Digitális domborzatmodellen alapuló módszer a potenciálisan fagyveszélyes területek meghatározására

Átírás

1 Digitális domborzatmodellen alapuló módszer a potenciálisan fagyveszélyes területek meghatározására Németh Ákos 1, 2 1 Országos Meteorológiai Szolgálat; 1024 Budapest, Kitaibel P. u ME Természetföldrajz-Környezettani Tanszék; 3515 Miskolc-Egyetemváros nemeth.a@met.hu Absztrakt Manapság egyre gyakoribb az a vélekedés, hogy a globális klímaváltozás következtében hazánkban csökken a fagyveszély és a késő tavaszi fagyok (mint a mezőgazdaság szempontjából fontos kockázati tényező) jelentősége lassan elhanyagolható. Az adatok feldolgozása alapján azonban kijelenthetjük, hogy ennek éppen ellenkezője igaz. Az Országos Meteorológiai Szolgálat állomáshálózatának mérései szerint az utóbbi évtizedekben (különösen április hónapban) szignifikánsan növekszik a fagyok erőssége és gyakorisága. Az utolsó tavaszi fagyok határnapja is egyre későbbre tolódik. Ez a tendencia a vegetációs periódus kezdetén (a rügyfakadás virágzás idején) igen veszélyes. Az eredmények rávilágítottak a potenciálisan fagyveszélyes területek meghatározásának szükségességére. A potenciálisan fagyveszélyes területek meghatározása tulajdonképpen a hideg légtavak lehatárolására vezethető vissza. A módszer a globális SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) domborzatmodellen, illetve a domborzatmodellből származtatott elsődleges és másodlagos paraméterek felhasználásán alapul. A paraméterek előállításához a göttingeni Georg-August Egyetem Földrajzi Intézetében kidolgozott SAGA (System for Automated Geoscientific Analysis) és DiGeM (Digitales Delände-Modell) programokat, a térbeli műveletekhez az ESRI ArcView 3.2 szoftverét és annak Spatial Analyst modulját, míg a megjelenítéshez a Golden Software Inc. SURFER programját használtam. A módszer eredményeit a Dél-balatoni Borvidék, mint mintaterület példáján mutatom be. Az eredmények előzetes ellenőrzése távérzékelési módszerek felhasználásával a NOAA-AVHRR műholdképekből előállított felszínhőmérsékleti adatokkal történt. Kulcsszavak: potenciálisan fagyveszélyes terület, digitális domborzatmodell, SRTM, térinformatika 1. Bevezetés A fagyok általánosságban a növények számára káros jelenségek közé tartoznak. A növények azonban fejlődésük különböző szakaszában nem egyformán érzékenyek a 0 fok alatti hőmérsékletekre. Magyarország éghajlati sajátosságai miatt három évszakban kell fagykárok kialakulására számítani. Tavasszal és ősszel a kevéssel fagypont alá történő lehűlés okoz gondot a termelőknek, míg télen a szélsőséges hideg okozhat komoly károkat. Magyarország déli, legmelegebb területein általában napon keresztül tart a fagymentes időszak. Az ország legnagyobb részén e periódus hossza már csak nap, de a magasabb hegyvidékeinken 180 nap alá csökken. A talajmenti fagyok nélküli időszak ehhez képest meglehetősen rövid. Még június elején is előfordulhatnak talajmenti fagyok, és augusztus végén már ismét számolnunk kell velük. Magyarországon tehát a fagyzugos területektől eltekintve csupán a nyári hónapokban nem kell számolnunk talajmenti fagy kialakulásával (Botos és Varga-Haszonits 1974). 1

