A talaj szerepe az időjárás alakulásában

Átírás

1 AGROKÉMIA ÉS TALAJTAN 57 (2008) A talaj szerepe az időjárás alakulásában 1 ÁCS FERENC, 2 HORVÁTH ÁKOS és 1 BREUER HAJNALKA 1 ELTE Meteorológiai Tanszék, Budapest és 2 Országos Meteorológiai Szolgálat, Siófok Az időjárás numerikus előrejelzésének gyakorlati alkalmazásaival kapcsolatos első tanulmány CHARNEY és munkatársai (1950) nevéhez fűződik. Ebben még nem esik szó az általános légkörzést befolyásoló felszíni hatásokról. A felszíni hatások meghatározó szerepét ugyancsak Charney ismerte fel (CHARNEY et al., 1975). Ő a felszíni hatásokat biofizikai mechanizmusoknak nevezte és ez alatt gyakorlatilag a talajjal és a növényzettel kapcsolatos folyamatok összességét értette. Charney a talaj(ok) időjárás alakító szerepére az albedó és a nedvességtartalom közötti kapcsolatrendszer felismerésén keresztül jött rá. E tanulmány ösztönzőleg hatott nemcsak a meteorológiai (DEARDORFF, 1978; SEGAL et al., 1989; RABIN et al., 1990; CHANG & WETZEL, 1991; LI & AVISSAR, 1994; CHEN & AVISSAR, 1994a,b; PIELKE, 2001; GRASSO, 2000; PAN et al., 1996), hanem a talajfizikai (GARDNER, 1958; PARLANGE, 1977; CAMPBELL, 1985; WARRIK et al., 1985; WARRIK, 1995) alkalmazású biofizikai modellezés fejlődésére. A kapcsolatrendszerek megismerése mellett nagy előrelépés történt a folyamatok számszerűsítésében is. A folyamatok közötti kapcsolatrendszereket illetően megállapíthatjuk: az időjárás annál nagyobb mértékben függ a talaj tulajdonságaitól, minél nagyobb a hőmérsékleti és a nedvességi kontraszt a talaj és a talaj közeli levegő között. Tehát a talaj kifejezetten időjárás alakító tényező nyáron, amikor a talaj felszíne forró (napi felmelegedés) és fölötte viszonylag hideg levegő van (advekció). Vagy télen, amikor a talaj fagyos és fölötte viszonylag meleg levegő van. Az előbbi esetben a levegő instabillá válik, azaz intenzív vertikális feláramlások jönnek létre (konvekció), ami végül is zivatar kialakulását eredményezheti. A zivatarokat mindig villámlás és mennydörgés, az esetek nagy-nagy többségében záporeső esetenként jégverés valamint viharos széljárás kíséri. Az utóbbi esetben az időjárás szintén extrém jellegű, annak ellenére, hogy a stabilis légkör és a gyengén emelkedő légmozgások eredményeképpen az időjárás csendes és nyugodt. Ilyenkor alakul ki pl. a fákon a zúzmara, a felszínen pedig az igen sok kellemetlenséget okozó ónos eső. Kiemelendő az is, hogy az időjárás alakulása szempontjából a talaj és a levegő közötti hőmérsékleti kontraszt a meghatározó, ugyanis e hőmérsékleti kontraszt irányítja a konvekciót, a konvekció pedig a csapadékképződést és a töltésszétválasztódást, a Postai cím: ÁCS FERENC, ELTE Meteorológiai Tanszék, 1117 Budapest, Pázmány Péter sétány 1/a. acs@caesar.elte.hu

