Slovensko združenje za geodezijo in geofiziko http://www.fgg.uni-lj.si/sugg/ RAZISKAVE S PODROČJA GEODEZIJE IN GEOFIZIKE 2005 zbornik predavanj 11. strokovno srečanje Slovenskega združenja za geodezijo in geofiziko Ljubljana, 19. januar 2006 ORGANIZACIJSKI ODBOR Miran Kuhar Bojan Stegenšek Janez Goršič Tanja Jesih UREDNIŠKI ODBOR Klemen Kozmus Miran Kuhar LEKTORIRANJE mag. Brigita Lipovšek ORGANIZATOR SREČANJA IN ZALOŽNIK Univerza v Ljubljani Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo CIP – Kataložni zapis o publikaciji Narodna in univerzitetna knjižnica, Ljubljana 550.3(063)(082) 528(063)(082) SLOVENSKO združenje za geodezijo in geofiziko. Strokovno srečanje (11 ; 2006 ; Ljubljana) Raziskave s področja geodezije in geofizike 2005 : zbornik predavanj / 11. strokovno srečanje Slovenskega združenja za geodezijo in geofiziko, Ljubljana, 19. januar 2006 ; [organizator Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo ; uredniški odbor Klemen Kozmus, Miran Kuhar]. - Ljubljana : Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo, 2006 ISBN 961-6167-69-3 1. Gl. stv. nasl. 2. Kozmus, Klemen 3. Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo (Ljubljana) 223696640 Predgovor Tradicionalna strokovna srečanja slovenskega združenja za geodezijo in geofiziko nam podajo pogled na dosežke posameznih področij društva v preteklem obdobju. Združenje z sekcijami in društvi z ne tako številnim članstvom beleži tudi večja nihanja v svoji dejavnosti, toda tradicija in nadaljnji razvoj društva nista več vprašljiva. Kljub relativno manjšem številu prispevkov in letošnjem izostanku podeljevanja nagrad imamo dosti predstavitev mladih raziskovalcev, ki obetajo bodoči bolj dinamičen razvoj društva. Letošnje, enajsto letno srečanje pomeni vstop v nadaljnja najstniška leta društva. V pomanjkanju predlogov posameznih društev, smo se odločili, da ne podeljujemo priznanja mladim raziskovalcem po sili razmer, temveč počakamo in zadržimo že doseženo raven priznanj in nagrad društva. V naslednjih letih pričakujemo večje število kandidatov, mladih raziskovalcev z vseh področij delovanja združenja, ki se bodo izkazali s svojim delom. Kajti pred nami so zahtevne naloge pri nadaljnjem razvoju geodezije in geofizike. predsednik SZGG prof.dr. Mitja Brilly Kazalo Predgovor ............................................................................................................................... 3 P. Sinčič, R. Vidrih - Potek izgradnje državne mreže potresnih opazovalnic .................. 7 B. Koler, M. Kuhar, K. Medved - Testne gravimetrične meritve za potrebe projekta nove gravimetrične mreže Slovenije ................................................................. 21 D. Rajver, J. Šafanda, P. Dedeček - Opazovanje segrevanja podzemlja in povezanost temperatur zraka in tal v Sloveniji ............................................................... 29 L. Štravs, M. Šraj, M., M. Brilly - Uporaba metod strojnega učenja za modeliranje deleža prestreženih padavin na eksperimentalnem porečju reke Dragonje * .............. 43 T. Srebrnič, M. Mikoš - Analiza sezonskosti padavin in pretokov v Sloveniji * ............. 53 J. Sodnik, M. Mikoš - Ocenjevanje magnitud drobirskih tokov * ................................... 75 J. Lapajne - Skrajšanje dneva zaradi potresa ob Sumatri in Andamanskih otokih 26.12.2004 (kratka notica) ** ......................................................... 89 I. Strojan - Hidrološki monitoring morja na Agenciji Republike Slovenije za okolje in sodelovanje v projektu ESEAS RI ** ............................................................ 91 K. Sušelj, K. Bergant - Sredozemski oscilacijski indeks in vpliv na podnebje Slovenije ** ........................................................................................................ 101 I. Strojan, D. Rogelj, B. Cernac, M. Robič - Tide gauge station Koper (poster) ............ 113 * lektorirala Mojca Vilfan ** nelektorirano 7 POTEK IZGRADNJE DRŽAVNE MREŽE POTRESNIH OPAZOVALNIC Peter Sinčič, Renato Vidrih * Povzetek Po potresu 12. aprila 1998 z epicentrom v zgornjem Posočju, ki je povzročil veliko gmotno škodo, je Vlada Republike Slovenije sprejela sklep o posodobitvi omrežja potresnih opazovalnic. Modernizacija obsega posodobitev sedmih obstoječih in izgradnjo 18 novih potresnih opazovalnic. Posodobljen merilni sistem bo omogočil hitrejše alarmiranje ob potresih ter pridobivanje kvalitetnejših seizmoloških podatkov za nadaljnje geološke raziskave. V letu 2001 je Urad za seizmologijo in geologijo Agencije RS za okolje z novimi instrumenti opremil tri obstoječe potresne opazovalnice: v Ljubljani (LJU), v Dobrini na Kozjanskem (DOBS) in Goričicah ob Cerkniškem jezeru (CEY). Maja 2002 je bilo v omrežje vkjučenih pet novih opazovalnic: Črešnjevec (CRES), Goliše (GOLS), Legarje (LEGS), Podkum (PDKS) in Robič (ROBS). Konec leta pa še opazovalnici Grobnik (GROS) in Pernice (PERS). V letu 2003 je bila otvoritev primorskega dela omrežja, ki ga sestavljajo opazovalnice Čadrg (CADS), Javornik (JAVS) in Knežji dol (KNDS), v omrežje pa sta bili vključeni še opazovalnici Višnje (VISS) in Gornji Cirnik (GCIS). V letu 2004 so bile dokončane in v omrežje vključene potresne opazovalnice Kog (KOGS), Bojanci (BOJS), Gorjuše (GORS) in Vojsko (VOJS). Letos sta bili v omrežje vključeni opazovalnici Zavodnje (ZAVS) in Možjanca (MOZS). Dokončane so tudi opazovalnice Gorenja Brezovica (GBAS), Vrh pri Dolskem (VNDS), Črni Vrh nad Polhovim Gradcem (CRVS), Skadanščina (SKDS) in Gornja Briga (GBRS). Omrežje potresnih opazovalnic je povezano z omrežji sosednjih držav Avstrije, Italije in Hrvaške, tako da poteka nemotena medsebojna izmenjava podatkov. Uvod V seizmičnem pogledu uvrščamo Slovenijo med dejavnejša območja na južnem robu Evrazijske plošče. V preteklosti pa tudi danes tu nastajajo močni potresi. Potresna žarišča nastajajo na celotnem ozemlju Slovenije, najbolj nevarna območja pa so poleg ljubljanskega, kjer se je v preteklosti sprostilo največ potresne energije, še idrijsko, tolminsko in krško-brežiško območje. Prvi zgodovinski podatki o potresih na naših tleh in bližnji okolici segajo v leto 567. Imamo torej skoraj 1500-letne zapise o potresni dejavnosti na območju Slovenije. Za seizmologe ter druge strokovnjake, ki ocenjujejo seizmičnost, potresno nevarnost in ogroženost našega ozemlja, so ti zapisi neprecenljive vrednosti. Iz zgodovinskih virov vidimo, da je bilo v preteklosti na naših tleh več kot 60 rušilnih potresov. Med njimi lahko izpostavimo nekaj najmočnejših potresov, ki so zaznamovali potresno zgodovino naše dežele. Koroški potres leta 1348 je na Kranjskem, Koroškem in Štajerskem porušil 26 mest ter 40 gradov in cerkva in zahteval 20.000 življenj. Ob idrijskem potresu leta 1511 je umrlo 12.000 ljudi, ob ljubljanskem potresu leta 1895 pa naj bi bilo okoli deset mrtvih ter velika materialna škoda. * Agencija RS za okolje, Urad za seizmologijo in geologijo, Dunajska 47, Ljubljana 8 Najmočnejši potresi v 20. stoletju pa so bili leta 1917 v Brežicah, leta 1956 na ilirsko- bistriškem območju, leta 1963 na litijskem območju, leta 1974 na Kozjanskem, majski in septembrski potresi leta 1976 (žarišča so imeli na območju Furlanije - grozljive posledice teh potresov so bile v severozahodni Sloveniji, saj je bilo poškodovanih več kot 12.000 zgradb, od katerih jih je bilo potrebno 4.000 porušiti), leta 1977 potres pod Storžičem, leta 1982 v Savinjski dolini, leta 1995 okrog Ilirske Bistrice in najmočnejši potres 12. aprila 1998 v zgornjem Posočju. V opazovanem obdobju od leta 567 pa do današnjih dni je bilo na ozemlju Slovenije ali v obmejnih območjih sosednjih dežel skupno 6.000 potresov z intenziteto, večjo od II. stopnje po EMS-intenzitetni lestvici, od tega 73 potresov intenzitete od VIII. do X. stopnje po EMS-lestvici. Sistematično zapisovanje, spremljanje in obdelava podatkov o potresni dejavnosti na Slovenskem sega v leto 1897, ko je dr. Albin Belar v Ljubljani na Vegovi ulici v prostorih višje realke postavil prvi seizmograf na Slovenskem, ki je bil tudi prvi v takratni avstroogrski monarhiji. To je bil začetek slovenske instrumentalne seizmologije. Ker se je večina zapisov iz začetnega obdobja razvoja seizmologije izgubila, je pričel dr. Vladimir Ribarič ponovno graditi temelje slovenske seizmologije. Instrumentalno zapisovanje potresov je ponovno steklo leta 1958 na observatoriju Golovec v Ljubljani. Seizmološka dejavnost se je po letu 1958 naprej odvijala na Geofizikalnem institutu Univerze v Ljubljani, ki je skupaj z Astronomskim institutom tvoril Astronomski geofizikalni observatorij, od leta 1980 dalje pa na Seizmološkem zavodu Socialistične Republike Slovenije, ki je bil ustanovljen kot republiška upravna organizacija. Ob osamosvojitvi Slovenije leta 1991 se je preimenoval v Seizmološki zavod Republike Slovenije. Ob koncu leta 1994 je Seizmološki zavod dobil nove zadolžitve in novo ime - Uprava RS za geofiziko, ki je delovala v okviru Ministrstva za okolje in prostor. S sprejemom Zakona o spremembah in dopolnitvah zakona o organizaciji in delovnem področju ministrstev (Ur. l. RS, št. 30/01) je prišlo do združitve Uprave RS za geofiziko, Hidrometeorološkega zavoda in Uprave RS za varstvo narave v Agencijo RS za okolje, seizmološka opazovanja in druge dejavnosti pa se nadaljujejo v Uradu za seizmologijo te agencije. Omrežje potresnih opazovalnic Obstoječe omrežje potresnih opazovalnic je do maja leta 2002 sestavljalo sedem opazovalnic, od tega šest opremljenih z digitalnimi seizmografi, komunikacijsko povezanih med seboj z najetimi linijami preko komunikacijske hrbtenice državnega računalniškega omrežja (HKOM), z avtomatskim prenosom podatkov in z nadzorom delovanja in konfiguriranjem inštrumentov iz centralnega računalnika na observatoriju na Golovcu v Ljubljani. Sedma opazovalnica je bila opremljena z analognim seizmografom z zapisom s črnilom na papir, seizmogrami pa se pošiljajo v centralo v Ljubljano po pošti. 9 Slika 1- Razporeditev potresnih opazovalnic na območju Slovenije konec leta 2005 Potres 12. aprila 1998 v zgornjem Posočju, ki je povzročil veliko škodo na širšem potresnem območju, je pokazal na preslabo opremljenost slovenske seizmološke službe, da bi hitro in dovolj natančno posredovala podatke o osnovnih potresnih parametrih. Izkazalo se je, da tako javne službe kot širša javnost pričakujejo ustrezno informacijo o potresu in prizadetem območju v bistveno krajšem času, kot je predvideno v načrtih pripravljenosti na potres. Vlada Republike Slovenije je zadolžila Ministrstvo za okolje in prostor, takratno Upravo RS za geofiziko, da čimprej pripravi informacijo o potresnih opazovalnicah v državi in predloge ukrepov za posodobitev državnega potresnega opazovanja. Potres 31. avgusta istega leta v bližini Trebnjega na Dolenjskem je le še podkrepil potrebo po ukrepih, ki bi zagotovili učinkovito delovanje seizmološke službe. Predvidena je bila modernizacija omrežja potresnih opazovalnic z izgradnjo osemnajstih novih opazovalnic in posodobitvijo obstoječih sedmih. Posodobitev naj bi bila končana do konca leta 2006. Osnovni namen posodobitve omrežja potresnih opazovalnic je vzpostavitev takega državnega potresnega opazovalnega omrežja, ki bo omogočalo:  zajem podatkov o potresih, ki jih čutijo prebivalci na območju Slovenije, in posredovanje teh podatkov v stvarnem času v center,  čim hitrejše določanje z zadostno natančnostjo osnovnih potresnih parametrov za potrebe obveščanja in ukrepanja po potresu,  zagotovitev točnosti določanja potresnih parametrov šibkih potresov z natančnostjo, potrebno za sodobne seizmotektonske študije (napaka določitve žarišča in nadžarišča potresa naj ne bi bila večja od enega kilometra),  zagotovitev kakovostnega zapisa seizmičnih signalov v dovolj širokem frekvenčnem pasu, ki omogoča določanje dinamičnih parametrov potresnih žarišč, in izračun parametrov potresne nevarnosti. Izbira lokacij sodobnega omrežja potresnih opazovalnic je zahteven interdisciplinarni projekt, za katerega je potrebno izpolniti pogosto nasprotujoče si zahteve glede seizmogeološke ustreznosti lokacije, možnosti odkupa zemljišča, možnosti gradbene izvedbe, zagotovitve vira energije in povezave s središčem za zbiranje in analizo podatkov. 10 Da ima omrežje opazovalnic željene lastnosti, je glede na naravne in druge danosti pogosto potrebna optimizacija kompromisnih rešitev. Glede na kriterije za izbor lokacije potresne opazovalnice, ki vključujejo splošne pogoje (geometrija omrežja), naravne danosti (seizmogeološke lastnosti, seizmični nemir, relief, klimatski pogoji) in izvedbene pogoje (možnost odkupa zemljišč, zagotovitev vira energije in komunikacij za prenos podatkov, izvedljivost gradbenih del, dostopnost in zaščita pred vandalizmom) je bila izbrana razporeditev potresnih opazovalnic, kot je prikazana na sliki 1. Potresne opazovalnice so vključene v računalniško omrežje državnih organov HKOM, po katerem tečejo podatki v središče za obelavo (slika 2), kjer se takoj začne avtomatska analiza podatkov in obveščanje seizmologov o morebitnih dogodkih. Slika 2 - Shema povezav potresnih opazovalnic in središča za obdelavo podatkov Potresna opazovalnica Opremo potresnih opazovalnic (slika 3) sestavljajo senzor, zajemalna enota, komunikacijska oprema za kontinuirani prenos podatkov v center za obdelavo podatkov in brezprekinitveno napajanje. 11 Slika 3 - Potresna opazovalnica BOJS v Bojancih v Beli Krajini Glede na izbiro senzorja imamo tri vrste potresnih opazovalnic:  Na štirih opazovalnicah: Goliše (GOLS), Legarje (LEGS), Zavodnje (ZAVS) in Vrh nad Dolskim (VNDS) je trikomponentni širokopasovni seizmometer Guralp CMG-40T zaradi slabe geološke podlage nameščen v 18 metrov globoko vrtino.  Pet opazovalnic Kog (KOGS), Gorjuše (GORS), Bojanci (BOJS), Skadanščina (SKDS) in Ljubljana (LJU) je šestkanalnih. Poleg trikomponentnega široko-pasovnega seizmometra Guralp CMG-40T je v seizmičnem jašku nameščen še akcelerometer EpiSensor.  Na drugih opazovalnicah je predvidena namestitev trikomponentnega širokopasovnega seizmometra Guralp CMG-40T v seizmičnem jašku (slika 4). Poleg seizmometra je v seizmičnem jašku nameščena zajemalna enota Quanterra Q730. Enota ima na vhodu tri (pri petih opazovalnicah šest) neodvisne 24-bitne analogno- digitalne (A/D) med seboj galvansko ločene pretvornike, vgrajen procesni modul, GPS- sprejemnik točnega časa, pomnilnik za začasno shranjevanje podatkov in komunikacijski modul. Komunikacijski protokol omogoča paketni prenos podatkov. Za A/D-pretvorbo je uporabljena delta sigma modulacija z osnovno frekvenco vzorčenja 20 kHz. Nižje frekvence vzorčenja dobimo v procesorskem modulu z decimacijo in digitalnim filtriranjem. Za zajemanje podatkov skrbi programska oprema Shear. Prenos podatkov v središče za obdelavo podatkov (SOP) poteka v realnem času. Komunikacijski protokol omogoča uporabniku nastavitve prioritete pri pošiljanju podatkov, na primer samo prenos posameznih dogodkov z manjšo frekvenco vzorčenja ali kontinuiran prenos zajemanega kanala. Tako tudi ob krajši prekinitvi prenosnih linij ne ostanemo brez podatkov. Prenašamo tri nize podatkov, in sicer z vzorčenjem signala 200 vzorcev, 20 vzorcev in 1 vzorec na sekundo. Komunikacija poteka s TCP/IP-protokolom preko vgrajene Ethernet kartice in je dvosmerna, tako da lahko iz osrednjega računalnika daljinsko nastavljamo parametre zajemalnega sistema in izvajamo kalibracijo senzorjev. Ura v zajemalnem sistemu je usklajena z GPS-sistemom točnega časa, njena napaka pa je manjša od 1 ms. 12 Slika 4 - V seizmičnem jašku sta nameščena senzor in zajemalna enota V pomožnem jašku (slika 5) je nameščena komunikacijska oprema za prenos podatkov, ki jo tvorita usmerjevalnik in modem, 12-voltno baterijsko napajanje s polnilcem in razsmernikom, ki omogoča 24-urno delovanje potresne opazovalnice ob izpadu omrežne napetosti. Prenos podatkov poteka po najetih linijah, kjer pa je bila ta rešitev predraga, je za prenos podatkov uporabljeno mobilno omrežje s HSCSD-protokolom. Antena GPS sprejemnika je skrita v zračniku. Slika 5 -V pomožnem jašku sta nameščena komunikacijska oprema in brezprekinitveno napajanje 13 Središče za obdelavo podatkov (SOP) Srce središča za obdelavo podatkov (slika 6) sestavljajo dva strežnika s programsko opremo Antelope, tračna enota za arhiviranje podatkov in časovni strežnik. Ker so potresi nepredvidljiv pojav, je za zanesljivo delovanje potrebna podvojitev sistema. Slika 6 - Upravljalni sistem Antelope v središču za obdelavo v Ljubljani Programsko opremo Antelope, izdelek BRTT (Boulder Real Time Tachnologies, Inc.), sestavljajo moduli za zajem, prenos, nadzor delovanja, lokalno shranjevanje, obdelavo, arhiviranje in distribucijo seizmičnih podatkov. Programi tečejo na Sunovih strežnikih z operacijskim sistemom Solaris. Obdelava podatkov poteka tako avtomatsko v stvarnem času kot tudi interaktivno in omogoča detekcijo dogodkov, odčitavanje vstopnih časov potresnih valov, združevanje podatkov z različnih opazovalnic, določanje epicentrov potresov in shranjevanje rezultatov analize. Sestavni del programskega paketa je tudi informacijski sistem, ki vsebuje surove podatke – valovne zapise potresov, rezultate analiz in drugih podatkov. Parametri potresov se vnašajo v preglednico, epicentri pa se vrišejo na 14 zemljevid Slovenije. Kasneje rezultate avtomatske analize pregleda seizmolog in vnese popravke. Prav tako analizira šibkejše potrese, ki jih avtomatski prožilec ni zaznal. Posebna pozornost je namenjena lokalnim potresom, katerih registracija je glavni namen mreže potresnih opazovalnic. Znotraj sistema Antelope se podatki pretakajo skozi podatkovni krožni pomnilnik PKP (slika 6), ki je osrednji modul sistema. Vsak PKP je upravljan s programom Orbserver. Vmesniški moduli vpisujejo podatke, zajete na opazovalnicah, v PKP-enoto. Podatke lahko uvozimo v PKP tudi iz drugih seizmoloških centrov. V PKP-enoti se shranjujejo zajeti podatki opazovalnic in rezultati obdelav teh podatkov. Antelope vsebuje programske module, ki omogočajo avtomatsko detekcijo, določanje vstopnih časov, združevanje dogodkov, lociranje, oceno magnitude in arhiviranje v stvarnem času. Vsak modul deluje kontinuirano kot samostojen program, pobira vhodne podatke in odlaga izhodne v PKP- enoto. Izhodni podatki iz PKP-enote se prenašajo na arhivske module, ki arhivirajo vhodne podatke iz opazovalnic in rezultate analiz v seizmični informacijski sistem. Naknadno lahko podatke obdelujemo s programskimi moduli podatkovne baze. Vse vrste programskih modulov sistema Antelope upravljajo in nadzirajo administratorski programski moduli. Rezultate analiz lahko skupaj z zajetimi podatki z opazovalnic prenašamo med različnimi enotami. Prenos podatkov lahko poteka po različnih komunikacijskih protokolih, v našem omrežju pa smo uporabili internetni protokol TCP/IP. Program poleg prenosa podatkov omogoča tudi pregled stanja instrumentov, daljinski nadzor in nastavitve parametrov seizmografov, tako zajemalnih enot kot tudi senzorjev. Standardni nadzorni program z grafičnim vmesnikom omogoča operaterju pregled nad funkcijami instrumentov na opazovalnicah in komunikacijskih linijah. Slika 7 - Shematski prikaz sistema Antelope Grafični vmesnik omogoča uporabniku pregled zajetih podatkov na opazovalnicah, ki se izrisujejo na zaslonu v stvarnem času (slika 8). Program ima veliko možnosti nastavljanja parametrov, od števila kanalov, ki jih prikazuje, filtriranja podatkov pred prikazovanjem, ponavljanja istih podatkov, do nastavljanja amplitudnega in časovnega merila. 15 Slika 8 - Grafični vmesnik orbmortd omogoča prikaz različnih podatkov na zaslonu. Poleg opazovalnic državnega seizmološkega omrežja vidimo na zaslonu še zapise avstrijskih opazovalnic ARSA in OBKA, italijanske opazovalnice TRI in začasnih opazovalnic VELE (Velenje), LISS (Lisca) in NEKS (Krško). Slika 9 - Programska oprema avtomatsko izračuna epicenter potresa in ga prikaže na internetnih straneh ARSO. Program vpisuje podatke v podatkovno bazo vseh dogodkov v stvarnem času ter ponovno pregledanih dogodkov in rezultatov obdelave. Baza s prikazi zemljevidov z 16 vrisanimi lokacijami potresov se stalno obnavlja z novimi podatki. Baza je dinamična in se obnavlja z novimi informacijami, ko se spremenijo vhodne tabele. Poleg prikaza epicentrov na zemljevidu imamo še druge podatke: lokacije epicentrov, starosti dogodkov, magnitude potresov (slika 9). Internet/Intranet Omrežje potresnih opazovalnic je vključeno v zasebno računalniško omrežje HKOM, omrežje državnih organov Republike Slovenije, ki ga upravlja Direktorat za e-upravo in upravne procese (DEU) Ministrstva za javno upravo. Prostrano omrežje državnih organov HKOM je privatno omrežje, ki je zasnovano za prenos podatkov med posameznimi zaključenimi celotami in med posameznimi končnimi uporabniki in centralnim sistemom aplikativnih in podatkovnih strežnikov in storitev (elektronska pošta, internet, klicni dostopi…). Omrežje je povezano s svetovnima omrežjema Internet in X.25, zato je profesionalno varovano in grajeno ter vzdrževano po natančno določenih standardih in pravilih. Potres, ki je nastal 12. aprila 1998 v zgornjem Posočju, so čutili tudi prebivalci sosednjih dežel, zato se je porodila ideja o združitvi omrežij, saj bi s tem prišli do večjega števila podatkov, natančnejši bi bili izračuni potresnih parametrov, pa tudi ob izpadu delovanja posameznih opazovalnic bi še vedno pridobili zadostno količino podatkov. Medtem ko imajo v Italiji (Univerza v Trstu), Avstriji (ZAMG) in Hrvaški (GZ) svoja oziroma uporabljajo javna prenosna omrežja za prenos podatkov, je slovensko seizmološko omrežje vključeno v državno računalniško omrežje HKOM, ki je posebej varovano. Da bi omogočili izmenjavo podatkov, so nam strokovnjaki DEU predlagali rešitev s postavitvijo delovne postaje v DMZ-coni, ki omogoča izmenjavo podatkov (slika 10). Slika 10 - Izmenjava podatkov Urada za seizmologijo z inštitucijami v tujini Delovna postaja v DMZ je nameščena med dvema požarnima zidoma s strogo kontroliranim dostopom in operacijami, ki se lahko izvajajo. Preprečene so podatkovne zanke. Vhodna in izhodna PKP-enota sta ločeni in povezani s centralno PKP-enoto. Ta pa je povezana z delovno postajo že znotraj omrežja HKOM. Trenutno sprejemamo podatke s potresne opazovalnice v Zagrebu (ZAG), v Trstu (TRI) in z vseh avstrijskih opazovalnic (ZAMG), od katerih so za nas zanimivi podatki iz opazovalnic OBKA nad Železno Kaplo in ARSA pri Gradcu, ker sta najbližji našemu 17 ozemlju. Zapise vseh naših opazovalnic pa posredujemo avstrijski seizmološki službi (ZAMG), univerzi v Trstu (DTS) in evropski organizaciji ORFEUS. Sistem Antelope vsebuje poleg različnih programskih modulov za zajem, prenos, obdelavo in distribucijo podatkov v stvarnem času tudi tako imenovani seizmični informacijski sistem, v katerem so shranjeni podatki, zajeti na potresnih opazovalnicah, rezultati različnih obdelav in tudi drugi podatki namenjeni za paketno in interaktivno obdelavo. To je relacijska baza podatkov, razvita iz javno dostopne baze podatkov Datascope. Aktivnosti ob potresu V času po potresu v zgornjem Posočju se je izkazalo, da tako javne službe kot širša javnost pričakujejo ustrezno informacijo o potresu in prizadetem območju dosti prej kot v eni uri, tako kot je bilo predvideno oz. definirano v Načrtu zaščite in reševanja ob potresu na območju Slovenije. Novo omrežje potresnih opazovalnic je sposobno avtomatsko v stvarnem času določiti parametre potresa in jih sporočiti na ustrezna mesta. Izkušnje pa kažejo, da algoritmi za izračun lokacije niso zanesljivi, še posebej v primeru, ko je premalo podatkov. Zato dežurni seizmolog podatke vedno preveri, preden gredo v javnost. Na sliki 11 je prikazan diagram poteka dejavnosti ob potresu. Ob potresu se podatki o proženju in zapisi potresa s seizmografov na opazovalnicah prenesejo v centralni računalnik, kjer se izvede avtomatska analiza dogodka. Po analizi se izračunani parametri potresa s sliko epicentra na zemljevidu Slovenije in zapis potresa prikažejo na internetu ter na intranetu CORS, avtomatsko pa se pošlje še obvestilo dežurnemu seizmologu po dveh poteh istočasno: po elektronski pošti in po mobitelu. Sporočilo vsebuje identifikacijsko številko dogodka, čas potresa, obe koordinati lokacije in globino žarišča potresa ter lokalno magnitudo potresa. Čas med nastankom lokalnega potresa in SMS-sporočilom, ki ga dobi dežurni seizmolog na mobitel, je dolg približno tri minute. Šibkejši dogodki, katerih magnituda je < 2,0, so slabše locirani. Pri teleseizmih v sporočilu manjka podatek za magnitudo. Avtomatski sistem pripravi še poročilo o potresu v formatu nordic in ga pošlje v NEIC (National Earthquake Information Center) in ORFEUS. 18 Slika 11 - Diagram poteka aktivnosti ob potresu Ko dobi sporočilo, se dežurni seizmolog takoj odpravi na svoje delovno mesto in ugotovi, kje je potres nastal. Določeni teleseizmi namreč povzročijo enak odziv sistema, kot da je šlo za lokalni potres. Opravi še ročno analizo potresa in preveri izračun. V tem času ima na voljo že več podatkov in pripravi sporočilo o potresu. Sporočilo o potresu vsebuje naslednje podatke:  dan v tednu, datum in ura potresa (lokalni in ne UTC-čas!),  oddaljenost in smer od izbrane opazovalnice,  magnitudo, 19  nadžarišču najbližji kraj,  kraje, kjer so potres čutili ljudje,  kraje, kjer je potres povzročil gmotno škodo,  oceno za intenziteto. Poročilo potem pošlje po navedenem vrstnem redu naslednjim prejemnikom: CORS (Center za obveščanje Republike Slovenije), vodji Urada za seizmologijo, medijem (STA, radio, TV, časopisi), ga posname na telefonski odzivnik, naloži na internetno stran in pošlje sporočilo še na pripravljene naslove po elektronski pošti. Zaključek Urad za seizmologijo in geologijo je v okviru zakonsko opredeljenih nalog ter na osnovi internih analiz o stanju na področju seizmološkega monitoringa ter ocenjevanja potresne dejavnosti v Sloveniji zastavil cilje, ki naj bi bili doseženi z realizacijo projekta "Posodobitev državne mreže potresnih opazovalnic". Postavitev državnega potresnega alarmnega sistema z obveščanjem v stvarnem času, ki bo temeljil na samodejni obdelavi podatkov in na samodejnem posredovanju podatkov ustreznim službam, je prva naloga. Zahtevam po obveščanju v stvarnem času ter samodejni obdelavi podatkov in po njihovem posredovanju ustreznim službam (porabnikom) je možno zadostiti z ustrezno sodobno seizmološko in računalniško opremo ter s primerno organizacijo upravljanja in vodenja mreže potresnih opazovalnic. Mreža potresnih opazovalnic bo omogočala obveščanje javnosti z osnovnimi karakteristikami potresa najkasneje v 10 minutah po potresu. Drugi namen mreže potresnih opazovalnic je čim natančnejše opredeljevanje osnovnih potresnih parametrov (predvsem koordinat nadžarišča, globine ter velikosti in obsega potresa) na podlagi globinskega geofizikalnega modela ozemlja Slovenije, ki ga bo mogoče izdelati na podlagi potresnih zapisov načrtovane mreže potresnih opazovalnic. Število in porazdelitev potresnih opazovalnic sta odvisna od ocenjene potresne nevarnosti in ogroženosti, velikosti opazovanega področja in namena zbiranja podatkov. Dokaj natančna opredelitev položaja žarišča temelji na poznavanju časa, ki ga je potresno valovanje potrebovalo za pot od žarišča do potresnih opazovalnic. Natančnost opredelitve potresnih količin (koordinate nadžarišča potresa, žariščna globina, velikost in obseg potresa) je odvisna od kakovosti in števila potresnih zapisov, porazdelitve opazovalnic in oddaljenosti najbližje opazovalnice od žarišča ter poznavanja globinskega geofizikalnega modela ozemlja. Globinski geofizikalni model, ki je potreben za preračun časa v oddaljenost, lahko opredelimo iz zapisov mreže potresnih opazovalnic ali s precej dražjimi globokimi seizmičnimi raziskavami. Za ozemlje Slovenije takega modela zaenkrat ni bilo mogoče izdelati, ker je število opazovalnic nezadostno. Pri potresu se namreč sproščena energija razširja v obliki prožnostnega valovanja, ki prinese na površje tudi informacijo o lastnosti globinskih struktur, skozi katere je potovalo. S postavitvijo predlagane mreže potresnih opazovalnic bo možno pridobiti nujno potrebne zapise potresov, na podlagi katerih bo lahko izdelan ustrezen model. Za opredelitev lege nadžarišča potresa so nujni zapisi najmanj treh opazovalnic, za opredelitev globine žarišča pa še zapis vsaj ene opazovalnice, ki od žarišča ni oddaljena več kot znaša globina. Ker tehnologija zaznavanja in zapisovanja potresov zaenkrat ne omogoča, da bi z eno vrsto instrumentov ustrezno zapisali celoten dinamični in frekvenčni razpon, v katerem se potresi pojavljajo, je nujno, da se v osnovno mrežo vključijo 4 opazovalnice s senzorji z večjim frekvenčnim obsegom ter ena opazovalnica za opazovanje močnih potresov v svetu. S tem bi Republika Slovenija 20 tudi izpolnila svoje mednarodne obveznosti, ki jih je prevzela s podpisom pogodbe o prepovedi jedrskih poskusov (Comprehensive nuclear test ban treaty monitoring). Potresni zapisi načrtovane mreže potresnih opazovalnic bodo omogočili zanesljivejše ocenjevanje in boljšo državno karto potresne nevarnosti za potrebe potresno varne gradnje na podlagi natančnejšega poznavanja seizmotektonskih razmer na ozemlju Slovenije. Za potrebe prostorskega načrtovanja in racionalne potresno varne gradnje je nujna karta, ki realno ocenjuje potresno nevarnost. Izdelava karte temelji na poznavanju časovno prostorske porazdelitve potresne dejavnosti in določitvi aktivnih prelomnih con, ki so lahko vir močnega potresa v prihodnosti. Tega z obstoječo gostoto mreže potresnih opazovalnic ni možno napraviti. S postavitvijo predlagane mreže potresnih opazovalnic bodo zagotovljeni potrebni podatki za spoznavanje potresnih in seizmotektonskih razmer na ozemlju Slovenije. To so vhodni podatki in podlaga za izdelavo zanesljivejše in natančnejše državne karte potresne nevarnosti. V konceptualnem smislu je državna mreža potresnih opazovalnic zastavljena tako, da bo omogočala kasnejšo povezavo treh alarmnih sistemov - Slovenije, Italije in Avstrije, pri čemer sta smiselna dva načina povezave: povezani samostojni alarmni sistemi z izmenjavo podatkov prek elektronske pošte ter skupen alarmni sistem s sočasnim prenosom podatkov iz državnih računalniških središč v vsa tri državna središča za obdelavo seizmoloških podatkov. Literatura Antelope, ARTS configuration and operations manual, 1998, Boulder Real Time Technologies, inc. 68 str. Gosar, A., Zupančič, P., Vidrih, R., 1999. Izbor lokacij za novo mrežo potresnih opazovalnic v Sloveniji: geološke in geofizikalne raziskave. Potresi v letu 1999. Agencija RS za okolje, Ljubljana, 50 – 60. Lapajne, J., Sinčič, P., Živčić, M., 1998. Načrti za posodobitev opazovanja potresov v Sloveniji, Ujma 12, Ljubljana, 153-155. Ravnik, J., Živčić, M., Trnkoczy, A., 1999. Modeliranje zmogljivosti mreže potresnih opazovalnic, Potresi v letu 1999, Agencija RS za okolje, Ljubljana 73 -82. Bormann, P., Trnkoczy, A., Factors Affecting Seismic Site Quality and the Site Selection Procedure. In: Bergman, E., Bormann, P. (eds.), New manual of seismological observatory practice, 1998. Jesenko, T., Zivcic, M., Measurements of seismic noise for seismic station site selection, Potresi v letu 1999, Agencija RS za okolje, Ljubljana, pp 61-67, 2001. Sincic, P., Vidrih, R., Gradnja potresne opazovalnice. Ujma 9, pp 185-189, Ljubljana, 1995. Tasic, I., Sincic, P., Automatic Determination of Earthquake Parameters at Three Component Seismic Station, 29 th General Assembly of Eur. Seismological Commision, Potsdam, 2004. Trnkoczy A., Zivcic M., Design of Local Seismic Network for NPP Krško. Proceedings of the workshop "Local and national seismic networks: on line processing with microcomputer facilities", November 18 th -20 th 1991, Cahiers du Centre Europeen de Geodynamique et de Seismologie, 5, pp 31-41, Luxembourg,1992. Vidrih, R., Godec, M., Gosar, A., Sincic, P., Tasic, I., Zivcic, M., Modernization of the Slovenian National Seismic Network, Seismological Research Letters, Volume 74, Number 2, 2003. Vidrih, R., Godec, M., Gosar, A., Sincic, P., Tasic, I., Zivcic, M., Setting Up a Seismic Monitoring Station Network around the Krsko Nuclear Power Plant, Seismological Research Letters, Volume 74, Number 2, 2003. Vidrih, R., Godec, M., Gosar, A., Sincic, P., Tasic, I., Zivcic, M., New Seismic Network in Slovenia. 