2 A globális éghajlatváltozás Magyarországon is valószínűleg a hőmérséklet valamilyen mértékű emelkedésével fog járni. Erről számos tanulmány készült, kedvezőtlen hatásainak ellensúlyozására kormányzati akcióterv kidolgozását vették tervbe (Németh és Kalmár 2006). Kevesebb figyelem fordítódik azonban a tavaszi és őszi fagyok vizsgálatára. Az Országos Meteorológiai Szolgálat mérései szerint a késő tavaszi fagyok erőssége és gyakorisága (1. ábra) az utóbbi évtizedekben szignifikánsan növekedett (Kalmár és Németh 2006). Ez figyelemreméltó jelenség, és okot szolgáltat arra, hogy a fagyveszélyes területek lehatárolására is több figyelmet szenteljünk. 1. ábra: A különböző erősségű fagyok előfordulásának gyakorisága áprilisban (balra) és az áprilisi abszolút minimumhőmérsékletek alakulása (jobbra) (Kalmár és Németh 2006) Éjjel, a kisugárzás hatására a felszínt hideg légréteg borítja. Ez a hideg légréteg a sík felszínt egyenletesen borítja be és szélcsend esetén nem jön mozgásba. A lejtőkön azonban a vízhez hasonlóan súlyánál fogva mozgásba jön, lefolyik. A lejtőkön lefelé mozgó hideg levegőt a magasból melegebb pótolja. Ez a cirkuláció hozza létre a lejtők sajátos talajmenti szeleit. A lejtőkön lefolyó hideg levegő a mélyedésekben gyűlik össze. Sőt, a hideg légtömeg mozgása közben is rendszerint árkokat, völgyeket követ. A mozgó hideg levegő mély depressziókban, vagy a mozgás irányára merőlegesen álló sáncok (vasúti töltés, erdősáv, stb.) mögött gyűlik össze és ott hideg légtavakat hoz létre (2. ábra). Itt a hideg légréteg vastagsága megnő, benne akár teljes szélcsend is létrejöhet, ami elősegíti a további lehűlést. Ilyen helyzetben erős fagyok is kialakulhatnak. 2. ábra: A hideg légtó kialakulásának elvi vázlata (Wolf és Boyer 2003) 2

3 2. Módszerek A potenciálisan fagyveszélyes területek lehatárolásának folyamatában a hatótényezők kiválasztása, a paraméterek osztályozása és a súlytényezők meghatározása volt az első és legfontosabb lépés. A súlytényezők egy ötfokozatú skála szerint lettek meghatározva, ahol a potenciálisan fagyveszélyes területeket 5-ös, a nem fagyveszélyes területeket 1-es értékkel jelöltem. A súlytényezők alapján elkészítettem az egyes tényezők raszteres kategória-térképét. Ezután ezeket a raszteres kategória-térképeket egymásra helyeztem és a cellaértékeket egyszerűen összeadtam (arithmetic overlay). Az összeadás után az eredményül kapott cellaértékeket újraosztályoztam, ezzel a lépéssel jutottam el a potenciálisan fagyveszélyes területek térképéhez (Németh 2006). 3. ábra: A potenciálisan fagyveszélyes területek meghatározásának folyamatábrája 2.1 A mintaterület A kutatás helyszínéül választott terület mintegy 300 km 2 területű, hazánk nyugatidélnyugati részén, a Balatontól délre helyezkedik el (4. ábra). Változatos morfológiájú, közel észak-déli irányultságú hátakkal és a köztük lévő eróziós-deráziós völgyekkel felszabdalt, jellemzően lösszel fedett alacsony dombvidék. A löszön kiváló minőségű talaj, zömmel csernozjom barna erdőtalaj képződött. 4. ábra: A mintaterület elhelyezkedése és digitális domborzatmodellje A térség mérsékelten meleg és mérsékelten nedves klímával rendelkezik, némi szubmediterrán behatással. Az évi középhőmérséklet 10,2 C. A fagymentes időszak hossza nap, ami általában április 5. és október 28. között tapasztalható. Az évi csapadékösszeg körülbelül 650 mm, a napfénytartam évi összege általában 2000 óra körül alakul. A mintaterület fontos mezőgazdasági terület, a Dél-balatoni (Balatonboglári) Borvidék része. A szőlőn és a gyümölcsökön (őszi- és sárgabarack, cseresznye, meggy, alma) kívül 3

