A KÁRPÁTOK ÉS A MAGYAR ALFÖLD LÉGCSERÉJÉNEK SZÉLENERGETIKAI VONATKOZÁSAI. Tar Károly *



Hasonló dokumentumok
HAZÁNK SZÉLKLÍMÁJA, A SZÉLENERGIA HASZNOSÍTÁSA

A SZÉL- ÉS NAPENERGIA HASZNOSÍTÁSÁNAK KLIMATIKUS ADOTTSÁGAI AZ ALFÖLDÖN

Nagyfelbontású magassági szélklimatológiai információk dinamikai elıállítása

Magyar név Jel Angol név jel Észak É = North N Kelet K = East E Dél D = South S Nyugat Ny = West W

A SZELES NAPOK STATISZTIKAI SZERKEZETE MAGYARORSZÁGON TAR KÁROLY 84 BEVEZETÉS

Szélenergetikai becslések mérési adatok és modellszámítások alapján

A MEGÚJULÓ ENERGIAPOTENCIÁL EGER TÉRSÉGÉBEN A KLÍMAVÁLTOZÁS TÜKRÉBEN

Széladatok homogenizálása és korrekciója

Megújuló energiaforrások BMEGEENAEK Kaszás Csilla

FDO1105, Éghajlattan II. gyak. jegy szerző dolgozatok: október 20, december 8 Javítási lehetőség: január Ajánlott irodalom:

NAP- ÉS SZÉLENERGIA POTENCIÁL BECSLÉS EGER TÉRSÉGÉBEN

AZ ÉGHAJLATI ELEMEK IDİBELI ÉS TÉRBELI VÁLTOZÁSAI MAGYARORSZÁGON A LÉGNYOMÁS ÉS A SZÉL

HAZÁNK SZÉLKLÍMÁJÁNAK TÉRBELI ÉS IDŐBELI VÁLTOZÁSAI ( )

A szélenergia magyarországi hasznosításának reális lehetőségei. Tar Károly

AZ ÉGHAJLATI ELEMEK IDİBELI ÉS TÉRBELI VÁLTOZÁSAI MAGYARORSZÁGON A HİMÉRSÉKLET

A SZÉL ENERGIÁJÁNAK HASZNOSÍTÁSA Háztartási Méretű Kiserőművek (HMKE)

Szélerőműpark kialakítására alkalmas terület kiválasztása geoinformatikai módszerekkel Csongrád megye példáján

14-469/2/2006. elıterjesztés 1. sz. melléklete. KOMPETENCIAMÉRÉS a fıvárosban

Puskás János 1, Tar Károly 2, Szepesi János 1

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

SZÉL A KIMERÍTHETETLEN ENERGIAFORRÁS

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Normál eloszlás

A SZÉL ENERGETIKAI CÉLÚ JELLEMZÉSE, A VÁRHATÓ ENERGIATERMELÉS

Magspektroszkópiai gyakorlatok

Megújuló energiák hasznosítása az épületek energiaellátásában

Bizalom szerepe válságban Diadikus jelenségek vizsgálata a gazdálkodástudományban

A SZÉL ENERGIÁJA MAGYARORSZÁGON. Dr. Tar Károly Debreceni Egyetem Meteorológiai Tanszék & Magyar Szélenergia Társaság

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Valószínőségi eloszlások Binomiális eloszlás

Hipotézis STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Munkahipotézis (H a ) Tematika. Tudományos hipotézis. 1. Előadás. Hipotézisvizsgálatok

Statisztikai következtetések Nemlineáris regresszió Feladatok Vége

A Balaton szél keltette vízmozgásainak modellezése

ÉGHAJLAT. Északi oldal

A KÁRPÁT-MEDENCE ÉGHAJLATÁNAK ALAKÍTÓ TÉNYEZİI

Borsod-Abaúj-Zemplén Megyei Kormányhivatal

1. A. 1. B Az ábrák segítségével magyarázza meg a területi fejlettség különbségeit az Európai Unió országaiban!

Szabályozási irányok 2. változat a szélsıséges idıjárás hatásának kezelésére a Garantált szolgáltatás keretében