29 th General Assembly of European Seismological Commision, Potsdam, 2004. 21 TESTNE GRAVIMETRIČNE MERITVE ZA POTREBE PROJEKTA NOVE GRAVIMETRIČNE MREŽE SLOVENIJE Božo Koler * , Miran Kuhar * , Klemen Medved ** Povzetek Med 7. julijem 2005 in 13. oktobrom 2005 smo na območju Slovenije izvedli testne gravimetrične meritve z relativnim gravimetrom Scintrex CG-3M (Avtomated Gravity Meter) številka 10341. Testne meritve smo navezali na absolutne gravimetrične točke oziroma točke, ki so bile predhodno navezane na absolutne gravimetrične točke. Osnovni namen izvajanja testnih meritev je bil testiranje, spoznavanje instrumenta in pridobivanje ustreznih izkušenj za izmero gravimetrične mreže 1. reda. Meritve smo izvajali na točkah, na katerihje bil težnostni pospešek predhoddno izmerjen. To so reperji II. NVN, reperji, na katerih so bile izvedene gravimetrične meritve leta 1995 (izvedene so bile v okviru povezave nivelmanskih mrež Slovenije in Avstrije), ter kalibracijska baza Republike Slovenije, ki je bila izmerjena leta 1998. Vse meritve so bile izvrednotene in opravljena je primerjava s prejšnjimi vrednostmi težnostnega pospeška na izmeritvenih točkah. Uvod Testne meritve smo s prekinitvami izvajali od 7. julija 2005 do 13. oktobra 2005 na območju Slovenije. Vse meritve so bile izvedene z relativnim gravimetrom Scintrex CG- 3M (Avtomated Gravity Meter) številka 10341, ki je last Geodetske uprave Republike Slovenije. Relativni gravimetri so zelo občutljivi instrumenti, s katerimi je potrebno ravnati pazljivo. Posebno pozornost je potrebno posvetiti transportu instrumenta. Med prevozom je instrument v potovalnem zaboju, ki je nameščen in pritrjen v vozilo (slika 1). Slika 1 - Instrument v potovalnem zaboju, ki je nameščen v prtljažniku vozila * doc.dr.Božo Koler, univ.dipl.inž.geod., doc.dr.Miran Kuhar, univ.dipl.inž.geod. Univerza v Ljubljani, Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo, Oddelek za geodezijo, Jamova 2, 1000 Ljubljana. ** Klemen Medved, univ.dipl.inž.geod., Geodetska uprava R. Slovenije, Zemljemerska 12, 1000 Ljubljana. 22 Tako poskušamo omiliti tresljaje in nezaželjeno premikanje instrumenta, ki bi mu lahko škodovalo. Sama vožnja mora potekati čim bolj tekoče in brez sunkovitih pospeševanj oziroma zaviranj. Testne meritve smo navezali na absolutne gravimetrične točke oziroma točke, ki so bile predhodno navezane na absolutne gravimetrične točke. Osnovni namen izvajanja testnih meritev je bil testiranje, spoznavanje instrumenta in pridobivanje ustreznih izkušenj za izmero gravimetrične mreže 1. reda. Meritve smo izvajali na posameznih točkah, na katerih je bil težnostni pospešek predhodno izmerjen, saj imamo tako možnost primerjati rezultate meritev. Na osnovi primerjave lahko odkrijemo morebitne grobe in sistematične pogreške. V testne meritve smo vključili:  gravimetrične točke osnovne gravimetrične mreže,  reperje II. NVN,  reperje, na katerih so bile izvedene gravimetrične meritve leta 1995, in sicer v okviru povezave nivelmanskih mrež Slovenije in Avstrije,  kalibracijsko bazo Republike Slovenije, ki je bila izmerjena leta 1998. 5400000 5450000 5500000 5550000 5600000 5040000 5060000 5080000 5100000 5120000 5140000 5160000 5180000 SKICA MERITEV X Y 2 7 148 3674 3959 5486 3926 3910 3974 1424 2839 1032 139 1256 1073 8 1272 1432 5324 5347 2870 2873 2879 2728 1014 2678 2666 1080 5414 2880 5406 1020 2732 23 1049 2762 1006 2718 2716 1074 2706 1093 1083 1000 1001 2752 2758 101 200 1078 300 1061 1017 1004 2753 400 401 500 501 550 38 41 3787 2154 5 399 1851 911 5596 21 2 963 12 7070 7065 7058 7049 439 5 20 19 348 6 551 39 43 44 7.julij 2005 15.julij 2005 19.julij 2005 20.julij 2005 22.julij 2005 28.julij 2005 2.av gust 2005 4.av gust 2005 10.av gust 2005 11.av gust 2005 10.september 2005 11.september 2005 merjena tocka absolutna tocka tocka nav ezav e grav imetricna tocka  DANILA UREK 43 Slika 2 - Prikaz območja meritev po dnevih Na sliki 2 je prikazani območje meritev, merjene točke in trase merjenj za posamezen dan. Relativni gravimeter Scintrex CG-3M Scintrex CG-3M je avtomatizirani gravimeter. Delovni razpon gravimetra (brez resetiranja) je 7000 mGal-a (1 mGal = 10 -5 ms -2 ), kar pomeni, da je možno meritve izvajati skoraj na celotni Zemljini obli. Postopek izmere je avtomatiziran. Tako so odpravljeni pogreški operaterja. Meritve se shranjujejo v interni spomin gravimetra. Relativni gravimeter Scintrex CG-3M ima standardno ločljivost 1 μGal-a (1 μGal = 10-8 ms -2 ) s standardnim odklonom manjšim od 5 μGal-a. Visoka natančnost CG-3M 23 gravimetra je rezultat avtomatizacije merskega procesa, visokokvalitetne izdelave, malega hoda gravimetra ter precizne kalibracije. Garavimetrični senzor CG-3M gravimetra sloni na kvarčnem elastičnem sistemu. Sila, ki je prisotna zaradi težnostnega pospeška na čutilu instrumenta (merska masa), je v uravnovešena z ustrezno vzmetjo in relativno majhno elektrostatično silo kondenzatorja. Autograv CG-3M vsebuje mersko čutilo, nadzorni mehanizem z mikroprocesorjem in baterije v prenosnem ohišju. Gravimeter CG-3M nenehno odčitava podatke z internega senzorja nagiba. Na osnovi teh meritev CG-3M avtomatično kompenzira meritve zaradi nehorizontalnosti gravimetričnega senzorja. Na podlagi geografskega položaja in časovne cone CG-3M avtomatično računa popravek zaradi plimovanja trdne Zemlje v realnem času, in to za vsak odčitek. Da bi eliminirali vplive sprememb zračnega tlaka in temperature, je celotni merilni sistem hermetično zaprt v aluminijastem ohišju. Termostat vzdržuje konstantno temperaturo, najobčutljivejši elementi (vzmet, občutljive elektronske naprave, analogno digitalni pretvornik, libeli) pa so v dvojnem vakumskem ohišju. To zmanjšuje vpliv zunanjih temperaturnih sprememb za faktor 10 4 . Gravimeter na zaslonu prikazuje in shranjuje v spomin naslednje podatke: popravljeno meritev, standardni odklon, naklona okoli x-osi in y-osi, vrednost temperaturnega senzorja, popravek za plimovanje trdne Zemlje, trajanje meritev, čas začetka merjenja, in osnovne informacije o privzetih parametrih merjenja. Postopek izmere Na točkah osnovne gravimetrične mreže smo po postavitvi in horizontiranju instrumenta višino instrumenta izmerili trikrat (ob vsaki nogi stativa – v obdelavi se nato upošteva aritmetična sredina izmerjenih višin), saj se podatek o merjenem g nanaša na ploskev. Zaradi tresljajev, ki so prisotni pri prevozu in prenosu instrumenta, smo po horizontranju instrumenta počakali 10 minut, da se merilni sistem umiri. Po 10 minutah smo pričeli z izmero. Na točkah osnovne gravimetrične mreže smo izvedli 5 meritev. Na reperjih II. NVN je bila višina od vrha instrumenta do reperja izmerjena le enkrat, ker se podatek o merjenem g nanaša na najvišjo točko reperja. Ker so predhodne meritve na nivelmanskih reperjih II. NVN podane na 10 μGal natančno, smo izvedli 3 meritve, in to takoj po postavitvi in horizontiranju instrumenta. Obdelava merskih podatkov gravimetrične izmere Pri meritvah težnostnega pospeška so prisotni številni vplivi. Vse vplive na izmerjene vrednosti težnostnega pospeška lahko razdelimo v dve skupini (Torge, 1989): 1. vplivi zaradi nepopolnosti instrumenta – instrumentalni pogreški, 2. zunanji vplivi okolice. Instrumentalni pogreški so posledica konstrukcije gravimetra. V to skupino sodijo pogreški čitanja (v primeru, da gravimeter nima avtomatiziranega postopka izmere in odčitavanja merjene vrednosti), pogrešek zaradi nepravilnega horizontiranja, elastična histereza, nestabilna napetost v instrumentu ter kalibracijska funkcija. Elastična histereza ali zmanjšanje (popuščanje) napetosti vzmeti nastane zaradi spremembe dolžine vzmeti po določenem času. Vpliv se lahko zmanjša (< 0,001 mGal) z načinom dela. Pri stacionarnem in terenskem delu z gravimetrom prihaja do sprememb v ravnotežju sistema vzmeti. Zaradi tega se spreminja ničelni položaj čutila (ang. zero position), kar je 24 znano kot hod gravimetra (ang. gravimeter drift). S hodom gravimetra imamo opravka zaradi sprememb nemodeliranih zunanjih vplivov in popuščanja napetosti sistema vzmeti. S posebnim načinom dela in uvedbo ustreznega popravka za merjene vrednosti lahko upoštevamo vpliv hoda na opazovanja, predvsem v daljšem časovnem obdobju. Vse vplive upoštevamo z uvedbo ustreznih popravkov. Pred izračunom ustreznih popravkov moramo iz rezultatov izmere odstraniti periodični vpliv plimovanja trdne Zemlje. Gravimeter Scintrex Autograv CG-3M omogoča avtomatski izračun in upoštevanje plimskega popravka, lahko pa plimovanje odpravimo z ustreznimi programi po meritvah. Od naštetih vplivov ima lahko hod gravimetra največjo vrednost, posebej če se meritve izvajajo dalj časa. Pri naših meritvah smo upoštevali naslednje popravke. Vpliv zračnega tlaka Sprememba zračnega tlaka povzroči spremembo mase zračnega stolpa nad merjeno gravimetrično točko. Vpliv zračnega tlaka na spremembo težnosti v μGalih je podan z enačbo (Schüler, 2000):   P g   n p p   30 , 0 2559 , 5 15 , 288 0065 , 0 1 25 , 1013           H p n kjer so: p merjeni zračni tlak na stojišču v hPa oz. mbar, pn izračunani normalni zračni tlak na stojišču v hPa oz. mbar, H nadmorska višina gravimetrične točke v metrih. Spremembe težnosti so torej odvisne od vremena (stabilnosti zračnega tlaka), v praksi pa se upoštevajo le pri najnatančnejših izmerah (v mikrogravimetričnih mrežah) ob nestabilnem vremenu, saj se pri spremembi tlaka za 1 hPa spremeni merjena težnost le za 0,3 - 0,4 μGal. Zračni tlak na stojišču smo merili z Meteo Station HM 30 švicarskega proizvajalca REVUE THOMMEN AG. Resolucija instrumenta je 0.1 hPa in standarni odklon 1 hPa. Vpliv gibanja polov Popravek vpliva gibanja pola kompenzira dolgoročne vplive zaradi spremembe trenutnega položaja pola glede na CIO (Conventional International Origin) (Torge, 2001): Δgpol(t)           sin t y cos t x sin R ,          2 16 1 2   2 ms  kjer so:  kotna hitrost Zemlje (2 /dan), R radij Zemlje, φ, λ geografski koordinati opazovališča, 25 x(t), y(t) koordinati trenutnega položaja pola glede na CIO – podatki so dostopni v elektronskem biltenu International Earth Rotation Service (IERS) oziroma na medmrežju na URL-naslovu: http://hpiers.obspm.fr/eoppc/bul/bulb/. Vpliv hoda instrumenta Hod instrumenta v grobem razdelimo na dve vrsti:  Dolgoročni hod: je posledica staranja vzmeti, temperaturnih sprememb in sprememb pritiska; dolgoročni hod instrumenta znaša od 10 do 100 μGal na dan in se s staranjem instrumenta zmanjšuje.  Kratkoročni hod: je posledica tresljajev med transportom instrumenta; kratkoročni hod instrumenta znaša do 100 μGal na uro in je v kratkih časovnih periodah (nekaj ur) skoraj linearen, odvisen pa je od instrumenta, načina transporta in zaščite instrumenta. Določanje hoda temelji na Taylorjevi vrsti merjene vrednosti g v odvisnosti od časa t: ... ) t t ( t g ) t t ( t g ) t t ( t g ) t g( g(t) 0                                     3 0 0 3 3 2 0 0 2 2 0 0 6 1 2 1 kjer 0 t predstavlja čas začetka meritve. Vpeljemo koeficiente hoda in enačbo pretvorimo v polinom: ) t ( D ) t g( ) t t ( d ) t g( ... ) t t ( d ) t t ( d ) t t ( d ) t g( g(t) 0 s p p p 0 0               1 0 3 0 3 2 0 2 0 1 kjer g(t0) predstavlja začetno meritev. Koeficiente polinoma izračunamo z izravnavo po metodi najmanjših kvadratov. Koeficienti hoda se lahko določijo s ponovljenimi meritvami na istih točkah. Ponavljanja naj bodo čim enakomerneje časovno razporejena, odvisna pa so od tipa hoda (linearen, nelinearen, preskoki), velikosti hoda in zahtevane natančnosti meritev. Poznamo več metod merjenj (Torge, 1989):  Metoda razlik (ang. difference method): kontrola hoda v realnem času na končnih točkah; zaporedje točk: 1-2-1-2, 2-3-2-3, 3-4-3-4, 4-2-4-2, itd. (slika 3 a),  metoda zvezde (ang. star method): povezava na centralno točko in kontrolo hoda v realnem času; zaporedje točk: 1-2-1-3-1-4-1 (slika 3 b),  metoda korakov (ang. step method): najmanj trikratno zaporedno merjenje na posamezni točki; zaporedje točk: 1-2-1-2-3-2-3-4-3-… (slika 3 c) in  metoda profilov (ang. profile method): enkratno, dvakratno ali večkratno merjenje na posamezni točki profila; zaporedje točk: 1-2-3-4-…-4-3-2-1 (slika 3 d). 26 Slika 3 - Metode izmere in določanja hoda instrumenta (Torge, 1989) V našem primeru smo vse meritve izvedli po metodi profila. Meritve smo popravili s polinomskimi funkcijami 1. 2. ali 3. stopnje. Dva karakteristična primera določitve hoda sta podana na sliki 4. Leva stran kaže dan 17. 07. 2005, desna pa 10. 08. 2005. Očitno se pri slednjem kubična funkcija hoda prilega točkam, vendar je zaradi neenakomerne časovne razporeditve večkratnih opazovanj na točkah bolj smiselno uporabiti linearni hod. Slika 4 - funkcija hoda instrumenta za 15. 07. 2005 in 10. 08. 2005 Pregled rezultatov meritev in primerjava s predhodnimi gravimetričnimi izmerami Z meritvami smo določili težnostni pospešek na 8 točkah nekdanje osnovne gravimetrične mreže Jugoslavije in na več kot 60 reperjih II NVN. V preglednici 1 so podani absolutni težnostni pospeški na merjenih točkah osnovne gravimetrične mreže iz leta 2005 in iz leta 1967 v Potsdamskem sistemu ter razlika med njimi. Med sistemom IGSN71 in Potsdamskim sistemom težnosti je bil izmerjen zamik - 14 mGal. Vendar pa so na osnovi naknadnih meritev na območju bivše Jugoslavije, ki so bile izvedene v Beogradu in Zagrebu, dobili zamik v velikosti - 15,13 mGal do -15,10 mGal (Zbornik instituta za geodezijo, 1984), kar se tudi ujema z razlikami, ki smo jih dobili na osnovi testne gravimetrične izmere. Podatke o vrednosti težnostnega pospeška na točkah osnovne gravimetrične mreže Jugoslavije smo pridobili iz topografij. 27 TOČKA Težnostni pospešek – sistem IGSN71 (μGal) Težnostni pospešek – Potsdamski sistem (μGal) Razlika med sistemoma 2005-1967 (μGal) 2005 1967 GT19 980661757 980676854 - 15097 GT20 980547723 980562846 - 15123 GT348 980573154 980588193 - 15039 GT6 980630888 980645657 - 14769 GT21 980558032 980573321 - 15289 GT39 980678011 980693177 - 15166 GT43 980701702 980716566 - 14864 GT44 980715784 980730865 - 15081 Preglednica 1 - Rezultati meritev težnostnega pospeška na točkah osnovne gravimetrične mreže Jugoslavije Pri primerjavi merjene vrednosti težnosti na reperjih II. NVN, ki je bila opravljena leta 1971, in naše testne izmere, smo dobili razlike okoli - 1100 μGal. Ne glede na dejstvo, da so bile primerjane meritve izvedene v sistemu IGSN71, je omenjena razlika posledica dejstva, da so pri gravimetrični izmeri II. NVN upoštevali razliko med Potsdamskim sistemom in IGSN71 v velikosti - 14 mGal. Zaključek Testne gravimetrične meritve, ki smo jih izvedli na celotnem ozemlju Slovenije v 12 delovnih dneh, so v popolnosti izpolnile naša pričakovanja. Tako smo pridobili številne merske podatke, ki nam bodo omogočali nadaljnje analize v zvezi z merilom instrumenta (ponovna izmera kalibracijske baze R Slovenije) in določitvijo funkcije hoda instrumenta. Izbira funkcije hoda instrumenta ima namreč največji vpliv na rezultate meritev, saj je sam postopek izmere avtomatiziran. Poleg tega se je gravimeter Scintrex Autograv CG-3M izkazal kot zanesljiv in za uporabo enostaven instrument. Literatura II. Nivelman visoke točnosti Jugoslavije. Svezak 1. Geodetski fakultet sveučilišta u Zagrebu, Zavod za višu geodeziju. Medved, K. 2001. Gravimetrične meritve za potrebe določitve geopotencialnih kot EUVN točk. Diplomska naloga. Ljubljana, Univerza v Ljubljani, Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo, Oddelek za geodezijo, Geodetska smer: 90 str. Seigel, H.O. 1995. SCINTREX CG-3/3M Gravity Meter: Operator manual. Canada. Torge, W. 1989. Gravimetry. Berlin, New York. Urek, D. 2005. Avtomatska obdelava in analiza testnih meritev z relativnim gravimetrom Scintrex CG-3M. Diplomska naloga. Ljubljana, Univerza v Ljubljani, Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo, Oddelek za geodezijo, Geodetska smer: 106 str. 29 OPAZOVANJE SEGREVANJA PODZEMLJA IN POVEZANOSTI TEMPERATUR ZRAKA IN TAL V SLOVENIJI Dušan Rajver* * , Jan Šafanda ** **, Petr Dědeček** Povzetek Z namenom raziskati domnevo o dolgoročnem sledenju srednje letne površinske temperature zraka in temperature talnega površja smo pričeli s projektom dolgoročnega opazovanja povezave med zračnimi in talnimi temperaturami v treh različnih podnebnih pokrajinah Evrope. V teh državah so postavljene t.i. merilne »klimatske postaje na vrtinah«. Začelo se je tudi že opazovanje, in to pred nekaj leti na Češkem v Pragi, pri nas pred dvema letoma pri Kostanjevici in maja 2005 tudi na Portugalskem pri Evori. Z meritvami temperature v 30-minutnih presledkih v zraku, na tleh in v kamninski podlagi do globine 40 m želimo opazovati širjenje sprememb površinskih temperatur v globino. Iz postavljene postaje v Sloveniji predstavljamo pridobljene podatke o razlikah med poprečnimi temperaturami zraka in tal ter njihovo medletno spremenljivost. Dveletno opazovanje je zaenkrat dalo grobo oceno razlike srednjih letnih temperatur tal in zraka, ki znaša okrog 1 °C. Druga metoda preverjanja povezanosti zračnih in talnih temperatur je osnovana na večkrat ponovljenih temperaturnih meritvah v vrtinah. Sedanja stopnja segrevanja površja je dovolj velika, da se lahko zanesljivo odkrijejo podzemne časovne temperaturne spremembe v profilih temperatur z globino. Potrebne podatke pridobimo s ponavljanjem temperaturnih meritev v vrtinah v teku več let. Prikazujemo rezultate teh večkrat ponovljenih meritev v nekaterih izbranih vrtinah pri nas, ko je bil časovni razpon med meritvami od 8 do 20 let. Uvod Ko so na posvetovanju IUGG leta 1991 odprli mednarodni projekt »Climate change inferred from borehole temperatures«, smo se tudi v Sloveniji na pobudo prof. Ravnika in mednarodne skupine pod vodstvom prof. Pollacka lotili sistematičnih temperaturnih meritev v nekaterih skrbno izbranih vrtinah. Prvi rezultati interpretacije temperaturnih meritev v okviru razlage paleoklimatskih sprememb površja so pridobljeni že leta 1994 (Ravnik et al., 1995), kasneje pa so bile interpretacije še izboljšane s podatki iz dodatnih vrtin (Rajver et al., 1998; Šafanda & Rajver, 2001). V zadnjem desetletju se je pri interpretaciji izkazala določena pomanjkljivost. Klimatska interpretacija temperature talnega površja v preteklosti (angl. ground surface temperature history), pridobljena iz sedanjih profilov temperature z globino, ki so izmerjeni v globokih vrtinah, je namreč osnovana na domnevnem dolgoročnem sledenju poprečne letne površinske temperature zraka in temperature talnega površja. Da bi raziskali to domnevo, smo pričeli s projektom dolgoročnega opazovanja povezave med zračnimi in talnimi temperaturami v treh različnih podnebnih pokrajinah Evrope, namreč na Češkem, Portugalskem in v Sloveniji. Zato so bile s podporo znanstvenega programa NATO in na pobudo čeških geofizikov postavljene t.i. merilne »klimatske postaje na vrtinah«. Te postaje so bile postavljene v treh državah in opazovanje se je tam tudi že začelo, najprej pred nekaj leti na Češkem v Pragi, v Sloveniji pred dvema letoma pri Kostanjevici na Krki in maja 2005 končno tudi na Portugalskem pri Evori. * Geološki zavod Slovenije, Dimičeva 14, Ljubljana, Slovenija ** Geofizikalni Inštitut, Češka Akademija Znanosti, Boční II/1401, Praga, Češka Republika 30 Segrevanje podzemlja, razkrito iz temperaturnih meritev v vrtinah Obstaja še druga metoda preverjanja povezanosti zračnih in talnih temperatur, ki temelji na večkrat ponovljenih temperaturnih meritvah v vrtinah. Naš cilj pa je bil še ugotoviti prehodno komponento podzemnega temperaturnega polja in njegove časovne spremembe na več krajih v Sloveniji. Zato smo večkrat ponovili temperaturne meritve v štirih skrbno izbranih vrtinah vzdolž čim daljšega stolpca vsake vrtine v novembru 2003. Preiskane vrtine so bile (Slika 1): Ce-1/86 (Levec pri Celju), V-8/86 (Malence pri Kostanjevici), PB- 5/90 (Ljubljansko barje) in Še-1/94 (Šempeter pri Novi Gorici). Meritve so sledile prvim meritvam temperature v letih 1986 (Celje), 1987 (Malence), 1990 (Ljubljansko barje) in 1995 (Šempeter). Temperaturne meritve smo izvedli tudi s ciljem izbrati vrtino s primernim temperaturnim profilom (termogramom), brez vidnih motečih vplivov. Hkrati pa so bile del naloge rekonstruirati pretekle klimatske spremembe iz sedanjih globinskih profilov temperature, izmerjenih v vrtinah. Tu prikazujemo rezultate nekaterih meritev. Slika 1 – Lokacije nekaterih obravnavanih geotermičnih vrtin na karti tektonskih enot Vrtina V-8/86 v kraju Malence pri Kostanjevici leži v Krški kotlini, ki je zapolnjena s terciarnimi in kvartarnimi usedlinami panonskega bazena. Sama kotlina je v tektonskem smislu obdana z notranjimi Dinaridi. Vrtina je bila izvrtana oktobra 1986 skozi 16 m debelo serijo kvartarnih glin, peska in proda, do dna na 100 m globine pa skozi miocenski lapor, ki je verjetno bolj meljast ali peščen v svojem plitvejšem delu. Temperaturni meritvi naznanjata segrevanje za nekaj desetin stopinje Celzija v zgornjih 30 m med letoma 1987 in 2003, kar je skladno z opazovanim segrevanjem površja (Slika 2). Ta vrtina je bila naposled izbrana za postavitev klimatske postaje na vrtini. 31 V-8/86 MALENCE 10 11 12 13 14 15 16 temperatura, °C 100 80 60 40 20 0 globina, m 100 80 60 40 20 0 10 11 12 13 14 15 16 17.11.1987 (premaknjeno za -0.1 °C) 6.11.2003 segrevanje za 0,4 o C v vrhnjih 30 m globine v zadnjih 16 letih Slika 2 – Temperaturna profila iz vrtine V-8/86, Malence pri Kostanjevici Vrtina Ce-1/86 v Levcu pri Celju leži v Celjski kotlini, zapolnjeni s kvartarnimi sedimenti in klastičnimi postorogenimi kamninami neogenske starosti. Vrtina je bila izdelana v začetku junija 1986 skozi 5 m debelo plast kvartarnega peska in proda, nato do konca na 100 m globine skozi oligocensko glino. Izmerjena temperaturna profila iz te vrtine naznanjata segrevanje v zgornjih 35 metrih med letoma 1986 in 2003 (Slika 3), ki je občutno večje kot tisto, izmerjeno v vrtinah Malence in Ljubljansko barje. Prevladujoč del opazovanega segrevanja je verjetno posledica uporabe vrtine kot vira vodooskrbe od 90-tih let prejšnjega stoletja dalje. Torej je neklimatska komponenta profila očitno odziv na črpanje podtalnice iz prodnate plasti v vrhnjih 5 metrih. Simulacija je pokazala, da se oblika izmerjenega temperaturnega profila pod globino 12 m (cona sezonske variacije) z najnižjo temperaturo v globini 22 m lahko prilega konduktivnemu globinskemu širjenju nenadnega porasta temperature za 1,3 °C na dnu prodne plasti, ki naj bi se zgodil 7 let pred meritvijo leta 2003. Južno od Ljubljane je na Ljubljanskem barju, ki geološko pripada geotektonski enoti zunanjih Dinaridov, 171 metrov globoka vrtina PB-5/90. Izvrtana je bila septembra 1990, sprva skozi 41 m debelo holocensko mešanico peska, proda, gline in melja, nato do globine 167 m skozi praktično isto menjavanje pleistocenskih zemljin, pri dnu pa je ostala v zgornje triasnem dolomitu. Oba izmerjena temperaturna profila razodevata segrevanje za nekaj desetin stopinje v najbolj vrhnjih 25 metrih med letoma 1990 in 2003 (Slika 4), ki je podobno tistemu, ki je bil ugotovljen v vrtini Malence. Vrtina Še-1/94 v Šempetru je dolga 1563 m s pravo globino 1541 m zaradi naklona. Območje je del geotektonske enote zunanjih Dinaridov. Vrtanje se je pričelo maja in končalo oktobra 1994, medtem ko je testiranje trajalo še do 10. novembra 1994. Prevrtani so kvartarni prod, pesek in glina do globine 90 m, dalje do 1381 m prave globine so prevrtani razni sedimenti (lapor, peščenjak, apnena breča, konglomerat, glinast lapor, meljevec) srednje eocenske starosti ter do 1541 m skozi paleogenske laporje, peščenjake in apnence. 32 1 2 1 0 1 1 1 2 1 3 1 4 1 0 0 8 0 6 0 4 0 2 0 0 0 2 0 4 0 6 0 8 0 1 0 0 1 0 1 1 1 2 1 3 1 4 Slika 3 – Temperaturna profila iz vrtine Ce-1/86, Levec pri Celju PB-5/90, LJUBLJANSKO BARJE 10 12 14 16 18 20 22 temperatura, °C 160 120 80 40 0 globina, m 160 120 80 40 0 10 12 14 16 18 20 22 25.10.1990 (premaknjeno za -0.1 °C) 11.11.2003 segrevanje za 0,35 o C v vrhnjih 25 m globine v zadnjih 13 letih Slika 4 - Temperaturna profila iz vrtine PB-5/90, Ljubljansko barje Prikazujemo le zgornji del temperaturnih profilov (Slika 5), izmerjenih v vrtini Še-1 leta 1995 in 2003, ter tudi ponovljeni temperaturni profil v letu 2005. Slednja dva visoko 33 precizna profila razodevata izrazit temperaturni minimum v globini 65 m. Reducirana temperatura, ki je izračunana kot razlika med izmerjeno krivuljo in njeno linearno ekstrapolacijo proti površju, naznanja prehodno komponento v velikosti 2 °C. Dognali smo, da je glavni povod te očitno neklimatske motnje izgradnja športne (prej tovarniške) dvorane približno 20 m stran od vrtine sredi 1970-tih. Temelj (podnožje) dvorane in obdajajoča jo asfaltna površina imata višjo poprečno letno temperaturo površja, kot pa je bila pred gradnjo, in to segrevanje površja se širi s prevajanjem toplote v podzemlje. Najboljši rezultat 3-D simulacije tega procesa s končnimi elementi je pokazal, da se je dvignila temperatura površja za 10 °C na prizorišču dvorane oziroma za 5,5 °C na območju asfaltne površine. 16.3.1995 12.11.2003 minimum na 65 m Še-1/94 Šempeter pri Novi Gorici Minimum na 65 m je verjetno lokalni učinek povzročen zaradi novih stavb v bližini vrtine 1 3 1 4 1 5 1 6 1 7 temperatura, °C 250 200 150 100 50 0 globina, m 250 200 150 100 50 0 1 3 1 4 1 5 1 6 1 7 n i v o v o d e = 8 m n i v o v o d e = 1 3 , 2 m 12.11.2003 in 30.6.2005: merila: Jan Šafanda in Robert Kincler sonda: Antares, termistor 16.03.1995: meril Rudi Štiglic sonda: Lagot-3, Pt-100 30.6.2005 premaknjeno za -0,095°C nivo vode na 12,7 m Slika 5 – Temperaturni profili (vrhnji del) iz vrtine ŠE-1/94, Šempeter pri Novi Gorici Ob koncu junija 2005 smo ponovili temperaturne meritve še v treh drugih vrtinah: ŠT- 1/85, BR-1/86 in V-7/85. Kot smo omenili, smo prav tako ponovili meritve temperature v vrtini Še-1 v Šempetru, zopet do prave globine 883 m. V primerjavi s temperaturnim profilom iz leta 2003 kaže zadnji profil majhne toda jasne znake segrevanja. Cona okoli minimuma na 65 m globine se je segrela od novembra 2003 za okrog 0.02 °C (Slika 5). Vrtina ŠT-1/85 v Štatenbergu je izdelana junija 1985 do globine 100 m. Je v rahlo gričevnatem predelu panonskega bazena. Prevrtala je vrhnje 4 m kvartarnega peska, melja in proda, dalje do globine 60 m zgornje miocenske laporje in do dna srednje miocenski meljevec. Primerjava starega temperaturnega profila iz 1985 z novim profilom (Slika 6) je pokazala izrazito segrevanje podzemlja za 0,35 °C v globini 20 m v teku 20 let. 34 11 12 13 14 temperatura, °C 100 80 60 40 20 0 globina, m 100 80 60 40 20 0 11 12 13 14 ŠT-1/85, ŠTATENBERG 7.11.1985 29.6.2005 Segrevanje za 0,37°C na globini 20 m v zadnjih 20 letih temperaturni profil iz 1985 je premaknjen za +0,17 °C Slika 6 - Temperaturna profila iz vrtine ŠT-1/85, Štatenberg Vrtina BR-1/86 na Brdu pri Kranju je globoka 98 m. Leži geološko v Ljubljanski kotlini, ki je zapolnjena s sedimenti panonskega bazena znotraj južnih Alp. Izdelana je oktobra 1986 skozi vrhnjih 7,8 metrov kvartarnega proda, peska in gline, do dna pa je ostala v oligocenski glini. Podobno kot na lokaciji Štatenberg je tudi tu vidno izrazito segrevanje podzemlja, in sicer za 0,45 °C v globini 20 m v teku 18 let, če primerjamo stare in nove temperaturne profile (Slika 7). Na obeh krajih, v Štatenbergu in na Brdu, sta temperaturna profila precej zglajena, kar nakazuje na konduktivni režim. 