4 főleg gabonaföldekkel találkozhatunk. Itt található a Dél-Dunántúl egyik legjelentősebb bodza ültetvénye is. A magasabban fekvő térszíneken helyenként még megtaláljuk a természetes erdőtársulást (Quercetum petreae-cerris pannonicum), de mára már a telepített kevert erdő a jellemzőbb. 2.2 A felhasznált adatok A kutatás alapötletét Bridier és munkatársai által a champagne-i borvidéken végzett hasonló munka adta (Bridier et. al. 2004). A vizsgálatok egyik alapja a digitális domborzatmodell és az abból szármatatott paraméterek (Wilson és Gallant 2000). Jelen kutatásomban a NASA, az amerikai National Imagery and Mapping Agency (NIMA), a German Space Agency (DLR) és az Italian Space Agency (ASI) együttműködésében készült SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) adatbázist, illetve az abból generált digitális domborzatmodellt használtam fel. Az SRTM domborzatmodell 3 szögmásodperc felbontású, az Interneten bárki számára (kutatási célra díjmentesen) hozzáférhetők. Az adatok használatakor figyelembe kell venni, hogy azok radar-technológia használatával készültek. Az ilyen módszerrel készült domborzatmodellek a következő jellemző hibával terheltek. Vízfelületekről az elkerülhetetlen hullámzás hatása miatt bizonytalan jelek érkeznek, emiatt a tengereken és tavakon, illetve folyókon hamis adatok jelenhetnek meg. Ezek egy részét a feldolgozás során kiszűrték, és e pixeleknek NULL értéket (számszerűen at) adtak. Hasonló NULL értéket kapott számos hegyvidéki pixel is, leginkább az olyan mély völgyek területén, amelyek a felvételi geometriából adódóan radarárnyékban voltak, és ahonnan nem érkezett visszavert radarjel. Értelemszerűen magasabb hegyvidékeken gyakoribb az emiatt bekövetkezett adathiány. Az adatbázis további hibája, hogy a magassági adatokban az épületek, az erdők területén pedig a fák magassága is megjelenik. Ennek oka az, hogy a néhány centiméter hullámhosszú rádiójelek nem hatolnak át a sűrű, vagy akár a közepes sűrűségű lombozaton, és visszaverődnek az épületek szilárd tetőzetéről, burkolatáról is. A domborzatmodell pixelmérete 90 m, ami elégséges a potenciálisan fagyveszélyes területek meghatározásához. A potenciálisan fagyveszélyes területek meghatározásához nem közvetlenül a magasság-információk, hanem a domborzatmodellből számított elsődleges és másodlagos jellemzők szükségesek. Ilyen paraméter a lejtőkategória. A lejtőkategória osztályozásánál figyelembe vettem, hogy a meredek lejtőkön a hideg levegő gyorsan lefolyik, ezek a területek nem nevezhetők fagyveszélyesnek. Ezzel szemben kis lejtőszög esetén a hideg levegő mozgása lelassul, és már kisebb terepakadály mögött is kialakulhat a hideg légtó. A lejtőkategória mellett fontos másodlagos topográfiai paraméter a felszín konvergenciája. A konvergencia indexet a domborzatmodellből a göttingeni (Németország) Georg-August Egyetemen fejlesztett SAGA program (System for Automated Geo-scientific Analyses) felhasználásával számoltam. A konvergencia index értéke -100 és +100 között változhat. Értelmezése nagyon egyszerű, a negatív érték azokat a helyeket jelöli, ahol a felszín homorú (konvergens), tehát ezek az összegyülekezési helyek. Ezekhez a területekhez rendeltem a legmagasabb súlytényező értékeket. A pozitív konvergencia index a domború (divergens) felszínekre jellemző, innen a hideg légtömeg lefolyik, így ezek a területek alacsony súlytényezőt kaptak. A domborzatmodellből származtatott jellemzők egyik legnehezebben meghatározható eleme a globálsugárzás. A felszínre érkező potenciális sugárzás (a nemzetközi szakirodalomban: topographic solar radiation ) meghatározására számos módszer ismeretes (Kang et. al. 2002). Ezek a módszerek tulajdonképpen csak igen kis mértékben térnek el egymástól. Általánosan elmondható, hogy az alkalmazott fizikai összefüggések miatt kevés az 4