2 226 Á C S H O R V Á T H B R E U E R töltésszétválasztódás pedig a villámlást. A talaj és a levegő közötti nedvességi kontraszt olyan szempontból fontos, hogy közvetve hat a hőmérsékleti kontrasztra. E közvetett hatás azonban nem kicsi, hanem igenis számottevő a víz nagy hőkapacitása és párolgási hője miatt. A száraz talaj felmelegedése gyors és aránylag intenzív (nagy amplitúdó) folyamat. Ezzel szemben a nedves talaj felmelegedése a száraz talajéhoz képest sokkal lassúbb és kisebb intenzitású, elsősorban a nedves talaj nagy párolgása és hőkapacitása miatt. E különbség olyan jelentős lehet, hogy az időjárás vonatkozásában is meghatározó. A talaj időjárás alakító szerepének tanulmányozása az ún. nem-hidrosztatikus légköri mezoskálájú modellek megjelenésével vált különösképpen aktuálissá. E modellek a konvekció folyamatát is képesek szimulálni, velük sikeresen modellezhetők a zivatarok is. Manapság már több zivatar-modellt működtető tudományos műhely van. Az egyik ilyen legismertebb mezoskálájú modell az NCAR-ban (National Center of Atmospheric Research) kifejlesztett MM5 (Mesoscale Model Fifth-Generation) modell. A modellt a Magyar Meteorológiai Szolgálat is alkalmazza mind tudományos, mind információszolgáltatási célokra. A tudományos alkalmazások során a modellt a talaj időjárás alakító szerepének vizsgálatára is használtuk. Az első hazai alkalmazások eredményeit HORVÁTH és munkatársai (2007), valamint ÁCS és munkatársai (2007) cikkeiben találhatjuk meg, amelyekben a zivatartevékenység és a talaj egy-egy kiválasztott hidraulikus tulajdonságának kapcsolatával foglalkoztak. Jelen tanulmányban a talaj három hidraulikus tulajdonságának zivatartevékenységre gyakorolt hatását elemezzük. E három hidraulikus tulajdonság a hidrofizikai függvények (a talaj víztartó Ψ(θ) és vízvezető (K(θ)) képessége), a θ területi eloszlása és a szabadföldi vízkapacitás (θ f ). Mindhárom tulajdonság változó. A hidrofizikai függvények függnek a talaj fizikai féleségétől, de az adott talajtextúrán belül is változóak, azaz függnek a földrajzi helyzettől (ÁCS & DRUCZA, 2003; HODNETT & TOMASELLA, 2002) is. A θ területi eloszlását illetően leginkább normális eloszlást tételezünk fel. A légköri modellekben eleinte azonban a θ homogén eloszlású volt. A θ f meghatározása sok-sok bizonytalansággal terhelt (ÁCS, 2005). Emiatt különböző θ f definíciók vannak, ami miatt a θ f -értékek közötti eltérések nagyon nagyok is lehetnek. Munkánk célja e bizonytalanságok zivatartevékenységre kifejtett hatásának vizsgálata és összehasonlító elemzése. A numerikus vizsgálatokat az MM5 modellel, az eredmények megjelenítését a HAWK megjelenítő rendszerrel, míg az eredmények összehasonlítását vizuálisan végeztük. Az elemzett zivatarok a Tiszántúlon alakultak ki augusztus 7-én és július 24-én. Anyag és módszer Az MM5 légköri modell. A numerikus vizsgálatokat az NCAR PSU (National Center of Atmospheric Research Pennsylvania State University) fejlesztésű MM5 modell 3. verziójával végeztük (DUDHIA, 1993). A modell az ún. σ-koordinátarendszer használatával a felszín domborzati hatásait maradéktalanul számításba veszi. A modell nem-hidrosztatikus, így az intenzív vertikális mozgások szimulálá-

