Aszályindexek és térképezési lehetıségeik Lakatos Mónika, Szentimrey Tamás, Bihari Zita OMSZ lakatos.m@met.hu
Vázlat Aszály fogalma, fajtái Aszály számszerősítése Aszályindexek osztályozása DMCSEE projektben alkalmazott csapadékindex: SPI Az SPI számoló rendszer - idısorok, esettanulmány Az SPI index térképezésének lehetıségei
Aszály fogalma, fajtái Komplex jelenség, nincs általánosan elfogadott definíciója meteorológiai általában akkor beszélünk aszályról, amikor egy területen tartós vízhiány áll fenn, vagyis a szokásos mennyiségnél kevesebb csapadék hullik. mezıgazdasági: hatásai széleskörőek, melyek többek között függnek az aszály idıtartamától, aszály erısségétıl, a talaj fizikai jellegétıl, a növény, állat víztőrı képességétıl, a lejtıszögtıl, a termıhely talajvízszint szerinti típusától, a növényállomány fejlettségi fokától, a tápanyag-ellátottságtól, trágyázástól, öntözéstıl, növényvédelemtıl hidrológiai hidrológiai: a felszíni és a felszín alatti vízkészletek jelentıs beszőkülése a hosszan tartó csapadékhiány miatt
Aszály számszerősítése Leírható: a különbözı ágazatokban mutatkozó következményein keresztül különféle meteorológiai paraméterekkel, és az ezekbıl képzett aszályindexekkel és vízháztartás jellemzıkkel Mőholdas eljárás 23 augusztus utolsó dekádjához tartozó NDVI vegetációs index (NOAA mőhold felvételébıl)
Aszályindexek osztályozása Bussay A., Szinell Cs., Szentimrey T. (1999): Az aszály magyarországi elıfordulásainak vizsgálata és mérhetısége. Éghajlati és agrometeorológiai tanulmányok 7. csapadékindexek: az aktuálisan lehullott csapadék és az átlagos mennyiség viszonyát írja le, pl. SPI (Standard Precipitation Index) mérleg (ellátottság/szükséglet) indexek, amelyek a lehullott csapadék, mint bevételi oldal mellett a kiadási oldalon a párolgást, mint fı tényezıt is figyelembe veszik rekurzív indexek, amelyek a kiszámításuk során a megelızı idıszak adatait is felhasználják, egy hosszabb idıszakot jellemzı integrál értékként állnak elı. Bhalme-Mooley, PDSI talajnedvesség indexek: több információt tartalmaznak Ped-féle index, relatív talajnedvesség, relatív párolgás, Pálfai index
DMCSEE projektben alkalmazott csapadékindex: SPI Tom McKee, 1993, Colorádói Éghajlati Központ Az index úgy áll elı, hogy valamely idıszakra (ami lehet 1 vagy több hónapszámítási idıszak) vonatkozó csapadék idısort veszünk (legalább 3 év bázis idıszak) i. A csapadék adatokra gamma eloszlást illesztünk ii. majd transzformáljuk standard normál eloszlássá Így adott SPI értékhez tartozó standard normál eloszlás értéke megadja a vizsgált idıszakra vonatkozó csapadékösszeg elıfordulási valószínőségét Elınyei: csak csapadék adatsor szükséges hozzá összehasonlíthatóság Hátrányai: mivel csak a csapadékadatokat használja, ezért nyilvánvalóan az aszály szempontjából jelentıs termikus és egyéb hatásokat nem tudja figyelembe venni az érték függ a bázis idıszak kiválasztásától, illetve az eloszlások transzformációjakor is jelentkezhetnek problémák
SPI Csapadékösszeg sorok: X ( s,t) ( t = 1, 2,.,n) Eloszlásfüggvény X (,t) s for x : p + G( x) ( ) 1 p p a mm valószínősége: p = P( X ( s, t) ) = p λ G(x) a Gamma eloszlás x : G( x) = u Γ ( p ) Becsülni kell a p, p, λ paramétereket Az SPI sorok transzformációja: Z 1 ( s, t) = Φ ( p + G( X ( s, t) ) ( 1 p )) ( t = 1,.,n) x p 1 e λu du ahol 1 Φ a standard normal eloszlás (z) Φ inverze Az SPI értékek eloszlása ezáltal standard normál lesz!!! Z, t ~ N(,1 t = 1,.,n ( ) ) s ( )