Általános klimatológia Bevezetés a klimatológiába előadás

VI. Magyar Földrajzi Konferencia

A bergengóc lakosság szemszín szerinti megoszlása a négy tartományban azonos:

1. Adatok kiértékelése. 2. A feltételek megvizsgálása. 3. A hipotézis megfogalmazása

LEVEGŐTERHELTSÉGI SZINT VIZSGÁLATI JEGYZŐKÖNYV

SZÉLTURBINÁK. Előadás a BME Áramlástan Tanszékén Dr Fáy Árpád 2010 április 13

H0 hipotézis: μ1 = μ2 = μ3 = μ (a különböző talpú cipők eladási ára megegyezik)

Dr.Tóth László

2013 ŐSZ. 1. Mutassa be az egymintás z-próba célját, alkalmazásának feltételeit és módszerét!

Az körlapnövekedés és az idıjárás közötti összefüggés egy idıs bükkösben

STATISZTIKA. András hármas. Éva ötös. Nóri négyes. 5 4,5 4 3,5 3 2,5 2 1,5 ANNA BÉLA CILI 0,5 MAGY. MAT. TÖRT. KÉM.

Idıszerő felszólalás (5 dia): Vízenergia hıhasznosítása statisztika a hıszivattyúzásért

MÉRÉSI EREDMÉNYEK PONTOSSÁGA, A HIBASZÁMÍTÁS ELEMEI

A gyakorló feladatok számozása a bevezetı órát követı órán, azaz a második órán indul. Gyakorló feladatok megoldásai 1

Szakmai törzsanyag Alkalmazott földtudományi modul

Véletlen jelenség: okok rendszere hozza létre - nem ismerhetjük mind, ezért sztochasztikus.

Biomatematika 12. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János

Statisztika I. 12. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Elıterjesztés Békés Város Képviselı-testülete szeptember 30-i ülésére

Statisztika I. 11. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Magyarország éghajlata. Klimatológia gyakorlat ıszi félév

Nemparaméteres próbák

SZINOPTIKUS-KLIMATOLÓGIAI VIZSGÁLATOK A MÚLT ÉGHAJLATÁNAK DINAMIKAI ELEMZÉSÉRE

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály. A megoldás részletes mellékszámítások hiányában nem értékelhető!

A április havi csapadékösszeg területi eloszlásának eltérése az április átlagtól

SZERZŐINK FIGYELMÉBE

Többszempontos variancia analízis. Statisztika I., 6. alkalom

Matematikai geodéziai számítások 6.

INTEGRÁLT VÍZHÁZTARTÁSI TÁJÉKOZTATÓ ÉS ELŐREJELZÉS

INTEGRÁLT VÍZHÁZTARTÁSI TÁJÉKOZTATÓ ÉS ELŐREJELZÉS

Határréteg mechanizmus vizsgálata nyílt vízi és nádas vízi jellegzónák között. Kiss Melinda

Matematikai geodéziai számítások 6.

Az átvételi kötelezettség keretében megvalósult villamosenergia-értékesítés. támogatottnak minısíthetı áron elszámolt villamos

Tápvízvezeték rendszer

4. Magyar Szélenergia Ipari Workshop és Konferencia

Egyszempontos variancia analízis. Statisztika I., 5. alkalom

Palfai Drought Index (PaDI) A Pálfai-féle aszályindex (PAI) alkalmazhatóságának kiterjesztése a Dél-Kelet Európai régióra Összefoglaló

A városklíma kutatás mai és közeljövőbeli irányai a Debreceni Egyetem Meteorológiai Tanszékén

Biometria gyakorló feladatok BsC hallgatók számára

Korreláció és lineáris regresszió

Az allergén növények elterjedése és pollenallergia-veszélyeztetettség Debrecenben

