Glosariusz: Temat Klimat

Tabela: Średnie wartości roczne parowania potencjalnego PET oraz klimatycznego bilansu wodnego KBW dla okresu 1971-2000 oraz trendy absolutne (Tr, dodatni, ujemny) dla okresu 1971-2010 w czterech przedziałach wysokościowych. KBW obliczono dla stacji dysponujących potrzebnymi danymi wejściowymi. Obliczenie KBW z opadem z tabeli 4 prowadzi do innych wyników, ponieważ dostępnych było istotnie więcej stacji opadowych.

Tabela: Roczne wartości średnie usłonecznienia (SS) w okresie 1971-2000 oraz trendy absolutne (Tr, dodatni, ujemny) w okresie 1971-2010 w czterech przedziałach wysokościowych

Tabela: Wartości średnie wskaźników suszy dla okresu 1971-2000 oraz trendy absolutne (Tr, dodatni, ujemny) dla okresu 1971-2010 w czterech przedziałach wysokościowych. Wartości średnie wskaźnika SPI dla okresu referencyjnego w zależności od metody oscylują wokół zera i są niemożliwe do interpretacji.

Tabela: Wartości średnie wskaźników opadów dla okresu 1971-2000 i trendy absolutne (Tr, dodatni, ujemny) dla okresu 1971-2010 w czterech przedziałach wysokościowych dla roku, półrocza letniego i zimowego (J, SHJ, WHJ)

Tabela: Wartości średnie wskaźników temperatury powietrza dla okresu 1971-2000 i trendy absolutne (Tr, dodatni, ujemny) dla okresu 1971-2010 w czterech przedziałach wysokościowych dla roku, półrocza letniego i zimowego (J, SHJ, WHJ)

Opad atmosferyczny RR [mm]
Suma ciekłych i stałych opadów w określonym okresie.

Dni z intensywnym opadem – R10mm, R90p [dni]
Liczba dni z opadem powyżej lub równym 10 mm lub liczba dni z opadem większym niż 90. percentyl dobowej sumy opadów. Percentyl oblicza się na podstawie opadów dobowych (dni z opadem większym niż 1 mm) z okresu referencyjnego 1971 do 2000. Około 90% dni nie osiąga 90. percentyla, w związku z czym 10 % go przekracza, przy czym te ostatnie są dniami z silnymi opadami.

Dni z ekstremalnym opadem – R20mm, R95p [dni]
Liczba dni z opadem powyżej lub równym 20 mm lub liczba dni z opadem większym niż 95. percentyl dobowej sumy opadów. Szczegóły opisane są w R90p.

Dni z opadem powyżej 99. percentyla – R99p [dni]
Liczba dni z opadem powyżej 99. percentyla dobowej sumy opadów. Szczegóły opisane są w R90p.

Maksymalny opad dobowy - RX1day [mm]
Najwyższy opad zmierzony w czasie jednej doby.

Maksymalny opad 5-cio dniowy - RX5day [mm]
Najwyższa suma opadów, która została zmierzona w ciągu pięciu kolejnych dni.

Udział opadów intensywnych - R90pT [%]
Suma opadów powyżej 90. percentyla w odniesieniu do całkowitej sumy opadów w określonym czasie.

Udział opadów ekstremalnych - R95pT [%]
Suma opadów powyżej 95. percentyla w odniesieniu do całkowitej sumy opadów w określonym czasie.

Udział opadów powyżej 99. percentyla - R99pT [%]
Suma opadów powyżej 99. percentyla w odniesieniu do całkowitej sumy opadów w określonym czasie.

Częstość występowania okresów bez opadów - DPF [-]
Do okresów bez opadów zalicza się takie, w przypadku których przez kolejnych co najmniej 11 dni suma dobowa opadów wynosi mniej niż 1 mm (SMUL 2008). Liczy się, jak często występują okresy bez opadów w określonym czasie.

Czas trwania okresów bez opadów - DPD [dni]
Średni czas trwania okresów bezopadowych.