3 A talaj szerepe az időjárás alakulásában 227 sára is képes. E tulajdonsága a felhőkben lejátszódó folyamatok részletes leírásával együtt lehetővé teszi a zivatarfelhők fejlődésének elfogadható pontosságú modellezését is. Kísérleteinkben a modell 26 vertikális szinttel és 6 km-es horizontális felbontással rendelkezett. A talaj és a növényzet folyamatainak parametrizálása. A talaj és a növényzet átviteli folyamatait az ún. OSU (Oregon State University) LSM (Land Surface Model) szárazföldi felszíni modellel jellemezzük. E modell egy többrétegű talajmodellt (MAHRT & PAN, 1984) és egy egyrétegű növényállomány-modellt (PAN & MAHRT, 1987) használ a felszín párolgásának (látens hőáram) és melegítő hatásának (szenzibilis hőáram) becslésére. A tényleges evapotranszspiráció a potenciális evapotranszspiráció függvényében változik. A potenciális evapotranszspirációt a vízre vonatkozó Penman-féle közelítéssel (PENMAN, 1948) becsüljük. A növényállomány párolgással szemben kifejtett felszíni ellenállását JARVIS (1976) nagy-levél modelljével, míg a sztómák működését szabályozó hatásfüggvényeket NOILHAN és PLANTON (1989) alapján parametrizáljuk. A talaj növény rendszer hőmérsékletét a rendszerre vonatkozó energiaegyenleg linearizált alakjának felhasználásával becsüljük (SRIDHAR et al., 2002). Az egyenlet megoldásakor iteratív eljárást alkalmaztunk. A talaj hőmérsékletét és nedvességét a hővezetési és vízmozgási egyenletek alapján határoztuk meg (CHEN & DUDHIA, 2001; SRIDHAR et al., 2002). A talaj hidrofizikai függvényeit (a talaj víztartó és vízvezető képességét) CLAPP és HORNBERGER (1978) parametrizációi alapján becsültük. Légköri és földfelszíni adatok. A légkör kezdeti- és határfeltételeit az ECMWF (European Center for Medium-range Weather Forecast) modell analíziseiből (megfigyelések és számítások kombinálása alapján kapott konzisztens és nagy pontosságú mezők) származtattuk. A szimulációkat mindkét esetben UTC közötti időszakban végeztük. A kezdeti feltételek szerint a talaj kifejezetten nedves (2006. augusztus 7-én), és kifejezetten száraz (2007. július 24-én). A terület, ahol a zivatartevékenységet elemeztük, a Tiszántúl ukrán, román és szerb határ közeli része. Az MM5 modell júliusi és augusztusi földhasználati adatai szerint a terület nagy része mezőgazdasági művelés alatt áll. E vegetációs típus főbb jellemzői: a felszín növényzettel való relatív fedettsége 0,6 0,8, a minimális sztóma ellenállás 40 s m -1, az albedó 0,19 és az érdességi magasság 7,5 cm. A levélfelületi indexet a modell a felszín növényzettel való relatív fedettsége alapján becsüli. A sok egyéb más paraméterrel kapcsolatos leírás CHEN és DUDHIA (2001) munkájában megtalálható. Talaj adatok. Vizsgálatainkban magyarországi (röviden HU talajok) és egyesült államokbeli (röviden US talajok) talajok paramétereit használtuk. Az US talajok hidrofizikai paramétereit CHEN és DUDHIA (2001) munkájából vettük. Ezeket az 1. táblázat szemlélteti. A HU talajok hidrofizikai paramétereit NEMES (2003), FODOR és RAJKAI (2005), valamint VÁRALLYAY (1973a,b) tanulmányai alapján határoztuk meg. A

4 228 Á C S H O R V Á T H B R E U E R 1. táblázat Az MM5 OSU LSM szárazföldi felszíni modell talajparaméterei az US talajok esetében (1) A talaj fizikai félesége θ S, m³ m - ³ Ψ S, m K S, m s -1 b θ f m³ m - ³ θ w m³ m - ³ a) homok 0,339 0,069 4, ,79 0,236 0,01 b) vályogos homok 0,421 0,036 1, ,26 0,283 0,028 c) homokos vályog 0,434 0,141 5, ,74 0,312 0,047 d) iszapos vályog 0,476 0,759 2, ,33 0,36 0,084 e) iszap 0,476 0,759 2, ,33 0,36 0,084 f) vályog 0,439 0,355 3, ,25 0,329 0,066 g) homokos agyagos vályog 0,404 0,135 4, ,66 0,314 0,067 h) iszapos agyagos vályog 0,464 0,617 2, ,72 0,387 0,12 i) agyagos vályog 0,465 0,263 2, ,17 0,382 0,103 j) homokos agyag 0,406 0,098 7, ,73 0,338 0,1 k) iszapos agyag 0,468 0,324 1, ,39 0,404 0,126 l) agyag 0,468 0,468 9, ,55 0,412 0,138 Jelölések: θ S [m³ m - ³]: a telítési talajnedvesség-tartalom; Ψ S [m]: a telítési víztartó képesség; K S [m s -1 ]: a telítési vízvezető képesség; b: a pórusméret eloszlási index; θ f [m³ m - ³]: a szabadföldi vízkapacitás becsült értéke a HILLEL (1980) kritérium alapján; θ w [m³ m - ³]: hervadáspont HU talajok VAN GENUCHTEN (1980) parametrizációjára vonatkozó paraméterértékek NEMES (2003) munkájában találhatóak meg. Az α és az n van Genuchtenféle paramétereknek a Ψ S és a b Clapp-Hornberger-féle paraméterekre való konverzióját BRAUN és SCHÄDLER (2005) munkájában található kapcsolat (Ψ S =1/α és b=1/(n-1)) alapján végeztük el. A K S -értékeket FODOR és RAJKAI (2005) tanulmá- 2. táblázat Az MM5 OSU LSM szárazföldi felszíni modell talajparaméterei a HU talajok esetében (1) A talaj fizikai félesége θ S, m³ m - ³ Ψ S, m K S, m s -1 b θ f 1 m³ m - ³ θ f 2 m³ m - ³ θ w m³ m - ³ a) homok 0,409 0,42 3, ,14 0,189 0,1742 0,001 b) vályogos homok 0,414 0,45 2, ,43 0,233 0,2147 0,017 c) homokos vályog 0,425 0,61 1, ,97 0,283 0,2643 0,099 d) iszapos vályog 0,458 1,01 2, ,33 0,333 0,3092 0,068 e) iszap 0,464 3,19 2, ,54 0,328 0,3013 0,072 f) vályog 0,424 1,53 4, ,06 0,296 0,2762 0,064 g) homokos agyagos vályog 0,43 0,34 7, ,18 0,311 0,2919 0,063 h) iszapos agyagos vályog 0,436 5,68 6, ,18 0,338 0,3125 0,093 i) agyagos vályog 0,43 4,17 3, ,05 0,306 0,2836 0,083 j) homokos agyag 0,5 0,89 4, ,58 0,34 0,3147 0,055 k) iszapos agyag 0,453 11,76 1, ,06 0,34 0,3156 0,113 l) agyag 0,499 14,93 8, ,97 0,378 0,3497 0,13 Jelölések: θ S, Ψ S, K S, b, θ w : lásd 1. táblázat. θ 1 f [m³ m - ³]: a szabadföldi vízkapacitás érték az 1. definíció szerint; θ 2 f [m³ m - ³]: a szabadföldi vízkapacitás érték a 2. definíció szerint