Populációbecslés és monitoring. Eloszlások és alapstatisztikák

A domborzat mikroklimatikus hatásai Mérési eredmények és mezőgazdasági vonatkozások

MAGYAR METEOROLÓGIAI TÁRSASÁG XXXIV. VÁNDORGYŰLÉS ÉS VII. ERDŐ ÉS KLÍMA KONFERENCIA DEBRECEN, AUGUSZTUS

A július havi csapadékösszeg területi eloszlásának eltérése az júliusi átlagtól

Az óvodai és iskolai étkezés, napközi /tények és vélemények/

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Az Alföld talajvízszint idısorainak hosszú emlékezető folyamatai ELTE-TTK TTK Környezettudományi Doktori Iskola Tajti Géza 2009

Divatos termék-e a kondenzációs kazán?

Q1 = 1575 eft Me = 2027,7778 eft Q3 = 2526,3158 eft

Agrometeorológiai mérések Debrecenben, az alapéghajlati mérıhálózat kismacsi mérıállomása

A Víz Keretirányelv hazai megvalósítása VÍZGYŐJTİ-GAZDÁLKODÁSI TERV

SZÉLTURBINÁKAT TARTALMAZÓ MÉRLEGKÖRÖK KIEGYENLÍTŐ ENERGIA KÖLTSÉGEINEK MINIMALIZÁLÁSA

A felszínközeli szélsebesség XXI. században várható változása az ALADIN-Climate regionális éghajlati modell alapján

földtudományi BSc (geológus szakirány) Matematikai statisztika elıadás, 2014/ félév 6. elıadás

A domborzat áramlásmódosító hatásainak becslése és modellezése

Korrelációs kapcsolatok elemzése

4/24/12. Regresszióanalízis. Legkisebb négyzetek elve. Regresszióanalízis

OLIMPIA 2012 MEGVALÓSÍTHATÓSÁGI TANULMÁNY FÜGGELÉK: METEOROLÓGIA

Hipotézis vizsgálatok

Inaktivitás és mezıgazdasági munkavégzés a vidéki Magyarországon

Paksi Atomerőmű üzemidő hosszabbítása. 4. melléklet

Térinformatikai DGPS NTRIP vétel és feldolgozás

Átírás:

A KÁRPÁTOK ÉS A MAGYAR ALFÖLD LÉGCSERÉJÉNEK SZÉLENERGETIKAI VONATKOZÁSAI Tar Károly * 1. Bevezetés A szélenergia hasznosításának története azt mutatja, hogy elıdeink sokáig nem is ismertek más olyan energiát, amit szolgálatukba állíthattak volna. A szélnek köszönhetjük, hogy a bátor felfedezık eljutottak a világ ismeretlen helyeire, és azt is, hogy az emberiség egy részének egyik alapvetı élelmiszere a liszt lett. Ezen kívül persze sok más megvalósult és meg nem valósult találmány épült erre a számíthatatlan, de mindig jelenlévı energiára. Hazánk nem tartozik a szélben gazdag országok közé, de a szélenergia használásának szinte az egész országban vannak ma is látható, vagy a történeti forrásokból részletesen feltárható jelei: a szélmalmok. Magyarországon a török hódoltság után jelentek meg nagyobb számban a szélmalmok, bár helyenként már a 15. században is elıfordultak. Elterjedésük azonban csak a 17. században vált általánossá, a legtöbb szélmalmot viszont hazánkban 1866 és 1885 között építették. Számuk így alakult: 1863-ban 475, 1873-ban 854, 1885-ben 650, 1894-ben 712 és 1906-ban 691 (Bárány Vörös Wagner 1970). A 19. sz. végén, a 20. sz. elején az ország szélmalmainak több mint 95%-a az Alföldön helyezkedett el (Keveiné Bárány 1991), ami önmagában is elegendı bizonyíték arra, hogy hazánknak ezen a táján is van hasznosítható szélenergia. A régi szélmalmok többsége a Dél-Alföldön található (1. ábra), ami arra utal, hogy a szélviszonyok leginkább itt feleltek meg a nem túl magasan elhelyezett, kb. 20 kw teljesítményő szélmalmok mőködési feltételeinek. 1. ábra: A szélmalmok elhelyezkedése a 20. század elején, valamint a jelenleg mőködı szélerımővek az Alföldön és környezetében 2010 szeptemberében (Keveiné Bárány 1991 és www.mszet.hu alapján). A szélerımőparkok megnevezései: 1. Mezıtúr (1x1500kw), 2. Törökszentmiklós (1x1500kw), 3. Erk (1x800kw), 4. Bükkaranyos (1x225kw), 5. Felsızsolca (1x1800kw) * Dr. Tar Károly, ny. tszv. egyetemi docens, kandidátus, Nyíregyházi Fıiskola, Turizmus és Földrajztudományi Intézet 379