8 9 10 11 12 13 14 temperatura, °C 100 80 60 40 20 0 globina, m 8 9 10 11 12 13 14 100 80 60 40 20 0 BR-1/86, BRDO PRI KRANJU 8.1.1987 30.6.2005 Segrevanje za 0,45°C na globini 20 m v zadnjih 18 letih Slika 7 - Temperaturna profila iz vrtine BR-1/86, Brdo pri Kranju 35 Vrtina V-7/85 v Topličniku pri Kostanjevici leži skoraj 1,7 km jugovzhodno od vrtine Malence. Prevrtala je vrhnjih 9 m kvartarnega peska in proda, do dna na 100 m globine pa zgornje miocenski lapor. Temperaturna profila naznanjata podobno segrevanje kot temperaturni profil iz Štatenberga, za 0,32 °C v globini 20 m v 19 letih, toda globinski doseg segrevanja je plitvejši, le okrog 30 m, medtem ko je v profilu Brdo vidno do 50 m in v profilu Štatenberg celo do 75 m globoko. Te razlike so lahko posledica različne toplotne difuzivnosti. Najnižja toplotna difuzivnost glede na izmerjeno toplotno prevodnost na jedrovanih kamninah (zemljinah) iz vrtin je iz geološkega stolpca Topličnik (globina 52 m: λ=1.55 W/m∙K in 100 m: λ=1.23 W/m∙K, oba vzorca sta laporja), malenkost višja je iz stolpca Brdo (60 m: λ=1.43 W/m∙K, glina) in najvišja iz stolpca Štatenberg (98 m: λ=2.01 W/m∙K, meljevec). Nižja difuzivnost iz Topličnika bi lahko ustrezala tudi plitvemu položaju njegovega tekočega letnega minimuma v temperaturnem profilu, ki je 5 m, v primerjavi s 7 do 8 m na Brdu in v Štatenbergu. Postavitev klimatske postaje na vrtini v Malencah in nekateri prvi rezultati opazovanja Z namenom preučevanja povezanosti med temperaturami zraka, zemlje (tal) in kamninske trde podlage smo novembra 2003 postavili klimatsko postajo na vrtini, točneje v vrtini V-8/86 v Malencah (Slika 8). V dveh dnevih je bila postavljena 16-kanalna merilna enota, ki je povezana na 15 platinskih RTD sond. Elektronski zapisovalec podatkov beleži v 30-minutnih presledkih temperature zraka na 2 m in 0,05 m nad tlemi, temperature zemlje v globinah 2, 5, 10, 20, 50 in 100 cm ter temperature kamninske podlage v vrtini v globinah 1 in 2,5 m, 5, 10, 20, 30 in 40 m. Slika 8 – Pogled na klimatsko postajo na vrtini V-8/86, Malence Slika 9 prikazuje za primer enomesečnega opazovanja 30-minutne podatke, kjer je očitno, kako je večja dnevno-nočna spremenljivost temperature zraka na 2 m in na 5 cm že precej zglajena v globinah 2 in 5 cm v tleh. Srednje dnevne vrednosti za iste nivoje (Slika 10) prikazujejo, da je temperatura zraka na 5 cm pozimi večinoma nižja od tiste na 2 m, nekoliko manj to velja od pomladi do jeseni, ter da je temperatura tal na 2 cm globine 36 pozimi navadno nižja od tiste na 5 cm, medtem ko je poleti večinoma ravno obratno. V tleh na globinah 5 do 100 cm pa 30-minutni podatki (Slika 11) zelo dobro kažejo amplitudno glajenje in učinek časovnega (faznega) zamika. Rezultati opazovanja v obdobju 1. december 2003 – 31. oktober 2005 so predstavljeni v nekaterih naslednjih slikah. 0 120 240 360 480 600 720 čas, ure v mesecu -10 -7 -4 -1 2 5 8 11 temperatura, °C 0 120 240 360 480 600 720 -10 -7 -4 -1 2 5 8 11 MALENCE December 2004 30 minutni podatki zrak 2 m zrak 5 cm tla 2 cm tla 5 cm zrak 2 m zrak 5 cm tla 2 cm tla 5 cm Slika 9 – Klimatska postaja Malence: 30-minutni podatki temperatur v decembru 2004 na 2 m in 5 cm v zraku in v talnih globinah na 2 in 5 cm 5 10 15 20 25 30 čas, dnevi v mesecu -5 -3 -1 1 3 5 7 9 temperatura, °C 5 10 15 20 25 30 -5 -3 -1 1 3 5 7 9 MALENCE December 2004 srednje dnevne temperature zrak 2 m zrak 5 cm tla 2 cm tla 5 cm zrak 2 m zrak 5 cm tla 2 cm tla 5 cm Slika 10 – Klimatska postaja Malence: srednje dnevne temperature v decembru 2004 na 2 m in 5 cm v zraku in v talnih globinah na 2 in 5 cm 37 0 120 240 360 480 600 720 čas, ure v mesecu 1 3 5 7 9 11 temperatura, °C 0 120 240 360 480 600 720 1 3 5 7 9 11 MALENCE, December 2004 30 minutni podatki v tleh 5 - 100 cm 5 cm 10 cm 20 cm 50 cm 100 cm 5 cm 10 cm 20 cm 50 cm 100 cm Slika 11 - Klimatska postaja Malence: 30-minutni podatki temperatur v decembru 2004 v tleh na globinah od 5 do 100 cm Srednje dnevne temperature na 2 m v zraku ter na globinah 2, 20, 50 cm in 1 m v tleh (Slika 12) razodevajo kratkotrajne in sezonske variacije, katerih amplituda pojema z globino. Pojemanje je bolj izraženo v kratkih rokih (periodah). Nasprotno je fazni zamik z globino bolj izrazit na letni rok. Amplitudno pojemanje in fazni zamik sta jasno vidna na grafu dnevnih poprečkov v globini 1 m (v tleh in v vrtini) in v globinah 2,5, 5 in 10 m v vrtini (Slika 13). 0 90 180 270 360 450 540 630 čas, dnevi od 1. decembra, 2003 -8 -4 0 4 8 12 16 20 24 temperatura, °C -8 -4 0 4 8 12 16 20 24 0 90 180 270 360 450 540 630 MALENCE december 2003 - oktober 2005 dnevna poprečja 2 m v zraku 2 cm v tleh 20 cm v tleh 50 cm v tleh 1 m v tleh   2004 2005 Slika 12 - Klimatska postaja Malence: srednje dnevne temperature od 1. decembra 2003 do 31. oktobra 2005 na 2 m v zraku ter v talnih globinah 2, 20, 50 cm in 1 m 38 0 60 120 180 240 300 360 420 480 540 600 660 čas, dnevi od 1. decembra 2003 4 6 8 10 12 14 16 18 temperatura, °C 4 6 8 10 12 14 16 18 0 60 120 180 240 300 360 420 480 540 600 660 MALENCE december 2003 - oktober 2005 dnevna poprečja v globinah 1 - 10 m 1 m v tleh 1 m v vrtini 2.5 m 5 m 10 m Slika 13 - Klimatska postaja Malence: srednje dnevne temperature od 1. decembra 2003 do 31. oktobra 2005 v globini 1 m v tleh in v vrtini ter v globinah 2,5, 5 in 10 m v vrtini Obe temperaturni krivulji na globini 1 m si lepo sledita ter imata večjo letno spremenljivost kot pa globlje temperaturne krivulje. Seveda se tudi fazni zamik vrhov in dolin ter zglajenost krivulj povečujeta z globino meritev. Na primer, najvišji dnevni poprečki, ki so izmerjeni v globini 1 m približno 268 dni od 1. decembra 2003, so bili zabeleženi v globini 2,5 m približno 32 dni kasneje, v globini 5 m približno 92 do 122 dni kasneje in v globini 10 m že približno 212 dni kasneje. Srednje dnevne temperature v globinah 10 do 30 m (Slika 14) kažejo ne-periodične variacije v prvih 145 dnevih od 1. decembra 2003, ki bi lahko bile v povezavi z namestitvijo zaporednega niza temperaturnih senzorjev v vrtini. V globini 10 m je še vedno opazna medletna spremenljivost, v grobem 0,2 do 0,3 °C, medtem ko je na globljih nivojih precej manjša. Izgleda, da smo končno dobili neko dolgotrajno tendenco v globini 40 m, okrog 0,013 °C/leto, ki je, seveda, mnogo nižja od več desetletnih trendov površinske temperature zraka, opazovane na nekaterih slovenskih meteoroloških postajah, na primer tekom zadnjih 20 do 30 let (Slika 15; Kurnik – osebno sporočilo). Samo meteorološki zapis za Ljubljano kaže porast za približno 2 °C v zadnjih 20 letih. Skoraj enake poraste beležijo v Novem mestu, Ratečah in tudi v Lescah, čeprav je tamkajšnji zapis nekoliko prekratek. Zabeležili bi ga tudi na Brniku, vendar so tam leta 1994 premaknili merilno enoto na drugo, malo hladnejšo lego. Slika 16 je primer, ki prikazuje temperaturno razliko dnevnih in mesečnih povprečkov med tlemi (plitvo zemljo) in zrakom. Ker so letne klimatske spremembe bolj poudarjene v plitvejših talnih globinah, imamo recimo v zimskem času večjo razliko med temperaturama v talni globini 50 cm in zraka na 2 m kot pa med temperaturama v globini 2 cm in zraka na 2 m. Temperature na 2 cm globine so po vrednostih namreč bližje zračnim temperaturam na 2 m. V poletnem času je slika sama ravno obratna. Razlika med temperaturama v globini 50 cm in zraka na 2 m je prav tako večja kot pa je razlika med temperaturama na 2 cm globine in zraka na 2 m. Dejansko poleti razlike med temperaturama v globini 2 cm in zraka na 2 m skoraj ni opaziti, medtem ko je temperatura zraka na 2 m višja od temperature na 50 cm globine. Sicer pa je, recimo, razlika dnevnih poprečkov med temperaturama v 39 tleh na 1 m in 0,2 m globine pozimi pozitivna (globlje je topleje), poleti pa negativna (globlje je hladneje) (Slika 17). 0 60 120 180 240 300 360 420 480 540 600 660 čas, dnevi od 1. decembra 2003 10.8 10.9 11.0 11.1 11.2 11.3 11.4 11.5 temperatura, °C 10.8 10.9 11.0 11.1 11.2 11.3 11.4 11.5 0 60 120 180 240 300 360 420 480 540 600 660 MALENCE 1. december, 2003 - 31. oktober, 2005 dnevna poprečja v globinah 10 - 40 m 10 m 20 m 30 m 40 m Stopnja segrevanja od dneva 50 (20. januar, 2004) znaša 0,013 °C/leto Slika 14 - Klimatska postaja Malence: srednje dnevne temperature od 1. decembra 2003 do 31. oktobra 2005 v globinah 10, 20, 30 in 40 m v vrtini 1950 1960 1970 1980 1990 2000 čas, leta 4 6 8 10 12 temperatura, °C 4 6 8 10 12 Rateče, 864 m n.v. Lesce, 515 m n.v. Brnik, 364 m n.v. (384 m pred 1994) Novo Mesto 220 m n.v. Ljubljana, 299 m n.v. Srednje letne temperature zraka v Sloveniji in njihova 11-letna tekoča poprečja Slika 15 – Srednje letne temperature zraka v Sloveniji in njena 11-letna tekoča poprečja za Ljubljano, Novo mesto, Brnik, Lesce in Rateče 40 30 90 150 210 270 330 390 450 510 570 630 690 čas, dnevi od 1. novembra, 2003 -11 -9 -7 -5 -3 -1 1 3 5 7 9 11 temperatura, °C 30 90 150 210 270 330 390 450 510 570 630 690 -11 -9 -7 -5 -3 -1 1 3 5 7 9 11 MALENCE november 2003 - oktober 2005: razlika srednjih dnevnih temperatur med tlemi in zrakom tla 2 cm - zrak 2 m tla 50 cm - zrak 2 m debele črte so mesečne sredine Slika 16 - Klimatska postaja Malence: razlika srednjih dnevnih (in mesečnih) temperatur med tlemi in zrakom od 1. decembra 2003 do 31. oktobra 2005 0 90 180 270 360 450 540 630 720 čas, dnevi od 1. novembra, 2003 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 temperatura, °C -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 0 90 180 270 360 450 540 630 720 MALENCE, november 2003 - oktober 2005 razlika srednjih dnevnih temperatur med globinama 1 m in 0,2 m v tleh dnevne sredine 11- dnevno tekoče poprečje mesečne sredine Slika 17 - Klimatska postaja Malence: razlika srednjih dnevnih temperatur med tlemi v globini 1 m in 0,2 m 41 Če pogledamo le enoletno dobo opazovanja od 1. decembra 2003 do 30. novembra 2004 (Preglednica 1), lahko vidimo, da je bila srednja letna talna temperatura v globinskem odseku med 0,02 in 0,5 m zelo stabilna, namreč 11,56 do 11,60 °C, kar je za 1,1 °C višje od srednje letne zračne temperature na 2 m. Srednji letni porast temperature med globinama 10 in 40 m je znašal 0,3 °C, kar nam kaže na navpični temperaturni gradient 10 °C/km in gostoto toplotnega toka okrog 20 mW/m 2 , ki je 4-krat nižja vrednost od tiste v globljem delu vrtine. Ob predpostavki konduktivnega prevajanja toplote je to jasen dokaz za nedavno segrevanje površja. globina (m) minimalna (°C) maksimalna (°C) srednja (°C) zrak -2 -5.02 24.16 10.48 zrak -0.05 -8.73 24.59 10.01 tla 0.02 -0.61 24.29 11.56 tla 0.05 -0.01 23.48 11.59 tla 0.1 0.58 22.68 11.59 tla 0.2 1.32 21.77 11.60 tla 0.5 3.06 19.91 11.58 tla 1 5.18 17.64 11.43 vrtina 1 5.17 17.55 11.25 vrtina 2.5 8.03 13.88 10.94 vrtina 5 9.85 12.32 10.98 vrtina 10 10.91 11.20 11.05 vrtina 20 11.05 11.17 11.09 vrtina 30 11.08 11.51 11.14 vrtina 40 11.34 11.37 11.35 Preglednica 1 - Najnižje, najvišje in srednje letne temperature zraka, tal (zemlje) in v vrtini na klimatski postaji na vrtini Malence pri Kostanjevici (45 o 52.1' N, 15 o 24.5' E, 152 m n. v.) v času od 1. decembra 2003 do 30. novembra 2004 Zaključki S temperaturnimi meritvami v nekaterih preiskanih vrtinah je bilo ugotovljeno precejšnje podzemno segrevanje v časovnem razponu meritev od 8 do 20 let. Segrevanje je potrdilo prehoden značaj temperaturnih profilov, ki so bili izmerjeni v vrtinah. Potek temperature talnega površja v preteklosti, ki je rekonstruiran, na primer iz temperaturnih profilov Ljubljansko barje in Malence, se ujema z meteorološkimi opazovanji površinske zračne temperature, medtem ko je analiza temperaturnih profilov iz Šempetra in Celja pokazala veliko neklimatsko komponento prehodnega signala. S pomočjo podrobne 3-D numerične simulacije nam je uspelo obrazložiti obliko temperaturnega profila iz Šempetra, ki razodeva razločen minimum v globini 65 m. Slednji je posledica izgradnje tovarniške (sedaj športne) dvorane v neposredni bližini vrtine pred približno 30 leti. Srednja letna talna temperatura se je zvišala za 10 °C pod dvorano in za 5,5 °C pod površino tik ob vrtini, kjer je asfalt v preteklosti zamenjal travo. Dveletno tekoče delovanje opazovalne postaje Malence obeta pridobivanje pomembnih informacij o dolgotrajnem sledenju talne in zračne temperature ter o mehanizmu globinskega širjenja medletnih variacij temperature talnega površja v podzemno kamninsko formacijo. Dveletno opazovanje je že dalo grobo oceno razlike srednjih letnih temperatur tal in zraka, ki znaša okrog 1 °C, toda čas 42 opazovanja je še vedno prekratek za pridobitev zanesljive dolgoročne tendence v globini 40 m. To je eden od razlogov, zaradi katerih pričakujemo, da se bo opazovanje še nadaljevalo v nekaj naslednjih letih. Literatura Majorowicz, J., Šafanda, J., 2005: Simulation of transient temperature versus depth changes – a test of borehole climatology. - J. Geophys. Eng., 2, 291-298. Majorowicz, J., Skinner, W., Šafanda, J., 2004: Past surface temperature changes as derived from continental temperature logs - Canadian and some global examples of application of a new tool in climate change studies. - Advances in Geophysics, 47, 113-174. Rajver, D., Šafanda, J., Shen, P.Y., 1998: The climate record inverted from borehole temperatures in Slovenia. - Tectonophysics, 291, pp. 263-276. Ravnik, D., Stopar, R., Car, M., Živanović, M., Gosar, A., Rajver, D., Andjelov, M., 1995: Rezultati raziskav uporabne geofizike v Sloveniji, Zgodovina slovenske geodezije in geofizike, I. del. - SZGG Zbornik predavanj, pp. 49-67. Šafanda, J., Rajver, D., 2001: Signature of the last ice age in the present subsurface temperatures in the Czech Republic and Slovenia. - Global Planet. Change 29, pp.241-257. Smerdon, J.E., Pollack, H.N., Čermák, V., Enz, J.W., Krešl, M., Šafanda, J., Wehmiller, J.F., 2004: Air-ground temperature coupling and subsurface propagation of annual temperature signals. - J.Geophys.Res.,Vol.109, D21107, doi: 10.1029/2004JD005056. 43 UPORABA METOD STROJNEGA UČENJA ZA MODELIRANJE DELEŽA PRESTREŽENIH PADAVIN NA EKSPERIMENTALNEM POREČJU REKE DRAGONJE Luka Štravs, Mojca Šraj, Mitja Brilly 1 Povzetek V okviru raziskave so bile na podlagi izvedenih meritev in analize rezultatov le-teh z metodami strojnega učenja ugotovljene značilnosti vpliva zaraščanja opuščenih kmetijskih površin na vodno bilanco porečja Dragonje. Gozdovi na na novo zaraščenih površinah prestrežejo skoraj vso vodo padavinskih dogodkov z manj kot 2,5 mm padavin, kar pomeni, da v takih primerih ne pride do površinskega in podpovršinskega odtoka v Dragonjo ali napajanja zalog podzemne vode v porečju. Za dogodke z več kot 2,5 mm padavin pa generirani modeli kažejo, da novi gozd prestreže od 42,8 % padle vode pri dogodkih s količino padavin od 2,5 do 7,5 mm in 23,2 % padle vode pri dogodkih s količino padavin večjo od 7,5 mm, ko pa imata na vrednost deleža prestreženih padavin močan vpliv tudi povprečna hitrost vetra in intenziteta padavin. Lahko torej ugotovimo, da metode strojnega učenja za generiranje modelov v obliki odločitvenih dreves predstavljajo zelo uporaben in obetajoč pripomoček pri iskanju novih znanj v podatkovnih bazah. Uvod Hidrološka znanost se ukvarja s kroženjem vode, njeno pojavnostjo ter distribucijo, gibanjem in njenimi fizikalno-kemijskimi karakteristikami (Chow, 1964). Glavnina raziskav v okviru hidrologije je na področju kroženja vode med atmosfero, zemeljskim površjem in vodnimi sistemi v obliki površinskih ali podzemnih voda (Brilly and Šraj, 2000). Gozdna hidrologija se pretežno ukvarja s kroženjem vode na območjih gozdov; proučuje spreminjanje pojavne oblike in poti vode iz atmosfere preko gozdnega ekosistema v tla, podzemno in površinsko vodo ter njen povratek nazaj v atmosfero. Padavine so glavni vir vode v gozdnem hidrološkem krogu (slika 1). Večinoma predstavljata padavine dež ali sneg, v obmorskih in goratih območjih pa tudi megla. Velik del padavin, ki padejo nad gozdom, prestrežejo drevesne krošnje, manjši del pa jih pade skozi odprtine med krošnjami in listi naravnost na tla. Znatna količina padavin, ki jih prestrežejo krošnje, izhlapi nazaj v ozračje med ali takoj po nalivu (Ei). Del prestreženih padavin pade s krošenj oz. listov na tla kot kapljanje, potem ko je kapaciteta krošnje že zapolnjena. Manjši del prestreženih padavin pa se steka z listov na veje in z vej po deblu do tal (Sf). Ker padavin, ki padejo skozi odprtine med krošnjami in listi, ter padavin, ki kasneje prikapljajo do tal, ne moremo ločeno meriti, jih obravnavamo skupaj (Tf). Vsota padavin, ki padejo skozi odprtine med krošnjami in listi naravnost na tla, in padavin, ki kasneje prikapljajo do tal (Tf), ter odtoka po deblu (Sf) je navadno bistveno manjša od količine padlih padavin. Bilanca je torej naslednja: P = Tf + Sf + Ei  Ei = P – (Tf + Sf) 1 Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo, Jamova 2, SI-1000 Ljubljana. 44 Če intenziteta vseh padavin, ki dosežejo tla (Tf + Sf), preseže infiltracijsko kapaciteto zemljine, višek odteče kot površinski odtok. Zaradi zelo velike infiltracijske kapacitete organske zemljine v večini gozdov je ta vrsta odtoka redka. Infiltrirana voda v tleh predstavlja zaloge podtalnice, ki bogati tudi vodotoke. Na količino oziroma delež prestreženih padavin (Mikoš et al., 2002) na gozdnih območjih vplivata predvsem vegetacija in klimatski faktorji:  kapaciteta krošnje, ki je odvisna od vrste, velikosti, oblike in starosti dreves v gozdu, površine listja in njihove orientacije;  gostota vegetacije;  vrsta, intenziteta, trajanje in frekvenca padavin;  klimatske razmere (temperatura, veter, vlažnost)  in drugi. Na podlagi raziskav je Ovington (1954) ugotovil, da delež prestreženih padavin varira od 6 do 93 % v odvisnosti od razmer oziroma pogojev na posameznih območjih. Slika 1 – Komponente hidrološkega kroga v gozdu (Šraj, 2003a) V sodelovanju z Vrije Universiteit iz Amsterdama so bile na porečju Dragonje izvedene bazične raziskave hidroloških procesov. Na območju porečja reke Dragonje je bilo v zadnjih desetletjih opaženo intenzivno zaraščanje opuščenih kmetijskih površin. V tem obdobju so se znižale vrednosti nizkih in visokih pretokov, ni pa bilo opaznih sprememb v padavinskem in temperaturnem režimu. Glavni namen te raziskave je bil ugotoviti vpliv zaraščanja opuščenih zemljišč z gozdom in drugo zarastjo na vodno bilanco na porečju Dragonje in ugotoviti vpliv posameznih klimatskih faktorjev na procese kroženja vode. Za analizo rezultatov meritev v okviru bazičnih hidroloških raziskav smo uporabili metodi strojnega učenja M5 in J4.8, s pomočjo katerih smo generirali modele v obliki 45 odločitvenih dreves. Metode strojnega učenja so bile že večkrat uspešno uporabljene na področju hidrologije (Štravs et al., 2004; Solomatine & Dulal, 2003). Karakteristike porečja Porečje reke Dragonje s prispevnim območjem 90,5 km 2 se nahaja na jugozahodnem delu Slovenije oziroma na severnem delu istrskega polotoka. Povprečna letna količina padavin je na obalnem delu porečja 900 mm, v bolj celinskem delu pa letno pade 1200 mm padavin. Za razliko od pravega mediteranskega padavinskega režima ni izrazite sezonske razporeditve padavin s sušnimi poletnimi meseci in mokrimi zimskimi, temveč so vsi meseci približno enakomerno namočeni (Šraj, 2003b). Povprečna letna temperatura na obalnem območju porečja je 14 °C, v notranjosti pa 10 °C. Ekonomske razmere v šestdesetih, še bolj pa v sedemdesetih letih prejšnjega stoletja so povzročile demografske spremembe, kar se je odrazilo v spremembi rabe pašnikov in travnikov, kasneje pa tudi obdelovalnih površin. Hkrati z opuščanjem ekstenzivne kmetijske rabe in depopulacijskimi procesi so se izvajala tudi protierozijska vegetacijsko stabilizacijska dela. Vse to je pospešilo zaraščanje območja in v zadnjih treh desetletjih se je zaraščenost porečja Dragonje povečala s povprečno 25 % na več kot 60 % (Globevnik, 2001). Slika 2 – Porečje Dragonje (Šraj, 2003b) Slovenska obala je dobro znana tudi kot vododeficitarno območje, na katerem se še posebej v času turistične sezone čuti pomanjkanje razpoložljivih kapacitet vodnih virov za oskrbo s pitno vodo. 46 Metode Meritve Za izvedbo meritev posameznih komponent gozdnega hidrološkega kroga sta bili izbrani dve gozdni raziskovalni ploskvi, ki sta medsebojno oddaljeni 400 m in obe na približno 200 m nadmorske višine, v 30- do 35-letnem gozdu nad sotočjem Dragonje in Rokave. Prva raziskovalna ploskev s površino 1420 m 2 se nahaja na severno orientiranem pobočju v porečju Rokave, druga raziskovalna ploskev s površino 615 m 2 pa na južno orientiranem pobočju v porečju Dragonje. Na obeh raziskovalnih ploskvah so bile za vsak padavinski dogodek merjene padavine nad krošnjami dreves, količina padavin, ki padejo direktno ali pa prikapljajo skozi krošnje dreves, in količina odtoka po deblu. Padavine nad krošnjami so bile merjene z ombrografom in totalizatorji z ročnim praznjenjem (slika 3). Količina padavin, ki padejo direktno ali pa prikapljajo skozi krošnje dreves, je bila merjena s kovinskimi žlebovi, opremljenimi z avtomatskimi zapisovalci podatkov in premičnimi totalizatorji, katerih lokacija se je po vsakem praznjenju spremenila. Odtok po deblu je bil merjen na gabru ter hrastu na severni ploskvi in jesenu ter hrastu na južni ploskvi; te vrste dreves predstavljajo najbolj pogoste vrste dreves na posameznih raziskovalnih ploskvah. Slika 3 – Meritve količine padavin nad krošnjami (levo) in meritev količine padavin, ki padejo skozi krošnje dreves (desno) Vse spremenljivke so bile merjene v 10-minutnih intervalih. Temperatura zraka, relativna vlažnost ter smer in jakost vetra so bili merjeni na bližnjih meteoroloških postajah Kubed in Boršt. Več o meritvah posameznih procesov je možno prebrati v Šraj (2003b). Modeliranje Glavna ideja pri generiranju modelov v obliki dreves (angl. tree-like models) je razvoj enostavnih in strukturno transparentnih (za razliko od npr. nevronskih mrež) modelov, ki so enostavni tako z vidika uporabe kot tudi razlage. Za razvoj modelov, ki predstavljajo empirične povezave med merjenimi spremenljivkami in deležem prestreženih padavin, smo v naši raziskavi uporabili metodi strojnega učenja M5 in J4.8, kot sta implementirani v 47 programskem orodju WEKA, ki je bilo razvito na Univerzi Waikato na Novi Zelandiji (Witten & Frank, 2000). S tem, ko metodi strojnega učenja ponudimo dovolj vhodnih (atributov) in izhodnih podatkov, ki opisujejo modelirani proces, se ta iz posameznih primerov nauči vzorcev obnašanja v okviru modeliranega procesa. Pri tem se celotni podatkovni prostor vhodnih spremenljivk deli na podprostore, katerih meje so v procesu razvoja modela optimizirane, znotraj posameznih podprostorov celotnega podatkovnega n-dimenzijskega prostora pa veljajo določeni vzorci, ki se jih lahko aproksimira z npr. nominalno ali konstantno numerično vrednostjo in linearno funkcijo. Odločitvena drevesa se generirajo na podlagi iterativnega deljenja podatkov v podatkovne podprostore celotnega podatkovnega prostora, pri čemer je cilj, da je razdalja med posameznimi podatkovnimi podprostori čim večja (Breiman et al., 1984; Quinlan 1986, 1992; Kompare, 1995; Mitchell, 1997; Witten & Frank, 2000; Solomatine & Dulal, 2003). Glavne komponente odločitvenih dreves so odločitvena vozlišča, veje in listi. Odločitveni proces se začne pri glavnem oziroma zgornjem odločitvenem vozlišču (na sliki 5 je to atribut 'količina padavin', ki loči drevo v dve veji glede na to, ali je vrednost atributa 'količina padavin' večja ali manjša od 2,4), v katerem je specificiran razdelitveni kriterij. Glede na odgovor na ta razdelitveni kriterij se odločitveno drevo razdeli v veje. Vsaka veja lahko vodi do podrejenih vej ali pa zaključnih delov odločitvenih dreves, ki se imenujejo listi in predstavljajo vrednost, ki jo zavzame model. Rezultati modeliranja so torej modeli v obliki odločitvenih dreves, ki predstavljajo zaporedje pravil, ki pripeljejo do vrednosti razreda, numerične vrednosti ali linearne funkcije uporabljenih atributnih spremenljivk. Glede na to lahko razdelimo vrste odločitvenih dreves (angl. decision trees) v:  klasifikacijska drevesa (angl. classification trees) z nominalnimi vrednostmi razreda kot listi modela,  regresijska drevesa (angl. regression trees) s konstantnimi numeričnimi vrednostmi kot listi modela in  modelna drevesa (angl. model trees) z linearnimi kombinacijami oziroma funkcijami uporabljenih atributov kot listi modela. Slika 4 – Primer regresijskega drevesa Primer regresijskega drevesa, katerega atributa pri razvoju modela sta bila dQ in QSTART, modelirana spremenljivka pa k, je na sliki 4 in se tolmači oziroma uporablja na naslednji način: 48  če je dQ nižji od 0,783, QSTART pa nižji od 23, potem se uporabi vrednost k = – 0,0259;  če je dQ višji od 0,783 in nižji od 2,78, QSTART pa nižji od 23, potem se uporabi vrednost k = –0,0372;  če je dQ nižji od 2,78, QSTART pa višji od 23, potem se uporabi vrednost k = – 0,0510;  če je dQ višji od 2,78 in nižji od 6,84, potem se uporabi vrednost k = –0,0617;  če je dQ višji od 6,84, potem se uporabi vrednost k = –0,0938. Podatki V obdobju enega leta je bilo zabeleženih 369 dogodkov; 173 na južni in 196 na severni raziskovalni ploskvi. Ločnica med dvema zaporednima dogodkoma je bilo sušno obdobje, v katerem so se krošnje dreves lahko posušile. Za vsak posamezen dogodek so bili tako zbrani naslednji atributni podatki:  orientacija raziskovalne ploskve (severna, južna),  količina padavin (v mm),  trajanje naliva (v urah),  intenziteta naliva (v mm na uro),  povprečna temperatura zraka (v °C),  relativna vlažnost (v %) in  povprečna hitrost vetra (v m/s). Količina padavin za posamezne dogodke je bila v razponu od 0,2 do 100,2 mm, nalivi so trajali od 5 minut do skoraj 40 ur, intenziteta padavin pa je varirala od 0,15 do celo 44 mm na uro. Rezultati S pomočjo metod strojnega učenja M5 in J4.8 smo razvili tri modele v obliki odločitvenih dreves. V primeru #1 (slika 5) smo razvili klasifikacijsko drevo, katerega atributi so bili orientacija raziskovalne ploskve, količina, trajanje in intenziteta padavin, temperatura in relativna vlažnost zraka in povprečna hitrost vetra v času dogodka. Modelirana spremenljivka je bil odstotni delež prestreženih padavin (v odnosu do celotne količine padlih padavin nad krošnjami), ki smo ga za potrebe tega primera klasificirali v 7 razredov, in sicer: razred R_0 (slika 5) predstavlja dogodke, ko je bil relativni delež prestreženih padavin 0 %, R_1_20 predstavlja dogodke z relativnim deležem prestreženih padavin od 1 do 20 % in tako naprej do razreda R_100, ko je bilo v okviru posameznega dogodka prestreženo 100 % padavin. 49 Slika 5 – Razviti model v obliki klasifikacijskega drevesa za primer #1 (metoda strojnega učenja J4.8) Iz modela (slika 5), ki pravilno klasificira 56 % znanih in 46 % neznanih primerov, lahko razberemo, da je v primeru dogodkov z manj kot 2,4 mm padlih padavin in trajanjem, krajšim od 10 minut, prestrežena vsa padla voda (razred R_100). V takih pogojih padavine ne dosežejo gozdnih tal in torej ne pride do procesov napajanja podzemnih rezervoarjev preko infiltracije in ne pride do procesov površinskega ali podpovršinskega odtoka. Na drugi strani pa je pri padavinskih dogodkih z enako količino padavin (do 2,4 mm) in trajanjem, daljšim od 10 minut, prestreženo med 41 in 60 % padavin, če je temperatura nižja od 14 °C, in prestreženo med 81 in 99 % padavin, če je temperatura višja od 14 °C. Razviti model torej za dogodke z manj kot 2,4 mm padavin kot pomembna faktorja, ki vplivata na delež prestreženih padavin, opredeli trajanje naliva in povprečno temperaturo v času dogodka. Pri dogodkih z več kot 2,4 in manj kot 7,0 mm padavin je prestreženo med 41 in 60 % (razred R_41_60) padavin, torej približno polovica vseh padavin. Pri dogodkih z več kot 7 mm padavin se kot faktorja, ki pomembno vplivata na proces, pojavita tudi povprečna hitrost vetra in intenziteta padavin; prestreženih je do 40 % padavin v odvisnosti od vrednosti obeh spremenljivk pri posameznem dogodku. Zanimivo je, da struktura razvitega modela navkljub pričakovanjem ne kaže vpliva orientacije pobočja (severno/južno) na proces. To bi lahko bila tudi posledica tega, da so razlike v procesih na severnem in južnem pobočju predstavljene v obliki različnih vrednosti posameznih atributov dogodkov; torej v povprečni količini padavin, temperaturi zraka, relativni vlažnosti in vetrovni sliki. V primerih #2 (slika 6) in #3 (slika 7) smo razvili dve regresijski drevesi, katerih atributi so bili orientacija raziskovalne ploskve, količina, trajanje in intenziteta padavin, temperatura in relativna vlažnost zraka in povprečna hitrost vetra v času dogodka. Modelirana spremenljivka je bil odstotni delež prestreženih padavin, ki za razliko od primera #1 ni bil klasificiran v razrede, temveč izražen v numerični obliki v intervalu med 0 in 100 %. Glavna razlika med obema generiranima modeloma je bila kompleksnost le- 50 teh; rezultat v obliki modela v primeru #3 predstavlja obrezano (angl. 