A lefolyás extrém jellemzőinek vizsgálata hidrológiai és klimatológiai modellek összekapcsolásával

Átírás

1 A lefolyás extrém jellemzőinek vizsgálata hidrológiai és klimatológiai modellek összekapcsolásával Kis Anna (1) Prof. Dr. Bartholy Judit (1) Dr. Pongrácz Rita (1) Szabó János Adolf (2) 1) Eötvös Loránd Tudományegyetem, Meteorológiai Tanszék 2) HYDROInform, Hidroinformatikai Kutató, Rendszerfejlesztő és Tanácsadó BT. 1. Bevezetés A kedvezőtlen klimatikus trendek képesek nem csak a természeti, de akár a társadalmi rendszerekben is olyan mozgásokat, változásokat, átrendeződéseket indukálni, amelyek előrejelzése alapvető fontosságú egy már kialakult társadalmi struktúra fenntarthatóságának, újraszervezhetőségének tekintetében. Ezért napjaink egyik legnagyobb tudományos kihívása az éghajlatváltozás társadalmunk legkülönbözőbb szektoraira gyakorolt várható hatásainak elemzése. A klímaváltozás által az egyik leginkább érintett szektor a vízgazdálkodás, melynek következményei közvetett módon messzire nyúlnak. Gondolhatunk például a megfelelő minőségű és elegendő mennyiségű ivóvíz ellátásra, a fenntartható mezőgazdasági termelésre, a hajózhatóságra vagy az árvízvédelemre. Alapvető tehát, hogy tisztában legyünk a klímaváltozás által befolyásolt olyan környezeti változók sérülékenységével, bizonytalanságával, amelyek kihathatnak megszokott életterünk fenntarthatóságára. A leggyakrabban vizsgált vízgazdálkodás-eredetű kérdés, hogy adott régióra eleddig jellemzően megszokott hozzáférhető vízmennyiségek a jövőben is rendelkezésre állnak-e, avagy hogyan alakul a többletvíz megszokott gyakorisága. Adott földrajzi környezetben a hidroszféra változóinak, állapotjellemzőinek előfordulási gyakoriságai ( szokásos és szélsőséges állapotok) alapvetően az éghajlati karakterisztikákon keresztül determináltak (1. ábra ). Ennél fogva ezen gyakorisági eloszlásfüggvényeknek a klímaváltozás hatására történő alakulása nem csupán egy hasznos információ a döntéshozók számára, hanem egy rendkívül hatékony indikátor is egyben. Ez az indikátor alkalmas lehet a klimatikus trendeknek a hidroszféra változóira, állapotjellemzőire gyakorolt hatásainak elemzésére, valamint az esetleges alternatív klíma-szcenáriók összehasonlítására is. 1. ábra: Egy általánosított előfordulási gyakoriság-eloszlásfüggvény és várható alakulása valamely hidrológiai változóra vonatkozóan.

