgoraj zapisanega vidimo pestro dogajanje pri določ anju višinskega datuma nivelmanskih mrež Slovenije. Danes so uradne višine v Sloveniji določ ene v višinskem datumu Trst, ki je bil določ en leta 1875 na osnovi enoletnih opazovanj nivoja morja na mareografu v Trstu. Številni raziskovalci so na osnovi različ nih analiz ugotovili, da je bil srednji nivo morja v Trstu iz leta 1875 previsok od 6,1 cm do 18,5 cm. V letu 1957 postavljen mareograf v Kopru so povezali v mrežo mareografov vzdolž vzhodne jadranske obale. Srednji nivo v Kopru je bil določ en na osnovi srednjega nivoja morja na mareografu v Bakru za leto 1933. To pomeni, da so bile višine reperjev na območ ju Kopra določ ene v vertikalnem datumu Bakar 1933. Nivelmanska mreža II. NVN, ki je bila izmerjena v 70. letih prejšnjega stoletja in navezana na normalni reper v Maglaju, vendar višine v Sloveniji niso bile nikoli uradne višine v višinskem datumu Maglaj 1971. 98 Leta 2000 so bile višine reperjev nivelmanskih mrež na območ ju Slovenije prerač unane v višinski datum Trst 1875, ki je bil na območ ju Slovenije realiziran z višino reperja FR 1049 v Rušah. Takrat so bile višine vseh reperjev na območ ju Slovenije prvič določ ene v enotnem višinskem datumu Trst 1875. Po letu 2000 smo prič eli z novo izmero nivelmanske mreže 1. reda Slovenije. V projektu Posodobitev prostorske podatkovne infrastrukture za zmanjšanje tveganj in posledic poplav, ki ga je ob finanč ni podpori Finanč nega mehanizma EGP 2009–2014 izvajala GURS s partnericama Norveško geodetsko upravo in Islandsko geodetsko upravo, je bil določ en višinski datum Koper 2010, ki prvič predstavlja enotno slovensko izhodišč e za določ itev višin na območ ju Slovenije. Literatura Bilajbegović , A., 1989. Nivelman visoke toč nosti Jugoslavije – svezak 1. Geodetski fakultet Sveuč ilišta u Zagrebu, Zavod za višu geodeziju, Zagreb, 3–4. Bilajbegović , A., Marchesini, C.,1991. Jugoslavenski vertikalni datumi i preliminarno povezivanje nove jugoslovenske nivelmanske mreže s austrijskom i talijanskom. Geodetski list (45), Zagreb, štev. 7–9, 233– 49. Koler, B., 1994. Vertikalni datumi nivelmanskih mrež Slovenije. Geodetski vestnik, let. 38, št. 1, 11–15. Stefanović , M., 1955. Normalni reper nivelmanske mreže. Geodetski list (9), štev. 1–2, 3–14. Zeger, J., 1986. HistorischeEntwicklungdesPräzisionsnivellements in Ő sterreich. Ő sterreichischeZeitschriftfürVermessungswesen in Photogrammetrie (74), štev. 4, 250 –263. 99 Je Obala res tektonsko aktivna? Tektonska geomorfologija potopljenih reč nih korit v Tržaškem zalivu Ana Trobec * , Andrej Šmuc * , Sašo Poglajen ** , Marko Vrabec * Ključ ne besede: zapolnjena korita, podpovršinski sonar, pleistocen, holocen, aktivna tektonika Keywords: buried channels, sub-bottom sonar, Pleistocene, Holocene, active tectonics Razširjeni povzetek Tržaški zaliv se nahaja na skrajnem severovzhodnem delu Jadranskega morja na meji med Italijo, Slovenijo in Hrvaško. Predstavlja razmeroma plitev zaliv, njegove globine se gibljejo med 20 in 30 metri. Za obdobje zadnjega glacialnega viška je znač ilna 120-130 metrov nižja višina morske gladine od današnje, kar se je izražalo tudi v sedimentacijskih pogojih na raziskovanem območ ju, ki je v tem obdobju predstavljalo aluvialno ravnino rek Ter, Soč e, Nadiže in Tilmenta (Marocco, 1989, 1991; Zecchin et al., 2015a). Območ je Tržaškega zaliva je morje zač elo zalivati v holocenu, pri č emer je glavnino zaliva morje prekrilo pred približno 10,000 leti (Ogorelec et al., 1981, 1997; Covelli et al., 2006; Zecchin et al., 2015a). Od takrat se v zalivu odlaga plitvomorski klastič ni sediment, ki prekriva in domnevno izravnava pleistocensko kontinentalno