Az egykori szélmalmok helyei tehát a vizsgálatok szerint (Keveiné Bárány 2000, 2001) pontosan jelölik azokat a térségeket, ahol minden valószínőség szerint gazdaságos szélenergia termelés lehetséges. Ma persze már más az igényünk: liszt helyett áram folyjon. A néhányszor 100 kwos szélturbinák telepítésével 2000-ben nálunk is elkezdıdött a szélenergia nagyüzemi hasznosítása. Jelenleg (2010. szeptember) hazánkban 37 helyen 155 darab szélerımő üzemel 295 325 MW összteljesítménnyel (www.mszet.hu). A Magyar Szélenergia Társaság honlapján lévı térkép szerint az alföldi szél villanyárammá alakítása még várat magára (ld. 1. ábra). E tanulmánnyal ehhez próbálunk segítséget adni. A 2. ábra szerint ugyanis a Dél-Alföld az 5 m/s-ot meghaladó szelek gyakoriságát tentve összemérhetı a szélenergia hasznosítás szempontjából tüntetett észak-nyugati országrésszel. 2. ábra. A 10 m-en mért 5 m/s-nál nagyobb szélsebességek térbeli eloszlása (Radics et al 2010) 380 2. Elızmények Magyarország legjelentısebb szelei makroklimatikus eredetőek. A helyi okokból létrejövı, a felszín vízszintes és függıleges tagoltsága, halmazállapotbeli különbsége által okozott légáramlások azonban a gradiens szélre rátevıdve részt vesznek az eredı szélvektor alakításában. Az orográfiának hazánk szélklímájára gyakorolt hatását több kutató vizsgálta. A domborzatból eredı hımérsékleti különbségek hatására alakuló hegy-völgyi szél (inkább hegység-síkvidé) gondolatát Hegyfoky (1904) vetette fel. Defant (1924) pedig teljes egészében ezzel magyarázta a Kárpát-medence cirkulációját. Berényi (1932) szerint azonban a széleloszlás nem termikus okokra, hanem a környezı hegyláncok orografikus módosító hatására vezethetı vissza. Péczely (1963) szerint ezek a vizsgálatok nem szolgáltattak kellı bizonyítékot a hegység-síkvidék cirkuláció elfogadásához vagy elutasításához. Az általa dolgozott statisztikai próba alapján ı arra a következtetésre jutott, hogy az Alföld tiszántúli tájain megvan a hajlam az ilyen, termikus eredető cirkuláció alakulására. Jelen munkánk Berényi (1932) és Péczely (1963) kutatásaihoz kapcsolódik. Részletes statisztikai analízis alapján megpróbáljuk eldönteni, hogy az Alföld észak-keleti, keleti részén a szélcsatorna-hatás, vagy a hegyek közelsége miatt alakuló termikus hatás a domináns, és ez hogyan jelentkezik a szélenergia mennyiségében.