2 Az ilyen, és ehhez hasonlatos kérdések tudományosan is elfogadható megválaszolása nem egyszerű, és mindenképpen multidiszciplináris kutatómunkát, illetve interdiszciplináris modellalapú elemzéseket igényel. Meggyőződésünk, hogy a problémakör adekvát megválaszolhatóságának a kulcsa az arra alkalmas éghajlati, illetve hidrológiai modellek célszerű összekapcsolása. Ezáltal megvalósítható a regionálisan eltérő klimatikus variabilitások megváltozásainak leképezhetősége adott, térben szintén jelentős változatosságokat mutató karakterisztikájú vízgyűjtők vízforgalmi jellemzőire (lásd 1. ábra), és ezáltal azok megváltozásaira. Kutatásaink célkitűzése olyan módszertan kidolgozása, amely egymásba ágyazott modellek összehangolásával és tesztelésével együttesen képesek a klímaváltozás által a vízjárás szélsőségeire gyakorolt specifikus hatásokat (például adott szint feletti/alatti lefolyások gyakorisága, tartóssága) elemezni. Erre egy sikeres példa volt a 2012-ben svájci támogatásban megvalósuló projekt (HYDROInform, 2012), melynek eredményeit aztán nemzetközi szinten, több konferencián is megvitatták (Pongrácz et al., 2013; Szabó és Réti, 2013; 2014). 2. Felhasznált adatok, alkalmazott módszerek Kutatási célkitűzéseinknek megfelelően a fizikai alapú DIWA-HFMS ( DIstributed WAtershed Hydrologic Forecasting & Modelling System) modellt (Szabó, 2007) kapcsoltuk össze a RegCM4 regionális klímamodellel (RCM; Elguindi et al., 2011). A DIWA-HFMS egy olyan fizikai alapú hidrológiai modell, amely térben osztott ( jelen dolgozat célterületén 1 1 km 2 felbontásban), és figyelembe veszi a hidrológiai ciklus összes lényeges részfolyamatát (2. ábra), és az azokat befolyásolni képes karakterisztikákat. Ilyenek például: A domborzat és releváns derivátumai: lejtés, kitettség, a csapadékvíz lokális összegyülekezésének rendszere, folyóhálózat, folyómeder meredeksége. A vízgyűjtő felszínének borítottsága (jelenleg 45 kategória, ami tetszőlegesen bővíthető), az egyes növényborítottság-kategóriák karakterisztikái: gyökérmélység és szívóereje, egységnyi levélfelületének víztároló-képessége, stb. A LAI ( Leaf Area Index) levélfelületi index területi eloszlását, amelyet a területhasználat, valamint a havi átlagos NDVI ( Normalized Difference Vegetation Index) vegetációs index műholdas adatokból nyertünk. Tetszőleges számú talajréteget (beleértve a talaj legfelső, szerves rétegét, az ún. O - horizontot) különböztet meg, melyeknek (akár rácscellánként is) megadhatóak a hidraulikus paraméterei, vagy a modell maga deriválja le azokat az ún. talaj-textúra háromszög ismert klasszifikációja és a Van Genuchten elméletének alkalmazásával. A folyómeder rácscellánkénti jellemzői: keresztszelvény, hossz, meredekség, és érdesség. A hidrológiai modell szimuláció során rácscellánként értékelésre kerülnek (lásd 2. ábra is): A felső (eső és/vagy hóolvadás), valamint az alsó (talajvíz) fluxusok; Intercepció; A hó felhalmozódása, olvadása; Evaporáció, transpiráció; Beszivárgás és kapilláris emelés; Talajfagy és annak a beszivárgásra és a párolgásra gyakorolt korlátozó hatása; Felszíni lefolyás; Mederbeli lefolyás.

3 2. ábra: A DIWA (DIstributed WAtershed) fizikai alapú, osztott hidrológiai modell sematikus szerkezete a legfontosabb hidrológiai folyamatok jelölésével. A hidrológiai modell futtatásához szükséges rácscellánkénti peremi meteorológiai paramétereket (csapadék, minimum- és átlaghőmérséklet) a RegCM4 regionális klímamodell biztosítja, amit az ELTE Meteorológiai Tanszéke adaptált térségünkre (Bartholy et al., 2015; Pieczka et al., 2015). A korlátos tartományú modell kezdeti- és peremfeltételeit az 50 km-es futtatás biztosította (Bartholy et al., 2015), amelyet a brit HadGEM2 (Collins et al., 2011) globális modell vezérelt. Pongrácz et al. (2013) korábbi vizsgálatai során a DIWA bemeneti meteorológiai változóiként a PRECIS (Wilson et al., 2010) regionális klímamodell szimulációit használták fel. A jelenleg használt RegCM4 előnyei közé tartozik, hogy a PRECIS-hez képest finomabb a horizontális rácsfelbontása ( 0,22 helyett 0,11 ); ám a hidrológiai modell számára szükséges 1 1 km 2 felbontást további leskálázással kell megoldani. Az alkalmazott RCM tranziens futtatása az időszakra áll rendelkezésre napi bontásban, míg a PRECIS esetén csupán 30 éves időszeletek voltak elérhetőek. A RegCM ig az üvegházhatású gázok mért koncentrációját veszi figyelembe, a jövőre vonatkozóan pedig az új, sugárzási kényszeren alapuló RCP4.5 és RCP8.5 kibocsátási forgatókönyveket (van Vuuren et al., 2011) alkalmazza, szemben a PRECIS-vel, amely még a korábbi SRES (Nakicenovic és Swart, 2000) szcenáriókat tekinti.