5 A talaj szerepe az időjárás alakulásában nya alapján becsültük. A HU talajok esetében két θ f -értéket használtunk. A θ f oszlopban a θ f -t HILLEL (1980) kritériuma alapján definiáltuk, miszerint θ f a K(θ) = 0,5 mm nap -1 értékhez tartozó θ-érték. A θ 2 f jelölésű oszlopban látható θ f -értékeket a K(θ) = 0,1 mm nap -1 feltételből (LEE & PIELKE, 1992) kaptuk. E paraméterértékeket a 2. táblázatban tüntettük fel. Vizsgálatainkban a talajnedvesség-tartalom (θ) területi eloszlása lehet homogén (a rácsfelszín pontjaiban az értékek ugyanakkorák) és inhomogén (a rácsfelszín pontjaiban az értékek különböznek). Az inhomogén eloszlásnál Gauss-féle eloszlást tételeztünk fel. Numerikus vizsgálatok. Érzékenységi vizsgálataink során a céloknak megfelelően négy futtatást végeztünk. Ezek rövid ismertetését a 3. táblázat szemlélteti. 3. táblázat A numerikus kísérletek során használt feltételek rövid leírása (1) Futtatás 1. futtatás a) magyarországi talaj- (referenciafutt.) paraméterek (HU) 2. futtatás b) egyesült-államokbeli talajparaméterek (US) 3. futtatás a) magyarországi talaj paraméterek (HU) 4. futtatás a) magyarországi talaj paraméterek (HU) (2) A feltételek leírása c) inhomogén θ e) eredeti θ f parametrizáció (K(θ f )=0,5 mm nap -1 ) c) inhomogén θ e) eredeti θ f parametrizáció (K(θ f )=0,5 mm nap -1 ) d) homogén θ e) eredeti θ f parametrizáció (K(θ f )=0,5 mm nap -1 ) c) inhomogén θ f) módosított θ f parametrizáció (K(θ f )=0,1 mm nap -1 ) Az 1. futtatásban (ez a referenciafuttatás) HU talajparamétereket használtunk, a θ területi eloszlása inhomogén, és a θ f -nek az OSU LSM-ben eredetileg használt parametrizációját alkalmaztuk. A 2. futtatás az 1. futtatástól abban különbözik csupán, hogy a HU helyett US talajparaméter-értékek vannak. A 3. futtatás az 1. futtatástól csak abban tér el, hogy a θ területi eloszlása homogén. Végül a 4. futtatás az 1. futtatástól csak a θ f parametrizációjában eltérő. Az 1. és a 2. futtatás összehasonlításával (1. összehasonlítás) a hidrofizikai paraméterekre, az 1. és a 3. futtatás összehasonlításával (2. összehasonlítás) a θ területi eloszlására és az 1. és a 4. futtatás összehasonlításával (3. összehasonlítás) a θ f parametrizálására való érzékenységet elemezhetjük. Modellvizsgálati eredmények Elemzéseinket a szimulált csapadékmezők és vertikális sebességek egymás közötti összehasonlításával mutatjuk be. A csapadékmezők esetében a radar megfigyelésekkel kapott csapadékmezőket is bemutatjuk. Az összehasonlításokat előbb augusztus 7-re (nedves nap), majd július 24-re (száraz nap) végezzük el.