3. A vizsgálat módszere A módszer lényege, hogy a hegyek felıl és a síkság felıl fújó szeleket különböztetjük meg, azaz a cirkulációnak csak az odaérkezı ágával foglalkozunk. A 3. ábra Péczely (1963) állomáshálózatát mutatja, a vonalkázott terület tengerszint feletti magassága meghaladja a 400 métert. Mostani vizsgálataink adatbázisát Debrecen, Békéscsaba és Szeged óránkénti, a klimatológiai vizsgálatoknál szokásos 16 szélirány és óránkénti szélsebesség regisztrátumai alkotják az 1991 2000 évekre. Lényegesen hosszabb idıszak részletesebb felbontású adatait elemezünk tehát, mint az említett tanulmány, az egész évre vonatkoztatva. A fenti három állomásra a hegyek felıl és a síkság felıl fújó szelek irányainak a Péczely által meghatározottakat tentjük, de foglalkozunk az ebbıl a szempontból közömbösnek mondható szélirányokkal is. A három széliránycsoportot az 1. táblázatban közöljük. 3. ábra. Az állomáshálózat elhelyezkedése (A satírozott területek tengerszint feletti magassága nagyobb, mint 400 m.) 1. táblázat: A hegyek felıl () és a síkság felıl () fújó szelek irányai, valamint az ebbıl a szempontból közömbös () szélirányok. Megfigyelı állomás Debrecen NNE, NE, ENE, E, SSW, SW, WSW, S, NW, NNW, N ESE, SE, SSE W, WNW Békéscsaba NE, ENE, E, ESE, SSW, SW, WSW, S, NNW, N, NNE SE, SSE W, WNW, NW Szeged ENE, E, ESE, SE, WSW, W, WNW, S, SSW, SW, N, SSE NW, NNW NNE, NE 4. A szélirányok statisztikai jellemzıi A 4. ábrán a 16 szélirány legfontosabb statisztikai jellemzıit ábrázoltuk: a relatív gyakoriságukat (%), az átlagos sebességüket (m/s), a sebességük szórását (m/s), a variációs együtthatókat (relatív szórás: szórás/átlag), valamint relatív energiatartalmukat, azaz az összes szélenergiának az adott szélirányra esı hányadát (%). A könnyebb együtt ábrázolhatóság miatt az átlagok és a szórások 5-szöröseit, a variációs együtthatók 10-szereseit használtuk. A vízszintes tengelyen pedig jeleztük, hogy az adott szélirány hegyfelıli (), síkság felöli (), vagy közömbös (). 381

18.0 1 1 12.0 Debrecen, 1991-2000 rel. gyak., % átl. seb.*5, m/s szórás*5, m/s var.eh.*10 rel. energia, % 8.0 2.0 N NNE NE ENE E ESE SE SSE S SSW SW WSW W WNW NW NNW 22.0 2 18.0 1 1 12.0 Békéscsaba, 1991-2000 rel. gyak., % átl.seb.*5, m/s szórás*5, m/s var.eh.*10 rel. energia, % 8.0 2.0 N NNE NE ENE E ESE SE SSE S SSW SW WSW W WNW NW NNW 22.0 rel. gyak., % átl.seb.*5, m/s Szeged, 1991-2000 2 szórás*5, m/s 18.0 1 var.eh.*10 rel. energia, % 1 12.0 8.0 2.0 N NNE NE ENE E ESE SE SSE S SSW SW WSW W WNW NW NNW 4. ábra. A szélirányok relatív gyakorisága (%), átlagsebessége (m/s), a sebességük szórása (m/s), variációs együtthatója és relatív energiatartalma (%) az 1991 2000 idıszakban. : a hegyek felıli, : a síkság felıli, : a közömbös szélirányok. 382