paleotopografijo. Visokoloč ljive batimetrič ne raziskave pa so pokazale, da so v morskem dnu vidne zasute geomorfološke oblike, ki bi jim lahko pripisali nastanek v kontinentalnem sedimentacijskem okolju (Slavec, 2012). V naši raziskavi se osredotoč amo na dve izmed teh geomorfoloških oblik, na Paleorižano in Paleoreko. Č eprav velja Tržaški zaliv za seizmič no razmeroma neaktivno območ je (Di Bucci & Angeloni, 2013), je v zadnjih letih bilo objavljenih več del, ki na podlagi sedimentoloških in arheoloških indikatorjev ter geodetskih meritev ugotavljajo vertikalne premike v rangu do milimetra na leto (Rižnar et al., 2007; Antonioli et al., 2009; Furlani et al., 2011; Surić et al., 2014; Zampa et al., 2015; Biolchi et al., 2016; Trobec et al., 2016). Aktivno tektoniko dokazujejo tudi tektonske strukture, ki deformirajo kvartarni sediment Tržaškega zaliva (Romeo, 2009; Busetti et al., 2010b). Obala Tržaškega zaliva predstavlja moč no industrializirano in gosto poseljeno območ je, zato je dobro poznavanje aktivnosti tektonskih struktur in stopnje deformacij na podlagi geoloških in geomorfoloških podatkov izjemnega pomena za določ evanje potresne nevarnosti. S holocenskimi sedimenti prekrite pleistocenske geomorfološke oblike so bile v zadnjih 10.000 letih sedimentološko razmeroma stabilne, zato predstavljajo uporabno orodje za prepoznavanje in kvalitativno določ anje potencialne holocenske tektonske aktivnosti. * Univerza v Ljubljani, Naravoslovnotehniška fakulteta, Oddelek za geologijo, Privoz 11, 1000 Ljubljana ** Harpha Sea d. o. o., Č evljarska ulica 8, 6000 Koper 100 Geološko podlago v Tržaškem zalivu predstavljata mezojsko-kenozojski karbonati in eocenski fliš, ki sestavljata tudi več ji del obale (Placer et al., 2010; Carulli, 2011; Placer, 2015; Jurkovšek et al., 2016). Mezozojsko-eocenska sekvenca je prekrita z več sto metri plio-pleistocenskega sedimenta mešanega kontinentalno-morskega izvora, ki se je odlagal v transgresijsko-regresijskih ciklih (Busetti et al., 2010a; Carulli, 2011; Vrabec et al., 2014). Najmlajše sedimentno zaporedje predstavlja holocenski sediment, ki se odlaga zadnjih 10.000 let od prič etka holocenske transgresije (Ogorelec et al., 1981, 1997; Lambeck et al., 2004; Covelli et al., 2006; Zecchin et al., 2015b). Za vzhodne obale zaliva je znač ilna naluskana zgradba z glavnimi prelomnimi sistemi v smeri SZ-JV in manjšimi preč nimi strukturami (Placer et al., 2010; Carulli, 2011; Placer, 2015; Biolchi et al., 2016; Jurkovšek et al., 2016), ki je nastala kot posledica eocensko-oligocenskega narivanja proti JZ in kasnejšega miocenskega podrivanja Istre pod Zunanje Dinaride (Placer et al., 2010). Naša raziskava temelji na 64 profilih podpovršinskega sonarja (cca. 120 km), ki smo jih zajeli s plovilom Lyra (v lasti Harpha Sea d. o. o.). Za zajem smo uporabili podpovršinski sonar Innomar Parametric Sediment Echo Sounder SES-2000 Compact subb-bottom sonar pri oddajnih frekvencah 6 ali 8 kHz. Dodatno smo uporabili izseke iz natisnjenih sonarskih profilov, ki jih je leta 1998 v Koprskem zalivu zajela ameriška mornarica na krovu USS Littlehales (T-AGS 52). Parametri zajema te podatkovne zbirke niso znani. Batimetrič ni model v loč ljivosti 10 m x 10 m (Slavec, 2012) je bil izdelan iz podatkov več snopnega in enosnopnega sonarja. Podatki več snopnega sonarja so bili zajeti na krovu Lyre z Reson SeaBat 8125 sonarjem pri frekvenci 455 kHz, podatki enosnopnega sonarja pa so bili zajeti z gumenjakom z Elac Hydrostar 4300 sonarjem pri č emer je frekvenca oddajanja znašala 50 ali 200 kHz (Slavec, 2012). V naši raziskavi smo se osredotoč ili na s holocenskim sedimentom prekriti geomorfološki obliki