6 230 A Á C S H O R V Á T H B R E U E R B C D 1. ábra Az MM5 modellel szimulált csapadékmezők augusztus 7-én UTC-kor. A. A referenciafuttatás (HU talajparaméterek, inhomogén θ, eredeti θ f parametrizáció). B. A 2. (US talajparaméterek, inhomogén θ, eredeti θ f parametrizáció). C. A 3. (HU talajparaméterek, homogén θ, eredeti θ f parametrizáció). D. A 4. futtatás (HU talajparaméterek, inhomogén θ, módosított θ f parametrizáció) esetén A legnagyobb különbségek (lásd a b értékeket az 1. és a 2. táblázatban) a HU és az US talajok között az agyagos talajok esetében tapasztalhatóak. Az agyagos vályog kitüntetett fontosságú, többek között azért is, mert a Tiszántúl nagy területei ilyenek. A csapadékmezőket az intenzitásuk és a területi eloszlásuk szempontjából szemléljük. Az első észrevehető különbségek a csapadékmező területi eloszlásában 09 UTC-kor jelentkeztek. Az intenzitást illetően a HU talajok esetében 3 (egy északi, egy középső és egy déli), míg az US talajok esetében 2 (egy északi és egy déli) intenzitásmaximum vehető észre. A területi eloszlást illetően a különbségek még nagyobbak. Így pl. a HU talajok esetében a déli intenzitásmaximum körül kialakuló csapadékmező területi eloszlása a magyar román határ mentén húzódik. Az US talajok esetében ez nem tapasztalható. Hasonló különbségek vehetők észre az 1A. és 1C. ábrákon vázolt csapadékmezők között is. Az 1C. ábrán szintén 3 intenzitásmaximum van, de az 1A. és 1C. ábrán levő intenzitásértékek közötti különbségek észrevehetőek. Így pl. az északi és a középső intenzitásmaximum egyértelműen

7 A talaj szerepe az időjárás alakulásában ábra Doppler-radar megfigyelések alapján becsült csapadékmező augusztus 7-én UTC-kor nagyobb a θ homogén, mintsem a θ inhomogén területi eloszlása esetén. A csapadékmezők kb. ugyanilyen mértékben érzékenyek a θ f változásaira. Észrevehető, hogy az 1D. ábrán (kisebb θ f ) a középső intenzitásmaximum nagyobb, mint a referencia ábrán (nagyobb θ f ). A csapadékmezők területi eloszlása közötti különbségek szintén egyértelműen felismerhetőek. E különbségek szembetűnően nagyok a 2 20 km-es léptékben (mezo-γ lépték) (ORLANSKI, 1975). Ha a szimulált csapadékmezőket összevetjük a radar megfigyelések (2. ábra) mezőivel, láthatjuk, hogy a megegyezés ugyan nem mezo-γ léptékben, hanem nagyobb skálán elfogadható pontosságú. Láthatjuk, hogy a magyar román határhoz közeli Körös térségében a szimulált intenzitásmaximumokat a megfigyelések is igazolják. A légelemek emelkedő és süllyedő mozgását egy x z koordinátákkal rendelkező vertikális metszetben szemlélhetjük. A vertikális metszet egy Békéscsabán áthaladó, a magyar román határral párhuzamos, délnyugat északkeleti irányú egyenes mentén készült 18 UTC-kor.