'pruned') oziroma manj kompleksno drevo. Manjša oziroma skoraj zanemarljiva je tudi razlika v obnašanju obeh modelov pri verifikaciji na neznanih primerih; srednja absolutna napaka razvitega modela v primeru #2 je 12,58 %, srednja absolutna napaka razvitega modela v primeru #3, ki predstavlja manj kompleksno obliko modela v primeru #2, pa je 14,80 % padavin. Slika 6 – Razviti model v obliki regresijskega drevesa za primer #2 (metoda strojnega učenja M5) Iz obeh razvitih modelov, še posebej pa iz manj kompleksnega regresijskega drevesa v primeru #3 (slika 7), je razvidno, da je pri dogodkih z manj kot 2,5 mm padavin in temperaturo zraka nižjo od 14,2 °C prestreženih 81,2 % padavin, če je dogodek krajši od 1,67 ure, in da je prestreženo 47,2 % padavin, če je dogodek daljši od 1,67 ure. Če je temperatura v času dogodka z manj kot 2,5 mm količine padavin višja od 14,2 °C, pa je prestreženo kar 95,5 % padavin nad krošnjami dreves. Pri dogodkih z več kot 2,5 in manj kot 7,5 mm količine padavin drevesne krošnje prestrežejo 42,8 % padavin, pri dogodkih z več kot 7,5 mm količine padavin nad krošnjami dreves pa je v povprečju prestreženih 23,2 % padavin. Generirano regresijsko drevo primera #2 (slika 5) nam v primeru dogodkov z več kot 7,5 mm količine padavin razkriva še dodatne klimatske faktorje, ki vplivajo na proces; to sta povrečna hitrost vetra ter intenziteta in trajanje padavin. Pri dogodkih z nad 7,5 mm padavin je v primeru povprečne hitrosti vetra nižje od 3,45 m/s prestreženih približno 10 % manj padavin kot pri dogodkih s povprečno hitrostjo vetra višjo od 3,45 m/s. Slika 7 – Razviti model v obliki regresijskega drevesa za primer #3 (metoda strojnega učenja M5) 51 Zaključki V okviru raziskave so bile na podlagi izvedenih meritev in analize rezultatov le-teh z metodami strojnega učenja ugotovljene značilnosti vpliva zaraščanja opuščenih kmetijskih zemljišč na vodno bilanco porečja Dragonje. Gozdovi na novozaraščenih površinah prestrežejo skoraj vso vodo padavinskih dogodkov z manj kot 2,5 mm padavin, kar pomeni da v takih primerih ne pride do površinskega in podpovršinskega odtoka v Dragonjo ali napajanja zalog podzemne vode v porečju. Izjema pri dogodkih z manj kot 2,5 mm padavin so le dogodki daljši od 1,67 ure in s temperaturo nižjo od 14 °C, kar bi lahko predstavljalo tudi vpliv horizontalnih padavin oziroma megle; takrat je namreč pretreženih le približno polovica padavin. Za dogodke z več kot 2,5 mm padavin pa generirani modeli kažejo, da novi gozd prestreže od 42,8 % padle vode pri dogodkih s količino padavin od 2,5 do 7,5 mm in 23,2 % padle vode pri dogodkih s količino padavin večjo od 7,5 mm, ko pa imata na vrednost deleža prestreženih padavin močan vpliv tudi povprečna hitrost vetra in intenziteta padavin. Klasifikacijska in regresijska drevesa, ki smo jih iz rezultatov meritev zgenerirali s pomočjo metod strojnega učenja J4.8 in M5, transparentno kažejo stopnje vplivov in interakcij posameznih faktorjev, ki pomembno vplivajo na delež prestreženih padavin na gozdnih območjih. Če rezultate z obeh raziskovalnih ploskev ekstrapoliramo na celotno porečje Dragonje, lahko ugotovimo, da je vpliv spremenjene dejanske rabe zemljišč v zadnjih desetletjih na vodno bilanco znotraj porečja precej visok in nikakor zanemarljiv. Z vidika oskrbe z vodo, ki (zaenkrat) predstavlja velik razvojni problem obalnega območja, lahko na spremembe v vodni bilanci zaradi zaraščanja opuščenih kmetijskih zemljišč gledamo kot na izrazito nezaželen pojav, saj je kar približno tretjina vode na območjih, poraslih z gozdom, dobesedno izgubljena. Metode strojnega učenja za generiranje modelov v obliki odločitvenih dreves predstavljajo zelo uporaben in obetajoč pripomoček za iskanje novih znanj v podatkovnih bazah. Pri tem pa je treba poudariti, da je sam razvoj modela le eden izmed korakov pri iskanju novih znanj, saj izbor, zbiranje in priprava podatkov, nadzor nad razvojem modela in njegova interpretacija, ki pa jih lahko opravi samo področni strokovnjak, predstavljajo prav tako pomembne stopnje razvoja novih znanj. Literatura Breiman L, Friedman JH, Olshen RA, Stone CJ. (1984) Classification and regression trees. Wadworth, Belmont. Brilly M, Sraj M. (2000) Osnove hidrologije (Principles of Hydrology). University Textbook, University of Ljubljana, Faculty of Civil and Geodetic Engineering. Chow VT. (1964) Handbook of applied hydrology. McGraw-Hill, New York. Dawson CW, Wilby RL. (2001) Hydrological modelling using artificial neural networks. Progress in Physical Geography 25(1): 80–108. Globevnik L. (2001) Celosten pristop k urejanju voda v povodjih. Doktorska disertacija, Univerza v Ljubljani. Kompare B. (1995) The use of artificial intelligence in ecological modelling. Ph. D. Thesis, Royal Danish School of Pharmacy, Copenhagen, Denmark. Mikoš M, Kranjc A, Matičič B, Müller J, Rakovec J, Roš M, Brilly M. (2002). Hidrološko izrazje. Acta hydrotechnica 20/32: 3–324. Mitchell T. (1997) Machine Learning. MIT Press and The McGraw-Hill Companies, Inc. 52 Ovington JD. (1954) A comparison of rainfall in different woodlands. Forestry London 27, pp 41– 53. Quinlan JR. (1986) Induction of Decision Trees. Machine Learning 1: 81–106. Quinlan JR. (1992) Learning with continuous classes. In: Proceedings of the Fifth Australian Joint Conference on Artificial Intelligence, pp 343–348. Solomatine DP, Dulal KN. (2003) Model trees as an alternative to neural networks in rainfall- runoff modelling. Hydrological Sciences Journal 48: 399–411. Šraj M. (2003) Estimating leaf area index of the deciduous forest in the Dragonja watershed – Part I: Methods and measuring. Acta Hydrotechnica 21/35: 105–127. Šraj M. (2003) Modeliranje in merjenje prestreženih padavin. Doktorska disertacija, Univerza v Ljubljani. Štravs L, Kobold M, Brilly M. (2004) Modeli kratkoročnih napovedi pretokov visokih voda na Savinji. Zbornik – Mišičev vodarski dan, Maribor. Witten I H, Frank E. (2000) Data mining: Practical machine learning tools and techniques with java implementations. Morgan Kaufmann Publishers, San Francisco, USA. 53 ANALIZA SEZONSKOSTI PADAVIN IN PRETOKOV V SLOVENIJI Tadej Srebrnič  , Matjaž Mikoš ** Povzetek V raziskavi smo želeli ugotoviti, kakšna je časovna razporeditev padavin in pretokov v Sloveniji. V ta namen smo opravili analize sezonskosti kot značilnega parametra časovne razporeditve. Namen raziskave je bil z analizo sezonskosti ugotoviti čas nastopa poplav in suš. Vse analize smo opravili na standardnih meteoroloških in hidroloških podatkih. Za 305 vodomernih postaj na slovenskih vodotokih smo opravili analizo sezonskosti nastopa maksimalnih letnih pretokov, maksimalnih srednjih mesečnih pretokov in minimalnih srednjih mesečnih pretokov. Za 370 padavinskih postaj v Republiki Sloveniji smo opravili analizo sezonskosti nastopa maksimalnih letnih dnevnih padavin, maksimalnih srednjih mesečnih padavin ter minimalnih srednjih mesečnih padavin. Rezultati analiz so grafično prikazani na karti Slovenije, na katerih je sezonskost obdelanih podatkov jasno vidna in nazorno kaže, v katerem obdobju v letu na posameznih območjih Slovenije nastopijo maksimalne poplave oziroma suše. Uvod Sezonskost nastopa visokih voda je bila do sedaj v Sloveniji obdelana z vidika pretočnih režimov slovenskih vodotokov. Iz tipičnih grafov merjenih pretokov, ki so značilni za določen vodotok oziroma za določeno povodje, je razvidno, v katerem mesecu je pričakovati visoke pretoke in posledično tudi poplave ter kdaj nizke pretoke, ki so značilni za sušne mesece. Izraz pretočni režim označuje povprečno vsakoletno kolebanje oziroma nihanje vodnega pretoka v določenem vodomernem prerezu. Na sam pretočni režim vpliva več dejavnikov, ti pa so: podnebje, relief, geološka podlaga (kamnina, prst), vegetacija in človek. Najpomembnejši dejavnik pri nas je prav gotovo podnebje, saj so pretočni režimi v glavnem odvisni od letne razporeditve padavin in temperatur in od trajanja snežne odeje. Posebej je treba izpostaviti razporeditev temperatur, saj je prav od te razporeditve odvisen čas taljenja snežne odeje in jakost izhlapevanja v posameznem letnem času. Zelo pomembno je tudi trajanje snežne odeje. Ponavadi so pretoki pozimi zaradi snežnega zadržka manjši, spomladi, ko se snežna odeja tali, pa močno narastejo. V času vegetacijske dobe je zlasti v pokrajinah poraslih z gozdom zelo pomemben vpliv evapotranspiracije. Posamezni avtorji navajajo podatek, da se letne izgube padavinske vode zaradi drevesne transpiracije gibljejo od 200 mm do 300 mm. Primer, kako je pomembna geološka podlaga, je zadrževanje vode v kraških masivih z omejeno pretočno zmogljivostjo ter v kotlinah, ki so zapolnjene z debelimi nanosi poroznih usedlin, v katerih se zadržujejo večje količine talne vode. V zadnjem času tudi človek vse bolj vpliva na sam pretočni režim in sicer neposredno (gradnja jezov) in posredno (krčenje gozda) (Hrvatin, 1998). * Hidrotehnik Vodnogospodarsko podjetje d.d., Slovenčeva ulica 97, Ljubljana, tadej.srebrnic@hidrotehnik.si ** Univerza v Ljubljani, FGG, Oddelek za gradbeništvo, Katedra za splošno hidrotehniko, Jamova 2, Ljubljana, matjaz.mikos@fgg.uni-lj.si 54 Pretočni režimi v Sloveniji V Sloveniji poznamo več različnih členitev vodotokov glede pretočnih režimov. Določene raziskave so bile izdelane samo za posamezne reke oziroma območja. V nadaljevanju navajamo pregled členitev, ki so bile izdelane za področje celotne Slovenije. Leta 1948 je Ilešič opravil prvo razvrstitev rečnih režimov na Slovenskem. V svoji raziskavi je obravnaval rečne režime celotne tedanje Jugoslavije. Rečni režimi so razvrščeni glede na podatke o povprečnih mesečnih vodostajih v šestnajstletnem obdobju med obema vojnama (1923–1938) razen za Primorsko, ki je bila v tem obdobju pod Italijo. Avtor je za svojo analizo primorskih vodotokov tako upošteval avstrijske podatke iz obdobja 1898–1913. Kot tudi večini kasnejših členitev pri nas je bila tudi Ilešiču osnova razdelitev, ki jo je leta 1933 izdelal francoski hidrograf Parde (Hrvatin, 1998). Po Ilešiču so v Sloveniji prisotni naslednji rečni režimi: 1. omiljeni nivalni režim (Drava) 2. prehodni nivalni režim (Mura, zgornji tok Soče do Kobarida) 3. a. alpska varianta nivo-pluvialnega režima (zgornji tok Save in Savinje) b. zmerna mediteranska varianta nivo-pluvialnega režima (Tržiška in Kamniška Bistrica) 4. a. prehodna srednjeevropska ali posavska varianta pluvio-nivalnega režima (Sotla) b. zmerna mediteranska varianta pluvio-nivalnega režima (Ljubljanica, Sora) c. mediteranska varianta pluvio-nivalnega režima (Idrijca, Vipava) Na Hidrometeorološkem zavodu Slovenije so leta 1987 izdelali zemljevid rečnih režimov Slovenije, na katerem je z diagrami predstavljenih 25 vodomernih postaj na 20 rekah. Rečni režimi so združeni v osmih skupinah: 1. čisti nivalni režim (Drava) 2. prehodni nivalni režim (Mura) 3. prehodni nivalni režim z mediteranskim poudarkom (zgornji tok Soče, Sava Dolinka) 4. nivo-pluvialni režim (Kamniška Bistrica, Sava Bohinjka) 5. pluvio-nivalni režim z zmerno mediteranskim poudarkom (spodnji tok Save in Savinje) 6. kraško obarvan pluvio-nivalni režim z zmerno mediteranskim poudarkom (Kolpa, Krka) 7. pluvio-nivalni režim z zmerno kontinentalnim poudarkom (Ledava, Sotla) 8. pluvialni režim z mediteranskim poudarkom (Rižana) Gams (1999) je predstavil preprosto členitev rečnih režimov. Iz poimenovanja lahko sklepamo, da je avtor želel izpostaviti veliko vlogo evapotranspiracije. Rečni režimi so združeni v naslednje tri skupine: 1. alpski evapotranspiracijsko-snežni režim 2. celinski evapotranspiracijsko-dežni režim 3. primorski evapotranspiracijsko-dežni režim Na Hidrometeorološkem zavodu Slovenije so opravili členitev na podlagi srednjih mesečnih pretokov iz obdobja 1961–1990 (Kolbezen, 1998) ter slovenske reke razvrstili v naslednje skupine: 1. snežni režim (Mura) 2. snežno-dežni režim (zgornji tok Save, Savinje in Soče) 3. dežno-snežni režim (Krka, spodnji tok Save in Savinje) 4. kontinentalna varianta dežno-snežnega režima (Mirna, Pesnica, Sotla) 5. mediteranska varianta dežno-snežnega režima (Idrijca, Vipava) 6. dežni režim (Pivka, Reka, Rižana) 55 Na Geografskem inštituta Antona Melika ZRC SAZU (Hrvatin, 1998) je bila opravljena najnovejša raziskava, ki je obsegala 70 vodomernih postaj na 57 slovenskih rekah. Upoštevane so bile vse vodomerne postaje, ki imajo sklenjen niz podatkov za obdobje 1961–1990. Režimi so bili določeni s pomočjo mesečnih odtočnih količnikov. Tako je bilo za Slovenijo ugotovljenih osem različnih pretočnih tipov, ki so bili poimenovani glede na pokrajinsko enoto, za katero so značilni, ter glede na vodni vir, s katerim so napajajo. V Sloveniji ločimo naslednje tipe pretočnih režimov: 1. sredozemski dežni režim 2. dinarski dežno-snežni režim 3. dinarsko-alpski dežno-snežni režim 4. panonski dežno-snežni režim 5. alpski dežno-snežni režim 6. alpski srednjegorski snežno-dežni režim 7. alpski visokogorski snežno-dežni režim 8. alpski snežni režim Iz poimenovanja je razvidno, da so režimi ločeni, glede na vir napajanja rek. Hrvatin je njihove temeljne značilnosti opisal takole: 1. dežni režim: vključno en višek in nižek (enostavni tip režima); višek v pozni jeseni (november), količina vode nato bistveno ne upade do aprila; nižek poleti (julij, avgust); snežni zadržek nepomemben. 2. dežno-snežni režim: dva viška in nižka (mešani tip režima); glavni višek v zgodnji pomladi (marec, april), sekundarni višek jeseni (november); glavni nižek vedno poleti (avgust, september), sekundarni nižek pozimi (januar, februar); poletni nižek v vseh primerih prekaša zimskega; snežni zadržek od enega do treh mesecev. 3. snežno-dežni režim: dva viška in nižka (mešani tip režima); glavni višek v pozni pomladi (april, maj), sekundarni višek jeseni (november); glavni nižek praviloma pozimi (januar, februar), sekundarni nižek poleti (avgust); v redkih primerih poletnega glavnega nižka se ta bistveno ne razlikuje od sekundarnega zimskega nižka; snežni zadržek od štirih do petih mesecev. 4. snežni režim: en višek in nižek (enostavni tip režima); višek ob prehodu pomladi v poletje (maj, junij); nižek pozimi (januar, februar); snežni zadržek pet ali več mesecev. Metoda dela Poplave so rezultat številnih meteoroloških in hidroloških procesov, ki se med seboj prepletajo. Povezava med njimi je v večini primerov zelo zapletena. Poplave lahko povzročajo kratke konvekcijske nevihte, frontalne ali orografske padavine, ki trajajo več časa, taljenje snega ali pa njihova kombinacija. Za oblikovanje odtoka iz posameznega območja so lahko pomembna manjša območja ob samem vodotoku, lahko pa nanj bistveno vplivajo tudi območja, ki se nahajajo daleč stran od vodotoka, vendar še vedno znotraj vodozbirnega območja. Poleg tega pa na sam pojav poplave vpliva še množica drugih procesov. Ti procesi so seveda zelo kompleksnega značaja, nanje pa vplivajo še mnoge druge spremenljivke in interakcije med njimi. Ker je proces nastajanja poplav tako zapleten, vse metode, ki jih je človek razvil za napoved verjetnosti nastopa poplav, temeljijo na statističnih pristopih, katerih skupna značilnost je, da temeljijo na kumulativnem efektu vseh procesov, s katerimi poplave nastajajo. Te statistične metode se ponavadi ne poglabljajo v samo fizično ozadje nastanka poplav in se ne obnesejo, ko hočemo napovedati dogodek, ki presega opazovane in izmerjene situacije. Zaradi tega se je pojavila potreba po pristopu, ki bi vključeval več 56 razumevanja fizičnih procesov pri nastajanju poplav (Blöschl, 2001). Vsi procesi, s katerimi poplave nastajajo in se nanašajo na fizične pojave, imajo specifične karakteristike, kot so periodičnost, sezonskost, nesorazmernost, in seveda določene meje. Če poznamo zgoraj omenjene karakteristike procesa, lahko sklepamo, kateri proces je največ prispeval za nastanek poplav. Namen raziskave je bil iz standardnih hidroloških podatkov raziskati sezonskost kot značilnost procesa nastajanja poplav in na podlagi tega sklepati, kateri so najpomembnejši vzroki nastanka poplav (Srebrnič, 2005). Prednost take raziskave je prav v tem, da temelji na standardnih hidroloških in meteoroloških podatkih, pridobljenih iz mreže opazovalnih postaj, niso pa potrebni posebni podatki, pridobljeni z zelo zahtevnimi in dragimi raziskavami (Blöschl, 2001). V raziskavi smo analizirali tudi podatke o sezonskosti nizkih pretokov, da bi ugotovili, kdaj v Sloveniji nastopi suša. Podatki V raziskavi smo uporabili standardne meteorološke in hidrološke podatke, ki jih Agencija Republike Slovenije za okolje (ARSO) redno spremlja na merilni mreži meteoroloških in vodomernih postaj po Sloveniji. Na ARSO imajo te podatke urejene v obširnih podatkovnih bazah, vsako leto pa so meteorološki podatki objavljeni v Meteorološkem letopisu, hidrološki podatki pa so objavljeni v Hidrološkem letopisu. Analizo smo opravili na različnih sklopih podatkov. Hidrološki podatki so bili naslednji: najvišji letni pretok, najvišji srednji mesečni pretok ter najnižji srednji mesečni pretok. Meteorološki podatki so bili naslednji: najvišje dnevne letne padavine, najvišje srednje mesečne padavine in najnižje srednje mesečne padavine. Meteorološki podatki Časovno razporeditev padavin v Sloveniji in analizo sezonskosti smo prikazali na osnovi ekstremnih vrednosti padavin (minimumi in maksimumi). Bolj kot sama količina padavin nas je zanimal datum, kdaj ta nastopi. Za vsako meteorološko postajo nas je za vsako leto njenega delovanja zanimal datum, v katerem nastopijo najvišje letne dnevne padavine, mesec v katerem nastopijo najvišje srednje mesečne padavine ter mesec, v katerem nastopijo najnižje srednje mesečne padavine. V analizi smo upoštevali podatke iz 370 meteoroloških postaj (klimatološke, padavinske, avtomatske – ombrometer, ombrograf) ob pogoju vsaj 5-letnega neprekinjenega delovanja do konca leta 2004. Poleg datuma in meseca nastopa prej omenjenih količin smo zbrali v podatkovni bazi tudi podatke o količinah. Za vsako meteorološko postajo smo zbrali tudi podatke o njeni lokaciji. V nadaljevanju sledi opis podatkov, ki so bili zbrani za meteorološki del analize:  Ime in šifra postaje (preko te šifre lahko v katastru meteoroloških postaj, ki ga vodi ARSO, dostopamo do nadaljnjih podatkov)  Gauss-Krügerjeve koordinate lokacije v metrih, določene iz TK 1 : 25000, ocenjena na 10 m natančno, ter nadmorska višina, na kateri se postaja nahaja  Količina in dan nastopa maksimalnih dnevnih padavin za vsak mesec v letu  Izmerjene maksimalne dnevne padavine v mm za vsak mesec v posameznem letu  Izračunane srednje mesečne padavine za vsak mesec v posameznem letu Najkrajši niz v tej podatkovni bazi je 5 let, najdaljši niz pa ima meteorološka postaja Ljubljana Bežigrad, in sicer 105 let. 57 Hidrološki podatki Tudi časovno razporeditev pretokov v Sloveniji in analizo sezonskosti smo prikazali na osnovi ekstremnih vrednosti pretokov. Bolj kot sama ekstremna vrednost pretoka nas je zanimal datum, kdaj ta nastopi. Za vsako vodomerno postajo nas je za vsako leto njenega delovanja zanimal datum, v katerem nastopi najvišji letni pretok, mesec, v katerem nastopi najvišji srednji mesečni pretok, ter mesec, v katerem nastopi najnižji srednji mesečni pretok. V analizi smo upoštevali podatke iz 305 vodomernih postaj, ki so v Sloveniji kadarkoli delovale in imajo vsaj 5-letne nize delovanja do konca leta 2001. Poleg datuma in meseca nastopa prej omenjenih količin smo zbrali tudi podatke o količinah. Za potrebe predstavitve dobljenih rezultatov sem za vsako vodomerno postajo zbral tudi splošne podatke o vodomerni postaji. Podatkovna baza za analizo sezonskosti maksimalnih letnih pretokov je tudi tu precej obsežna, saj obsega podatke za 305 postaj na slovenskih vodotokih, ki so kadarkoli delovale in imajo vsaj 5-letne nize delovanja. Podatkovna baza za analizo sezonskosti nastopa najvišjih in najnižjih srednjih mesečnih pretokov je malce manj obsežna kot podatkovna baza za prvi del analize, obsega pa podatke za 164 postaj na slovenskih vodotokih, ki imajo vsaj 5-letne nize delovanja. Zadnje leto, za katero so še vključeni podatki v bazo, je 2001. Kot je iz številke razvidno, je v to analizo vključenih precej manj postaj, kot pa v prvi del. To pa zaradi tega, ker za postaje, ki so delovale v preteklosti, samo za obdobje nekaj let, ne obstajajo izdelane statistike, v katerih bi bil določen srednji mesečni pretok. Podatki o pretokih v podatkovni bazi na ARSO so pridobljeni z različnimi tipi in metodami meritev pretoka. Ti pa so naslednji:  Srednja dnevna vrednost pretoka, dobljena z opazovanjem  Trenutna dnevna vrednost pretoka, dobljena z opazovanjem  Srednji dnevni pretok, izmerjen z limnigrafom  Srednji dnevni pretok, dobljen s korelacijo  Pretoki iz hidroelektrarn V analizi nismo uporabili pretokov, ki so izračunani s korelacijo, in pretokov iz hidroelektrarn, saj so preveč pogojeni s človeškim vplivom. V nadaljevanju sledi opis podatkov, ki so bili zbrani za hidrološki del analize:  Ime in šifra postaje (preko te šifre lahko v katastru vodomernih postaj, ki ga vodi ARSO, dostopamo do nadaljnjih podatkov) ter ime vodotoka, na katerem je postaja  Površina vodozbirnega zaledja, določena iz TK 1 : 25.000; vrednost 0,00 pomeni, da površina zaledja ni ali ne more biti vsaj približno ocenjena (kanali ali kras)  Gauss-Krügerjeve koordinate lokacije v metrih, določene iz TK 1 : 25.000, ocenjena na 10 m natančno  Tip meritve: o srednja dnevna vrednost pretoka, dobljena z opazovanjem v m 3 /s o trenutna dnevna vrednost pretoka, dobljena z opazovanjem v m 3 /s o srednji dnevni pretok, izmerjen z limnigrafom v m 3 /s  Leto, v katerem je bila opravljena meritev  Mesec, v katerem je nastopila konica pretoka  Dan, v katerem je nastopila konica  Qv – izmerjena vrednost najvišjega pretoka v tem letu, izmerjena na prej zapisani datum (v m 3 /s)  Leto, v katerem so nastopili srednji mesečni pretoki, ki so v nadaljevanju navedeni po posameznih mesecih 58  Srednji mesečni pretoki v posameznih mesecih leta v m 3 /s Najkrajši niz v tej podatkovni bazi je 5 let, najdaljši niz pa ima vodomerna postaja Hasberg na Unici, in sicer 76 let. Analiza sezonskosti V procesu nastajanja poplav nekatere pomembne značilnosti le-tega vključujejo določeno stopnjo sezonskosti pojava in obdobja v letu, ko se pojavijo. Najpomembnejše značilnosti procesa nastanka poplav so prav gotovo: sezonskost nastopa maksimalnih letnih dnevnih padavin, sezonskost nastopa maksimalnih srednjih mesečnih padavin ter sezonskost nastopa maksimalnih srednjih mesečnih pretokov. Izdelano je bilo že veliko študij in klasifikacij pretočnih režimov na podlagi srednjih mesečnih pretokov, vendar so bile te študije usmerjene v samo klimatologijo in ekologijo vodotokov, ne pa v sam proces nastajanja poplav (Merz et al., 1999). V analizi smo koncept sezonskosti nastopa poplav v Sloveniji povezali s konceptom sezonskosti nastopa maksimalnih srednjih mesečnih pretokov, maksimalnih dnevnih letnih padavin ter maksimalnih srednjih mesečnih padavin. Prav iz kombinacije zgoraj naštetih sezonskosti različnih meteoroloških in hidroloških podatkov lahko sklepamo, kateri so tisti glavni vzroki, da se poplava pojavi. Na primer: poletne poplave so lahko posledica taljenja snega v hribih ali pa konvekcijskih padavin. Srednji mesečni pretoki so pomembni s stališča taljenja snega. Maksimalne dnevne padavine so pomembne zaradi konvekcijskih padavin in neviht, srednje mesečne padavine pa so povezane z orografskimi in frontalnimi padavinami, ki nastopajo v določenem obdobju v letu. Generalno gledano nam analize sezonskosti nastopa povprečnih podatkov, kot so srednji mesečni pretoki in padavine, kažejo na razlike v klimatskih razmerah v daljšem časovnem obdobju na posameznem območju. Analize sezonskosti pojavov, ki se zgodijo v krajšem časovnem obdobju (maksimalne letne dnevne padavine, maksimalni letni pretoki) pa nam kažejo razlike v procesu nastajanja poplav na nivoju dogodka (Merz et al., 1999). Poleg analize sezonskosti podatkov, ki nam kažejo vzroke za poplave, smo analizirali tudi podatke o minimalnih srednjih mesečnih pretokih in minimalnih srednjih mesečnih padavinah, ki nam povedo, kdaj v Sloveniji nastopi suša. Minimalne srednje mesečne padavine nam povedo, kdaj nastopi meteorološka suša, ki je prva stopnja suše. Minimalni srednji mesečni pretoki pa nam povedo, kdaj nastopi hidrološka suša, ki je zadnja in najhujša stopnja suše. Po vzoru avstrijske analize smo celotno analizo razdelili na dva dela. V hidrološkem delu smo analizirali sezonskost nastopa najvišjih letnih pretokov, sezonskost nastopa najvišjih srednjih mesečnih pretokov ter minimalnih srednjih mesečnih pretokov na vseh vodomernih postajah v Sloveniji. Meteorološki del analize je obsegal analizo sezonskosti nastopa najvišjih letnih dnevnih padavin, najvišjih srednjih mesečnih padavin in minimalnih srednjih mesečnih padavin za vse meteorološke postaje v Sloveniji. Skupni cilj vseh štirih analiz sezonskosti je bil izdelati grafično predstavitev (karto), na kateri bo prikazana časovna in prostorska razporeditev padavin in pretokov v Sloveniji. Iz take karte naj bi nazorno razbrali, kateri so glavni vzroki, ki vplivajo na proces nastajanja poplav in suš v Sloveniji. Zato se na karti v vsaki točki, kjer je vodomerna ali meteorološka postaja, prikaže vektor, katerega smer je odvisna od dneva oziroma meseca, v katerem nastopi maksimum oziroma minimum padavin ali pretokov ter katerega velikost je odvisna od intenzitete pojava. 59 Metoda za analizo sezonskosti nastopa maksimalnih letnih pretokov in maksimalnih letnih dnevnih padavin Metodo, ki smo jo uporabili pri analizi sezonskosti nastopa najvišjih letnih pretokov in najvišjih letnih dnevnih padavin, je predstavil Burns (1997). Najprej smo ustvarili bazo podatkov, ki je za vsako vodomerno oziroma meteorološko postajo vsebovala niz podatkov, kateri dan v vsakem letu delovanja postaje je nastopil največji pretok oziroma največje dnevne padavine na tej postaji. Datum (dan v mesecu, mesec) nastopa vsakoletnega maksimalnega pretoka in maksimalnih letnih dnevnih padavin za vsako postajo smo pretvorili v julijanski dan (zaporedni dan v letu; 1. januar je dan 1 in 31. december je dan 365), tega pa v kot:           365 2 .   dan julijanski (1) 1. Oktober 1. Julij 1. April 1. Januar Datum nastopa najvišje visoke vode Kot 0 Slika 1 – Shematičen prikaz datuma, ko nastopi maksimum in kota θ 1. Januar 1. Februar 1. Marec 1. April 1. Maj 1. Junij 1. Julij 1. Avgust 1. September 1. Oktober 1. November 1. December 30° 30° 30° 30° 30° 30° 30° 30° 30° 30° 30° 30° Slika 2 – Definicija smeri vektorja, ki nam pove datum nastopa maksimalnega letnega pretoka in maksimalnih letnih dnevnih padavin Vrednost θ je kot v radianih, ki nam pove dan v letu, ko nastopi maksimum na posamezni postaji v posameznem letu (θ = 0 stopinj pomeni 1. januar; θ = 360 stopinj pomeni 31. december). 60 Datum nastopa maksimuma lahko interpretiramo kot vektor, kateremu smer določa kot θ. Če imamo za določeno postajo n dogodkov (n je število let, za katere imamo podatke), lahko zgornji postopek uporabimo za grafično predstavitev datuma nastopa maksimuma. Iz niza n podatkov (n je število let, za katere imamo podatke) za vsako postajo izračunamo x in y koordinato povprečnega datuma nastopa maksimuma:      n i i n x 1 cos 1  (2)      n i i n y 1 sin 1  (3) Vrednosti x in y predstavljata x in y koordinato povprečnega datuma nastopa maksimuma. Povprečno smer vektorja, ki prikazuje datum nastopa maksimuma, pa dobimo po naslednji enačbi:         x y 1 tan  (4) Sedaj imamo povprečno smer vektorja izraženo v radianih, lahko pa jo izrazimo nazaj v julijanski dan po naslednji enačbi:   2 365  MD (5) Vrednost MD predstavlja povprečni dan (julijanski dan) nastopa maksimalnega letnega pretoka na vsaki vodomerni postaji ter povprečni dan (julijanski dan) nastopa maksimalnih letnih dnevnih padavin na vsaki meteorološki postaji. Dolžino vektorja, ki predstavlja merilo variabilnosti dogodka na posamezni postaji, določimo po naslednji enačbi: 2 2 y x r   (6) r je brezdimenzijska enota in nam pove, kakšna je porazdelitev datumov nastopa visokih voda okoli povprečnega datuma nastopa visoke vode na posamezni postaji. Vrednost parametra r se giblje med 0 in 1. Vrednost r =1 pomeni, da v nizu podatkov vsako leto nastopi maksimum natančno na isti dan v letu. Če pa je r =0, pomeni da je v nizu podatkov zelo velika variabilnost in da visoka voda nastopi vsako leto na drugačen dan v letu. Seveda v realnosti vrednosti 1 nikoli ne dosežemo, treba pa je vedeti, da bolj kot se r bliža vrednosti 1, bolj je izrazita sezonskost nastopa dogodka. V vsaki točki v Sloveniji, kjer se nahaja vodomerna oziroma meteorološka postaja, za katero smo imeli podatke, je narisan vektor, ki ima določeno smer z izračunanim kotom  , dolžina vektorja pa je sorazmerna z izračunanim r . Pri analizi sezonskosti maksimalnih letnih dnevnih padavin je največji r znašal 0,818 in sicer za meteorološko postajo Kapela s 13-letnim podatkovnim nizom. Minimalni izračunani r je znašal 0,108 za meteorološko postajo Iskrba z 9-letnim podatkovnim nizom. Pri analizi sezonskosti maksimalnih letnih pretokov pa je največji r znašal 0,918 in sicer za vodomerno postajo Orlica na Vuhreščici s 6-letnim podatkovnim nizom. Minimalni izračunani r je znašal 0,025 za vodomerno postajo Martjanci na Martjanskem potoku z 21-letnim podatkovnim nizom. 