Paleorižane in Paleoreke, pri č emer smo uporabljali digitalni model morfologije morskega dna in profile podpovršinskega sonarja. Paleorižano smo interpretirali kot meandrski pas na poplavni ravnici, pri č emer smo iz reliefa morskega dna prepoznali znač ilne geomorfološke oblike, kot so opušč eni reč ni kanali, mrtvice in meandrski preseki. Odboji iz podpovršinskih profilov v območ ju poplavne ravnice nakazujejo na laminirane drobnozrnate sedimente odložene v sedimentacijskem okolju srednje energije, kar je znač ilno tudi za nekohezivne poplavne ravnice srednje energije (cf. Nanson and Croke, 1992; cf. Veeken, 2007). Paleoreka je v reliefu morskega dna vidna kot rahlo valovito korito z izrazitimi nasipi, ki se dvigajo nekaj metrov nad poplavno ravnico. Na batimetrič nem modelu in na profilih podpovršinskega sonarja na raziskovanem območ ju nismo opazili opušč enih korit, zato smo Paleoreko interpretirali kot boč no stabilno reč no korito, pri katerem je prevladovala sedimentacija z vertikalnim prirašč anjem. Okoliški sedimenti poplavne ravnice nakazujejo, da Paleoreka predstavlja reč ni sistem enega korita znotraj nizkoenergijske poplavne ravnice (cf. Nanson and Croke, 1992). Obe reč ni telesi sta prekriti z nekaj metri holocenskega morskega sedimenta, zato predpostavljamo, da nista mlajši od 10.000 let. Paleoreka se razteza približno pravokotno na glavne prelomne sisteme, ki so bili prepoznani v slovenski Istri in se nadaljujejo v zaliv (Busetti et al., 2010b; Placer et al., 2010; Vrabec et al., 2014). Obenem je v obdobju po zadnji holocenski transgresiji sedimentološko razmeroma stabilna in tako predstavlja izvrsten potencialen geomorfološki tektonski indikator. V naši raziskavi smo uporabili globine zasute koritnice, ki smo jih določ ili iz profilov podpovršinskega sonarja na 31 lokacijah, kjer so preč kali korito. Višinska razlika koritnice na odseku v dolžini 15 km med prvo in zadnjo lokacijo znaša 5 metrov, pri č emer povpreč en gradient med sosednjima lokacijama znaša 0.7 m/km. Preč ni profil višin koritnice ne izkazuje 101 izrazitih skokov in ni skladen s predvidenim relativnim spustom v Koprskem zalivu v velikosti približno 10 m, ki bi na podlagi hitrosti vertikalnih premikov (Rižnar et al., 2007) nastal v 10.000 letih. Ker geodetsko določ eni premiki niso izraženi v dolgoroč nem sedimentnem zapisu, predpostavljamo, da izražajo kratkoroč no seizmič no deformacijo. Oblika krivulje vertikalnih premikov (Rižnar et al., 2007) spominja na obliko deformiranega površja nad zataknjenim narivom, kot jo predvideva elastič na dislokacijska teorija (Okada, 1985; Matsu’ura & Sato, 1989). Iz lokacij prevojev na krivulji vertikalnih premikov predvidevamo, da premike povzroč ata Svetokriški ali Buzetski nariv. Zahvale Raziskava je bila financirana iz raziskovalnega projekta L1-5452 “Uporaba sonarja v raziskavah aktivne tektonike in paleoseizmologije na ozemljih z nizko intenzivnostjo deformacij”, ki sta ga sofinancirala Javna agencija za raziskovalno dejavnost Republike Slovenije in podjetje Harpha Sea d.o.o Za gostoljubje se zahvaljujemo posadki Lyre. Zahvaljujemo tudi Ameriški mornarici in Geodetskemu Inštitutu Slovenije, ki sta nam omogoč ila dostop do natisnjenih sonarskih profilov iz snemanja iz leta 1998. Literatura Antonioli, F., Ferranti, L., Fontana, A., Amorosi, A., Bondesan, A., Braitenberg, C., Dutton, A., Fontolan, G., Furlani, S., Lambeck, K., Mastronuzzi, G., Monaco, C., Spada, G., Stocchi, P., 2009. Holocene relative sea-level changes and vertical movements along the Italian and Istrian coastlines. Quat. Int. 206, 102–133. doi:10.1016/j.quaint.2008.11.008 Biolchi, S., Furlani, S., Covelli, S., Busetti, M., Cucchi, F., 