4 Mivel az éghajlat egy rendkívül összetett rendszer, a klímamodellek nem képesek azt tökéletesen leírni; gyakran közelítéseket, parametrizációkat alkalmaznak. Validációs vizsgálatokkal (amely során a múltra vonatkozóan az RCM -szimulációkat egy megfelelő referencia adatbázissal vetjük össze) megállapítható, hogy az RCM-ek hibával terheltek-e. Jelen tanulmányunkban a RegCM4 outputjait a CARPATCLIM (Spinoni et al., 2015) értékeivel hasonlítottuk össze. A CARPATCLIM állomási mérések interpolációjával összeállított, homogenizált adatbázis, amely több meteorológiai változó 50 évnyi ( ) napi léptékű idősorát tartalmazza. A validáció során megállapíthattuk, hogy a RegCM4 hibával terhelt: a csapadékot nyáron alul-, míg a többi évszakban felülbecsli; a hőmérséklet esetén pedig általánosságban felülbecslést tapasztalhattunk. Ezen szisztematikus hibák kiküszöbölésének érdekében percentilis-alapú hibakorrekciót (Pongrácz et al., 2014) hajtottunk végre a nyers RCM-outputokon. 3. Eredmények A kialakított módszertant a Felső-Tisza (Tiszabecs feletti vízgyűjtő) 9707 km 2 területű vízgyűjtőjén teszteltük. Első lépésként a DIWA-HFSM modell kalibrációját (2000. május április 30.) és validációját (2002. május április 30.) végeztük el Tiszabecsre (é. sz. 48,1; k. h. 22,8), historikus vízhozam idősorok segítségével. A kalibráció sikerességét a 3. ábra segítségével értékelhetjük. Látható, hogy az egyes pontok viszonylag közel helyezkednek el a tökéletes egyezést reprezentáló fekete egyeneshez (y = x). Továbbá észrevehető, hogy az alul- és felülbecslések száma közel egyező, azaz a szimuláció szisztematikus hibáktól mentes. Így megállapíthatjuk, hogy a kalibrált DIWA-HFSM célunknak megfelelően alkalmas lehet éghajlatváltozási hatásvizsgálatok elvégzésére. 3. ábra: Megfigyelt (x-tengely) és szimulált (y-tengely) vízhozam értékek Tiszabecsre (2000. május április 30.). Következő lépésben, egy múltbeli 30 éves időszakra ( ) futtattuk a kalibrált DIWA- HFSM modellt a CARPATCLIM, illetve a nyers és hibakorrigált RegCM4 meteorológiai idősoraival meghajtva. Az így kapott eredményeket az éves, illetve a szezonális közepes lefolyás gyakorisága alapján hasonlítottuk össze (4 6. ábra). Eredményeinket tekintve, azt a

5 megállapítást tehetjük, hogy a nyers RegCM4 szimuláció alapján kirajzolt gyakorisági görbe hasonló a referenciához, azonban a lefolyás értékei jelentősen eltérnek egymástól. Ugyanakkor, a hibakorrigált RegCM4 outputokkal meghajtott DIWA szimuláció viszonylag jól visszaadja a CARPATCLIM adatbázissal vezérelt hidrológiai modell alapján számolt mennyiségeket, de a kirajzolt gyakorisággörbe alakja megváltozott, ami az extrémumokhoz közelítve egy-egy újabb statisztikai populáció megjelenésében nyilvánult meg CARPATCLIM Nyers RegCM4 Hibakorrigált RegCM4 Relatív gyakoriság Éves közepes lefolyás (1000 m 3 /nap) 4. ábra: Éves átlagos lefolyás gyakorisága a CARPATCLIM, a nyers és a hibakorrigált RegCM4 vezérelte DIWA-HFSM szimulációi alapján ( ) Relatív gyakoriság CARPATCLIM Nyers RegCM4 Hibakorrigált RegCM Téli (NDJFM) közepes lefolyás (1000 m 3 /nap) 5. ábra: Téli (novembertől márciusig) közepes lefolyások gyakorisága a CARPATCLIM, a nyers és a hibakorrigált RegCM4 vezérelte DIWA-HFSM szimulációi alapján ( ).