61 Metoda za analizo sezonskosti nastopa maksimalnih srednjih mesečnih pretokov in maksimalnih srednjih mesečnih padavin Metodo, ki je uporabljena za kvantificiranje sezonskosti nastopa maksimalnih srednjih mesečnih padavin in maksimalnih srednjih mesečnih pretokov, je leta 1947 predstavil francoski hidrolog Parde. Ista metoda je uporabljena tudi v avstrijski analizi. Tudi za to analizo smo sestavili bazo podatkov o srednjih mesečnih padavinah na meteoroloških postajah in srednjih mesečnih pretokih na vodomernih postajah za vsako leto njihovega delovanja. Januar Februar Marec April Maj Junij Julij Avgust September Oktober November December 15° 30° 30° 15° Slika 3 – Definicija smeri vektorja, ki nam pove v katerem mesecu imax nastopijo maksimalne srednje mesečne padavine oziroma maksimalni srednji mesečni pretoki Pri tej metodi se sezonskost pojava kvantificira z uporabo Pardejevega koeficienta (Pk). Za vsako postajo sem za vsak mesec i med 1 in 12 za vsako leto delovanja postaje izračunal Pk po naslednji enačbi:            n j i ij ij i Q Q n Pk 1 12 1 12 , (7) kjer pomeni Qij srednja mesečna vrednost (padavine ali pretok) v mesecu i in letu j, n pa je število let, za katere imamo na razpolago podatke o srednjih mesečnih vrednostih za posamezno postajo. V nadaljevanju postopka so me zanimale maksimalne srednje mesečne padavine oziroma maksimalni srednji mesečni pretoki, zato sem analiziral maksimalni Pardejev koeficient izmed 12 mesecev za posamezno postajo:   i i Pk Pk max  (8) Prav tako nas je zanimal tudi mesec imax, v katerem je nastopil maksimalni Pardejev koeficient. Vrednosti maksimalnega izbranega Pardejevega koeficienta Pk se gibljejo med 1 in 12. Vrednost Pk = 1 pomeni, da so najvišji srednji mesečni vrednosti za to postajo z nizom podatkov za n let enakomerno porazdeljeni v mesecih leta. Vrednost Pk = 12 pa pomeni, da na določeni postaji v n letih (kolikor imamo podatkov) nastopi vsako leto najvišja srednja mesečna vrednost padavin ali pretokov v mesecu imax. Vsota izračunanih koeficientov po mesecih za vsako postajo je 12. V vsaki točki v Sloveniji, kjer se nahaja vodomerna oziroma meteorološka postaja, za katero smo imeli podatke o srednjih mesečnih padavinah oziroma pretokih, je narisan vektor, ki kaže proti mesecu imax, za katerega je izračunani Pk največji, dolžina vektorja pa 62 je sorazmerna z izračunanim Pk. Pri analizi sezonskosti maksimalnih srednjih mesečnih padavin je največji Pk znašal 1,922 in sicer za meteorološko postajo Gomanče s 15-letnim podatkovnim nizom. Minimalni izračunani Pk je znašal 1,174 za meteorološko postajo Poljane na Notranjskem s 16-letnim podatkovnim nizom. Pri analizi sezonskosti maksimalnih srednjih mesečnih pretokov je največji Pk znašal 3,388 in sicer za vodomerno postajo Zaka na Solzniku s 5-letnim podatkovnim nizom. Minimalni izračunani Pk je znašal 1,145 za vodomerno postajo Kelag na Bistrici s 6-letnim podatkovnim nizom. Metoda za analizo sezonskosti nastopa minimalnih srednjih mesečnih padavin in minimalnih srednjih mesečnih pretokov Avstrijska analiza, po kateri smo se zgledovali pri prejšnjih analizah sezonskosti, vključuje samo analize največjih pojavov, ne pa tudi najmanjših. V analizi smo poleg prej opisanih analiz analizirali tudi sezonskost nastopa minimalnih srednjih mesečnih padavin in minimalnih srednjih mesečnih pretokov. Metoda, ki smo jo uporabili, je analogna metodi za analizo sezonskosti maksimalnih srednjih mesečnih količin, le da so nas sedaj zanimale minimalne srednje mesečne padavine in minimalni srednji mesečni pretoki. Do teh količin smo prišli tako, da smo analizo sezonskosti opravil z minimalnimi izračunanimi Pardejevimi koeficienti (Pk). Izmed dvanajstih izračunanih Pk-jev za vsako postajo za vsak mesec smo izbrali minimalnega. Ta nam pove mesec, v katerem so bile obravnavane srednje mesečne količine najmanjše. Vsi minimalni Pk-ji se gibljejo med 0 in 1. Prav tako nas je zanimal tudi mesec imin, v katerem se pojavi najmanjši Pk. V nadaljevanju smo v vsaki meteorološki oziroma vodomerni postaji narisali vektor, katerega smer je določena z mesecem imin, dolžina vektorja pa je definirana z enačbo: min 1 Pk k P    (9) Pri analizi sezonskosti maksimalnih srednjih mesečnih padavin je najmanjši Pkmin znašal 0,327 in sicer za meteorološko postajo Bled - Jermenka z 8-letnim podatkovnim nizom. Maksimalni izračunani Pkmin je znašal 0,842 za meteorološko postajo Javornik nad Colom s 17-letnim podatkovnim nizom. Pri analizi sezonskosti maksimalnih srednjih mesečnih pretokov je najmanjši Pkmin znašal 0,043 in sicer za vodomerno postajo Pšine na Drnici s 5-letnim podatkovnim nizom. Maksimalni izračunani Pkmin je znašal 0,863 za vodomerno postajo Mala Zaka na Krivici z 8-letnim podatkovnim nizom. Rezultati Namen analiz sezonskosti je bil izdelati karte, na katerih bo prikazana časovna in prostorska razporeditev padavin in pretokov v Sloveniji. Na kartah je v vsaki točki, kjer je vodomerna ali meteorološka postaja, narisan vektor, katerega smer je odvisna od dneva oziroma meseca, v katerem nastopi maksimum ali pa minimum. Velikost vektorja pa je odvisna od intenzitete pojava, ki je odvisna od izračunanega r oziroma izračunanega Pk. Ker pa so rezultati, ki jih dobimo, če upoštevamo vse zbrane podatke (postaje s 5- in večletnimi podatkovnimi nizi), preveč nehomogeni, smo se odločili, da upoštevamo samo meteorološke in vodomerne postaje, za katere so na razpolago daljši nizi podatkov (vsaj 10, 15, 20 let meritev), kakor so to storili pri avstrijski analizi, saj so tudi oni prišli do istega problema, tj. prevelike nehomogenosti podatkov. 63 Rezultati posameznih analiz sezonskosti so prikazani na slikah od 4 do 9. Število postaj, ki so bile upoštevane, ter dolžina niza delovanja teh postaj je podana na vsaki sliki. Najdaljši niz podatkov ima meteorološka postaja Ljubljana Bežigrad, in sicer 105 let. Najdaljši niz podatkov ima vodomerna postaja Hasberg na Unici, in sicer 76 let. Razprava Če želimo spoznati glavne procese in pojave, ki povzročajo poplave in suše v Sloveniji, moramo pogledati rezultate vseh opravljenih analiz in jih med sabo primerjati. Samo na ta način dobimo vpogled v nekatere pomembne naravne procese, ki povzročajo ekstremne hidrološke dogodke iz vidika sezonskosti njihovega nastopa. 0 5 10 20 30 40 50 km 1. Januar 1. Februar 1. Marec 1. April 1. Maj 1. Junij 1. Julij 1. Avgust 1. September 1. Oktober 1. November 1. December r = 1,0 r = 0,3 r = 0,2 SEZONSKOST NASTOPA MAKSIMALNIH LETNIH DNEVNIH PADAVIN (20 - 105 LETNI NIZI) 323 POSTAJ Slika 4 – Sezonskost nastopa maksimalnih letnih dnevnih padavin za 323 meteoroloških postaj z nizi delovanja vsaj 20 let 64 1. Januar 1. Februar 1. Marec 1. April 1. Maj 1. Junij 1. Julij 1. Avgust 1. September 1. Oktober 1. November 1. December r = 1,0 r = 0,3 r = 0,2 SEZONSKOST NASTOPA MAKSIMALNIH LETNIH PRETOKOV (15 - 10 LETNI NIZI) 196 POSTAJ 0 5 10 20 30 40 50 km Slika 5 – Sezonskost nastopa maksimalnih letnih pretokov za 196 vodomernih postaj z nizi delovanja med 15 in 76 let Pk = 2,00 Pk = 1,50 Pk = 1,00 SEZONSKOST NASTOPA MAKSIMALNIH SREDNJIH MESECNIH PADAVIN (10-105 LETNI NIZI) 357 POSTAJ 0 5 10 20 30 40 50 km Slika 6 – Sezonskost nastopa maksimalnih srednjih mesečnih padavin za 357 meteoroloških postaj z nizom delovanja vsaj 10 let 65 SEZONSKOST NASTOPA MAKSIMALNIH SREDNJIH MESECNIH PRETOKOV (10 - 76 LETNI NIZI) 154 POSTAJ Pk = 3,00 Pk = 2,00 Pk = 1,00 0 5 10 20 30 40 50 km Slika 7 – Sezonskost nastopa maksimalnih srednjih mesečnih pretokov za 154 vodomernih postaj z nizi delovanja med 10 in 76 let 0 5 10 20 30 40 50 km Pk = 0,30 Pk = 0,50 Pk = 0,90 SEZONSKOST NASTOPA MINIMALNIH SREDNJIH MESECNIH PADAVIN (10-105 LETNI NIZI) 357 POSTAJ Slika 8 – Sezonskost nastopa minimalnih srednjih mesečnih padavin za 357 meteoroloških postaj z nizi delovanja med 10 in 105 let 66 0 5 10 20 30 40 50 km Pk = 0,30 Pk = 0,50 Pk = 0,90 SEZONSKOST NASTOPA MINIMALNIH SREDNJIH MESECNIH PRETOKOV (10 - 76 LETNI NIZI) 154 POSTAJ Slika 9 – Sezonskost nastopa minimalnih srednjih mesečnih pretokov za 154 vodomernih postaj z nizi delovanja med 10 in 76 let Poplave Glede na sezonskost nastopa maksimalnih srednjih mesečnih padavin je področje Slovenije izrazito razdeljeno na dva dela. V severovzhodnem delu Slovenije maksimalne srednje mesečne padavine nastopijo izrazito v poletnih mesecih (junij – avgust). Iz tega lahko sklepamo, da so v poletnih mesecih v tem delu Slovenije pogoste konvekcijske padavine, saj je teren precej raven, ozračje pa segreto, kar je idealno za dviganje toplega zraka in nastanek konvekcijskih padavin. Tudi narisani vektorji so precej veliki, kar pomeni, da so izračunani Pk-ji veliki in je sezonskost precej izrazita. Situacija na jugozahodnem, bolj goratem delu Slovenije pa je popolnoma drugačna. Tu maksimalne srednje mesečne padavine nastopijo v jesenskem času (oktober, november). Ta del Slovenije je precej gorat. Vlažne zračne mase, ki se v jeseni premikajo od zahoda in jugozahoda proti vzhodu, se ob prvih obronkih Julijskih Alp in visokih dinarskih planotah dvigajo in ohlajajo, zato pride do nastanka obilnih orografskih padavin. Prav tako so v jesenskem času pogoste fronte, ki potujejo od zahoda proti vzhodu čez naše kraje in povzročajo trajnejše poslabšanje vremena. V tem primeru lahko govorimo o precej izraziti sezonskosti. Če pogledamo karto, ki prikazuje nastop maksimalnih letnih dnevnih padavin, vidimo, da je situacija podobna. V V delu Slovenije maksimalne dnevne padavin nastopijo pozno poleti (avgust). Iz tega sklepamo, da je na koncu poletja, meseca avgusta, ozračje v tem delu tako zelo segreto, da pride do nastanka zelo obilnih in kratkotrajnih konvekcijskih padavin. Narisani vektorji so veliki, kar nam pove, da so izračunani r veliki in je sezonskost izrazita. V Z in JZ Sloveniji so razmere podobne kot pri nastopu maksimalnih srednjih mesečnih padavin. V tem goratem delu Slovenije se maksimalne dnevne padavine 67 pojavljajo v jesenskem času (oktober, november). To nam pove, da orografske in ciklonske padavine v jeseni tu povzročajo zelo močne in obilne padavine. Tudi tu so narisani vektorji veliki, kar kaže na izrazito sezonskost. Rezultati analize sezonskosti nastopa maksimalnih srednjih mesečnih pretokov so precej heterogeni. Skupne značilnosti imajo samo posamezna področja Slovenije. Na območju JZ Slovenije se najvišji srednji mesečni pretoki pojavljajo v jesenskem času (november). Kot smo videli, so tudi padavine v jeseni intenzivne, zato lahko sklepamo, da so vzrok za visoke srednje mesečne pretoke prav padavine. Isto velja tudi za Idrijsko in Škofjeloško hribovje. Zelo zanimivi so rezultati v porečju Save Bohinjke. Tu se maksimalni srednji mesečni pretoki pojavijo v mesecu maju. Glede na to, da je Sava Bohinjka alpska reka, lahko sklepamo, da na povišane srednje mesečne pretoke spomladi vpliva taljenje snega. V vzhodnem delu Slovenije najvišji srednji mesečni pretoki nastopijo zgodaj spomladi, razen na Dravi in Muri na njunem vstopu v Slovenijo, ki imata viške v mesecu maju. To je vpliv taljenja snega v njunem zgornjem toku v Avstriji. Na vodomernih postajah na Muri in Dravi blizu hrvaški meji, pa je situacija že drugačna, saj se viški pomaknejo nazaj v mesec marec. Na to vplivajo prav gotovo hidroelektrarne na Dravi in razni pritoki. Vzrok temu, da v tem delu nastopijo maksimalni srednji mesečni pretoki v zgodnji pomladi, je taljenje snega v Avstriji, odtok pa poteka prav čez to območje. Na splošno pa lahko rečemo, da nastop maksimalnih srednjih mesečnih pretokov nima izrazite sezonskosti. Sezonskost maksimalnih letnih pretokov lahko interpretiramo kot sezonskost nastopa poplav v Sloveniji. Na sliki je razvidno, da je Slovenija razdeljena na štiri večja področja s skupnimi značilnostmi glede sezonskosti nastopa maksimalnih letnih pretokov oziroma poplav. V jugozahodnem delu Slovenije poplave nastopajo izrazito v pozni jeseni in zgodnji zimi (november, december). Tudi maksimalni srednji mesečni pretoki nastopijo v istem delu leta, kar velja tudi za padavine. Maksimalne srednje mesečne padavine nastopijo v oktobru in novembru. Maksimalne srednje mesecne padavine Maksimalne letne dnevne padavine nastopijo poleti - KONVEKCIJSKE PADAVINE Maksimalne letne dnevne padavine nastopijo jeseni (Oktober, November) - FRONTALNE in OROGRAFSKE PADAVINE Pk = 2,00 Pk = 1,50 Pk = 1,00 Slika 10 – Vpliv maksimalnih srednjih mesečnih padavin na poplave 68 1. Januar 1. Februar 1. Marec 1. April 1. Maj 1. Junij 1. Julij 1. Avgust 1. September 1. Oktober 1. November 1. December r = 1,0 r = 0,3 r = 0,2 Maksimalne letne dnevne padavine Maksimalne letne dnevne padavine nastopijo pozno poleti (Avgust) - KONVEKCIJSKE PADAVINE Maksimalne letne dnevne padavine nastopijo jeseni (Oktober, November) - FRONTALNE in OROGRAFSKE PADAVINE Slika 11 – Vpliv maksimalnih letnih dnevnih padavin na poplave Pk = 3,00 Pk = 2,00 Pk = 1,00 Maksimalni srednji mesecni pretoki Vpliv taljenja snega (Sava Bohinjka) Vpliv taljenja snega (Drava, Mura) Vpliv jesenskih padavin Slika 12 – Vpliv maksimalnih srednjih mesečnih pretokov na poplave 69 1. Januar 1. Februar 1. Marec 1. April 1. Maj 1. Junij 1. Julij 1. Avgust 1. September 1. Oktober 1. November 1. December Maksimalni letni pretoki Nizka sezonskost (kras) Poplave v poznem poletju (Avgust, Seprember) Jesenske poplave (Oktober, November) Poplave v pozni jeseni in zacetku zime (November, December) r = 1,0 r = 0,3 r = 0,2 Slika 13 – Sezonskost nastopa poplav v Sloveniji To nam pove, da je to obdobje zelo mokro, tla so namočena. Maksimalne dnevne padavine nastopijo v istih mesecih. Iz tega lahko sklepamo, da zelo intenzivne orografske ali frontalne padavine v pozni jeseni povzročijo poplave v tem delu Slovenije, saj je zemlja zasičena z vodo, vodonosniki so polni in padavinska voda zlahka odteče v rečne struge, ki se hitro napolnijo in reke prestopijo bregove saj so srednji mesečni pretoki takrat najvišji. Severozahodni alpski del Slovenije ima iste značilnosti, le da tu maksimalni letni pretoki in poplave nastopijo malo prej (oktober, november). Prav tako so za poplave tu odgovorne jesenske padavine (frontalne in orografske), le da k hitrejšemu odtoku padavinske vode pripomore še strm nagib terena: obdobje poplav (oktober, november) časovno sovpada s pojavom maksimalnih srednjih mesečnih in dnevnih padavin. V V delu Slovenije maksimalni letni pretoki in poplave nastopajo pozno poleti in v začetku jeseni vendar s precej manjšo sezonskostjo. Na proces pojavljanja poplav vplivajo različni dejavniki. Eden od vzrokov so kratkotrajne a zelo intenzivne konvekcijske padavine, ki se tu pojavljajo v istem obdobju. Na poplave Mure in Drave pa vplivajo padavine v njihovem zgornjem toku v Avstriji. V JV delu Slovenije pa o sezonskosti pojava poplav ne moremo govoriti, izračunane vrednosti r so zelo majhne, dobljene smeri vektorjev pa zelo različne. Razlog je v temu, da je to kraško področje z zelo specifičnimi hidrološkimi značilnostmi. Suša V tem delu analize so predstavljeni rezultati sezonskosti nastopa minimalnih srednjih mesečnih pretokov in minimalnih srednjih mesečnih padavin. Vse analize so opravljene na standardnih hidroloških in meteoroloških podatkih, ki so bili pridobljeni iz ARSO. Kot smo v uvodnem delu omenili, poznamo tri vrste suše: meteorološko, kmetijsko in 70 hidrološko. Iz rezultatov minimalnih srednjih mesečnih padavin je razvidno, kdaj in kje v Sloveniji nastopi meteorološka suša. Iz slike je razvidno, da minimalne srednje mesečne padavine na ozemlju celotne Slovenije nastopijo v zimskih mesecih (januar, februar). V zahodni in jugozahodni Sloveniji so vektorji precej kratki, kar nam kaše na nizko sezonskost pojava. V SV Sloveniji pa so vektorji daljši kar pomeni višjo sezonskost. Glede na minimalne srednje mesečne pretoke, ki nam kažejo hidrološko sušo, lahko Slovenijo razdelimo na tri dele. V JZ delu hidrološka suša nastopi izrazito v mesecu avgustu. Sezonskost pojava je precej velika. Severni gorati del Slovenije ima hidrološko sušo v zimskem času in sicer meseca februarja, sezonskost nastopa pa je že precej manjša. Vzhodni in osrednji del Slovenije pa je izkazal zelo majhno sezonskost, večina vodomernih postaj pa beleži najnižje srednje mesečne pretoke meseca avgusta. Iz teh dveh slik lahko sklepamo, da v Sloveniji razen v alpskem delu nastopa suša v dveh obdobjih: pozimi in poleti. Pozimi imamo po večini države meteorološko sušo z zelo malo padavinami. Kmetijska suša se v tem letnem času ne odraža, saj zima ni obdobje, ko bi rastline uspevale. Hidrološka suša pa nastopi po večini države v poletnem času (avgust), ko so srednji mesečni pretoki najnižji. Iz tega lahko sklepamo, da vzrok za poletno sušo niso samo nizke padavine, temveč tudi visoka temperatura, veter, nizka relativna vlaga, zmanjšana oblačnost. Hidrološka suša je zadnja stopnja suše, zato v mesecu avgustu nastopi tudi kmetijska suša, ki je za kmetijstvo brez namakanja pogubna. V alpskem svetu Slovenije pa suša v poletnih mesecih ne nastopi. Minimalne srednje mesečne padavine se pojavijo v januarju in februarju. Minimalni srednji mesečni pretoki se prav tako pojavijo v januarju in februarju. Alpe so v tem obdobju pod snegom, ki je ponavadi zapadel že prej, zato so minimalne srednje mesečne padavine nizke. Temperatura zraka pa je še zelo nizka, zato se sneg ne topi in so srednji mesečni pretoki nizki. Pk = 0,30 Pk = 0,50 Pk = 0,90 Minimalne srednje mesecne padavine Minimalne srednje mesecne padavine nastopijo pozimi (Jauar, Februar) - VIŠJA SEZONSKOST Minimalne srednje mesecne padavine nastopijo pozno pozimi (Februar) - NIZKA SEZONSKOST Slika 14 – Meteorološka suša v Sloveniji 71 Pk = 0,30 Pk = 0,50 Pk = 0,90 Minimalni srednji mesecni pretoki Minimalni srenji mesecni pretoki nastopijo pozno pozimi (Februar) Minimalni srednji mesecni pretoki nastopijo pozno poleti (Avgust) - VISOKA SEZONSKOST Minimalni mesecni pretoki nastopijo pozno poleti (Avgust) - NIZKA SEZONSKOST Slika 15 – Hidrološka suša v Sloveniji Primerjava rezultatov analize sezonskosti s pretočnimi režimi v Sloveniji V Sloveniji imamo po zadnji raziskavi osem različnih pretočnih režimov. Ti režimi se razlikujejo glede na to, kje se pojavljajo in glede na same hidrološke značilnosti. Iz hidrološkega zornega kota lahko teh osem pretočnih režimov razdelimo v štiri skupine z bistvenimi razlikami. Te štiri skupine so naslednje:  Dežni režim  Dežno – snežni režim  Snežno – dežni režim  Snežni režim Dežni režim se pojavlja v jugozahodni Sloveniji. Maksimalni pretoki nastopijo v pozni jeseni, minimalni pretoki pa pozno poleti v mesecu avgustu. Če pogledamo rezultate opravljenih analiz je razvidno, da v jugozahodni Sloveniji maksimalni pretoki res nastopajo v pozni jeseni, minimalni pretoki pa so v mesecu avgustu. Dežno snežni režimi se pojavljajo v dinarskem svetu, dinarsko – alpskem svetu in panonskem svetu. Maksimalni pretoki nastopijo v mesecu novembru, minimalni pa meseca avgusta in septembra. Iz rezultatov analiz je razvidno, da v dinarsko – alpskem svetu osrednje Slovenije maksimalni pretoki res nastopijo novembra, razen v jugovzhodnem delu Slovenije, kjer je sezonskost zelo nizka. Dežno snežni režim se pojavlja tudi na vodotokih v panonskem svetu, vendar iz opravljenih analiz glede maksimalnih pretokov tega ni razvidno. Najmanjši pretoki se v tem režimu pojavijo avgusta in septembra. Iz analize sezonskosti nastopa minimalnih srednjih mesečnih pretokov je razvidno, da v prej omenjenih delih Slovenije res nastopijo minimumi avgusta in septembra. Snežno dežni režimi nastopajo v alpskem srednjegorskem in visokogorskem svetu. 72 Največji pretoki se pojavijo novembra, kar je iz analize sezonskosti najvišjih pretokov tudi razvidno. Najnižji pretoki pa se pojavljajo v mesecu avgustu. To se z dobljenimi rezultati delno ujema, saj minimalni pretoki v srednjegorskem alpskem svetu res pojavljajo meseca avgusta, v visokogorskem alpskem svetu pa se minimalni pretoki pojavljajo februarja. Snežni režim pa se pojavlja samo na reki Dravi in Muri, ki v Slovenijo pritečeta iz sosednje Avstrije in na katere ima taljenje snaga v visokogorju velik vpliv. Maksimalni pretoki se pojavijo avgusta, minimalni pretoki pa se pojavljajo meseca februarja, kar sem s svojo analizo potrdil. Odstopanja, ki se pojavljajo v primerjavi rezultatov z dežno – snežnim in snežno – dežnim režimom izhajajo iz dejstva, da smo v svoji analizi uporabili samo sezonskost maksimalnih in minimalnih pretokov, režimi pa so določeni na podlagi odtočnih količnikov. Poleg tega so režimi določeni na podlagi podatkov iz obdobja od leta 1961 do leta 1990, analizo pa smo opravili na vseh podatkovnih nizih, ki so na voljo na ARSO in so daljši od 5 let. Zaključki V raziskavi smo obdelali časovno in prostorsko rzporeditev nekaterih meteoroloških in hidroloških podatkov z analizo sezonskosti njihovega nastopa. V meteorološkem delu analize je obdelana sezonskost nastopa maksimalnih letnih dnevnih padavin in maksimalnih srednjih mesečnih padavin. iz rezultatov je razvidno, da obstaja določena sezonskost teh pojavov. V hidrološkem delu analize pa je obdelana sezonskost nastopa maksimalnih letnih pretokov in maksimalnih srednjih mesečnih pretokov. Tudi na tem področju obstaja določena sezonskost. Iz sezonskosti nastopa maksimalnih letnih pretokov je razvidno, da poplave v alpski Sloveniji nastopajo v jesenskem času, v zahodni Sloveniji nastopajo v pozni jeseni in začetku zime, v vzhodni Sloveniji pa nastopajo poplave v poznem poletju. V jugovzhodnem delu Slovenije ne moremo govoriti o izraziti sezonskosti nastopa poplav, saj je to območje kraško. V zahodni in gorati severni Sloveniji so vzroki za poplavljanje rek jesenske frontalne in orografske intenzivne padavine. V vzhodnem delu Slovenije so za nastop poplav krive zelo intenzivne konvekcijske padavine. Srednji mesečni pretoki nam kažejo na to, da taljenje snega nikjer v Sloveniji ne povzroča poplav, čeprav je na Dravi in Muri opaziti vpliv taljenja snega v zgornjem (avstrijskem) delu njihovega povodja vendar ne v obdobju, ko so v tem delu Slovenije poplave najbolj pogoste. V raziskavi je bila obdelana tudi sezonskost suše v Sloveniji z vidika nastopa minimalnih srednjih mesečnih padavin in minimalnih srednjih mesečnih pretokov. Meteorološka suša nastopi v celi Sloveniji pozimi, v januarju in februarju. V gorati alpski Sloveniji pride v tem času tudi do nastopa hidrološke suše, ne moremo pa govoriti o kmetijski suši, saj to obdobje ni plodno za rastline. Voda se zadržuje v snežni odeji. V poznem poletju (avgust) pa nastopi hidrološka suša po celi Sloveniji, razen v severnem delu. To nam pokaže, da v tem obdobju nastopi tudi kmetijska suša, ki ponavadi zelo prizadene kmetijstvo. Za poletno hidrološko sušo pa ni vzrok samo pomanjkanje padavin, temveč tudi visoka temperatura zraka, nizka relativna vlažnost, veter in sončno obsevanje. 73 Literatura Burn, D. H. 1997. Catchment similarity for regional flood frequency analysis using seasonality measures. Journal of Hydrology, 202: 212-230. Blöschl, G. 2001. Flash-flood risk assessment under the impacts of land use changes and river engineering works, Final Report. Wien, Technische Universität Wien: 84 str. Gams, I. 1999. Spremenljivi sezonski padavinski režim in njegov vpliv na suše in povodnji. Ujma, 13: 195-198. Hrvatin, M. 1998. Pretočni režimi v Sloveniji. Geografski zbornik, 38: 60-87. Kolbezen, M. 1998. Površinski vodotoki in vodna bilanca Slovenije. Ljubljana, Hidrometeorološki zavod Slovenije: 29 str. Merz, R., Piock-Ellena, U., Blöschl, G., Gutknecht, D. 1999. Seasonality of flood processes in Austria. IAHR Publications, Hydrological Extremes, 255: 273-278. Srebrnič, T. 2005. Časovna razporeditev padavin in pretokov v Sloveniji z analizo sezonskosti. Diplomska naloga, UL FGG, Ljubljana: 139 str. 75 OCENJEVANJE MAGNITUD DROBIRSKIH TOKOV Jošt Sodnik  , Matjaž Mikoš ** Povzetek Namen raziskave dinamike drobirskih tokov kot posebne oblike masnega gibanja sedimentov po pobočjih ali hudourniških strugah je bil zbrati metode za ocenjevanje ogroženosti z drobirskimi tokovi s posebnim poudarkom na oceni njihove magnitude. Izbrane metode smo razdelili na empirične, morfološke, kombinirane in računalniške metode. Empirične metode so namenjene oceni magnitude drobirskega toka, morfološke metode se delijo na tiste, ki ocenjuje magnitudo, in na tiste, ki so namenjene določevanju nevarnosti delovanja drobirskega toka na hudourniškem vršaju. Kombinirane metode so kombinacija različnih drugih metod. Na podlagi statistične obdelave določijo parametre povodja, ki so odločilni, in tako določijo empirično enačbo za izračun magnitude drobirskega toka. Računalniške metode so računalniški programi, ki upoštevajo tako zalogo erozijskega drobirja v obravnavanem prispevnem območju kot tudi premestitveno zmogljivost hudournika z upoštevanjem odlaganja materiala v strugi hudournika. Uvod V preteklih nekaj letih smo žal tudi v Sloveniji bolje spoznali drobirske tokove. Gre za obliko masnega gibanja sedimentov, ki se lahko razvije na pobočjih ali v strugah hudournikov. Poznavanje njihove dinamike (Mikoš, 2001) omogoča načrtovanje primernih preventivnih ukrepov. Eno najbolj pogostih vprašanj v zvezi z drobirskimi tokovi je vprašanje, kje lahko nastanejo. Ob tem je za načrtovanje ukrepov nujno poznati prostornino (magnitudo) pojava, ki jo lahko pričakujemo. S pomočjo ocenjenih magnitud lahko z modeliranjem gibanja drobirskih tokov ocenimo njihov doseg kakor tudi pretočne hitrosti in globine, ki jih običajno uporabimo pri ocenah ogroženosti. Obširnejše načrtovanje ukrepov za varstvo pred različnimi erozijskimi pojavi mora obravnavati vsak primer posebej, saj ima vsak primer svoje specifične lastnosti, ki lahko bistveno vplivajo na potek možnih dogodkov. Eden od bistvenih podatkov je velikost obravnavanega erozijskega območja. Razmerje med količino erozijskega materiala, ki je na določenem območju na razpolago, in količino materiala, ki se dejansko sproži ob posameznem dogodku, je od primera do primera lahko zelo različno. Vseeno so v preteklosti skušali razviti metode, ki bi bile splošno uporabne za ocenjevanje magnitude drobirskih tokov. Do danes so številne terenske študije obravnavale geomorfološke procese na hudourniških vršajih. V eni prvih je Melton (1965) predlagal zvezo med naklonom hudourniškega vršaja (S) in nekaterimi drugimi parametri:     n A H H a S 5 , 0 min max    , (1) pri čemer sta a in n neodvisna koeficienta, Hmax in Hmin sta višina najvišje točke hudourniškega območja in najvišja točka vršaja (km) ter A je površina hudourniškega območja (km 2 ). Izraz Mel =   5 , 0 min max   A H H se po avtorju imenuje kar Meltonovo število. Ta pristop je osnova za raziskovanje naplavinskih procesov na vršajih, usmerjeno v * VGP d.d., Cesta Mirka Vadnova 5, Kranj, jost.sodnik@vgp-kranj.si ** Univerza v Ljubljani, FGG, Oddelek za gradbeništvo, Katedra za splošno hidrotehniko, Jamova 2, Ljubljana, matjaz.mikos@fgg.uni-lj.si 76 klasifikacijo vršajev na podlagi morfoloških parametrov hudourniških območij in hudourniških vršajev. V nadaljevanju so predstavljene različne metode za ocenjevanje magnitude drobirskih tokov kot ene od osnov za ocenjevanje ogroženosti s tem pojavom. Metode so razdeljene na empirične, morfološke, kombinirane in računalniške metode. Empirične metode so namenjene oceni magnitude drobirskega toka, morfološke metode se delijo na tiste, ki ocenjuje magnitudo, in na tiste, ki so namenjene določevanju nevarnosti delovanja drobirskega toka na hudourniškem vršaju. Kombinirane metode so kombinacija različnih drugih metod. Na podlagi statistične obdelave določijo odločilne parametre povodja v obliki empirične enačbe za izračun magnitude drobirskega toka. Računalniške metode so računalniški programi, ki upoštevajo zalogo erozijskega drobirja v obravnavanem prispevnem območju in premestitveno zmogljivost hudournika z upoštevanjem odlaganja materiala v strugi hudournika. Empirične metode Takei (1984) Ocene magnitude drobirskih tokov se je treba lotiliti tako, da upoštevamo zalogo erozijskega materiala v vsakem hudourniku posebej. Ni sicer nujno, da v vsakem hudourniškem območju pričakujemo nastanek drobirskega toka, vendar je bila velika večina katastrof, ki so se v preteklosti zgodile na Japonskem v manjših hudourniških območjih, posledica nastanka in delovanja drobirskih tokov. Na magnitudo drobirskega toka vpliva veliko število spremenljivk: topografija, geologija, podnebje, vegetacija in mnoge druge. Drobirski tokovi se pojavijo samo ob ekstremni kombinaciji naštetih faktorjev. Tako je iskanje korelacije med posameznimi faktorji prvi korak v smeri iskanja splošnejše rešitve. Takei je z namenom poiskati praktično rešitev za realne probleme upošteval magnitudo drobirskega toka, prispevno območje posameznega hudournika in skupno količino zemeljskih plazov. Upošteval je podatke o 551 tovrstnih dogodkih med letoma 1971 in 1977. Regresijske enačbe in koeficienti korelacije so bili sledeči: 61 , 0 13600A V d  ... (m 3 ) (r 2 = 0,52) (2) 59 , 0 22800A V s  ... (m 3 ) (r 2 = 0,57) (3) 838 , 0 914 , 0 s d V V  ... (m 3 ) (r 2 = 0,84), (4) pri čemer je A površina prispevnega območja posameznega hudournika (km 2 ), Vd je prostornina drobirskih tokov (m 3 ) in Vs je prostornina zemeljskih plazov (m 3 ). Ob zelo obsežnem drobirskem toku lahko struga postane del toka, saj je erozijska moč toka takrat zelo velika. Ob manj intenzivnih pojavih pa se lahko zgodi, da material prispeva le del prispevnega območja. Raziskave so pokazale tudi, da ponavadi okrog 40 % sproženega erozijskega materiala zaostane v strugi hudournika, medtem ko ostalih 60 % drobirskega materiala konča izven struge, ponavadi v ravninskem delu na koncu hudourniške struge. Kronfellner-Krauss (1984) Avtor je podal enostavni izraz za izračun magnitude drobirskega toka za posamezen dogodek in ob tem uporabil značilnosti hudourniškega območja: c d S A K M * *  ... (m 3 ), (5) pri čemer je K brezdimenzijski koeficient lastnosti hudournika (-), Ad je površina hudourniškega območja (km 2 ) in Sc je povprečen padec hudourniške struge (%), ki se lahko določi iz topografskih kart 1 : 25.000 ali 1 : 50.000. Majhna in strma hudourniška 77 območja imajo vrednosti K okoli 1.500, medtem ko imajo večja hudourniška območja vrednost K okoli 500. Avtor je analiziral 1.420 primerov visokih voda v Avstriji v 11 letih. Na podlagi te analize je avtor razdelil hudourniška območja v Avstriji na različne cone: d A e K 018 , 0 / 1750  – avstrijsko visokogorje (6) d A e K 014 , 0 / 1150  – hudourniki v Apneniških Alpah z veliko materiala (7) d A e K 008 , 0 / 540  – ostali hudourniki v Apneniških Alpah (8) d A e K 0016 , 0 / 254  – hudourniki v predalpskem svetu (9) Določitev izrazov za vrednost K je bila opravljena na osnovi velikosti hudourniškega območja in njegovih geomorfoloških značilnosti. Od naklona hudourniškega območja pa je odvisno, kakšen del razpoložljivega erozijskega materiala se bo mobiliziral. Kakšen potencial materiala ima posamezen hudournik, je treba preiskati na terenu. Marchi in D'Agostino (2002) Raziskava je bila opravljena na podlagi terenskih podatkov in podatkov iz raziskovalne literature za 127 hudourniških območij v italijanskih Alpah. Podatki so bili uporabljeni za razvoj in testiranje različnih pristopov: poleg empiričnega pristopa s pomočjo regresijskih enačb tudi geomorfološkega pristopa, opisanega kasneje v prispevku, in tudi pristopa z verjetnostno analizo, ki pa v tem prispevku ni opisan. Empirični pristop k problematiki je obravnaval količino drobirskih tokov M v odvisnosti od velikosti prispevnega območja A. Večina analiziranih dogodkov se je uvrstila v območje, omejeno zgoraj z enačbo M = 70.000 A in spodaj z enačbo M = 1.000 A 0,3 . Dogodki z manjšo magnitudo kot 1.000 m 3 se pojavljajo zelo redko. Avtorja sta začela z izrazom, ki temelji na podatkih iz 62 hudourniških območij v vzhodnih Alpah (D'Agostino, 1996; D'Agostino et al., 1996) v obliki regresijske enačbe, ki oceni magnitudo drobirskega toka (m 3 ) z uporabo neodvisnih spremenljivk: GI S A M 5 . 