2016. Morphoneotectonics and lithology of the eastern sector of the Gulf of Trieste (NE Italy). J. Maps 12, 936–946. doi:10.1080/17445647.2015.1099572 Busetti, M., Volpi, V., Barison, E., Giustiniani, M., Marchi, M., Ramella, R., Wardell, N., Zanolla, C., 2010a. Meso-Cenozoic seismic stratigraphy and the tectonic setting of the Gulf of Trieste (northern Adriatic). GeoActa SP 3 1–14. Busetti, M., Volpi, V., Nicolich, R., Barison, E., Romeo, R., Baradello, L., Brancatelli, G., Giustiniani, M., Marchi, M., Zanolla, C., Wardell, N., Nieto, D., Ramella, R., 2010b. Dinaric tectonic features in the Gulf of Trieste (Northern Adriatic Sea). Boll. di Geofis. Teor. ed Appl. 51, 117–128. Carulli, G.B., 2011. Structural model of the Trieste Gulf: A proposal. J. Geodyn. 51, 156–165. doi:10.1016/j.jog.2010.05.004 Covelli, S., Fontolan, G., Faganeli, J., Ogrinc, N., 2006. Anthropogenic markers in the Holocene stratigraphic sequence of the Gulf of Trieste (northern Adriatic Sea). Mar. Geol. 230, 29–51. doi:10.1016/j.margeo.2006.03.013 Di Bucci, D., Angeloni, P., 2013. Adria seismicity and seismotectonics: Review and critical discussion. Mar. Pet. Geol. 42, 182–190. doi:10.1016/j.marpetgeo.2012.09.005 Furlani, S., Biolchi, S., Cucchi, F., Busetti, M., Melis, R., 2011. Tectonic effects on Late Holocene sea level changes in the Gulf of Trieste (NE Adriatic Sea, Italy). Quat. Int. 232, 144–157. doi:10.1016/j.quaint.2010.06.012 Jurkovšek, B., Biolchi, S., Furlani, S., Kolar-Jurkovšek, T., Zini, L., Jež, J., Tunis, G., Bavec, M., Cucchi, F., 2016. Geology of the Classical Karst Region (SW Slovenia–NE Italy). J. Maps 1–12. doi:10.1080/17445647.2016.1215941 Lambeck, K., Antonioli, F., Purcell, A., Silenzi, S., 2004. Sea-level change along the Italian coast for 102 the past 10,000 yr. Quat. Sci. Rev. 23, 1567–1598. doi:10.1016/j.quascirev.2004.02.009 Marocco, R., 1991. Evoluzione tardopleistocenica-olocenica del delta del F. Tagliamento e delle Lagune di Marano e Grado (Golfo di Trieste). Quat. 1b, 223–232. Marocco, R., 1989. Evoluzione quaternaria della Laguna di Marano (Friuli-Venezia Giulia). Quat. 2, 125–137. Matsu’ura, M., Sato, T., 1989. A dislocation model for the earthquake cycle at convergent plate boundaries. Geophys. J. Int. 96, 23–32. doi:10.1111/j.1365-246X.1989.tb05247.x Nanson, G.C., Croke, J.C., 1992. A genetic classification of floodplains. Geomorphology 4, 459–486. doi:10.1016/0169-555X(92)90039-Q Ogorelec, B., Faganeli, J., Mišič , M., Č ermelj, B., 1997. Reconstruction of paleoenvironment in the Bay of Koper (Gulf of Trieste, Northern Adriatic). Annales 11, 187–200. Ogorelec, B., Mišič , M., Šercelj, A., Cimerman, F., Faganeli, J., Stegnar, P., 1981. Sediment of the salt marsh of Seč ovlje. Geologija 24, 180–216. Okada, Y., 1985. Surface deformation due to shear and tensile faults in a half-space. Bull. Seismol. Soc. Am. 75, 1135–1154. Placer, L., 2015. Simplified structural map of Kras Kras (Slovene), Carso (Italian) = Geographical unit. Geologija 58, 89–93. doi:10.5474/geologija.2015.008 Placer, L., Vrabec, M., Celarc, B., 2010. The bases for understanding of the NW Dinarides and Istria Peninsula tectonics. Geologija 53, 55–86. doi:10.5474/geologija.2010.005 Rižnar, I., Koler, B., Bavec, M., 2007. Recent activity of the regional geologic structures in western Slovenia. Geologija 50, 111–120. doi:10.5474/geologija.2007.009 Romeo, R., 2009. Studio geofisico integrato ad alta risoluzione dei depositi marini e della struttura del substrato della Riviera di Miramare (Golfo di Trieste). University of Trieste. Slavec, P., 2012. Analiza morfologije morskega dna slovenskega morja. University of Ljubljana. Surić , M., Korbar, T., Jurač ić , M., 2014. Tectonic constraints on the late Pleistocene-Holocene relative sea-level change along the north-eastern Adriatic coast (Croatia). Geomorphology 220, 93–103. doi:10.1016/j.geomorph.2014.06.001 Trobec, A., Šmuc, A., Poglajen, S., Vrabec, M., 2016. Burried MIS 5 abrasion platforms in the Bay of Koper (Gulf of Trieste, Northern Adriatic) confirm long-term subsidence of the Northern Adriatic region, in: European Geosciences Union, General Assembly 2016, Vienna, Austria, 17-22 April 2016  : Geophysical Research Abstracts. European Geosciences Union, München, p. 11963. Veeken, P.C.H., 2007. Seismic stratigraphy, basin analysis and reservoir characterisation. Elsevier. Vrabec, M., Busetti, M., Zgur, F., Facchin, L., Pelos, C., Romeo, R., Sormani, L., Slavec, P., Tomini, I., Visnovic, G., Žerjal, A., 2014. Refleksijske seizmič ne raziskave v slovenskem morju SLOMARTEC 2013, in: Kuhar, M., Č op, R., Gosar, A., Kobold, M., Kralj, P., Malač ič , V., Rakovec, J., Skok, G., Stopar, B., Vreč a, P. (Eds.), Raziskave S Področ ja Geodezije in Geofizike 2013. University of Ljubljana, Faculty of Civil and Geodetic Engineering, Ljubljana, pp. 97–101. Zampa, L.S., Busetti, M., Furlani, S., Baradello, L., Romeo, R., 2015. Evidence of neo-tectonic tilting in the Gulf of Trieste, in: Furlani, S., Antonioli, F., Anzidei, M., Busetti, M., Ferranti, L., Mastronuzzi, G., Orrø, P. (Eds.), Proceedings  : GeoSUB - Underwater Geology, Trieste, 13-14 October 2015. Trieste, pp. 72–73. Zecchin, M., Ceramicola, S., Lodolo, E., Casalbore, D., Chiocci, F.L., 2015a. Episodic, rapid sea-level rises on the central Mediterranean shelves after the Last Glacial Maximum: A review. Mar. Geol. 369, 212–223. doi:10.1016/j.margeo.2015.09.002 Zecchin, M., Gordini, E., Ramella, R., 2015b. Recognition of a drowned delta in the northern Adriatic Sea, Italy: Stratigraphic characteristics and its significance in the frame of the early Holocene sea- level rise. The Holocene 25, 1027–1038. doi:10.1177/0959683615575358 103 Objektivna opredelitev podnebnih regij Slovenije Katja Kozjek *1 , Mojca Dolinar * , Gregor Skok **2 Povzetek V študiji smo karseda objektivno, samo z uporabo podnebnih podatkov in s statistič nimi metodami razvršč anja v skupine, določ ili podnebne regije Slovenije. Uporabljeni so bili podnebni podatki v pravilni mreži za zadnje tridesetletno referenč no obdobje 1981-2010. S predhodno analizo podatkov smo določ ili ključ ne podnebne spremenljivke na podlagi katerih smo opredelili podnebne regije. Razvršč anje smo izvedli s kombinacijo dveh statistič nih metod. Najprej smo na podatkih izvedli faktorsko analizo, ki ji je sledilo razvršč anje v skupine po metodi voditeljev. Ugotovili smo, da na območ ju Slovenije najbolj smiselno in reprezentativno razvrstitev predstavlja razvrstitev v šest podnebnih skupin oz. regij. S takšno razvrstitvijo dobimo primorsko regijo, zelo namoč eno regijo severozahodnega dela dinarsko-alpske pregrade, dvignjeno regijo dinarsko-alpskega sveta, regijo visokogorja, suho regijo nižinskega sveta vzhodne in osrednje Slovenije ter višjo in malo bolj namoč eno regijo osrednje Slovenije. Za te podnebne regije smo predlagali naslednja imena: omiljeno sredozemsko podnebje, vlažno podnebje hribovitega sveta, omiljeno gorsko podnebje, gorsko podnebje, omiljeno celinsko podnebje ter zmerno podnebje hribovitega sveta. Ključ ne besede: podnebje, podnebne regije, faktorska analiza, razvršč anje v skupine, metoda voditeljev Keywords: climate, climate classification, factor analysis, k-means clustering * Agencija RS za okolje, Ministrstvo za okolje in prostor ** Fakulteta za Matematiko in Fiziko, Univerza v Ljubljani