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
+(
= 3 4( .
+ ,
) (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