5 általánosan felhasználható, regionális méretekben is alkalmazható sugárzási modell (Németh 2004). Munkám során a korábban említett SAGA program egyik modulját használtam. A modell segítségével meghatároztam a mintaterületre érkező potenciális sugárzási energia éves összegét. A sugárzási energia értékeket a korábban tárgyalt paraméterekhez hasonlóan osztályoztam. Az osztályozás során azok a területek, ahol a beérkező sugárzási energia a legalacsonyabb, 5-ös súlytényezőt kaptak. Ezzel ellentétben a sok sugárzási energiában részesülő (általában délies kitettségű) területeket 1-es súlytényezővel jelöltem. Az előzőektől némiképp eltérő paraméter a földhasználat. A földhasználati adatokat a Corine Land Cover adatbázisból nyertem. Az általam használt földhasználati adatbázis az 1990 és 1992 közötti időszakban készült Landsat TM űrfelvételek vizuális fotointerpretációjával készült. Munkám során az eredeti Corine Land Cover nomenklaturát jelentősen leegyszerűsítettem. Eszerint csupán három fő kategóriát különítettem el: szőlő- és gyümölcsös, füves terület (rét, legelő, más alacsony növényi kultúra), egyebek. Az osztályozás alapja a különböző felszínhasználatoknak a hideg levegő áramlására gyakorolt hatása. 2.3 Eredmények Az elkészült térképet (5. ábra) elemezve látható, hogy a leginkább fagyveszélyes területek a vizsgált terület északnyugati részén, illetve a völgyekben, azok átmenetileg lankásabbá váló részein találhatók. Ezeken a területeken megfelelő szinoptikus helyzetben (pl. anticiklon, gyenge légmozgás, stb.) a hőmérséklet fagypont alá csökkenhet. 5. ábra: A mintaterület potenciálisan fagyveszélyes területeinek térképe. A térképen kék színnel jelölt területek potenciálisan fagyveszélyesnek tekinthetők, a sárgával jelölt területeken ezzel nem kell számolni. 5

6 Az eredményeket kördiagramon ábrázolva (6. ábra) látható, hogy a vizsgált terület közel 20%-a potenciálisan fagyveszélyesnek tekinthető. 6. ábra: A fagyveszélyesség megoszlása a teljes vizsgált területen (balra) és a szőlőterületeken (jobbra) Ha az értékelést csak a szőlőterületekre szűkítjük, a helyzet még ennél is rosszabb. A szőlőterületek több mint fele olyan helyen található, ami a modelleredmények szerint potenciálisan fagyveszélyesek. Ezeken a helyeken a szőlőültetvényeket (és a gyümölcsfákat is) védeni kell a késő tavaszi fagyok káros hatásaitól. Erre különféle módszerek léteznek, ilyen például a füst-, vagy ködképzés, a légkeverés, vagy a levegő melegítése (Csete és Nyéki 2006). E módszerek alkalmazása azonban a termelési költségek növekedését okozhatják, ami pedig szélsőséges esetben a gazdasági versenyképesség csökkenésével járhat. 2.4 Előzetes értékelés A módszer eredményeinek előzetes értékeléséhez a távérzékeléses módszerrel számított felszín hőmérséklet (LST) adatokat használtam. A felszínhőmérséklet kiszámításához az amerikai NOAA műholdakon lévő AVHRR szenzor 4-es (10,3 11,3 µm) és 5-ös (11,5 12,5 µm) csatornáját használjuk. Az összefüggést a nemzetközi szakirodalom split-window módszernek nevezi. A split-window módszer legáltalánosabb formája: LST = T4 + A (T4 T5) B; ahol T4 és T5 az AVHRR 4-és és 5-ös csatornáján mért ún. fényességi hőmérséklet, míg A és B a légköri hatás, a látószög és a felszín elnyelése általá meghatározott tényezők (Beik és Saradjian 2003). A felszínhőmérséklet adatokból készült térkép vízszintes felbontása 1,5 2 km (az űrfelvétel eredeti felbontása kb. 1 km, de mivel hazánkat általában ferdeszögben látja a műhold ezt a felbontást gyakorlatilag sohsem lehet elérni). Ez a vízszintes felbontás lényegesen rosszabb, mint a potenciálisan fagyveszélyes területek térképének felbontása (90 m), de az elsődleges értékelésre alkalmasnak találtam. A 7. ábrán látható a mintaterület felszínhőmérséklet térképe négy egymást követő napon, áprilisának elején. A kiválasztott időszakban napokon át anticiklon uralta időjárásunkat, hajnalban fagypont körüli hőmérsékleteket mértek. Ez a helyzet ideális a fagyzugok kialakulásának. A térképen kék színnel jelölt területeken fagypont alatt, míg a narancssárga színnel jelzett térségekben jóval 0 C felett alakult a hőmérséklet. A térképeket elemezve látható, hogy a felszínhőmérséklet térképek gyakorlatilag azonos területeken jelölik 6