1 9 . 0 45000  ...(m 3 ), (10) pri čemer je A (km 2 ) velikost hudourniškega območja, S (m/m) je povprečni padec hudourniške struge in GI je brezdimenzijski geološki indeks, prikazan v preglednici 1. Vrsta kamnine Geološki indeks Kvartarne naplavine 5 Skrilavci in filiti 4 Laporji, laporni apnenci in meljevci 3 Vulkanske kamnine 2 Dolomiti in apnenci 1 Masivne magmatske in metamorfne kamnine 0 Močno razpokane in delno porušene kamnine 3–5 Preglednica 1 - Vrednosti geološkega indeksa za različne kamnine (Marchi in D'Agostino 2002) Magnitude drobirskih tokov, izračunane z enačbo (10), niso povezane s povratno dobo. Ker se enačba bolje prilagaja drobirskim tokovom velikih dimenzij, obstaja možnost, da so manjši dogodki podcenjeni. Zato so iz razpoložljivih podatkov na podlagi razmerij M/A in M/L (L je dolžina hudourniške struge) izločili primere manjših drobirskih tokov in iz preostalih podatkov enačbo (10) nadomestili z regresijsko enačbo: GI S A M 30 . 1 16 . 1 18000  ... (m 3 ) (r 2 = 0,759). (11) 78 Če so zanemarili vpliv geološkega indeksa, so dobili izraz: 7 . 1 35 . 1 65000 S A M  ... (m 3 ) (r 2 = 0,743). (12) Ker je velikost hudourniškega območja povezana s prostornino vode, ki z njega lahko odteče Vr (m 3 ), so zapisali izraz: ) (  S V M r  ...(m 3 ), (13) kjer sta α in β kalibracijska koeficienta, prostornino odtoka Vr pa so izrazili iz velikosti hudourniškega območja A na podlagi naslednje hipoteze: p c r Q T V *  ...(m 3 ), (14) kjer je Qp maksimalni odtok:          5 , 0 125 500 35 , 2 A A Q p ... (m 3 /s) (15) in Tc je čas koncentracije:   5 , 0 675 , 0 3600 A Tc  ... (s). (16) Po izračunu Vr so ocenili koeficienta α in β ter ugotovili, da je koeficient β skoraj konstanten (≈ 2), koeficient α pa se je spreminjal od 1,6 do 2,9 (višja vrednost ustreza večjim drobirskim tokovom). Na podlagi teh ocen je bila razvita enačba: 2 9 , 2 S C v  ...(-), (17) pri čemer je Cv = M/Vr in predstavlja razmerje med prostornino drobirskega toka M in prostornino odtoka vode Vr. Morfološke metode Jackson et al. (1987) Z drobirskimi tokovi so najbolj ogrožena mesta na vršajih, ki so večinoma sestavljeni iz odkladnin drobirskih tokov. Terenska raziskava različnih vršajev je pokazala na zvezni prehod med aluvialnimi vršaji, ki so povsem brez ali le deloma sestavljeni iz odkladnin drobirskih tokov, in drobirskimi vršaji, ki so v celoti sestavljeni iz odkladnin drobirskih tokov. Vzrok te razlike je lahko manjši naklon območja ali drugačna geološka sestave območja, ki zmanjšuje površinski odtok. Torej se lahko pri ocenjevanju ogroženosti izločijo aluvialni vršaji, če jih znamo ločiti od drobirskih vršajev na osnovi morfometričnih raziskav vršajev in parametrov hudourniškega območja. Metoda, s katero lahko drobirske vršaje določimo s pomočjo kart ali aerofoto posnetkov, omogoča uspešnejše ocenjevanje preteklih drobirskih tokov in volumnov vršajev. Raziskave so potekale na treh različnih območjih, ki so reprezentativna za celotno območje ameriškega Skalnega gorovja. Vršaji so bili razdeljeni na drobirske in aluvialne vršaje na podlagi treh morfoloških in sedimentoloških kriterijev: - sledovi drobirskih tokov (slaba stratifikacija kamnin, slaba raznolikost in klastične kamnine), - prisotnost nanosov drobirskega toka in drobirske kamnine na površju vršaja, - prisotnost skal premera > 1 m. Vršaji so bili označeni kot popolnoma aluvialni, če niso ustrezali kriterijema 2 in 3 in je denudacija pokazala na prisotnost rečnih sedimentov, na zmerno razvrščanje in na zaobljene klastične kamnine, ki nastajajo iz sedimentov. Vsakemu vršaju na terenu in iz topografskih kart merila 1 : 50.000 določimo še štiri parametre: - površina vršaja (celotna površina posameznega vršaja), - naklon vršaja (povprečen padec terena na posameznem vršaju od vrha do dna), 79 - prispevno območje (celotna površina hudourniškega območja v zaledju vršaja), - višina prispevnega območja (višinska razlika med najvišjo točko v hudourniškem območju in najvišjo točko vršaja). S statističnimi analizami so dokazali, da je površina vršaja manj pomemben parameter zaradi možnega bočnega erodiranja materiala. Primerjava naklona vršaja s površino in višino hudourniškega območja se je izkazala kot najboljša metoda za razlikovanje med aluvialnimi in drobirskimi vršaji. Hudourniška območja, kjer se pojavljajo drobirski tokovi, so majhna in strma, vršaj pa je prav tako strm. Za razliko od teh so ostala hudourniška območja ponavadi manj strma, z večjimi vodotoki in manj strmimi vršaji. Aluvialni in drobirski vršaji se lahko razvrstijo v dve ločeni skupini v odvisnosti od Meltonovega števila in od naklona vršaja. Večina aluvialnih vršajev je imela naklon manjši od 2,5° in Meltonovo število manjše od 0,3. Nasprotno so imeli drobirski vršaji naklon večji od 4° in Meltonovo število večje od 0,25–0,3. Med navedenimi vrednostmi leži prehodno območje med aluvialnimi in drobirskimi vršaji. Seveda so v naravi tudi izjeme, ki ustrezajo pogojem ene skupine, uvrščajo pa v drugo skupino. Pri takih primerih je potrebna pozornost in podrobnejša raziskava, na podlagi katere lahko vršaj ustrezno razvrstimo. Hooke je leta 1967 z modelnimi študijami odkril, da imajo vršaji, ki jih tvorijo drobirski tokovi, naklon od 4° do 8°. Torej je naklon od 3° do 4° meja med vršaji, na katerih so prisotne aktivnosti drobirskih tokov, in tistimi vršaji, kjer tega ni. To so potrdile tudi druge študije. Naklon vršaja je premosorazmeren naklonu pobočij v hudourniškem območju. Izkazalo se je, da hudourniška območja z Meltonovim številom nad določeno mejo (0,25–0,30) vsebujejo pobočja in struge z večjim padcem, kot je nujen za nastanek in potovanje drobirskega toka do začetka vršaja. Čeprav se drobirski tokovi pojavljajo tudi na območjih z manjšim Meltonovim številom, kot je mejna vrednost (0,25–0,30), so drobirski tokovi možni, a se odložijo kot hudourniške odkladnine v delu nad vršajem, ki ga ne dosežejo. Na podlagi omenjenih raziskav lahko zaključimo: - Naklon vršaja in Meltonovo število je mogoče uporabiti za razločevanje med aluvialnimi in drobirskimi vršaji. - Drobirski tokovi ogrožajo vršaje, če njihov naklon presega 4° in je Meltonovo število hudourniškega območja večje od mejne vrednosti (0,25–0,30). - V primerih, kjer imamo samo Meltonovo število, naklona vršaja pa ne poznamo (to se zgodi pri določanju podatkov iz topografskih kart), se lahko ogroženost določi tudi samo s pomočjo Meltonovega števila. Mejna vrednost za tako določitev je Mel = 0,25. V zelo redkih primerih se ta ocena izkaže za napačno. Modeliranje drobirskih tokov je potrdilo, da je ta morfološka metoda za določanje ogroženosti vršajev široko uporabna za strma hudourniška območja na neledeniških območjih. Na ledeniških območjih morfometrična metoda za ocenjevanje ogroženosti ni primerna. Marchi et al. (1993) Metoda je bila razvita z analizo 58 hudourniških vršajev v goratem območju SV Italije v različnih litoloških razmerah. Analiza vršajev se je začela z analizo aerofoto posnetkov, ki so jih dopolnjevali terenski ogledi. Morfometrični parametri vršajev in hudourniških območij v njihovem zaledju so bili ocenjeni s pomočjo topografskih kart merila 1 : 10.000 in 1 : 25.000. Avtorji so določili naslednje parametre: - A (km 2 ); površina prispevnega območja, - Hmax (km); višina najvišje točke v prispevnem območju, 80 - Hmin (km); višina najnižje točke v prispevnem območju, - Ic (%); povprečni padec glavne struge, - Ac (km 2 ); površina posameznega vršaja, - Sb (°); povprečen naklon površja vršaja od njegovega vrha do dna. Vršaje so razdelili v tri skupine: drobirski vršaji, popolnoma aluvialni vršaji, mešani vršaji. Drobirske vršaje so določili na podlagi naslednjih kriterijev: - prisotnost naplavin in grobih usedlin na bregovih struge, ostanki grobih naplavin zunaj struge, ki so lahko poraščeni tudi z drevesi – to kaže na delovanje drobirskih tokov v preteklosti, - prisotnost velikih balvanov na površju vršaja, - neslojevito in slabo sortirani sedimenti, včasih sortirani v obratni smeri. Popolnoma aluvialen vršaj lahko določimo, če ne ustreza prvima dvema kriterijema, in so opazne slojevite in lepo sortirane naplavine. Na mešanih vršajih pa geomorfolški in sedimentološki kriteriji kažejo na fluvialno zgradbo, vendar je na nekaterih mestih opaziti sledove drobirskih tokov, ki se lahko pojavijo zelo redko. Razlika med Meltonovimi števili in nakloni vršaja pri različnih primerih je bila raziskana s pomočjo statističnih analiz. Da bi zagotovili ustreznost preiskave, so bili upoštevani le drobirski vršaji. Meltonovo število za mešane vršaje ime vrednosti od 0,25– 0,30 do 0,45–0,50. Naklon mešanih vršajev je večinoma takšen kot pri drobirskih vršajih. Zato je pri gradnji (naselja, premostitve, urejanje hudournikov) na mešanih vršajih treba upoštevati možnost nastopa drobirskih tokov. Pri določanju vrste vršaja je pomembno, da se loči vršaje, kjer bistvene procese predstavljajo hiperkoncentrirani tokovi, od tistih, kjer so pogosti drobirski tokovi in kjer fluvialni procesi nimajo pomembne vloge. V študiji je bila tudi izključena možnost pojava drobirskega toka na hudourniških območjih, večjih od 20 do 30 km 2 . Marchi in D'Agostino (2002) Ta metoda za ocenjevanje magnitude temelji na oceni količin sedimentov, ki se nahajajo vzdolž struge. Struge so raziskane na podlagi terenskih raziskav in na podlagi aerofoto posnetkov območij. Seštevek teh količin vzdolž struge je končna količina materiala v drobirskem toku. Tovrstne metode so samo približne in so pogosto preveč subjektivne. Erozijska žarišča lahko določimo precej natančno, medtem ko globina erozije in debelina bregov struge ostajajo pogosto le približno ocenjene spremenljivke. Mnoge spremenljivke pogosto tudi zanemarimo. Zaloge materiala v strugi in na bregovih so največkrat izražene kot »specifični prispevek na enoto dolžine struge« (orig. ang. debris yield rate) (m 3 /m). Avtorji so te ocene razdelili na tri vrste scenarijev: 70–100, 180–400 in 280–600 m 3 /m'. Srednje vrednosti so količinsko primerljive z dogodki v preteklosti. Najslabši scenarij pa bi bil možen ob sočasni veliki nestabilnosti zemljine in katastrofalni količini padavin. Po pregledu podatkov za vzhodne italijanske Alpe je bilo ugotovljeno naslednje. Če se analizira pogostost posameznih dogodkov, se ugotovi, da povprečen prispevek na enoto struge znaša okrog 10 m 3 /m'. V zelo redkih primerih ta vrednost preseže 50 m 3 /m'. Pojavi se samo v izredno nestabilnih razmerah. Jakob (2005) Metoda določa na podlagi vnaprej določenih kriterijev razvrstitev drobirskih tokov v 10 velikostnih razredov. Celotna prostornina drobirskega toka (V) ne zadošča za oceno 81 nevarnosti. Zato sta pomembna parametra še maksimalni pretok (Qp) in površina območja, ki ga bo drobirski tok najverjetneje prekril (B). Prostornina drobirskega toka je parameter, uporaben za dimenzioniranje pregrad (razbijačev drobirskega toka), ki zaustavijo ali vsaj delno ustavijo drobirski tok, preden doseže območja, kjer bi bile posledice katastrofalne. Prav tako je to pomemben parameter za določanje območja dosega in površine območja, ki ga prekrije drobirski tok. Ta parameter je pomemben del vseh modelov. Prostornina tudi neposredno vpliva na nevarnost, ki jo drobirski tok predstavlja, in je veliko bolj uporaben parameter kot na primer masa odloženega drobirskega materiala. Celotna prostornina drobirskega toka je določena kot prostornina materiala, ki se je transportiral na območje pod vrhom vršaja. Različni avtorji podajajo enačbe možnih maksimalnih pretokov Qp za blatne ali vulkanske drobirske tokove s pripadajočimi prostorninami drobirskega toka V (preglednica 2). Enačba Avtor 78 , 0 135 , 0 V Q p  (skalnat drobirski tok) Mizuyama et al. (1992) 79 , 0 019 , 0 V Q p  (blatni drobirski tok) Mizuyama et al. (1992) 83 , 0 006 , 0 V Q p  (vulkanski drobirski tok) Jitousono et al. (1996) 90 , 0 04 , 0 V Q p  (skalnat drobirski tok) Bovis in Jakob (1999) 01 , 1 003 , 0 V Q p  (vulkanski drobirski tok) Bovis in Jakob (1999) 82 , 0 001 , 0 V Q p  (vulkanski drobirski tok) Jitousono et al. (1996) 83 , 0 1 , 0 V Q p  (skalnat drobirski tok) Rickenmann (1999) Preglednica 2 - Zveza med Qp in V, kakor jo predlagajo različni avtorji (Jakob 2005) Območje, ki ga drobirski tok poplavi, je vključeno v obravnavo zato, ker predstavlja parameter, ki omogoča oceno možnih posledic. Nekdo za načrtovanje nekega naselja rabi podatek o površini, ki jo bo drobirski tok poplavil, nekdo drug pa ta podatek rabi za načrtovanje berm za preusmerjanje drobirskega toka. Površina B (m 2 ) se za blatne (večinoma vulkanske kamnine) in skalnate drobirske tokove razlikuje, saj se blatni drobirski tok razlije na precej večjo površino. Enačba za blatne drobirske tokove v vulkanskih kamninah (Iverson et al. 1998) je: 3 / 2 200V B V  (18) in za skalnate drobirske tokove (Griswold 2004): 3 / 2 20V B H  . (19) V preglednici 3 so navedeni mejni parametri za posamezne razrede drobirskih tokov. Preglednica 4 opisuje možne posledice drobirskih tokov posameznih razredov. Pri opisovanju razredov je treba poudariti, da je upoštevana prostornina drobirskega toka, mišljena kot prostornina materiala, ki se odloži na ogroženem območju – mejo ponavadi predstavlja vrh vršaja. Maksimalni pretok je računan na začetku vršaja, območje poplavljeno z drobirskim tokom pa je merjeno na vršaju. Pozornost je nujna pri razločevanju med zrnastim in blatnim drobirskim tokom za velikosti večje od 10.000 m 3 (razreda 4 in 5). Dokazano je bilo (Rickenmann, 1999), da lahko nekateri zrnasti in blatni drobirski tokovi menjavajo razreda 4 in 5. Zato je treba lokalno določiti skupno prostornino, maksimalni pretok in območje, prekrito z drobirskim tokom, in tako natančneje določiti velikostni razred, v katerega določeni drobirski tok spada. 82 Preglednica 3 - Parametri posameznih velikostnih razredov: V je celotna prostornina, Qb in Qv sta maksimalni odtok za skalnate in za vulkaninske drobirske tokove, Bb in Bv pa sta poplavljeni območji za ti dve vrsti drobirskih tokov. Znak N/A pomeni, da se drobirski tok v taki velikosti še ni pojavil oziroma dogodek še ni nikjer zabeležen (Jakob 2005) Velikostni razred Opis možnih posledic 1 Majhna lokalna škoda, poškodbe manjših objektov 2 Zasuje avtomobile, lomi drevje, uniči majhne lesene objekte, iztiri vlak 3 Uniči večje objekte, poškoduje AB stebre mostov, blokira ceste, cevovode 4 Uniči dele vasi, uniči dele infrastrukture, mostov, zajezi potoke 5 Uniči dele manjšega mesta, uniči gozdove do 2 km 2 , zajezi potoke in manjše reke 6 Uniči cela manjša mesta, zabriše cel vršaj ali dolino do več kot 10 km 2 , zajezi reke 7 Uniči dele večjih mest, zabriše doline do nekaj 10 km 2 , zajezi večje reke 8 Uniči večja mesta, zasuje doline in vršaje do velikosti 100 km 2 , zajezi veletoke 9 Obsežno in popolno uničenje na območju, večjem kot 100 km 2 10 Obsežno in popolno uničenje na območju, večjem kot 100 km 2 Preglednica 4 - Posledice drobirskih tokov posameznih velikostnih razredov (Jakob 2005) Za razrede 6 do 10 velja, da prekrijejo celotne doline ali predgorja, velikosti se nanašajo na celotno prostornino drobirskega materiala od točke sprožitve, maksimalni pretok je računan kjerkoli na transportni poti, prekrito območje pa je celotno območje od točke sprožitve. Opis možnih posledic je ocenjen s pomočjo literature. Drobirski tokovi razreda 1 (10 do 100 m 3 ) se pojavljajo v manjših strugah in ponavadi med potovanjem poberejo manjši material. Sprožijo jih ponavadi manjši plazovi drobirja ali skalni podori. Manjša količina materiala, vode, hitro dreniranje in visoka prepustnost ter majhen padec struge povzročijo zgodnje odlaganje materiala. Drobirski tokovi obsegajo do 100 m 3 , s pretokom do 5 m 3 /s in površino, ki jo preplavijo do 4.000 m 2 ; večjo škodo lahko povzročijo le v primeru, če je objekt postavljen na vrhu vršaja, kjer ima drobirski tok še dokaj veliko hitrost in vsebuje tudi večje skale. Nižjega razreda, kot je razred 1, ni, saj drobirski tokovi manjši od 10 m 3 nimajo nobenega vpliva in zato pogosto niti niso zanimivi za obravnavo. razred V Qb Qv Bb Bv (m 3 ) (m 3 /s) (m 3 /s) (m 2 ) (m 2 ) 1 < 10 2 <5 <1 <4x10 2 <4x10 3 2 10 2 –10 3 5–30 1–3 4x10 2 –2x10 3 4x10 3 –2x10 4 3 10 3 –10 4 30–200 3–30 2x10 3 –9x10 3 2x10 4 –9x10 4 4 10 4 –10 5 200–1.500 30–300 9x10 3 –4x10 4 9x10 4 –4x10 5 5 10 5 –10 6 1.500–12.000 300–3x10 3 4x10 4 –2x10 5 4x10 5 –2x10 6 6 10 5 –10 6 N/A 3x10 3 –3x10 4 >2x10 5 2x10 6 –3x10 7 7 10 6 –10 7 N/A 3x10 4 –3x10 5 N/A 3x10 7 –3x10 8 8 10 7 –10 8 N/A 3x10 5 –3x10 6 N/A 3x10 8 –3x10 9 9 10 8 –10 9 N/A 3x10 6 –3x10 7 N/A 3x10 9 –3x10 10 10 >10 9 N/A 3x10 7 –3x10 8 N/A >3x10 10 83 Drobirski tokovi razreda 2 (od 100 do 1.000 m 3 ), se ponavadi pojavljajo na manjših potokih, ki imajo pogosto, ni pa nujno, omejeno količino erozijskega materiala. Drobirski tokovi na območjih z omejeno količino erozijskega materiala imajo med dvema dogodkoma določeno obdobje za ponovno kopičenje materiala. Na območjih, kjer je materiala neomejeno, so edini faktor sprožitve hidrološki pogoji. Drobirski tokovi z maksimalnim pretokom do 30 m 3 /s (razred 2) lahko poškodujejo objekte grajene iz lesa na površini 20.000 m 2 . Na nekem večjem območju lahko velika količina padavin povzroči sprožitev večjega števila drobirskih tokov razreda 2 in 3, ki se združujejo v drobirske tokove višjih razredov. Drobirskih tokov razreda 1 in 2 pogosto ni zabeleženih v literaturi, ker ne povzročajo velike gmotne škode. V ta razred se uvrščajo drobirski tokovi, ki so se v letu 2002 prožili pod skalnim podorom Strug in so potovali po strugi potoka Brusnik skozi vas Koseč. Razred 3 (10 3 do 10 4 m 3 ) je značilna velikost drobirskih tokov, ki se pojavljajo z 10- letno povratno dobo v nevulkanskih hudourniških območjih, kjer je le omejena količina erozijskega materiala, ali s krajšo povratno dobo, če je v območje praktično neomejena količina erozijskega materiala. Drobirski tokovi tega razreda imajo velik uničujoč potencial z maksimalnimi pretoki do 200 m 3 /s in s preplavljeno površino do 90.000 m 2 . Take drobirske tokove je težko napovedati, saj imajo v manjših območjih (< 5 km 2 ) dolgo povratno dobo in so zato vse sledi prejšnjega dogodka že zakrite z vegetacijo. Drobirski tokovi razreda 4 (10 4 do 10 5 m 3 ) se lahko pojavijo v podobnih hudourniških območjih kot drobirski tokovi razreda 3, le z veliko daljšo povratno dobo. Ta znaša več sto let za območja z omejeno količino erozijskega materiala. Njihovo možnost lahko napovedo samo strokovnjaki. Za območja z omejeno količino erozijskega drobirja in s površino do 5 km 2 je zgornja meja razreda 4 tista velikost, ki je dosežena šele s povratno dobo več tisoč let. Drobirski tokovi razreda 5 (10 5 do 10 6 m 3 ) se pojavljajo na vulkanskih območjih ali na območjih z obilno količino erozijskega drobirja. Vulkanski drobirski tokovi z visoko vsebnostjo gline in z neizrazitim skalnatim čelom so veliko bolj tekoči kot skalnati drobirski tokovi z gruščnato osnovo. In prav ta značilnost povzroča, da vulkanski drobirski tokovi dosežejo velike razdalje, kjer povzročajo škodo. Skalnati drobirski tokovi tega obsega so zelo redki in dokaz za njih so pogosto le analize sedimentov iz globokih jarkov na območju odlaganja. Zaradi velikega pretoka (do 12.000 m 3 /s) in obširnega območja odlaganja (do 2 km 2 ) predstavljajo drobirski tokovi tega razreda veliko nevarnost za naselja in ostalo infrastrukturo na takem območju. Drobirski tokovi razreda 6 s prostornino od 10 6 do 10 7 m 3 in maksimalnim pretokom do 30.000 m 3 /s, ki lahko preplavijo površino do 30 km 2 , se ponavadi pojavijo na vulkanih, kjer jih sproži porušitev določenega območja, topljenje snega ali izbruh vode. Drobirski tokovi tega razreda so v zadnjih sto letih povzročili deset tisoče smrtnih žrtev po vsem svetu. Razred 6 je prav tako najvišji razred za skalnate drobirske tokove, saj so vsi znani večji drobirski tokovi vulkanski. V ta razred lahko uvrstimo drobirski tok s plazu Stovže, ki je novembra 2000 prizadel Log pod Mangartom. Drobirski tok razreda 7 s prostornino 1,8x10 6 m 3 je bil zabeležen v Nikaragvi leta 1998. Drobirski tok razreda 8 je bil zabeležen na gori St. Helen leta 1980. Prostornina je bila 1,3x10 7 , maksimalni pretok pa je bil 68.000 m 3 /s. Na gori St. Helen se je sprožil tudi drobirski tok razreda 9 s prostornino 1–2x10 8 m 3 . Primer drobirskega toka razreda 10 pa je dogodek na Mount Rainier s prostornino 3–4 km 3 . Dejstvo je, da lahko drobirski tokovi razredov 7 do 10 brez opozorila zahtevajo od 1.000 do 100.000 žrtev ter lokalne demografske spremembe na prizadetem območju z dolgotrajnimi socioekonomskimi posledicami. 84 Kombinirane metode Ceriani et al. (2000) Obravnavano območje je bilo izbrano na območju Lombardije. Izbrana so bila tri območja, v katerih so se v preteklosti že zgodili različni meteorološki dogodki, ki so povzročili poplavljanje. Izbranih je bilo 97 vršajev. Razdeljeni so bili v 4 skupine glede na geografsko lego. Uporabljena metoda je bila določena glede na njen namen, ki je določitev glavnega procesa na določenem vršaju, določitev stopnje ogroženosti, omejitev območij z različno stopnjo ogroženosti in predstavitev empiričnih enačb za določitev maksimalne količine materiala v enem dogodku. Terenske raziskave so bile opravljene za določanje parametrov na terenu in preverjanje tistih, ki so bili določeni s pomočjo aerofoto posnetkov in zgodovinskih zapisov. Raziskave na prispevnem območju so omogočile oceno količine drobirja na hudourniškem območju in na robovih dolin, oceno magnitude preteklih dogodkov in oceno delovanja preteklih ukrepov za stabilizacijo dna vodotokov. Na podlagi teh podatkov je bila za vsak vršaj možna ocena maksimalne možne količine materiala v enem dogodku. Iz poznavanja morfologije, preteklih dogodkov in poznavanja lastnosti prispevnega območja je bilo možno določiti prevladujoč proces na posameznem vršaju: rečno naplavljanje, nanašanje drobirja ali drobirski tok. Morfometrični podatki o vršajih in prispevnih območjih so bili dopolnjeni z uporabo geografskega informacijskega sistema in topografskih kart merila 1 : 10.000. Razdelitev vršajev in hudourniških območij je bila opravljena na podlagi terenskih raziskav, topografskih kart in aerofoto posnetkov. Enake osnove so uporabili za določitev nekaterih novih parametrov. Prvi izmed njih je geološki indeks (I_G), ki v obravnavo vnaša vpliv različne litološke sestave zaledja. litologija vrednost ledeniške, aluvialne in pobočne usedline 5 metamorfne kamnine: gnajs, filit 4 lapor, skrilavec 3 vulkanske kamnine (lava, tuf, breča) 2 apnenčaste in magmatske (granit, porfir, diorit) 1 Preglednica 5 - Geološki indeks za posamezne litološke skupine (Ceriani et al. 2000) Za določitev geološkega indeksa je bila predlagana naslednja enačba:   i b i i i A W vrednost a G I / ) * ( _ , (20) pri čemer je ai površina litologije i v določenem povodju, W je indeks preperevanja in razpokanosti (0,1–1) in Ab je celotna površina prispevnega območja. Zaradi realnosti je vrednost geološkega indeksa tako za apnenčaste kot tudi za magmatske kamnine enaka 1, maksimalna vrednost indeksa pa je za razne usedline enaka 5 (preglednica 5). Zaradi zaznane nestabilnosti in prisotnosti erozijskih procesov na obravnavanih hudourniških območjih so avtorji predlagi še dva dodatna parametra in sicer indeks erozije (I_E) in indeks plazljivosti (I_F) (preglednica 6). 85 erozijski indeks I_E indeks plazljivosti I_F visoka stopnja erozivnosti 1 prisotnost aktivnih plazov ali plazov z možnostjo ponovnega aktiviranja 1 zmerna stopnja erozivnosti 2 prisotnost plazov, ampak ne neposredno ob strugi 2 majhna stopnja ali ni erozije 3 ni večjih oz. pomembnih plazov 3 Preglednica 6 - Erozijski indeks in indeks plazljivosti za različne razmere na prispevnem območju (Ceriani et al. 2000) Analize morfometričnih podatkov za opis vršaja in prispevnega območja so najbolj pogost pristop za določevanje prisotnih procesov in oceno magnitude teh procesov. S pomočjo regresijskih tehnik so bile testirane že številne metode (Takei 1984, Kronfellner- Kraus 1988, Rickenmann in Zimmermann 1993, D'Agostino 1996). Na podlagi vseh opravljenih statističnih analiz, enostavnih teoretičnih osnov in že obstoječih enačb je bila razvita nova nelinearna enačba: d c b a F I c Scl Mb Ab k M       ) _ ( ) _ ( ) ( ) ( (10 3 m 3 ), (21) pri čemer so vrednosti koeficientov navedene v preglednici 7. vrsta transporta k a b c d vsi skupaj 3 1 0,8 1 2 drobirski tok 5,4 1 0,8 1 2 drobirski nanosi / rečno naplavljanje 3 1 0,8 1 2 Preglednica 7 - Vrednosti koeficientov iz enačbe (21) (Ceriani et al. 2000) Izkazalo se je, da analize z eno ali dvema spremenljivkama ne dajejo dovolj zanesljivih rezultatov. Analiza z večjim številom spremenljivk se izkaže za bolj ustrezno, saj je sistem hudourniško območje–vršaj zelo zapleten. Predlagana regresijska enačba za določevanje magnitude dogodka je različna za različne vrste transporta. Enačne je treba še testirati v različnih geoloških in geografskih pogojih. Vpeljava parametrov, kot sta erozijski indeks I_E in indeks plazljivosti I_F, je nujna za podrobnejši opis razmer v prispevnem območju. Indeksa predstavljata določeno aktivnost na nekem območju. Ta podatek je še posebej pomemben za vršaje, kjer so prisotni drobirski tokovi. Izkazalo se je, da geološki indeks G_I nima pomembne vloge pri tovrstnih ocenah. Računalniške metode Schöberl et al. (2004) Za reševanje problemov na hudourniških vršajih se vseskozi razvijajo nove metode. Med distribuirane hidrološke modele se uvršča tudi model program PROMAB GIS (Schöberl et al., 2004). Program PROMAB GIS računa hidrogram in sedimentogram. Sestavljen je tako, da obdeluje povodje in procese, ki se tam odvijajo. Program je uporaben za računanje odtoka padavin in sedimentov za manjša alpska povodja, katerih površina je manjša od 20 km 2 . PROMAB GIS je bil razvit kot program, ki obravnava prostorsko spreminjanje vhodnih podatkov. Računanje poteka časovno odvisno. Ocena celotnega odtoka temelji na racionalni formuli, ki za osnovne enote ne jemlje podpovodij, ampak 86 celotno povodje razdeli na mrežo, posamezni deli pa so obravnavani kot osnovne vhodne enote. Določanje hidrograma temelji na izračunu mreže odtok/čas za območja z aktivnim odtokom. Izračun poteka po časovnih korakih. Odtok sedimentov za vsako celico mreže pa se izračuna na podlagi določitve dejanskega procesa na tem delu povodja (erozija, transport ali akumulacija). Transportni procesi so štirje: tok čiste vode, prenašanje sedimentov, hiperkoncentriran tok in drobirski tok. Program je bil umerjen na podlagi podatkov o katastrofalnih poplavah leta 1990, uporabili pa so ga tudi za predvidevanje nadaljnjih scenarijev dogodka. Na podlagi podrobnih terenskih raziskav so na povodju Lainbach za različne možne scenarije določili odtok padavin in sedimentov z uporabo programa PROMAB GIS . Raziskani scenariji kažejo na pomembnost raziskave odločilnih procesov v povodju kot tudi na pomembnost določitve odtočnih koeficientov in hitrosti površinskega toka. Raziskava na območju Lainbach je pokazala, da poleg natančne določitve tehničnih parametrov in meritev na velikost odtoka močno vpliva tudi povečanje hrapavosti terena. Izkazalo se je, da je določanje vrste dogodka najbolj zahteven del in da to še vedno ostaja tema, odprta za razpravo. Z uporabo programa PROMAB GIS je torej možno za vsak del povodja določiti hidro- in sedimentogram. Seveda je za uporabo programa potrebno določeno strokovno znanje o teh procesih. Zaključki Empirične in statistične enačbe omogočajo približno oceno količin drobirskih tokov. Njihova uporaba mora biti omejena na območje, na katerem so bile razvite, saj le tam lahko zagotovimo njihovo predvideno natančnost. Bilo je dokazano, da empirične metode dajo zelo različne rezultate glede na to, katero enačbo uporabimo. Prav zaradi tega bi morali avtorji teh enačb natančno opisati, v kakšnih pogojih so bile razvite, in določili območja njihove uporabe. Uporaba enačbe brez predhodnje kontrole na določenem območju lahko prinese napačne rezultate, čeprav se lahko zgodi, da so rezultati v nekaterih primerih pravilni. Veliko število faktorjev vpliva na količino drobirskega toka, zato teh faktorjev ni mogoče enostavno vključiti v izračune. V enačbah so parametri povodja izbrani kot neodvisne spremenljivke in so enostavno določljive iz topografskih in geoloških kart. Pozitiven je tudi vidik, kjer je uporabljena povezava med odtokom in količino drobirskega toka. Ta vidik pokaže zanimivo povezavo z laboratorijskimi raziskavami in enačbami za transport v strmih kanalih. Te metode bi bilo mogoče izboljšati, upoštevajoč zaloge drobirja v posameznem povodju. Geomorfološke metode so bolj široko uporabne kot verjetnostne analize zgodovinskih podatkov, ker ne zahtevajo obširnih podatkov o preteklih dogodkih in so bolj prilagodljive kot nekatere polempirične enačbe, ki temeljijo na podatkih za neko določeno območje. Verjetnostne analize zgodovinskih podatkov omogočajo optimalno uporabo podatkov za neko povodje in za grobo, ampak zanesljivo oceno magnitude drobirskih tokov. Prav tako omogočajo določitev približnih volumnov za določene povratne dobe dogodkov. Vendar pogosto pomanjkanje podatkov onemogoča tovrstne raziskave in posledično uporabo te vrste raziskav. Vsaka od prikazanih metod ima svoje prednosti in slabosti. Zato je pogosto najboljša rešitev kombinacija različnih metod, s čimer omejimo slabosti posameznih metod. 