Az SPI számolása a DMCSEE projekt keretében 3.2.1 riport Adatok: 177 állomás homogenizált havi csapadékösszegei, 1951-29 MASH (Multiple Analysis of Series for Homogenization; Szentimrey, 1999) SPI kalkulátor: http://climate.atmos.colostate.edu/standardizedprecipitation.shtml batch fájl segítségével több állomásra (max. 2) vagy rácsponti sorozatokra alkalmazható, 2 éves idısort tud kezelni Interaktív: a kalibrációs idıszakot és a számítási idıszakot (1-12 hónap) a felhasználó beállíthatja a program futtatása során (Szentimrey) Elkészült : 117 állomás 1 havi, 3 havi és 6 havi SPI sorai 1951-tıl minden hónapra Ugyanezek ~1 km-es rácsra a Mish griddel (Meteorological Interpolation based on Surface Homogenized Data Basis; Szentimrey, Bihari, 27) interpolált rácsponti csapadék adatokra
SPI értékek 2 és fölötte extrém nedves 1,5 1,99 nagyon nedves 1, 1,49 mérsékelten nedves -,99,99 közel átlagos -1, -1,49 mérsékelten száraz -1,5-1,99 erısen száraz -2 és kisebb extrém száraz 29 27 25 23 21 1999 1997 1995 1993 1991 1989 1987 1985 1983 1981 1979 1977 1975 1973 1971 1969 1967 1965 1963 1961 1959 1957 1955 1953 1951 SPI1 March, 1951-29, grid point average covering Hungary -2.5-2 -1.5-1 -.5.5 1 1.5 2 2.5 SPI 29 27 25 23 21 1999 1997 1995 1993 1991 1989 1987 1985 1983 1981 1979 1977 1975 1973 1971 1969 1967 1965 1963 1961 1959 1957 1955 1953 1951 SPI3 May, 1951-29, grid point average covering Hungary -2.5-2 -1.5-1 -.5.5 1 1.5 2 2.5 SPI 29 27 25 23 21 1999 1997 1995 1993 1991 1989 1987 1985 1983 1981 1979 1977 1975 1973 1971 1969 1967 1965 1963 1961 1959 1957 1955 1953 1951 SPI6 August, 1951-29, grid point average covering Hungary -2.5-2 -1.5-1 -.5.5 1 1.5 2 2.5 SPI
23 súlyos aszály Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec 21% 42% 66% 34% 48% 74% 76% 46% 19% 126% 16% 224% 25 % 2 % 15 % 1 % 5 % % 23 March, proportion of the territory of the country Year 23 82% -4.5-4 -3.5-3 -2.5-2 -1.5-1 -.5.5 SPI1 4 % 3 % 23 May, proportion of the territory of the country 4 % 23 August, proportion of the territory of the country 2 % 3 % 1 % % -4.5-4 -3.5-3 -2.5-2 -1.5-1 -.5.5 SPI3 2 % 1 % % -4.5-4 -3.5-3 -2.5-2 -1.5-1 -.5.5 SPI6
Térképezés lehetıségei i. A csapadék adatokat interpoláljuk rácspontokba a Mish eljárással, majd kiszámítjuk a rácsponti SPI értékeket és ezeket megjelenítjük indirekt módszer ii. Az állomási SPI sorokat interpoláljuk rácspontokba és ezeket jelenítjük meg direkt módszer
ii Direkt módszer Állomási SPI sorok interpolációja ordinary kriging formulával Z M (, t) = Z( s t) s λ ahol = 1 i i, i= 1 ~ M i= 1 mivel Z( s, t) N(,1) ( i =,..,M ) λ, Optimális súlytényezık λ = [ λ λ ] T c + T 1 ( 1 C c) 1 1 λ = C T 1 1 C 1 1 i 1,.., M c : prediktandus-prediktor kovariancia vektor C : prediktor-prediktor kovariancia matrix
Indirekt módszer Példa: 23 SPI6 augusztus Direkt módszer 2 1.5 1.5 -.5-1 -1.5-2 -2.5 SPI6 Augusztus, országos átlag, 1951-29 1951 1961 1971 1981 1991 21 Állomási SPI interpolációjával Rácsponti SPI
Rövidebb idıszakra: SPI1 április Direkt eljárás az állomási SPI értékek interpolációjával SPI értékek -7 és 1.5 között 2 1-1 -2-3 -4-5 SPI1 Április, országos átlag, 1951-29 1951 1961 1971 1981 1991 21 Állomási SPI interpolációjával Rácsponti SPI
Összefoglalás, tervek A projekt keretében elkészült egy automatizált, interaktív SPI számoló rendszer, amivel kiterjedt állomás hálózat vagy rácsponti csapadék értékek SPI sorai számolhatók, majd a Mish eljárással interpolálhatók A térképezés történhet az állomási SPI értékek interpolációjával illetve a gridingelt csapadéksorokon számolt SPI értékek megjelenítésével mivel nincs térbeli trend az SPI sorokban a modellezés egyszerő, nem kell sőrő rácsra a csapadék adatokat interpolálni, elegendı az állomási SPI sorok interpolációja PDSI számolás szerepel a projekt tervben, hasonlóan interpolálható, mivel relatív index, nincs térbeli trend
Köszönöm a figyelmet!