7 a fagyzugos térségeket, mint a potenciálisan fagyveszélyes területek térképe. A különbségek zömmel az eltérő felbontásnak köszönhetők. Természetesen ezek az ellenőrzések csak szubjektív értékelést tesznek lehetővé. A közeljövő feladata, hogy a módszer eredményeit objektív módon is értékelni lehessen. Erre a legalkalmasabbnak a meteorlógiai állomáshálózat mérései, esetleg expedíciós mérések tűnnek. A mért adatok interpolálásával létrehozhatók olyan hőmérséklet térképek, melyek térbeli felbontása megegyezik a jelen módszer felbontásával. 7. ábra: A mintaterület felszínhőmérséklet térképei A UTC; B UTC; C UTC; D UTC 3. Összefoglalás Jelen kutatás eredményeként bemutattam a potenciálisan fagyveszélyes területek meghatározásának egy lehetséges módszerét. A módszer előzetes értéeklése bíztató, de természetesen a folyamatos továbbfejlesztésre szükség van. A jövőbeni feladatok közé tartozik a mezőgazdaságon túl mutató alkalmazási területek felkutatása. Ilyen alkalmazási terület például a közlekedés lehet. Az utak síkosságmentesítése (sózása) gazdaságosabbá tehető, ha nem a teljes útvonalon kell alkalmazni, hanem csak a veszélyes útszakaszokon. A gazdasági hasznosságán kívül ennek környezetvédelmi jelentősége is lehet. 7

8 4. Irodalomjegyzék Beik F., Saradjian M. R. (2003): Emissivity determination for Land Surface Temperature estimation of Iran using AVHRR Thermal Infrared Data, Proceedings of Map Asia Conference, October 2003, Kuala Lumpur, Malaysia Botos L., Varga-Haszonits Z. [szerk.] (1974): Agroklimatológia és növénytermesztés. Mezőgazdasági és Élelmezésügyi Minisztérium, Budapest Bridier S., Quénol H., Beltrando G. (2004): Cartographie du potentiel de refroidissement en situation radiative. Application au terroir des Fonds de Sillery dans le vignoble de Champagne. Revue internationale de géomatique 14, pp Csete L., Nyéki J. [szerk.] (2006): Klímaváltozás és a magyarországi kertgazdaság. AGRO-21 Kutatási Programiroda, Budapest. 260 p. Kalmár E., Németh Á. (2006): A téli és tavaszi hideg szélsőségek alakulása Magyarországon. III. Magyar Földrajzi Konferencia, Budapest, (ebben a kiadványban) Németh Á. (2006): Application of DEM in agroclimatology: Delimitation of potential frost-risk territories in Southern-Balaton Winery, Hungary. 8th Conference on Meteorology, Climatology and Atmospheric physics, Athens, május Németh Á. (2004): A globálsugárzás modellezése digitális domborzatmodellek alkalmazásával. HUNDEM2004 Konferencia, Miskolc, november ; CD-kiadvány Németh Á., Kalmár E. (2006): Téli és tavaszi hideg szélsőségek Magyarországon, VAHAVA Zárókonferencia, Budapest, március 9. Wilson J. P., Gallant J. C. (2000): Secondary Topographic Attributes. In: Wilson, J. P., Gallant, J. C. (Eds.), Terrain Analysis: Principles and Applications. John Wiley and Sons Inc., pp Kang S., Kim S., Lee D. (2002): Spatial and temporal patterns of solar radiation based on topography and air temperature. Canadian Journal of Forest Resources 32., pp