Wskaźnik standaryzowanego opadu – SPI [-]
Wskaźnik SPI obliczany jest na podstawie rozkładu prawdopodobieństwa sum opadów (McKee et al., 1993 r.). Z tego względu wskaźnik ten może być stosowany przy porównywaniu regionów o różnej charakterystyce opadowej. Dodatnie wartości SPI charakteryzują okresy wilgotne, a ujemne okresy suche, przy czym skala ma zakres od -3 do +3. Wskaźnik SPI może być wyznaczany dla różnych okresów w przeszłości: np. 3 miesiące – typowe dla okresów suszy i wilgotności meteorologicznej, 6 i 12 miesięcy typowe dla okresów suszy i wilgotności hydrologicznej.

Średnia temperatura powietrza - TG [° C]
Średnia dobowa temperatura powietrza.

Minimalna temperatura powietrza - TN [° C]
Średnia dobowej temperatury minimalnej powietrza.

Maksymalna temperatura powietrza - TX [° C]
Średnia dobowej temperatury maksymalnej powietrza.

Dobowa amplituda temperatury powietrza – DTR [° C]
Różnica pomiędzy maksymalną a minimalną dobową temperaturą powietrza.

Ekstremalna różnica temperatury powietrza – ETR [° C]
Różnica pomiędzy maksymalną a minimalną temperaturą powietrza w określonym przedziale czasu.

Czas trwania okresu wegetacyjnego - GSL [dni]
Meteorologiczny okres wegetacyjny rozpoczyna się, gdy w ciągu 6-ciu kolejnych dni średnia dobowa temperatura powietrza przekracza 5°C. Okres ten kończy się, gdy w ciągu 6-ciu kolejnych dni średnia dobowa temperatura powietrza wynosi poniżej 5°C. Czas trwania okresu wegetacyjnego oblicza się na podstawie daty rozpoczęcia i zakończenia.

Usłonecznienie - SS [godz.]
Suma godzin z promieniowaniem bezpośrednim w określonym czasie.

Parowanie potencjalne – PET [mm]
Jest to wielkość umowna, która oznacza maksymalne możliwe parowanie z danej powierzchni przy zapewnieniu stałego nasycenia woda. W opracowaniu zastosowano metodę Turca-Wendlinga (DVWK, 1996 r.), która wymaga niewielkiej liczby danych wejściowych (promieniowanie całkowite i średnia temperatura powietrza).

Klimatyczny bilans wodny - KBW [mm]
KBW jest określany jako różnica pomiędzy przychodami wody w postaci opadów, a stratami w procesie parowania. KBW określa stan uwilgotnienia środowiska. Ujemne wartości wskazują na niedobór opadów.