6 Az 5. ábrán a téli (novembertől márciusig) közepes lefolyások gyakoriságát láthatjuk. Azt tapasztalhatjuk, hogy a CARPATCLIM és a nyers RegCM4 vezérelte DIWA-HFSM szimulációk közt télen jelentős a különbség, nagyobb, mint az éves lefolyási értékek esetében. A RegCM4 hibakorrigált outputjaival meghajtott DIWA-HFSM szimuláció alapján számított téli közepes lefolyás gyakorisággörbéje közelebb áll a referenciához, de az extérmumoknál nem jó az egyezés. A nyári (júniust ól augusztusig) közepes lefolyások gyakoriságát tekintve is hasonló eredményeket kaptunk (6. ábra): a regionális klímamodell idősorainak percentilis-alapú korrekciója által a lefolyás mennyiségét jobban közelíti a szimuláció, ám a gyakorisággörbe alakja megváltozik, eltér a referenciáétól Relatív gyakoriság CARPATCLIM Nyers RegCM4 Hibakorrigált RegCM Nyári (JJA) közepes lefolyás (1000 m 3 /nap) 6. ábra: Nyári (júniustól augusztusig) közepes lefolyások gyakorisága a CARPATCLIM, a nyers és a hibakorrigált RegCM4 vezérelte DIWA-HFSM szimulációi alapján ( ). 4. Összefoglalás Jelen tanulmányunkban egy hidrológiai és egy éghajlati modell összekapcsolásával a lefolyás jellemzőit vizsgáltuk a Felső-Tisza medencére, egy 30 éves múltbeli időszakra ( ) vonatkozóan. Elemzésünkhöz a fizikai alapú, osztott DIWA-HFSM és a RegCM4 nyers és hibakorrigált szimulációit használtuk fel. Eredményeinket és főbb következtetéseinket az alábbi pontokban foglalhatjuk össze: A DIWA-HFSM modellt sikeresen, szisztematikus hiba nélkül kalibráltuk Tiszabecsre historikus vízhozam megfigyelések segítségével. A RegCM4 modell eredeti, nyers outputjai által meghajtott hidrológiai szimuláció a közepes lefolyás mennyiségeket tekintve jelentősen különbözik a referenciától (CARPATCLIM adatbázis által meghajtott DIWA szimuláció), főleg a téli időszakban, ám a gyakorisággörbék alakja hasonló. A RegCM4 modell hibakorrigált outputjai által meghajtott hidrológiai szimuláció a lefolyás-mennyiségeket jobban visszaadja, mint a nyers; azonban a gyakoriságfüggvény alakja módosult, ezért a hibakorrekciós eljáráson finomítani kell még a jövőben.