8 232 Á C S H O R V Á T H B R E U E R 3. ábra A vertikális sebességek kétdimenziós változása a HU (fent) és az US talajok (lent) esetén 18 UTC-kor. Megjegyzés: A vékony fekete és folytonos vonalak (pozitív értékek) emelkedő, míg a vastag fekete és szaggatott vonalak tartományai (negatív értékek) süllyedő mozgást szemléltetnek. A használt mértékegység cm s -1. A legnagyobb értékek 100 cm s -1 -t értek el

9 A talaj szerepe az időjárás alakulásában 233 A HU és az US talajok esetén kapott vertikális sebességek közötti különbségek szemmel láthatóan óriásiak. Ez főleg a légkör alsó tartományaira (0 5 km-es magasságban) érvényes. A HU talajok esetében intenzív emelkedés figyelhető meg, míg az US talajok esetében ez nem látható július 24-én a talajnedvesség-tartalom kicsi volt, azaz a napot száraznak vehetjük. A szimulált csapadékmezőket a 4., míg a radar megfigyelésekkel kapott mezőt az 5. ábra szemlélteti. A szimulált csapadékmezők területi eloszlása nagyon hasonló, de az intenzitásmaximumok száma, területi eloszlása és nagysága tekintetében az eltérések főleg a mezo-γ léptékben jelentősek. Így pl. a referencia esetben (HU talajparaméterek) öt, míg az US talajparaméterek használata során négy intenzitásmaximumot láthatunk. Az intenzitásmaximumok területi eloszlása és értékei között jelentős eltérések vannak. E megállapítások akkor is érvényesek, ha a θ területi eloszlása vagy a θ f parametrizációja szempontjából vizsgálódunk. A B C D 4. ábra Az MM5 modellel szimulált csapadékmezők július 24-én UTC-kor. A. A referenciafuttatás (HU talajparaméterek, inhomogén θ, eredeti θ f parametrizáció). B. A 2. (US talajparaméterek, inhomogén θ, eredeti θ f parametrizáció). C. A 3. (HU talajparaméterek, homogén θ, eredeti θ f parametrizáció). D. A 4. futtatás (HU talajparaméterek, inhomogén θ, módosított θ f parametrizáció) esetén

10 234 Á C S H O R V Á T H B R E U E R 5. ábra Doppler-radar megfigyelések alapján becsült csapadékmező július 24-én UTC-kor A radar-megfigyelésekkel kapott csapadékmező valamelyest keletebbre van a szimulált csapadékmezőhöz képest. Ez az eltolódás km, ami nagyobb skálán (pl. mezo-β léptékben ( km)) elfogadható, de mezo-γ léptékben nem. Összefoglalás Tanulmányunkban a talaj időjárás alakító szerepével foglalkoztunk. Vázoltuk a talaj lehetséges időjárás alakító szerepét mind a nyári, mind a téli évszakban. Elemezve a zivatartevékenységnek a talaj hidraulikus tulajdonságaira való érzékenységét megállapítottuk, hogy az időjárást markánsan meghatározó csapadékhullás nagyon érzékeny a talaj hidraulikus tulajdonságainak változásaira mezo-γ (2 20 km) és mikro- (0 2 km) léptékben (ORLANSKI, 1975). E vizsgálatok eredményei a