87 Literatura Bovis, M.J., Jakob, M. 1999. The role of debris suply to determine debris flow activity in southwestern B.C., Earth Surface Processes and Landforms 24, 1039–1054. Ceriani, M., Crosta, G., Frattini, P., Quattrini, S. 2000. Evaluation of hydrological hazard on alluvial fans. INTERPRAEVENT 2000 – Villach, vol. 2: 213–225 D’Agostino, V., 1996. Analisi quantitativa e qualitativa del transporto solido torrentizio nei bacini montani del Trentino Orientale, In Scritti dedidaci a Giovanni Tournton. Associazione Italiana di Ingegneria Agraria – Asociazione Idrotehnica Italiana: Novara (Italy): 111–123. D’Agostino, V., Cerato, M., Coali, R. 1996. Extreme events of sediments transport in the eastern Trentino torrents. Interpreavent 1996 – Garmisch Partenkirchen, vol. 1: 377–386. Griswold, J.P. 2004. Mobility Statistisc and Hazard Mapping for Non-Volcanic Debris Flows and Rock Avalanches. Unpublished Master thesis. Portland State University. Iverson, R.M., Schilling, S.P., Vallance, J.W. 1998. Objective delineation of lahar inundation zones. GSA Bulletin 110(8), 972–984. Jackson, Lionel E. Jr., Kostaschuk, R. A., MacDonald, G. M., 1987. Identification of debris flow hazard on alluvial fans in the Canadian Rocky Mountain. Reviews in Engineering Geology 4: 115–124. Jakob, M. 2005. A size classification for debris flows. Engineering geology 79: 151–161. Jitousono, T., Shimokawa, E., Tsuchiya S., 1996. Debris flow folloving the eruption with pyroclastic flows in Merapi volcano, Indonesia. Journal of Japan Society Erosion Control Engineering 48 (special issue): 109–116. Kronfellner-Krauss, G. Extreme sedimentation and gullying of torrents. Interpreavent 1984 – Villach, vol.2: 109–118 Kronfellner-Krauss G. 1988. New results and experiences in the quantitative estimation of torrents. Mitteil. Der Frost. Bundesversuchsanstalt, Beitrage zur Wildbacherosions- und Lawinenforschung, Wien, Heft 159: 447–458. Marchi, L., Pasuto, A., Tecca, P. R., 1993. Flow processes on alluvial fans in the Eastern Italian Alps. Zeitschrift für Geomorphologie 37: 447–458. Marchi, L., D'Agostino, V. 2002. Estimation of debris-flow magnitude in the eastern Italian Alps: Earth Surface Processes and Landforms 29: 207–220. Melton, M.A., 1965. The geomorphic and paloeclimatic significance of alluvial deposits in Southern Arizona, Journal of Geology 73: 1–38. Mikoš, M. 2001. Značilnosti drobirskih tokov. Ujma, 2000/ 2001, št. 14–15: 295–299. Mizuyama, T., Kobashi, S., Ou., G. 1992. Prediction of debris flow peak discharge. Interpreavent 1992 - Bern, vol. 4: 99–108. Rickenmann, D., 1999. Empirical relationships for debris flows. Natural hazards 19: 44–74. Rickenmann, D., Zimmermann M., 1993. The 1987 debris flows in Switzerland: documentation and analysis. Geomorphology 8: 175–189. Schöberl, F., Stötter, J., Schönlaub, H., Ploner, A., Sönser, T., Jenewein, S., Rinderer, M. 2004. PROMAB GIS : A GIS-based tool for estimatin runnoff and sediment discharge in alpine catchment areas. Interpreavent 2004 – Riva/Trient, vol.3: 271–282. Takei, A. 1984. Interdependence of sediment budget between individual torrents and river-system. Interpreavent 1984 – Villach, vol.2: 35–48. 89 Kratka notica SKRAJŠANJE DNEVA ZARADI POTRESA OB SUMATRI IN ANDAMANSKIH OTOKIH 26.12.2004 Janez Lapajne* Potres, ki nastane na primični ločnici litosferskih plošč (predvsem pri podrivanju), lahko povzroči majhno zmanjšanje sploščenosti Zemlje in s tem tudi majhno povečanje kotne hitrosti in kinetične energije vrtenja Zemlje. Ne more pa potres spremeniti vrtilne količine Zemlje, saj lahko to povzroči le sunek navora. V primeru samih notranjih navorov pa je njihova rezultanta enaka nič. Zato ni sunka navora in posledično tudi ne spremembe vrtilne količine. Ob upoštevanju ohranitve vrtilne količine je sprememba kinetične energije vrtenja Zemlje ER zaradi potresa enaka , R R Δ Δ E T T E   ) (1 kjer T dolžina dneva, T pa njegovo skrajšanje (zato negativni predznak) zaradi povečanja kotne hitrosti vrtenja Zemlje. Vrednost T je odvisna od zemljepisne širine nastanka potresa in smeri zdrsa pri podrivanju litosferskih plošč. Pri enaki velikosti potresa je 0  | T|  | Tu|, pri čemer je | Tu| največje možno skrajšanje dolžine dneva za dano velikost potresa. Do največjega skrajšanja pride, če je potres na ekvatorju in če je zdrs litosferskih plošč v smeri ekvatorja (vzhod-zahod oziroma zahod-vzhod). Z izpeljavo enačbe za Tu je nekaj več dela. Avtor je dobil za potrese z magnitudo večjo ali enako 5 naslednjo enačbo ,   2 r 0 u 4 Δ t M T   (2) kjer je Γ vrtilna količina Zemlje, tr je trajanje potresnega zdrsa litosferskih plošč, M0 pa je skalarni potresni moment. Za potres 26.12.2004 ob Sumatri in Andamanskih otokih sta Gross in Chao (2005) ob uporabi preliminarnega referenčnega modela Zemlje - PREM (Dziewonski and Anderson, 1981) za prožnostne lastnosti Zemlje in predhodnih seizmoloških podatkov Univerze Harvard (Harvard, 2004) dobila za spremembo dolžine dneva vrednost  T = −2,7 s. Če vnesemo to vrednost ter znani vrednosti T in ER = 2,1 10 29 J v enačbo (1), dobimo  ER = 6,5 10 18 J. Pri istih vhodnih seizmoloških podatkih dobimo za oceno sproščene potresne energije ES = 2,0 10 18 J. Sprememba energije vrtenja Zemlje je bila torej ob potresu približno 3,3-krat večja od sproščene potresne energije. Omenjeni potres je nastal v neposredni bližini ekvatorja in tudi smer zdrsa se ni veliko razlikovala od smeri ekvatorja niti po naklonu niti po odklonu. Zato je mogoče z enačbo (2) približno oceniti skrajšanje dolžine dneva, ki ga je povzročil potres. Z znano vrednostjo Γ = 5,8 10 33 kg m 2 s −1 in seizmološkimi podatki Univerze Harvard (tr = 190 s, M0 = 3,95 10 22 Nm) dobimo z omenjeno enačbo  Tu = −3,1 s, kar je zelo dober približek vrednosti, ki sta jo dobila Gross in Chao po precej zahtevnejši poti, še zlasti če upoštevamo, da mora biti tudi v danem primeru | Tu| nekoliko večji od | T|. 90 Literatura Dziewonski, A. M., and D. L. Anderson, 1981: Preliminary reference earth model, Phys. Earth Planet. Interiors 25, 297-357. Gross, R., and B. F. Chao, 2005: Excitation of earth rotation and gravitational field changes by the December 26, 2004, Geophysical Research Abstracts, Vol. 7, European Geosciences Union, 1560. Harvard, 2004: http://www.seismology.harvard.edu/CMTsearch.html. 91 HIDROLOŠKI MONITORING MORJA NA AGENCIJI REPUBLIKE SLOVENIJE ZA OKOLJE IN SODELOVANJE V PROJEKTU ESEAS RI Igor Strojan * Povzetek V prispevku je predstavljen hidrološki monitoring morja na Agenciji Republike Slovenije za okolje (ARSO). Posebej je opisan projekt Razvoj infrastrukture Evropske službe za višino morja (ESEAS RI), katerega rezultati delno prispevajo k razvoju nacionalnih geodetskih mrež. Eden od namenov prispevka je povečati uporabo podatkov in produktov monitoringa v raziskovalne in druge namene. Predstavitev osnovnih dejavnosti in nekatera področja uporabe ARSO opravlja svoje dejavnosti skladno z zakonskimi podlagami o državnem monitoringu naravnih pojavov in mednarodnimi sporazumi (www.arso.gov.si). Kvaliteto opravljanja del (QAQC) izkazuje z vsakoletnim potrjenim certifikatom ISO 9001. Na Sektorju za hidrologijo Urada za monitoring ARSO (prej Hidrometeorološki zavod Republike Slovenije HMZ RS) opravljamo monitoring morja na podlagi meritev fizikalnih veličin morja na dveh obalnih postajah iz mreže ARSO in oceanografski boji Piran, katere lastnik je Morska biološka postaja Piran oz. Nacionalni inštitut za biologijo (MBP/NIB). V sklopu stalne službe hidrološkega monitoringa morja, ki deluje v organizacijski enoti površinskih voda so: neprekinjene meritve, spremljanja stanja, obdelave podatkov kot so kontrolne nivojske obdelave podatkov, analize in tvorbe različnih statističnih produktov, shranjevanje in izmenjevanje podatkov ter obveščanja in opozarjanja v vseh časovnih skalah. Podatki meritev na morju imajo širok spekter uporabe. Podatki in produkti dolgoletnega niza višin morja so med drugim primerni za določanje geodetskih izhodišč, spremljanje variabilnosti višin morja, dnevnega režima plim in osek, dolgoletnih trendov nihanja gladine morja idr. Podatki meritev v realnem času in produkti prognoz so namenjeni obveščanje pred poplavami nižje ležečih predelov obale, varnosti plovbe idr. V zadnjem času se podatki pogosto uporabljajo pri analizah dveh najbolj verjetnih posledic klimatskih sprememb kot sta zviševanje gladine morja zaradi globalnih sprememb na daljši časovni skali in povečana pogostost odstopanj od običajnih višin morja. * Agencija R. Slovenije za Okolje, Vojkova 1b, Ljubljana 92 0 100 200 300 400 Sea Level (cm) The highest high water Mean high water Mean Sea Level Mean Low Water The Lowest Low Water 210 212 214 216 218 220 222 1958 1963 1968 1973 1978 1983 1988 1993 1998 2003 130 180 230 280 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 1 sea level in cm -50 0 50 100 150 200 250 300 350 H m e r ( c m ) , H r e s ( c m ) , H a ( c m ) 1 8 19 20 21 22 23 24 25 H m e r H a str H res Slika 1: Nekateri produkti in uporabe podatkov hidrološkega monitoringa morja Operativna mreža merilnih postaj in merjene veličine Ob 46 km dolgi slovenski obali v severnem delu Jadranskega morja izvajamo meritve na naslednjih lokacijah: na mareografski postaji v Kopru, kjer so se neprekinjene meritve višin morja pričele že leta 1958 in smo jo leta 2005 nadgradili, na oceanografski boji Piran, katere lastnik je MBP/NIB. Avtomatsko mareografsko postajo Luka Koper, ki deluje od leta 1990 dalje in je v neposredni bližini prenovljene mareografske postaje Koper ob koncu leta 2005 ukinjamo ter načrtujemo postavitev mareografske postaje v Piranskem zalivu. Z nekajminutnim časovnim zamikom prenosa podatkov neprekinjeno spremljamo naslednje veličine:  višino morja na obalni mareografski postaji Koper,  temperaturo morja ob površini na obalni mareografski postaji Koper in temperaturo morja po celotni globini na oceanografski boji Piran,  valovanje, morski tok in slanost na oceanografski boji Piran,  višinam in temperaturi morja pripadajoče meteorološke ter geodetske parametre:  zračni tlak, veter in temperaturo zraka na obalni postaji Koper,  veter in temperaturo zraka na oceanografski boji Piran ter natančne GPS geodetske meritve mikrolokacije postaje Koper (spremljanje je v začetni testni fazi). Slika 2: Obalni mareografski postaji Koper in Luka Koper ter oceanografska boja Piran 93 Arhiv in dostop do podatkov Interna računalniška baza podatkov vsebuje:  nize urnih meritev, izračunanih astronomskih, residualnih in karakterističnih dnevnih višin morja, temperatur morja in pripadajočih meteoroloških podatkov kot sta smer in hitrost vetra in zračni pritisk od leta 1960 dalje ter  nize mesečnih podatkov slanosti morja iz različnih lokacij na slovenskem morju od leta 1985 dalje. Podatki pripadajočih meteoroloških, oceanografskih in geodetskih GPS veličin, ki so namenjeni analizam višin morja, so terminsko usklajeni z nizom višin morja. V arhivu službe monitoringa morja hranimo tudi zapise neprekinjenih meritev višin morja na mareogramih, poročila opazovalcev, podatke geodetskih meritev ter meta podatke o lokacijah in drugih meritvah vse od leta 1958 dalje. V kratkem bodo omenjeni podatki vključeni v posodobljeno hidrološko bazo podatkov. Podatke posredujemo in izmenjujemo skladno z zakonom o dostopu do podatkov javnega značaja ter standardi mednarodnih združenj. Dostop do podatkov je večinoma prost, v primeru ponovne uporabe dostopa do podatkov v komercialne namene se podatki zaračunavajo skladno s cenikom ARSO. Posebej vzpodbujamo uporabo podatkov v študijske in raziskovalne namene. Izmenjava podatkov in sodelovanje v mednarodnih programih Tradicionalno pošiljamo podatke v enega od dveh največjih zbirnih centrov višin morja v svetu Permanent Service of Mean Sea Level (PSMSL) (www.pol.ac.uk/psmsl). Podatki na mesečni in letni ravni ter izračunani PSMSL trend višin morja iz Kopra so preko PSMSL dostopni širokemu krogu raziskovalnih institucij. Na spletnem portalu ESEAS (www.eseas.org) so identificiranim raziskovalcem in mednarodni javnosti na voljo večinoma isti nizi urnih podatkov kot v internem arhivu ARSO. Namesto karakterističnih dnevnih vrednosti so na ESEAS portalu dostopne residualne višine morja, ki so v največji meri odvisne od meteoroloških dejavnikov. V kratkem bodo na istem spletnem naslovu dostopni tudi ARSO neprekinjeni CGPS podatki, podatki meritev višin morja v realnem času, podatki meritev geodetskih kampanj v bližini obalne postaje Koper idr. Slika 3: Operativni mreži mednarodnega zbirnega centra za višine morja PSMSL (levo) in Evropske službe za višine morja ESEAS (desno), v kateri je vključena tudi mareografska postaja Koper 94 V ARSO Mesečnem biltenu in Hidrološkem letopisu redno objavljamo prispevke o plimovanju in temperaturi morja, ki jih bomo v začetku naslednjega leta dopolnili s prispevki o vseh merjenih fizikalnih veličinah hidrološkega monitoringa morja. Vsako leto izdelamo publikacijo Prognozirano plimovanje morja v Koprskem zalivu, v kateri objavljamo izračunane astronomske višine morja. Omenjene publikacije si uporabniki lahko ogledajo tudi na spletnem portalu ARSO (www.arso.gov.si/podrocja/vode/porocila_in_publikacije). Občasno imamo stike s strokovno sorodnimi mednarodnimi združenji, ki delujejo večinoma v sklopu Svetovne meteorološke organizacije (WMO), Medvladne oceanografske komisije IOC ter geodetskimi združenji. 19:28 13:19 6:12 23:22 18:24 12:37 5:31 22:15 16:46 11:39 4:46 21:06 14:13 9:52 3: 49 20:00 12:33 8 :04 2:40 19:00 11:42 6:39 1:25 18:07 11: 01 5:34 0:21 -80 -60 -40 -20 0 20 40 60 80 7 5 6 8 9 10 11 2 3:51 17:07 10:06 4:31 23:16 1 6:39 9:39 3:55 22 :42 16:09 9:09 3:19 22:10 15:37 8:39 2:43 21:37 15:04 8 :04 2:01 20:58 14:31 7:30 1:13 20:18 1 3:57 6:51 0:22 -80 -60 -40 -20 0 20 40 60 80 14 12 13 15 16 17 18 2 2:25 18:28 12:19 4:22 21:07 15:3 7 11:01 3:33 20:0 1 12:04 8:54 2 :43 19:10 11:34 7:31 1:55 18:37 11:13 6:3 1 1:07 18:07 1 0:51 5:43 0:25 17:37 10:3 0 5:06 -80 -60 -40 -20 0 20 40 60 80 21 19 20 22 23 24 25 22:40 15:58 9:01 3:15 21:58 15:19 8:19 2 :27 21:19 14:40 7:34 1:37 20:40 14:04 6:48 0:43 20:04 13:27 6:00 23:37 19:22 12 :52 5:13 -80 -60 -40 -20 0 20 40 60 80 28 26 27 29 30 31 1 17:24 10:25 4:45 23:28 1 6:43 9:52 4:01 22 :42 16:06 9:16 3:19 22:03 15:31 8:43 2:43 -80 -60 -40 -20 0 20 40 60 80 28 29 30 1 2 3 4 ENVIRONMENTAL AGENC Y OF THE REPUBLIC OF SLOVENIA Tide Tables 2005 Adriatic Sea – Koper Bay Ljubljana, 2005 ENVIRONMENTAL AGENC Y OF THE REPUBLIC OF SLOVENIA Tide Tables 2005 Adriatic Sea – Koper Bay Ljubljana, 2005 Slika 4: ARSO publikaciji Mesečni bilten in Hidrološki letopis, v katere so vključena redna mesečna in letna poročila hidrološkega monitoringa morja in redna letna publikacija Prognozirano plimovanje morja v Koprskem zalivu Razvoj hidrološkega monitoringa na morju in nekaj časovnih mejnikov Za razvoj monitoringa višine morja je zanimivo nekaj naslednjih časovnih mejnikov oz. dogodkov: 95 V zadnjih letih smo tako uspeli razširiti nabor veličin, ki jih delimo na:  višinam morja pripadajoče geodetske (CGPS) in meteorološke podatke s prenovljene postaje Koper ter  oceanografske parametre valovanje morja, morskega toka in temperature po celotni globini morja ter slanost morja z oceanografske boje, katere lastnik je MBP/NIB. Za razvoj hidrološkega monitoringa morja je bilo posebej pomembno sodelovanje v projektu Razvoj infrastrukture Evropske službe za višine morja (ESEAS RI). Sodelovanje v projektu Razvoj infrastrukture Evropske službe za višine morja ESEAS-RI Triletni projekt ESEAS-RI (European Sea Level Service - Research Infrastructure, http://www.eseas.org/eseas-ri/), ki se je končal novembra 2005, je bil namenjen razvoju infrastrukture Evropske službe za višino morja (ESEAS). Koordinator projekta je bila norveška geodetska uprava (Statens Kartverk). Sodelovalo je 21 znanstvenih in strokovnih institucij iz različnih, večinoma evropskih držav, med katerimi je ARSO sodeloval z zunanjimi sodelavci. Pomen projekta je bil, poleg drugih širokih možnosti uporabe rezultatov, prispevek k sodobnim geodetskim izzivom, reševanju aktualnih okoljskih problemov družbe (kot so npr. podnebne spremembe) ter evropsko povezovanje sorodnih institucij in strokovnjakov. Agencija Republike Slovenije za okolje (ARSO) se je z rezultati projekta pridružila najbolj razvitim evropskim pomorskim državam. Vsebina projekta je vključevala razvoj opazovalne mreže na osnovi novih tehnologij meritev in testiranj sodobne instrumentalne opreme, izdelavo kriterijev in standardov 1958: Pričetek delovanja mareografske postaje v Kopru. HMZ RS opravlja meritve in zapis podatkov o meritvah, podatke pošilja JRM v Splitu. 1990: HMZ RS prične opravljati dejavnostmi monitoringa morja 1994: Prvi predlogi prenove mareografske postaje Koper, pričetek mednarodnih geodetskih kampanjskih GPS meritev in meritev absolutne gravimetrije v bližini mareografske postaje Koper v sklopu aktivnosti državne geodetske službe. Tridnevna predavanja g. Hansa Seegerja, enega od avtorjev modela geoida, na povabilo g. Dušana Miškoviča iz Geodetske uprave Republike Slovenije (GURS) v Ljubljani. 1996: Interna projektna naloga Hidrometeorološkega Zavoda Republike Slovenije (HMZ RS): »Program opazovanja višine morja«. 1997: Predlog o ustanovitvi mešane komisije v okviru programa opazovanj višin morja; začetek sodelovanja v COST 40 projektu »Evropski opazovalni sistem za višine morja« (European Sea-level Observing System) 2000: Članstvo HMZ RS v novoustanovljeni službi ESEAS. 2002: Začetek projekta ESEAS-RI, v katerega se je vključil tudi ARSO. 2005: Zaključek projekta ESEAS-RI. Kot nadaljevanje dejavnosti je bil oddan predlog projekta Opazovalno-opozorilni sistem za višine morja v primeru naravnih nesreč (Sea Level Hazard Observing System, SLHOS) na razpis šestega evropskega okvirnega programa raziskav (Sixth Framework Programme, FP6) na temo Globalne spremembe in ekosistemi (Global Change and Ecosystems). 96 meritev, prenovo obstoječih nizov podatkov, dostop do podatkov, analize in študije na osnovi podatkov daljinskih meritev, razširjanje produktov in rezultatov projekta ter posredno vključevanje novih kadrov v ESEAS. Agencija Republike Slovenije za okolje je bila skupaj z zunanjimi sodelavci vključena v naslednje tri delovne skupine projekta:  razvoj metod za kontrolo kvalitete opazovanj višin morja,  analiza višin morja na letni do desetletni časovni skali,  razvoj opazovalne mreže. Rezultati sodelovanja v projektu ESEAS RI V sklopu razvoja metod za kontrolo kvalitete opazovanj so bili doseženi naslednji rezultati:  sodelovanje pri določitvi lokacij in tipov meritev v evropski opazovalni mreži višin morja,  sodelovanje pri izdelavi kriterijev in standardnih izvajanj kvalitete meritev ter njihova vpeljava na ARSO,  prenova 45 letnega niza višine morja v Kopru ter pripadajočih meteoroloških in oceanografskih podatkov ter izračuni statističnih vrednosti višin morja v Kopru,  omogočen dostop javnosti do urnih nizov višin morja v Kopru in pripadajočih podatkov preko ESEAS spletnega portala. ARSO je sodeloval pri izdelavi empiričnega modela variabilnosti višin morja na letni do desetletni časovni skali, ki naj bi s pomočjo primernih oceanografskih in atmosferskih meritev, ocenil ploskovne vrednosti višine morja v Sredozemlju. Rezultati so pokazali, da na desetletni časovni skali k variabilnostim višini morja najbolj prispeva statično raztezanje morske vode, ki je funkcija temperature in slanosti. Statično raztezanje morske vode je bilo izračunano s pomočjo meritev vertikalnih profilov temperatur in slanosti morske vode. Na letni časovnih skali variabilnost višin morja poveča tudi dinamičen prispevek (kot npr. vetrovno in pritiskovo siljenje). S pomočjo ploskovnih meritev višin morja satelitske altimetrije in atmosferskih polj smo s statističnimi metodami poiskali povezanost teh dveh parametrov. Taka povezava nam je služila kot osnova za izdelavo statističnega modela višin morja. Slika 5: Variabilnost višin morja v Sredozemskem morju . 97 Mareografsko postajo v Kopru, ki je pričela z delovanjem leta 1958, smo v sklopu ESEAS RI in s podporo državne geodetske službe (GURS/GIRS/FGG) leta 2005 prenovili in nadgradili. Na postaji potekajo neprekinjene meritve različnih hidroloških, geodetskih in meteoroloških veličin (višino in temperaturo morja, natančen položaj postaje, zračni pritisk, veter idr). Višine morja merimo sočasno z instrumentom na plovec ter dvema radarskima merilnikoma, od katerih je eden nameščen izven objekta, drugi pa v objektu. V novo zgrajenem objektu, ki je temeljen s piloti v trdno podlago 10 m pod morskim dnom z neprekinjenimi GPS meritvami spremljamo vertikalno stabilnost merilnih instrumentov za višine morja z istim velikostnim redom meritev kot je ocenjeni trend naraščanja višin morja (1 mm/leto). Tehnologija meritev nam omogoča neprekinjeno ločevanje zemeljskih oz. tektonskih pomikov od sprememb višin morja. Višinsko stabilnost bomo v sodelovanju z državno geodetsko službo predvidoma spremljali tudi z občasnimi meritvami absolutne gravimetrije na bližnji lokaciji Socerb ter z nivelmansko navezavo na primarno nacionalno višinsko točko v Kopru. Postaja je navezana na zemeljski geoid in elipsoid ter je primerna za umerjanje meritev satelitske altimetrije. Meteorološke veličine nam skupaj s podatki z oceanografske boje v Piranu omogočajo analitičen pristop k obravnavi podatkov višin morja. S prenov postaje v Kopru opuščamo zapis na neskončen papir, naknadno digitaliziranje podatkov ter spremljanje delovanja postaje z opazovalcem. Pogostost avtomatskega prenosa podatkov meritev je možno prilagajati uporabi podatkov. V bližnji prihodnosti se bo v sklopu načrtovanega EU projekta opazovalno opozorilnega sistema ESEAS SLHOS frekvenca podatkov povečala iz polurnih na minutne časovne termine. V času prenove postaje Koper smo v neposredno bližino nekaj metrov od prenovljene postaje postavili nadomestno postajo, ki jo bomo ukinili po enoletnem sočasnem delovanju s prenovljeno postajo. Z nadgradnjo mareografske postaje v Kopru smo se kar najbolj približali sodobnim mednarodnim priporočilom meritev višin morja. Postaja je vključena v evropsko opazovalno mrežo ESEAS. V ESEAS nacionalnem centru na ARSO podatke obdelujemo in posredujemo domačim in mednarodnim uporabnikom. Slika 6: Mareografska postaja Koper do leta 2005 (levo) in kot eden rezultatov ESEAS RI nadgrajena mareografska postaja Koper po letu 2005 (desno) Sočasno s projektom ESEAS RI sta v letu 2005 ARSO in MBP/NIB nadgradili oceanografsko bojo Piran z ADCP merilnim instrumentom za spremljanje valovanja in 98 morskih tokov. ARSO je izvedel nakup, sodelavci MBP pa so ob koncu leta 2005 poskrbeli za montažo in avtomatski prenos podatkov blizu realnega časa. Valovanje morja v tem času uvajamo v ARSO hidrološki monitoring morja. Za uresničevanje ciljev projekta smo v tem obdobju razširili sodelovanje s posameznimi zunanjimi sodelavci in naslednjimi institucijami:  GURS/GIRS/FGG s sporazumom o sodelovanju in pogodbo,  MBP/NIB v okviru večletnih pogodbenih obveznosti,  Harpha d.o. o. ter z nekaterimi drugimi institucijami s pogodbami. Zaključek in načrti v naslednjih letih Hidrološki monitoring morja na ARSO se je v zadnjih letih dokaj hitro razvijal. Z rezultati projekta ESEAS RI se je dobro vključil v sorodne evropske aktivnosti, prispeval k razvoju nacionalnih geodetskih mrež ter drugih uporab podatkov. Po posodobljeni infrastrukturi monitoringa morja se nameravamo v nadaljevanju posvetiti uporabi izgrajene infrastrukture. Tako načrtujemo v naslednjem nekajletnem obdobju:  skupaj s članicami ESEAS identificirati ogroženost in ranljivost morskih in obalnih področij ter nadgraditi opazovalni in opozorilni sistem za potrebe katastrofalnih dogodkov vključno z možnostjo tsunamijev,  nadgraditi opazovalno mrežo z mareografsko postajo v Piranskem zalivu ter opazovalnimi postajami v območju somornice,  razširiti mednarodno izmenjavo podatkov in sodelovanje  nadaljevati in razširjati sodelovanje s slovenskimi inštitucijami ter vzpodbujati uporabo podatkov. Načrtovane aktivnosti nameravamo uresničiti skladno s:  prilagajanjem evropskim smernicam,  v sklopu pričakovanega projekta ESEAS SLHOS za katerega predlog smo oddali novembra letos na razpisu EU FP6 Global change and Ecosystems ter  glede na možnosti z dodatnimi predlogi za razpis Norveškega finančnega mehanizma in/ali podobnih EU skladov. Publikacije v času ESEAS RI Objave v mednarodnih revijah:  Klemen Bergant, Mojca Sušnik, Igor Strojan, Andrew G. P. Shaw 2005: Sea Level Variability at Adriatic coast and its relationship to atmospheric forcing. Annales Geophysicae, 23 (1997-2010)  Kay Sušelj, Michael N. Tsimplis, Klemen Bergant: Is the Mediterranean Sea Level Variability Predictable? (poslano za objavo v Physics and Chemistry of the Earth)  Kay Sušelj, Klemen Bergant: Mediterranean Oscillation Index, the Main Mode of Atmospheric Variability Above the Mediterranean Region. (poslano za objavo v Geophysical Research Letters) Prispevki na delavnicah:  Mojca Robič, Igor Strojan, Špela Vrhovec, Kristina Slijepčević 2005: contribution of ESEAS-RI to renovation of data string in Koper, Slovenia. Woorkshop on Sea Level Variations (5.-6. October 2005, Split) 99  Xiuhua Zhang, Espen Isaksen, Hans-Peter Plag, Lesley Rickards, Elizabeth Bradshaw, Maria Jesus Garcia, Hasan Yildiz, Marzenna Sztobryn, Igor Strojan, Eimuntas Parseliunas, Theo Kardaras, Chrissa Tsele, George Malliaris, Andreas Nikolaidis, P. Zacharaki, Dov S. Rosen, Isaac Gertman, Irina Lunin, Ryszard Zdunek, Fabio Raichich: Development of observing sites oriented data services-towards an operational European Sea Level Service. Woorkshop on Sea Level Variations (5.-6. October 2005, Split)  Luciana Fenoglio-Marc, Kay Sušelj: Interdecadal model for the sea surface height in the Mediterranean Sea. Woorkshop on Sea Level Variations (5.-6. October 2005, Split)  A. G. P. Shaw, M. N. Tsimplis, O. B. Andersen, L. Fenoglio-Marc, N. Kjær, K. Sušelj: Sea level trends derived from short sea level records and with decadal and inter- decadal variability removed. Woorkshop on Sea Level Variations (5.-6. October 2005, Split)  Kay Sušelj, Michael N. Tsimplis, Klemen Bergant: Atmospheric forcing on sea surface height variability in the Mediterranean Sea. Woorkshop on Sea Level Variations (5.-6. October 2005, Split)  Kay Sušelj, Vlado Malačič: Sea surface height variability of the Mediterranean Sea related to sea level pressure. Woorkshop on Sea Level Variations (5.-6. October 2005, Split)  B. Černač, I. Strojan, D. Radovan : Technical aspects of upgrading PMMGPS Station Koper - Adriatic Sea. Workshop on Observing and Understanding Sea Level Variations (1.-3. November 2004, Malta)  Klemen Bergant, Mojca Sušnik, Igor Strojan, Kay Sušelj and Andrew G.P.Shaw: Reconstruction of tide gauge measurements at Adriatic, Aegean and Black Sea coasts. Workshop on Observing and Understanding Sea Level Variations (1.