1. Punktem wyjścia jest założenie, że wzorce cyrkulacji są łącznikiem pomiędzy skalą wielkoobszarową i regionalną. W przypadku WETTREG określa się przedziały wartości określonego regionalnego parametru meteorologicznego. Analizuje się, jakie warunki pogodowe przynależą do poszczególnych przedziałów wartości. W dalszej kolejności tworzy się przykładowo 12 różnych „zimnych“ lub „ciepłych“ wzgl. 8 różnych „suchych“ lub „obfitujących w opady“ klas.
   Do zdefiniowania charakterystycznych dla poszczególnych klas warunków pogodowych korzysta się ze współczesnych danych klimatycznych. W następnym kroku ma miejsce przejście od danych klimatycznych do wyników z modeli klimatu. Są one dostępne w postaci dobowych „map pogodowych“, tzn. rozmieszczenia wartości atmosferycznych. Następnie przeprowadza się obiektywne poszukiwanie podobieństw, aby w możliwie najlepszy sposób przyporządkować zasymulowane warunki atmosferyczne w określonym dniu w przyszłości do określonej klasy. Otrzymuje się w ten sposób rozkład prawdopodobieństwa klas, które są charakterystyczne dla scenariuszy i zmieniają się na przestrzeni czasu symulacji. Służą one do zasilania drugiego etapu.
2. Posegmentowane szeregi czasowe parametrów meteorologicznych z teraźniejszości są grupowane do nowych szeregów czasowych. Dzieje się to najpierw losowo. Następnie nanoszone są na szeregi czasowe zmieniające częstotliwości występowania warunków pogodowych w przyszłości. Za pomocą stochastycznego generatora pogody generowane są alternatywne warianty współczesnego klimatu – w zależności od projekcji klimatycznych i bazując na scenariuszu gazów cieplarnianych.
3. Wychodzi się z założenia, że przyszłe zmiany klimatu w symulacjach modelowych nie będą się odwzorowywały jedynie w postaci „makro-wielkości“, takich jak symulowane warunki pogodowe. W dodatkowym etapie ma miejsce wdrożenie zmian wielkości fizycznych, bezpośrednio z symulacji modelowych dzięki statystycznym związkom regresji. Dla pewnej wielkości docelowej (np. temperatury przy gruncie) określana jest kombinacja z maksymalnie czterech różnych parametrów atmosferycznych (np. wysokość geopotencjału na poziomie 850 hPa, dywergencja 700 hPa), która gwarantuje możliwie najlepsza korektę zsyntetyzowanych szeregów czasowych.

1. Uzupełnianie elementów klimatu na podstawie danych z tej samej stacji

Biorąc pod uwagę średnią temperaturę dobową możliwe jest obliczenie prężności pary wodnej nasyconej za pomocą wzoru Magnusa. W zależności od dostępności danych możliwe jest uzupełnienie luk w szeregach czasowych wilgotności względnej powietrza lub prężności pary wodnej. Za pomocą kompleksowej metody możliwe jest na podstawie zachmurzenia wyznaczenie promieniowania całkowitego i usłonecznienia (patrz również punkt 4). Ocenę wiarygodności algorytmów uzupełnienia luk przeprowadzono poprzez porównanie wartości mierzonych z obliczonymi.

2. Uzupełnianie elementów klimatu na podstawie danych z sąsiednich stacji

Jeśli nie jest możliwe uzupełnienie danych na podstawie pomiarów z danej stacji, wykorzystuje się dane ze stacji sąsiednich. W przypadku elementów opad, minimalna temperatura powietrza, usłonecznienie, zachmurzenie, wilgotność względna oraz prężność pary wodnej korzysta się w każdym kroku czasowym z trzech najbliżej położonych stacji, z których dostępne są dane. Za pomocą metody interpolacji odwrotnych odległości IDW (inverse distance weighting) oblicza się brakujące wartości. W przypadku elementów średnia dobowa temperatura powietrza, maksymalna temperatura powietrza oraz prędkość wiatru określa się zazwyczaj występującą zależność pomiędzy wartościami i wysokością stacji (regresja). Zależność ta jest wykorzystywana do obliczenia elementów klimatu dla określonej stacji i trzech sąsiednich stacji. Występujące nadal odchylenia między obserwowanymi i wyznaczonymi wartościami były interpolowane metodą IDW i dodatkowo dodawane do danych ze stacji z niekompletnymi seriami.

3. Uzupełnienie elementów klimatu na podstawie danych z tej samej stacji, wyznaczonych przy pomocy dwóch powyższych metod

W tym etapie możliwe są dalsze obliczenia wybranych parametrów na podstawie wcześniej wyznaczonych elementów.

4. Obliczenie czynników klimatycznych na podstawie danych z tej samej stacji

Pomiary opadów atmosferycznych obarczone są błędami (wiatr, parowanie), przy czym najbardziej istotne błędy są spowodowane wiatrem. W Niemczech dokonuje się zwykle korekty pomiarów opadów, ponieważ zaleca się w przypadku badań bilansu wodnego, uwzględnianie opadów skorygowanych. Najczęściej stosowana metoda korekty opadów jest metoda Richtera (1995).