7 További terveink között szerepel a jövőre ( és ) vonatkozó specifikus lefolyási jellemzők statisztikai összevetése a referencia időszakkal ( ). Az ehhez szükséges meteorológiai idősorokat is a RegCM4 szolgáltatja majd, amely jelenleg is fut az ELTE Meteorológiai Tanszékén. Valamint egy Monte-Carlo keretrendszerbe ágyazva a hidrológiai modell és egy időjárás generátorral meghajtott regionális klímaszimuláció összekapcsolását is tervezzük, melynek révén képesek lennénk a vízkészlet reális előfordulási és tartóssági gyakoriságainak előállítására is. Az eredmények felhasználásával a klímaváltozás lefolyásra gyakorolt hatását kívánjuk részletesebben értékelni a Felső-Tisza vízgyűjtő példáján keresztül, becsülve a várható változások bizonytalanságát is. Köszönetnyilvánítás. Kutatásainkat az AGRÁRKLIMA2 projekt (VKSZ_ ) és az Európai Gazdasági Térség (EGT) Támogatási Alap Alkalmazkodás az Éghajlatváltozáshoz Program (EEA-C13-10) támogatta. Irodalomjegyzék Bartholy, J., Pongrácz, R., Pieczka, I., Kelemen, F.D., Kis, A., André, K., 2015: Regional climate model experiment using RegCM subgridding options in the framework of Med- CORDEX. In: 95th Annual Meeting of the American Meteorological Society. Phoenix, AZ. Paper 591, 6p. Available online at webprogram/manuscript/paper262821/bj-et-al-ams2015.pdf Collins, W.J., Bellouin, N., Doutriaux-Boucher, M., Gedney, N., Halloran, P., Hinton, T., Hughes, J., Jones, C.D., Joshi, M., Liddicoat, S., Martin, G., O'Connor, F., Rae, J., Senior, C., Sitch, S., Totterdell, I., Wiltshire, A., Woodward, S., 2011: Development and evaluation of an Earth-system model HadGEM2. Geosci. Model Dev. Discuss., 4, DOI: /gmdd Elguindi, N., Bi, X., Giorgi, F., Nagarajan, B., Pal, J., Solmon, F., Rauscher, S., Zakey, A., Giuliani, G., 2011: Regional climatic model RegCM User manual. Version 4.3. ICTP, Trieste, Italy. 32p. Nakicenovic, N., Swart, R., 2000: Emissions Scenarios. A special report of IPCC Working Group III. Cambridge University Press, UK, 570p. Pieczka, I., Bartholy, J., Pongrácz, R., André, K., Kis, A., Kelemen, F.D., 2015: Regional climate modeling study for the Carpathian region using RegCM4 experiments. In: Air and Water Components of the Environment. (Eds.: Serban G., et al.) Casa Cartii de Stiinta, Cluj-Napoca, Romania Pongrácz, R., Bartholy, J., Szabó, J.A., 2013: Distributed hydrological modelling- and stochastic weather generator-based combined estimation technique for future flood frequency using regional climate model simulation. 93rd Annual Meeting of the American Meteorological Society. SZJA-AMS-2013-paper-final.pdf Austin, TX. Paper J6.1, 9p. Pongrácz, R., Bartholy, J., Kis, A., 2014: Estimation of future precipitation conditions for Hungary with special focus on dry periods. Időjárás, 118, Spinoni, J. and the CARPATCLIM project team (39 authors), 2015: Climate of the Carpathian Region in : Climatologies and Trends of Ten Variables. Int. J. Climatol., 35, DOI: /joc.4059

8 Szabó, J.A., 2007: Decision Supporting Hydrological Model for River Basin Flood Control. In: Digital Terrain Modelling: Development and Applications in a Policy Support Environment (Eds.: Peckham R.J. and Jordan Gy.). Springer-Verlag, Berlin Szabó, J.A., Réti G.Z., 2013: Design-flood estimation using integrated GIS-based catchment modelling tools and Monte Carlo sampling method. A case study for Upper-Tisza Basin. IAHS Statistical Hydrology (STAHY) '13. Kos Island, Greece. Szabó, J.A., Réti G.Z., 2014: Advanced modelling framework for estimating design-flood peaks in the Upper-Tisza Basin. XXVI th Conference of the Danube Countries on the Hydrological Forecasting and Hydrological Bases of Water Management. Deggendorf, Germany. van Vuuren, D.P., Edmonds, J.A., Kainuma, M., Riahi, K., Thomson, A.M., Hibbard, K., Hurtt, G.C., Kram, T., Krey, V., Lamarque, J.-F., Masui, T., Meinshausen, M., Nakicenovic, N., Smith, S.J., Rose, S., 2011: The representative concentration pathways: an overview. Climatic Change, 109, Wilson, S., Hassell, D., Hein, D., Morrell, C., Jones, R., Taylor, R., 2010: Installing and using the Hadley Centre regional climate modelling system, PRECIS. Version 1.8. UK Met Office Hadley Centre, Exeter, 157p. HYDROInform Ltd., (2012). Zárójelentés, "Az árvízvédelmi információs rendszer fejlesztése a Felső-Tisza vízgyűjtőjén: Az árvízi lefolyás elemzése". Megrendelő: Felső-Tisza-vidéki Vízügyi Igazgatóság (FETIVIZIG), Nyíregyháza. Projektkód: SH/2/1. P: 185.