11 A talaj szerepe az időjárás alakulásában 235 lokális talaj adatbázisok alkalmazásának fontosságára is utalnak. Azt ugyan még nem bizonyítottuk be, hogy a lokális talaj adatbázisok előnyben részesítendők a globális talaj adatbázisokkal szemben, de a munka folyamatban van. A bizonyítási eljárásban nélkülözhetetlen a csapadékmezők geostatisztikai módszerekkel való elemzése minél több numerikus kísérleti eseten. A talaj zivatartevékenységet alakító szerepének vizsgálatában további érzékenységi vizsgálatokat tervezünk, amelyek nemcsak a talaj hidraulikus, hanem a talaj termikus és kémiai vagy biológiai tulajdonságaival kapcsolatosak. E vizsgálatainkban továbbra is a lokális talaj adatbázisokat részesítjük előnyben. E tanulmány a Jedlik Ányos Program 2005 (OM-00103/2005. sz. szerződés) és az OTKA (T számú projekt) támogatásával készült el. Kulcsszavak: zivatar, csapadékmező, a talaj hidrofizikai paraméterei, érzékenység, mezo-γ lépték Irodalom ÁCS, F., On transpiration and soil moisture content sensitivity to soil hydrophysical data. Bound.-Layer Meteorol ÁCS F. & DRUCZA M., Észak-amerikai és magyarországi talajok víztartó képességének összehasonlító vizsgálata. Agrokémia és Talajtan ÁCS F. et al., A mikrometeorológiai és a felhőfizikai folyamatok kapcsolatrendszere. In: Légkörfizika és mikrometeorológia. 32. Meteorológiai Tudományos Napok Országos Meteorológiai Szolgálat. Budapest. BRAUN, F. J. & SCHÄDLER, G., Comparison of soil hydraulic parameterizations for mesoscale meteorological models. J. Appl. Meteorol CAMPBELL, G. S., Soil Physics with Basic Transport Models for Soil Plant System. Developments in Soil Science 14. Elsevier. Amsterdam Oxford New York. CHANG, J. T. & WETZEL, P. J., Effects of spatial variations of soil moisture and vegetation on the evolution of a prestorm environment: A case study. Mon. Wea. Rev CHARNEY, J. G., FJORTOFT, R. & VON NEUMANN, J., Numerical integration of the barotropic vorticity equation. Tellus CHARNEY, J. G., STONE, P. H. QUIRK, J. W., Drought in the Sahara: A biophysical feedback Mechanism. Science CHEN, F. & AVISSAR, R., 1994a. The impact of land-surface wetness heterogeneity on mesoscale heat fluxes. J. Appl. Meteorol CHEN, F. & AVISSAR, R., 1994b. Impact of land-surface moisture variabilities on local shallow convective cumulus and precipitation in large-scale models. J. Appl. Meteorol CHEN, F. & DUDHIA, J., Coupling and advanced Land Surface Hydrology Model with the Penn State-NCAR MM5 Modeling System. Model implementation and sensitivity. Mon. Wea. Rev

12 236 Á C S H O R V Á T H B R E U E R CLAPP, R. B. & HORNBERGER, G. M., Empirical equations for some hydraulic properties. Water Resour. Res DEARDORFF, J., Efficient prediction of ground surface temperature and moisture with inclusion of a layer of vegetation. J. Geophys. Res DUDHIA, J., A non-hydrostatic version of the Penn State NCAR Mesoscale Model: Validation tests and simulation of an Atlantic cyclone and cold front. Mon.Wea. Rev FODOR N. & RAJKAI K., Számítógépes program a talajok fizikai és vízgazdálkodási jellemzőinek egyéb talajjellemzőkből történő számítására. Agrokémia és Talajtan GARDNER, W. R., Some steady state solutions of unsaturated moisture flow equations with application to evaporation from a water table. Soil Sci GRASSO, L. D., The numerical simulation of dryline formation on soil moisture. Mon. Wea. Rev HILLEL, D., Applications of Soil Physics. Academic Press. New York. HODNETT, M. G. & TOMASELLA, J., Marked differences between van-genuchten soil water-retention parameters for temperate and tropical soils: new waterretention pedo-transfer functions developed for tropical soils. Geoderma HORVÁTH, Á., ÁCS, F. & GERESDI, I., Sensitivity of severe convective storms to soil hydrophysical characteristics: A case study for April 18, Időjárás JARVIS, P. G., The Interpretation of the variations in leaf water potential and stomatal conductance found in canopies in the field. Philos. Trans. Roy. Soc. London, Ser. B LEE, T. J. & PIELKE, R. A., Estimating the soil surface specific humidity. J. Appl. Meteorol LI, B. & AVISSAR, R., The impact of spatial variability of land-surface heat fluxes. J. Clim MAHRT, L. & PAN, H. L., A two-layer model of soil hydrology. Boundary-Layer Meteorol NEMES, A., Multi-scale hydraulic pedotransfer functions for Hungarian soils. PhD Dissertation. Wageningen University. The Netherlands. NOILHAN, J. & PLANTON, S., A simple parameterization of land surface processes for meteorological models. Mon. Wea. Rev ORLANSKI, I., A rational subdivision of scales of atmospheric processes. B. Am. Meteorol. Soc PAN, H. L. & MAHRT, L., Interaction between soil hydrology and boundary-layer development. Bound.-Layer Meteorol PAN, Z. et al., Influences of model parameterization schemes on the response of rainfall to soil moisture in the central United States. Mon. Wea. Rev PARLANGE, J. Y., A note on the use of infiltration equations. Soil Sci. Soc. Am. J PENMAN, H. L., Natural evaporation from open water, bare soil and grass. Proc. Roy. Soc. London. A