-3. November 2004, Malta)  Kay Sušelj, Michael N. Tsimplis: Is the Mediterranean Sea Level Predictable? Workshop on Observing and Understanding Sea Level Variations (1.-3. November 2004, Malta) 101 SREDOZEMSKI OSCILACIJSKI INDEKS IN VPLIV NA PODNEBJE SLOVENIJE Kay Sušelj * , Klemen Bergant ** Povzetek V članku sta predstavljena sredozemska oscilacija (MO) in pripadajoč sredozemski oscilacijski indeks (MOI). Ocenjena sta s pomočjo metode glavnih komponent kot vodilni prostorski vzorec (MO) zračnega tlaka na morskem nivoju (SLP) ter njegova izrazitost v času (MOI). Skupaj pojasnita največji možen delež variabilnosti povprečnih mesečnih vrednosti SLP nad Sredozemljem.. MOI, ki odraža aktivnost ciklogeneze v Sredozemlju, je močno koreliran s severno-atlantskim oscilacijskim indeksom (NAOI), ki predstavlja izrazitost dipola v polju zračnega tlaka nad severnim Atlantikom. Proučili smo vpliv, ki ga imata MO in severnoatlantska oscilacija (NAO) na podnebje Slovenije. Ocenili smo povezave med MOI ter NAOI in odstopanji mesečnih količin padavin in povprečnih ter ekstremnih temperatur zraka od dolgoletnih mesečnih povprečij izmerjenih na izbranih klimatoloških postajah (Ljubljana, Murska Sobota, Rateče in Postojna), ter anomalijami pretokov rek na izbranih hidroloških postajah (Soča – Solkan, Mura – Gornja Radgona, Sava – Radovljica in Sava - Čatež). Tako NAOI kot MOI sta v večini primerov tesno povezana z mesečno količino padavin, še posebej v hladnem delu leta. MOI v splošnem pojasni večji delež variabilnosti padavin v Sloveniji kot NAOI. Povezava med oscilacijskima indeksoma in temperaturami je šibkejša kot v primeru količine padavin. Korelacijski koeficient med maksimalnimi temperaturami in oscilacijskima indeksoma je v večini primerov višji kot med povprečnimi ter minimalnimi temperaturami in oscilacijskima indeksoma. Ponovno je MOI v večini primerov tesneje povezan s temperaturami zraka v Sloveniji kot NAOI. Spektra MOI in NAOI kažeta pomemben delež variabilnosti pri nižjih frekvencah s periodami deset let in več. Variabilnost oscilacijskih indeksov v časovni skali nekaj desetletij, ki predstavlja izrazitost prostorskih vzorcev SLP, se odraža v variabilnosti padavin in pretokov rek v tej časovni skali. Izjema je le pretok Mure, ki ima večino povodja v avstrijskih Alpah, kjer MO nima izrazitega vpliva. V splošnem regionalni MOI bolje opiše variabilnost podnebja (količine padavin in temperature zraka) v Sloveniji ter posledično tudi variabilnost pretokov rek kot obsežnejši NAOI. Velik delež variabilnosti, predvsem pri količini padavin in pretokih rek, skladno z variabilnostjo NAOI in MOI, pripada več-desetletni časovni skali. Uvod Za opis variabilnosti atmosfere na regionalni do globalni skali se pogosto uporabljajo cirkulacijski indeksi, ki opisujejo časovni potek variabilnosti najznačilnejših prostorskih vzorcev različnih meteoroloških spremenljivk, ponavadi zračnega tlaka (npr. Barnston et al., 1987). Na severni polobli je največje pozornosti deležen prostorski vzorec variabilnosti zračnega tlaka, ki pripada severno-atlantski oscilaciji (angl. North Atlantic Oscillation, NAO) in predstavlja dipol v polju zračnega tlaka nad severnim Atlantikom in zahodno Evropo (Hurrell, 1995; Wanner et al., 2002). Kljub temu, da frekvenčni spekter NAOI nima izrazitih frekvenc, značilnih za oscilacije (npr. Hurrell, 2003), se v angleški literaturi za opis NAO uporablja izraz oscilacija, ki smo ga prevzeli tudi pri opisu naše študije. Severno središče NAO dipola je nad islandskim območjem nizkega zračnega tlaka, južno središče pa nad območjem visokega zračnega tlaka nad Azori. Severno-atlantski * Agencija Republike Slovenije za Okolje, Vojkova 1b, Ljubljana ** Politehnika Nova Gorica, Vipavska 13, Nova Gorica 102 oscilacijski indeks (angl. North Atlantic Oscillation Index, NAOI) odraža izrazitost NAO v času in opisuje prevladujoč vremenski tip nad Atlantikom in zahodno Evropo. V primeru pozitivnega NAOI je meridionalni gradient zračnega taka nad Atlantikom in zahodno Evropo večji od povprečnega. Zahodnik je močnejši od običajnega, maksimalne hitrosti vetra so pomaknjene severneje. V primeru pozitivnega NAOI so nad zahodno Evropo in severno Ameriko izrazito višje temperature in bolj mokra obdobja, nad večjim delom Sredozemlja pa so izrazita obdobja suhega vremena. V primeru negativnega NAOI so zahodniki šibkejši in vpliv na podnebje je ravno obraten kot v primeru pozitivnega NAOI. Povezava med prevladujočim vremenskim tipom in NAO je predvsem izrazita v hladnem delu leta. Vrsta študij je pokazala tesno povezavo med NAOI in številnimi drugimi spremenljivkami, kot npr. temperaturo Atlantskega oceana in nekaterimi ekološkimi spremenljivkami (npr. Marshall et. al., 2001). Conte et. al. (1989) so pokazali, da je za podnebje v Sredozemlju od NAO pomembnejši regionalni vzorec v polju zračnega tlaka, tako imenovana sredozemska oscilacija (angl. Mediterranean Oscillation, MO). To so potrdile tudi nadaljnje študije (Corte-Real et. al., 1995; Maheras et. al., 1999; Dünkeloh & Jacobeit, 2003) v katerih se je MO izkazal kot najizrazitejši regionalni vzorec zračnega tlaka, ki vpliva predvsem na padavine nad Sredozemljem. Namen naše študije je bil ugotoviti ali je MO le regionalni del NAO, ali predstavlja samostojen cirkulacijski oziroma oscilacijski vzorec. V ta namen smo naredili primerjavo prostorskih vzorcev MO in NAO ter pripadajočih indeksov za obdobje 45 let, izračunanih iz povprečnih mesečnih vrednosti zračnega tlaka na morskem nivoju (SLP). V nadaljevanju smo preverili vpliv MO in NAO na podnebje Sloveniji, pri čemer smo upoštevali meritve temperature zraka in količine padavin na izbranih klimatoloških postajah, ter pretoke nekaterih večjih rek. Ker je znano, da precejšen delež variabilnosti NAOI pripada nižjim frekvencam (časovnim periodam deset let in več) (npr. Marshall et. al., 2001), in ker ima MOI podoben frekvenčni spekter kot NAOI, smo preverili, če so nižje frekvence poudarjene tudi v spektrih variabilnosti izbranih podnebnih spremenljivk na območju Slovenije. Podatki in izračun severno-atlantske ter sredozemske oscilacije Za izračun oscilacijskih indeksov se običajno uporabljata dva pristopa: 1. Indeks izračunamo na podlagi vnaprejšnjega poznavanja problematike, npr. znanja o legi središč oscilacijskega vzorca. V primeru NAO lahko indeks ocenimo kot standardizirano razlika odstopanj SLP od dolgoletnih povprečij, izmerjenih na postajah blizu središč nizkega in visokega zračnega tlaka, npr. Gibraltarja oziroma Lizbone za južno središče ter Reykjavika za severno središče (Hurrell, 1995). 2. S pomočjo multivariatnih statističnih metod, npr. metode glavnih komponent (angl. Principal Component Analysis, PCA) (von Storch & Zwiers, 1999), izoliramo iz prostorsko-časovnega polja odstopanj zračnega tlaka od dolgoletnih povprečij prostorske vzorce in časovne poteke njihove izrazitosti, ki pojasnijo čim večji delež variabilnosti polja. Dobljen prostorski vzorec predstavlja oscilacijo, pripadajoč časovni potek pa oscilacijski indeks. Oscilaciji in pripadajoča indeksa predstavljeni v tem delu, so izračunani s pomočjo PCA. Za povprečne mesečne vrednosti SLP smo uporabili rezultate reanaliz Evropskega centra za srednjeročno meteorološko napoved (ECMWF) (Kållberg et. al., 2004). ECMWF je v okviru projekta ERA-40 za obdobje 1957-2002 rekonstruiral meteorološke spremenljivke na pravilni 2.5º×2.5º mreži. Mesečne vrednosti SLP so izračunane kot 103 povprečje dnevnih vrednosti, slednje pa ocenjene kot povprečje vrednosti ob štirih terminih v dnevu (ob 00UTC, 06UTC, 12UTC in 16UTC). Iz SLP polj smo najprej izločili letni cikel ter standardizirali podatke za posamezno mrežno točko. Pri odstranitvi letnega cikla smo ločeno za vsako mrežno točko in vsak mesec od vrednosti SLP odšteli dolgoletno povprečje za izbran mesec. V naslednjem koraku smo pri standardizaciji podatkov izračunali varianco odstopanj SLP na posamezni mrežni točki ter z njenim korenom delili časovno vrsto podatkov. Z odstranitvijo letnega cikla smo želeli odstraniti signal, ki je posledica astronomskih dejavnikov in bi lahko zasenčil pomemben signal podnebne variabilnosti. Standardizacija izenači vpliv podatkov z različnih mrežnih točk na prostorski vzorec, poleg tega pa so standardizirane vrednosti SLP uporabljene tudi v pristopih izračunavanja oscilacijskih indeksov na podlagi meritev na posameznih postajah. Podatke smo ločili po letnih časih: zima (december-februar), pomlad (marec-maj), poletje (junij-avgust) in jesen (september-november) ter napravili izračune ločeno za posamezne letne čase. Namen PCA metode je, da predstavimo variabilnost izbrane meteorološke spremenljivke s, merjene na N različnih lokacijah ob T različnih časih, kot vsoto kombinacij ortogonalnih prostorskih vzorcev in pripadajočih časovnih potekov. Pri tem za izračunavanje prostorskih vzorcev in časovnih potekov najprej podatke o spremenljivki s zberemo v matriko S dimenzije N×T. Prostorski vzorci in časovni poteki so izbrani tako, da pojasnijo čim večji delež variabilnosti spremenljivke s pri pogoju, da so prostorski vzorci ortogonalni. To pomeni, da prvi prostorski vzorec in prvi časovni potek skupaj pojasnita največji možni delež variabilnosti spremenljivke s. Drugi prostorski vzorec je ortogonalen s prvim in s pripadajočim časovnim potekom pojasnita največji možen delež preostale variabilnosti spremenljivke s, ki ne pripada prvemu paru prostorskega vzorca i pripadajočega časovnega poteka. Podobno so tretji in nadaljnji prostorski vzorci ortogonalni na vse prejšnje, s tem da skupaj s časovnimi poteki pojasnijo največji možen del variabilnosti spremenljivke s. Izkaže se (npr. von Storch & Zwiers, 1999), da so prostorski vzorci, urejeni po vrsti, lastni vektorji kovariančne matrike S, torej lastni vektorji matrike S ·S T ( T pomeni transponiranje matrike), ki pripadajo lastnim vrednostim urejenim po velikosti. V našem primeru vodilni prostorski vzorci predstavljajo oscilacijo (NAO ali MO), pripadajoči časovni poteki pa oscilacijske indekse (NAOI ali MOI). Severno-atlantska in sredozemska oscilacija ter pripadajoča indeksa NAO smo izračunali kot prvi PCA prostorski vzorec SLP nad atlantsko-evropskim območjem (40ºV-90ºZ, 20ºS-80ºS). Velikost območja sovpada z območjem, ki ga je v svoji študiji uporabil Hurrell (1995). Geografsko območje za izračun MO zajema Sredozemsko morje in okolico (30ºV-40ºZ, 30ºS-60ºS), in je v skladu s območjem, ki so ga v svoji študiji upoštevali Supić et. al. (2004). Prostorski vzorec NAO predstavlja dipolno obliko polja zračnega tlaka z dvema središčema (slika 1). Južno središče, ki je pozimi nad jugozahodno Evropo, se spomladi pomakne proti Atlantiku, poleti skoraj doseže severno-ameriško obalo ter se jeseni pomakne nazaj proti Evropi. Poleti in jeseni se prvotnemu južnemu središču pridruži še dodatno središče nad zahodno Evropo. Lokacija severnega središča je sezonsko bolj stabilna in se pomika iznad osrednje Grenlandije (spomladi) do vzhodne Grenlandije (jeseni). Čeprav se lokacija predvsem južnega središča spreminja z letnimi časi, se NAOI izračunan ločeno za posamezne letne čase skoraj ne razlikuje od NAOI izračunan hkrati za vse podatke. Linearni korelacijski koeficient med njima je za vse letne čase večji od 0.99. MO, izračunan kot prvi PCA prostorski vzorec SLP nad Sredozemljem, vključuje le eno središče, ki leži nad osrednjim in zahodnim Sredozemljem. Lega središča MO se za razliko od južnega središča NAO tekom leta skoraj ne spreminja. 104 Pripadajoča indeksa, MOI in NAOI sta močno korelirana, kar je razvidno tudi iz podobnosti prostorskih vzorcev na območju Sredozemlja. Linearni korelacijski koeficient med MOI in NAOI znaša 0.79 pozimi, 0.47 pomladi in poleti ter 0.60 jeseni. Podobnost med južnim središčem NAO in MO je največja pozimi, kar se odraža v najbolj tesni povezavi med NAOI in MOI, manjša jeseni ter najmanjša pomladi in poleti. Glede na majhno spremenljivost MO vzorca tekom leta in izrazito podobnost med MO in NAO le pozimi in deloma jeseni, sklepamo, da MO ni le regionalna reprezentacija NAO temveč gre za samostojen regionalni oscilacijski vzorec. Predvidevamo, da MO skupaj z MOI opisuje aktivnost sredozemske ciklogeneze. V Sredozemlju so namreč tri aktivna območja ciklogeneze (nad Genovskim zalivom, Atlasom in Iberskim polotokom). Glede lego središča sklepamo, da MO predstavlja predvsem ciklogenezo nad Genovskim zalivom, ki je izmed navedenih treh območij ciklogeneze izrazita praktično preko celotnega leta (Trigo & Davies,1999). Seveda pa NAO in MO nista neodvisna. Območje, ki vključuje NAO, zajema tudi območje MO. Zato se MO deloma odraža v vzorcu NAO (Glowieka-Hense, 1990), kar kažejo visoke korelacije med NAOI in MOI. Slednje je verjetno odraz vpliva prodora hladnih front iznad Atlantika nad območje Alp, ki ga zajamemo z NAOI, kot enega izmed vzrokov za nastanek sredozemske ciklogeneze (Trigo et. al., 2002). Spekter obeh oscilacijskih indeksov, MOI in NAOI, za frekvence s periodo več kot dve leti, je prikazan na sliki 3. Izračunan NAOI spekter, podobno kot spektri prikazani v literaturi (npr. Hurrell et. al., 2003), kaže povečano moč pri periodah med 2.2 let in 2.7 let, pri 3.5 letni periodi in pri periodah daljših od 7 let ter manj moči pri periodah med 4 in 7 let. MOI ima podoben spekter kot NAOI, le bistveno manj moči je pri periodah med 2.2 in 2.7 let. Podobnost spektrov NAOI in MOI dodatno kaže na povezavo med NAO in MO. Zima Pomlad Poletje Jesen Slika 1: NAO vzorec pozimi (zgoraj levo), spomladi (zgoraj desno), poleti (spodaj levo) in jeseni (spodaj desno) 105 Zima Pomlad Poletje Jesen Slika 2: MO vzorec pozimi (zgoraj levo), spomladi (zgoraj desno), poleti (spodaj levo) in jeseni (spodaj desno) Slika 3: Frekvenčni spekter MOI in NAOI Vpliv severno-atlantske in sredozemske oscilacije na podnebje Slovenije Proučili smo vpliv oscilacijskih indeksov na podnebje Slovenije. Povezave med njimi smo ocenili na osnovi vrednosti linearnega korelacijskega koeficienta med oscilacijskima indeksoma in odstopanji povprečnih mesečnih vrednosti maksimalnih, minimalnih ter povprečnih dnevnih temperatur zraka ter mesečnih količin padavin od dolgoletnih mesečnih povprečij. Pri tem smo uporabili podatke izmerjene na štirih klimatoloških postajah: Ljubljana-Bežigrad, Rateče-Planica, Postojna in Murska Sobota. Postaje so bile izbrane kot predstavnice različnih podnebnih območij Slovenije, hkrati pa smo upoštevali le tiste, za katere razpolagamo z meritvami izbranih spremenljivk v celotnem 106 obravnavanem obdobju 1957-2002. Poleg vpliva na podnebje smo preučili tudi vpliv oscilacijskih indeksov na mesečna odstopanja pretokov nekaterih rek od dolgoletnega mesečnega povprečja, saj so le ti v veliki meri odvisni od integralnih vrednosti podnebnih razmer na povodju. Uporabili smo pretoke Soče v Solkanu, Save v Radovljici, Save v Čatežu ter Mure v Gornji Radgoni. Povodje Soče v Solkanu obsega severozahodni in zahodni del Slovenije, povodje Save v Radovljici severni del Slovenije, Save v Čatežu celotno osrednjo in severno Slovenijo (približno polovico površine) ter Mure v Gornji Radgoni predvsem južni del Avstrije. Korelacijski koeficienti med oscilacijskima indeksoma in meteorološkimi spremenljivkami so prikazni v tabelah 1-4, korelacijski koeficienti med oscilacijskima indeksoma in pretoki je prikazan v tabeli 5. Glede na dolžino časovnega niza je korelacijski koeficient signifikanten pri stopnji zaupanja 99%, če je večji od 0.2 ali manjši od -0.2 (Storch in Zwiers, 1999). Korelacijski koeficient med padavinami in NAOI ter MOI je v vseh primerih negativen (tabela 1). To pomeni, da je ob izrazitejšem jedru nizkega zračnega pritiska ter s tem aktivnejši ciklogenezi v Sredozemlju količina padavin nad Slovenijo večja. Absolutne vrednosti korelacijskih koeficientov so pozimi in jeseni največje, kar kaže na najtesnejšo povezavo med MO in količino padavin v Sloveniji v teh letnih časih. Razlog za to je, da na vreme v Sloveniji v hladni polovici leta vpliva predvsem sinoptična situacija, ki jo zajamemo z MOI in deloma tudi z NAOI, v topli polovici leta pa imajo izrazitejši vpliv na padavine lokalni dejavniki (npr vpliv reliefa na konvekcijo in proženje neviht). MOI je skoraj v vseh primerih tesneje povezan s padavinami kot NAOI. Rezultat je pričakovan, saj MOI odraža aktivnost sredozemske ciklogeneze, ki je poglavitni vir padavin v Sloveniji (Vrhovec et. al., 2003). Ljubljana Murska Sobota Rateče Postojna Zima -0.54 (-0.37) -0.49 (-0.29) -0.51 (-0.32) -0.44 (-0.28) Pomlad -0.23 (-0.08) -0.11 (-0.01) -0.19 (-0.06) -0.21 (-0.04) Poletje -0.36 (-0.23) -0.31 (-0.17) -0.36 (-0.42) -0.41 (-0.33) jesen -0.47 (-0.31) -0.43 (-0.24) -0.40 (-0.26) -0.53 (-0.30) Preglednica 1: Korelacijski koeficient med MOI (oziroma NAOI) in padavinami na izbranih klimatoloških postajah v posameznih letnih časih. Statistično značilne vrednosti pri 99% stopnji zaupanja so prikazane s poudarjenim tiskom. Povezave med MOI in NAOI ter temperaturo zraka, tako povprečno kot ekstremnima, so šibkejše kot v primeru padavin (tabele 2-4) . Za letne čase in lokacije, ko so korelacijski koeficienti statistično signifikantni, so le-ti pozitivni. To pomeni, da so z manjšo aktivnostjo sredozemske ciklogeneze, oziroma s prevladujočim anticiklonalnim vremenom, povezane višje temperature zraka. V večini primerov so korelacije med MOI in temperaturami večje kot med NAOI in temperaturami zraka, kar dodatno pojasnjuje, da regionalni atmosferski vzorec MO izraziteje vpliva na vreme in podnebje v Sloveniji kot obsežnejša atmosferska tvorba NAO. Podobno kot pri padavinah so na večini postaj temperature, tako povprečne kot ekstremne, bolje korelirane z MOI pozimi, kar je podobno kot pri padavinah zaradi izrazitejšega vpliva sinoptične situacije, ki jo zajamemo z MO oziroma z NAO. Izmed temperatur zraka so najbolje korelirane z MOI (kot tudi NAOI) maksimalne temperature, najslabše pa minimalne temperature. Minimalne temperature so z MOI (NAOI) signifikantno korelirane le v zimskem delu leta, v toplem delu leta pa so močno odvisne od lokalnih pojavov, kot npr. ohladitev ob nevihtah. Predvidevamo, da maksimalne temperature niso tako izrazito podvržene lokalnim vplivom. Opazen je tudi različno močan vpliv MO (oziroma NAO) na temperature na različnih postajah. Predvsem 107 temperature v Murski Soboti so slabše korelirane z MOI kot temperature na ostalih postajah. Razlog je verjetno v tem, da na podnebje SV dela Slovenije vplivajo predvsem kontinentalne zračne mase iz Panonske nižine, vpliv vremenskih tvorb, ki prihajajo iz Sredozemlja ali Atlantika (in se odražajo v MOI in NAOI), pa je tam manjši. Ljubljana Murska Sobota Rateče Postojna Zima 0.20 (0.33) 0.23 (0.39) 0.33 (0.39) 0.24 (0.33) Pomlad 0.26 (0.13) 0.16 (0.09) 0.25 (0.15) -0.00 (0.09) Poletje 0.11 (0.21) 0.02 (0.17) 0.14 (0.23) -0.06 (0.04) Jesen -0.02 (0.03) -0.13 (-0.03) 0.04 (0.11) -0.14 (-0.08) Preglednica 2: Enako kot preglednica 1, le da za povprečne temperature namesto padavin Ljubljana Murska Sobota Rateče Postojna Zima 0.26 (0.27) 0.19 (0.23) 0.48 (0.42) 0.46 (0.40) Pomlad 0.38 (0.23) 0.28 (0.18) 0.38 (0.16) 0.39 (0.30) Poletje 0.18 (0.11) 0.21 (0.08) 0.23 (0.18) 0.22 (0.11) Jesen 0.16 (0.06) 0.04 (-0.04) 0.32 (0.23) 0.23 (0.19) Preglednica 3: Enako kot preglednica 1, le da za maksimalne temperature namesto padavin Ljubljana Murska Sobota Rateče Postojna Zima 0.25 (0.42) 0.42 (0.61) 0.40 (0.48) 0.24 (0.33) Pomlad 0.01 (0.09) 0.06 (0.09) 0.05 (0.16) -0.00 (0.09) Poletje -0.03 (0.08) -0.17 (0.12) -0.02 (0.08) -0.06 (0.04) Jesen -0.13 (0.14) -0.15 (0.07) 0.02 (0.16) -0.14 (0.08) Preglednica 4: Enako kot preglednica 1, le da za minimalne temperature namesto padavin Pretoki rek v veliki meri odražajo kumulativno količino neto padavin (razliko med prejeto količino padavin in izgubami zaradi evapotranspiracije) po povodju ter spremembe zalog vode v snegu ter tleh. Ker je evapotranspiracija tesno povezana s temperaturo zraka in so padavine negativno korelirane z obema oscilacijskima indeksoma, temperature zraka pa pozitivno, je pričakovati, da bodo pretoki rek negativno korelirani z NAOI in MOI. Pretok Soče v Solkanu in pretok Save v Čatežu je v vseh sezonah statistično značilno koreliran z MOI. Korelacijski koeficienti so precej boljši med pretoki in MOI kot med pretoki in NAOI. Pretoka Save v Radovljici in predvsem Mure v Gornji Radgoni pa sta slabše korelirana z oscilacijskima indeksoma. Pretok Mure je statistično značilno koreliran z MOI le jeseni. Razlog za slabo korelacijo je verjetno predvsem v rečnem oziroma padavinskem režimu. Mura in deloma tudi Sava v zgornjem toku imata snežni režim (Kolbezen et. al., 1998). Velik del vode, ki odteče v reko je posledica taljenja snega, ki se akumulira čez zimo in se tali proti pomladi in poleti. V tem primeru povprečni mesečni pretoki niso povezani le s prejeto količinami padavin v izbranem mesecu. Poleg tega severovzhodna Slovenija prejme največ padavin poleti z nevihtami, ki jih tako MOI kot NAOI ne opišeta najbolje, saj gre pogosto za lokalno pogojene pojave. Za razliko od severovzhodne Slovenije, prejme jugozahodni in severozahodni del Slovenije največ padavin ravno jeseni, ko so sredozemski cikloni (predvsem Genovski) najpogostejši, prav tako pa le-ti prispevajo dobršen delež k skupni letni količini padavin tudi v osrednji in jugovzhodni Sloveniji. 108 Soča Solkan Mura Gornja Radgona Sava Radovljica Sava Čatež Zima -0.41 (-0.30) -0.12 (0.01) -0.28 (-0.14) -0.46 (-0.31) Pomlad -0.25 (-0.18) 0.06 (0.09) -0.13 (-0.10) -0.22 (0.12) Poletje -0.30 (-0.31) -0.15 (-0.01) -0.22 (-0.19) -0.26 (-0.07) Jesen -0.39 (-0.29) -0.25 (-0.14) -0.35 (-0.24) -0.38 (-0.23) Preglednica 5: Korelacijski koeficient med MOI in pretoki na izbranih hidroloških postajah ter med NAOI in pretoki (v oklepajih) po sezonah. Statistično značilne vrednosti pri 99% stopnji zaupanja so odebeljene. Povezava med variabilnostjo podnebja Slovenije in oscilacijskima indeksoma z vidika dolgoletne dinamike Znano je, da dobršen delež variabilnosti NAOI pripada frekvencam s periodami deset let in več (Hurrell et. al., 2003). Podobne lastnosti smo pokazali tudi za variabilnost MOI. Ker so povezave predvsem med MOI in padavinami statistično značilne, smo preverili če je variabilnost padavin skladna z variabilnostjo MOI, torej če so v spektru količine padavin na izbranih klimatoloških postajah poudarjene nižje frekvence. Na sliki 4 so prikazane časovna vrsta -NAO, -MOI ter količine padavin (levo) in NAO, MOI ter povprečne temperature zraka (desno) na izbranih klimatoloških postajah. Na sliki 5 so prikazane časovne vrste –NAO in –MOI ter časovne vrste pretokov rek na izbranih hidroloških postajah. Vse časovne vrste so bile glajene z butterworthovim filtrom (Parks & Burrus, 1987), ki prepušča nizkofrekvenčne signale in izloči visokofrekvenčne. Filter ima v frekvenčnem spektru zvezen odziv in pri frekvenci 1/15/let prepušča polovično moč signala. Zaznati je, da tako MOI kot NAOI v obravnavanem obdobju kažeta naraščajoč trend, kar kaže na vse pogostejša sušna obdobja nad Sredozemljem oziroma manjšo pojavnost sredozemskih ciklonov. Viden je maksimum indeksov v prvi polovici sedemdesetih in na začetku devetdesetih let. Časovni potek padavin je na vseh postajah podoben kot časovni potek –MOI ali –NAOI. Nadpovprečno sušni sta bili v obravnavanem obdobju 1957-2002 prva polovica sedemdesetih let in prva polovici devetdesetih let, nadpovprečno mokra pa so bila šestdeseta leta in začetek osemdesetih let. Časovni potek povprečnih, maksimalnih in minimalnih temperatur zraka je zelo podoben, zato so prikazane le vrednosti za povprečne temperature. Podobnost med temperaturami zraka in oscilacijskimi indeksi je manjša kot v primeru padavin. Do začetka sedemdesetih let so se vrednosti oscilacijskih indeksov povečevale, temperature zraka pa nekoliko zniževale. Skladen je visok trend naraščanja oscilacijskih indeksov in temperatur od prve polovice osemdesetih let. Pretoki rek vsi razen Mure prikazujejo podoben časovni potek kot padavine, torej podoben kot -NAOI in -MOI. Pretok Mure v Gornji Radgoni je odvisen predvsem od padavin v avstrijskih Alpah, ki niso pod sredozemskim vplivom in jih MOI ne opiše najbolje. 109 Slika 4: Časovne vrste oscilacijskih indeksov pomnoženih z minus ena in padavin (levo) ter oscilacijskih indeksov in povprečnih temperatur (desno). Podatki so filtrirani s filtrom, ki ima polovično moč pri frekvenci 1/15 let -1 . Oznake za klimatske postaje so naslednje: LJ… Ljubljana, MS…Murska Sobota, RT…Rateče in PO…Postojna. Slika 5: Podobno kot slika 4, levo le namesto padavin so prikazani pretoki rek na izbranih hidroloških postajah Zaključki V članku smo pokazali, da regionalni sredozemski oscilacijski indeks (MOI), ki opisuje aktivnost sredozemske ciklogeneze, pojasni večji delež variabilnosti količine padavin in temperaturo zraka v Sloveniji kot severno-atlantski oscilacijski indeks (NAOI). V hladnem delu leta, ko je vreme nad Slovenijo odvisno predvsem od vremenskih tvorb v sinoptični skali, so korelacije med MOI in padavinami najtesnejše. Podobno velja tudi za temperaturo zraka, pri čemer so z MOI in NAOI najtesneje povezane maksimalne temperature. Razlog za slednje je verjetno v manjši odvisnosti maksimalnih temperatur zraka od lokalnih vplivov v primerjavi z minimalnimi in tako tudi povprečnimi temperaturami zraka Pretoki rek, ki so povezani predvsem s prejeto količino padavin, so v mesečni skali šibkeje povezane z MOI na delih rek, ki imajo pretežno snežni režim in tesneje na rekah oziroma delih rek, ki imajo pretežno dežni režim. Razlog je v akumulaciji padavin v snegu, ki lahko vplivajo na pretoke rek šele mnogo po prejetju padavin. Dobršen delež variabilnosti MOI in NAOI pripada periodam daljšim od deset let, torej dolgoletni dinamiki. To se odraža tudi v variabilnosti padavin in pretokov rek, ki so z MOI in NAOI povezani. Variabilnost padavin v tej časovni skali je pomembna predvsem z vidika proučevanja dolgoletnih trendov oziroma sprememb prejete količine padavin ter pretokov rek in iskanja vzrokov zanje. Naša študija kaže, da se podnebne spremembe 110 zadnjih 50 let nad območjem Slovenije odražajo tudi v šibkem trendu zmanjševanja količine padavin in zmanjševanja pretokov rek, ki so deloma povezani s trendom manjše pogostosti sredozemskih ciklonov. Vendar pa je trend zmanjševanja padavin bistveno manjši od trenda naraščanja MOI (oziroma NAOI), kar kaže na to, da samo z dinamiko izrazitosti MO (oziroma NAO) ne moremo v celoti pojasniti spremenljivosti podnebnih razmer v Sloveniji. Literatura Barnston, A. G & R. E. Livezey. 1987. Classification, Seasonality and Persistence of Low- Frequency Atmospheric Circulation Patterns. Monthly Weather Review, 115 (1083-1126) Conte M., A. Giuffrida & S. Tedesco 1989. The Mediterranean Oscillation. Inpacts on Precipitation and Hydrology in Italy. Proceedings on Conference on Climate and Water. Corte-Real, J., X. Zhang & X. Wang 1995. Large-Scale Circulation Regimes and Surface Climate Anomalies Over the Mediterranean. International Journal of Climatology, 15 (1135-1150) Dünkeloh A & J. Jacobeit 2003. Circulation Dynamics of Mediterranean Precipitation Variability 1948-1998. International Journal of Climatology, 23 (1843-1866). Glowieka-Hense, R. 1990. The North Atlantic Oscillation in the Atlantic-European SLP, Tellus, 42A, 497-507. Hurrell, J. W. 1995. Decadal Trends in the North Atlantic Oscillation: Regional Temperatures and Precipitation. Science, 269 (676-679) Hurrell, J. W., Y. Kushnir, M. Visbeck & G. Ottersen 2003. The North Atlantic Oscillation: Climate Significance and Environmental Impacts, vol 134, poglavje: An Overview of the North Atlantic Oscillation. Geophysical Monograph Series. Kållberg, P., A. Simmons, S. Uppala, & M. Fuentes 2004. The ERA 40 Archive. European Centre for Medium-Range Weather Forecast. Kolbezen., M., J. Pristov 1998: Površinski vodotoki in vodna bilanca Slovenije. Hidrometeorološki zavod Republike Slovenije Maheras, P., E. Xoplaki, T. Davies, J. Martin-Vide, M. Bariendos & M. J. Elkoforado 1999. Warm and Cold Monthly Anomalies Across the Mediterranean Basin and Their Relationship With Circulation: 1860-1990. International Journal of Climatology, 19 (1697-1715) Marshall, J., Y. Kushnir, D. Battisti, P. Chang, A. Czaja, R. Dickson, J. Hurrell, M. McCartney, R. Saravanan & M. Visbeck. 2001. North atlantic Climate Variability: Phenomena, Impacts and Mechanisms. International Journal of Climatology, 21 (1863-1898) Parks, T.W., & C.S. Burrus. 1987. Digital Filter Design. John Wiley & Sons (New York) Supić, N., B. Grbec, I. Vilibić & I. Ivanćić 2004. Long-term changes in hydrographic conditions in northern Adriatic and its relationship to hydrological and atmospheric processes. Annales Geophysicae, 22 (733-745) Trigo, I. F., G. R. Bigg & T. D. Davies 2002. Climatology of Cyclogenesis Mechanisms in the Mediterranean. Monthly Weather Review 130(3) (549-569) Trigo, I. F., Davies, T. D 1999: Objective Climatology of Cyclones in the Mediterranean Region. Journal of Climate 12 (1685-1696) Von Storch, H. & F. W. Zwiers 1999. Statistical Analysis in Climatology. Cambridge. Cambridge University Press. Vrhovec, T., R. Žabkar, K. Sušelj, M. Dolinar 2003. Strong Precipitation Cases and Wind Shearing in the Southeast Alps. Book of Abstracts on MAP meeting. Wanner, H.,S. Bronnimann, C. Casty, D. Gyalistras, J. Luterbacher, C. Schmutz, D. B. Stephenson & E. Zoplaki 2002. North Atlantic Oscillation concepts and studies. Surveys on Geophysics, 22, (321-381) 111