W celu określenia promieniowania całkowitego na podstawie zmierzonego usłonecznienia korzysta się z semi-empirycznej metody Ångströma (1924).

Parowanie potencjalne oblicza się za pomocą metody Turca-Wendlinga (DVWK, 1996 r.). Przy tej metodzie wymagana jest niewielka liczba zmiennych wejściowych (promieniowanie całkowite, średnia dobowa temperatura powietrza), co jest korzystne przy niezadowalającej dostępności danych. Ewapotranspiracja potencjalna (dla powierzchni referencyjnej – trawa) określana jest według standardu FAO (ATV-DVWK, 2002 r.) i wymaga dużej liczby parametrów wejściowych (średnia dobowa temperatura powietrza, wilgotność względna, prędkość wiatru, promieniowanie całkowite).

Bibliografia

• ÅNGSTRÖM A (1924): Solar and terrestrial radiation. Report to the international commission for solar research on actinometric investigations of solar and atmospheric radiation. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, Vol. 50 (210), 121-126.
• ATV-DVWK (1996): Ermittlung der Verdunstung von Land- und Wasserflächen. Deutsche Vereinigung für Wasserwirtschaft, Abwasser und Abfall e.V., Merkblatt M 238, Bonn, 135 S.
• ATV-DVWK (2002): Verdunstung in Bezug zu Landnutzung, Bewuchs und Boden. Deutsche Vereinigung für Wasserwirtschaft, Abwasser und Abfall e.V., Merkblatt M 504. Offenbach am Main, 108 S.
• RICHTER D (1995): Ergebnisse methodischer Untersuchungen zur Korrektur des systematischen Meßfehlers des Hellmann-Niederschlagsmessers. Berichte des Deutschen Wetterdienstes 194, Eigenverlag, Offenbach (M), 93 S

Sprawdzenie jednorodności podzielić można na analizy przygotowujące (analiza błędnych wartości i obserwacji odstających), test procesu stacjonarnego oraz względne sprawdzenia jednorodności w formie numerycznej i graficznej. Zastosowane metody bazują na porównaniu sprawdzanego szeregu z jednorodnym szeregiem referencyjnym. Zastosowane zostały następujące metody: Alexanderssona (1986), Buishanda (1982), kryterium jednorodności według Abbe (Schönwiese, 2006) oraz graficzne sprawdzenia według Craddock (1979), analiza podwójnej sumy (Dyck, 1976), linie różnicy sum SDL (Dyck i Peschke, 1995) oraz porównanie ilorazów według Hanna (1897). Stwierdzenie jednorodności danego szeregu nie jest często jednoznaczne, ponieważ stosowane metody nie są jednakowo czułe. Z tego względu konieczna jest fachowa, subiektywna ocena wszystkich wyników testów określonego szeregu. Za najistotniejszy uważany jest test Alexanderssona, ponieważ daje on możliwość korekty stwierdzonej niejednorodności.

Bibliografia

• ALEXANDERSSON H (1986): A homogeneity test applied to precipitation data. Journal of Climatology 6, S. 661-675.
• BUISHAND TA (1982): Some methods for testing the homogeneity of Rainfall Records. Journal of Hydrology 58, 11-27.
• CRADDOCK JM (1979): Methods for Comparing Annual Rainfall Records for Climatic Purposes. Weather 34, 322-346.
• SCHÖNWIESE CD (2006): Praktische Statistik für Meteorologen und Geowissenschaftler. Gebrüder Bornträger. 4. Auflage. Berlin, Stuttgart
• DYCK S (1976): Angewandte Hydrologie Teil 1. Verlag für Bauwesen, Berlin, 511 S.
• DYCK S, PESCHKE G (1995): Grundlagen der Hydrologie. Verlag für Bauwesen, Berlin, 536 S.
• HANN J (1897): Handbuch der Klimatologie. Engelhorn-Verlag, Stuttgart, 404 S.