13 A talaj szerepe az időjárás alakulásában 237 PIELKE, R. A., Influence of the spatial distribution of vegetation and soils on the prediction of cumulus convective rainfall. Rev. Geophys RABIN, R. M. et al., Observed effects of landscape variability on convective clouds. Bull. Am. Meteor. Soc SEGAL, M. et al., The impact of wet soil and canopy temperatures on daytime boundary-layer growth. J. Atmos. Sci SRIDHAR, V. et al., Validation of the NOAH-OSU land surface model using surface flux measurements in Oklahoma. J. Geophys. Res (D20) doi: /2001JD VAN GENUCHTEN, M. TH., A closed-form equation for predicting the hydraulic conductivity of unsaturated soils. Soil Sci. Soc. Am. J VÁRALLYAY GY., 1973a. A talajok nedvességpotenciálja és új berendezés annak meghatározására az alacsony (atmoszféra alatti) tenziótartományban. Agrokémia és Talajtan VÁRALLYAY GY., 1973b. Berendezés bolygatatlan szerkezetű talajoszlopok hidraulikus vezetőképességének meghatározására. Agrokémia és Talajtan WARRICK, A. W., LOMEN, D. O. & YATES, S. R., A generalized solution to infiltration. Soil Sci. Soc. Am. J WARRICK, A. W., Correspondence of hydraulic functions for unsaturated soils. Soil Sci. Soc. Am. J Érkezett: április 22.

14 238 Á C S H O R V Á T H B R E U E R The role of soil in variations of the weather 1 F. ÁCS, 2 Á. HORVÁTH and 1 H. BREUER 1 Department of Meteorology, Eötvös Loránd University, Budapest and 2 National Meteorological Service, Siófok Summary The formation and development of storms depends upon many factors, among others upon heat and water availability of the soil. Many aspects of the storm soil relationship are still unknown. In this study, the sensitivity of precipitation characteristics (areal distribution and intensity) and the vertical velocity of air in the clouds to soil hydraulic properties (hydrophysical parameters, areal distribution of soil moisture content and parameterization of soil moisture content at field capacity) were investigated. Numerical experiments were performed using the MM5 mesoscale model system, while the results were plotted using a HAWK work station. The comparative analysis was performed visually. Two storm events occurring in the Tiszántúl region were analyzed: one on August 7, 2006, the other on July 24, The main conclusion was that storm events are very sensitive to soil hydraulic properties on the meso-γ scale (2 20 km) and on the microscale (0 2 km). The results could be useful in the prevention of storm damage. Table 1. Soil parameters of the MM5 OSU LSM land surface model for US soils. (1) Soil texture. a) sand; b) loamy sand; c) sandy loam; d) silty loam; e) silt; f) loam; g) sandy clay loam; h) silty clay loam; i) clay loam; j) sandy clay; k) silty clay; l) clay. Legend: θ S : saturated soil moisture content; Ψ S : saturated soil water potential; K S : saturated water conductivity; b: pore size distribution index; θ f : estimated value of field water capacity based on the criterion of HILLEL (1980); θ w : wilting point. Table 2. Soil parameters of the MM5 OSU LSM land surface model for Hungarian (HU) soils. (1) and legend: see Table 1. Table 3. Brief description of the conditions applied in the numerical experiments. (1) Run. (2) Description of the conditions. a) Hungarian soil parameters (HU); b) US soil parameters (US); c) inhomogeneous θ; d) homogeneous θ; e) original θ f parametrization; f) modified θ f parametrization. Figs. 1 and 4. Precipitation field simulated with the MM5 model, 1. at UTC on 7 August 2006 and 4. at UTC on 24 July A. A reference run (HU soil parameters, inhomogeneous θ, original θ f parametrization). B. The 2 nd run (US soil parameters, inhomogeneous θ, original θ f parametrization). C. The 3 rd run (HU soil parameters, homogeneous θ, original θ f parametrization). D. The 4 th run (HU soil parameters, inhomogeneous θ, modified θ f parametrization). Figs. 2 and 5. Precipitation field estimated on the basis of Doppler-radar observations, 2. at UTC on 7 August 2006 and 5. at UTC on 24 July Fig. 3. Two-dimensional changes in vertical velocities for HU (top) and US (bottom) soils at 18 UTC. Note: Thin black and solid lines (positive values) illustrate rising movement, while thick black and dotted lines (negative values) illustrate falling movement. The highest value was 100 cm s -1.