Mindhárom állomáson a legnagyobb gyakoriság egy-egy közömbös iránynál figyelhetı meg, de az ilyen irányokhoz minimális, vagy ehhez közeli gyakoriságok is tartoznak. Az átlag és a szórás menete közel párhuzamos mindhárom esetben, azaz a nagy átlagsebességő szelek sebességének változékonysága is nagy. Ezt a variációs együttható igen s ingadozása is alátámasztja: ez Debrecenben 0,55 és 0,75, Békéscsabán 0,52 és 0,72, Szegeden pedig 0,54 és 0,71 közé esik. A relatív energiatartalom nagyjából a relatív gyakorisággal együtt változik. A szélirányok gyakorisága és a többi paramétere közötti kapcsolatot lineáris korrelációval és regresszióval vizsgáltuk. A 2. táblázatban megadjuk a lineáris korrelációs együttható és a regressziós együttható értékeit. A korrelációs együttható 0,05 szignifikancia szinthez tartozó kritikus értéke esetünkben (n=16) r 5 =0,4973, vagyis a kapcsolat Szegeden a szórások, valamint mindhárom állomáson a relatív energiatartalom esetében tenthetı statisztikai értelemben meghatározottnak. Utóbbi azt is jelenti, hogy a szélirányok energiatartalmát nem a sebesség, hanem az elıfordulás gyakorisága határozza meg elsısorban. 2. táblázat: A szélirányok gyakorisága és a többi statisztikai jellemzıje közötti lineáris korrelációs együttható (r) és a regressziós együttható (b) értékei (dılt: szignifikáns esetek). Megfigyelı állomás átlagsebesség szórás energia r b r b r b Debrecen 0,2045 0,039 0,0470 0,006 0,7428 1,011 Békéscsaba 0,2328 0,049 0,2499 0,036 0,6502 0,978 Szeged 0,2947 0,045 0,5209 0,054 0,7106 1,089 Az y=a+bx egyenletben a b regressziós együttható a függı változónak a független változó értékének egységnyi megváltozására való érzékenységét is mutatja. A szignifikáns esetekben ez a következıképpen alakul: a relatív gyakoriság 1%-nyi megváltozása Szegeden okozza az energiatartalom legnagyobb (1,089 %), Békéscsabán pedig a legsebb (0,978 %) megváltozását. Az 1 körüli értékek mindhárom állomáson arra utalnak, hogy a szélirányok gyakorisága és relatív energiatartalma lényegében együtt változik. Szegeden pedig a szórás esetében ez a változás 0,054 (m/s)/%. 5. A széliránycsoportok statisztikai jellemzıi A 3. táblázatban a három széliránycsoport relatív gyakoriságát, átlagos szélsebességét, összes és átlagos (a széliránycsoport egy tagjára esı) energiatartalmát adjuk meg. Debrecenben a hegyek felıl fújó, a másik két állomáson pedig a közömbös szélirányok gyakorisága a legnagyobb, Debrecenben a síkság felıl fújó, a másik két állomáson pedig a hegyek felıl fújó szélirányok gyakorisága a legsebb. Legnagyobb átlagsebessége azonban mindhárom állomáson a síkság felıl fújó szeleknek van, a legsebb pedig a hegyek felılieknek. A relatív gyakoriság és az összes energiatartalom közötti linearitás most csak Debrecenben mutatkozik meg, itt a leggyakrabban elıforduló szelek, a hegyek felıliek rendelkeznek a legtöbb energiával a másik két állomáson pedig a síkság felıliek. A csoportok átlagos, azaz egy szélirányra esı energiája azonban mindhárom állomáson a síkság felıliek esetében a legnagyobb, a hegyek felıliek esetében a legsebb. A táblázat szerint az átlagsebesség és az energiatartalmak Békéscsabán a síkság felıli szelek esetében a legnagyobbak: 3,6 m/s, 51,2, ill. 8,5%. A legsebb átlagsebességő csoport a hegyek felıli szelek csoportja Debrecenben (2,4 m/s), a legsebb összes és átlagos energiájú csoport pedig szintén a hegyek felıli szelek csoportja Békéscsabán. 383

3. táblázat. A széliránycsoportok statisztikai jellemzıi. Megfigyelı Relatív Átlagsebesség Összenergia Átl. energia Széliránycsoport állomás gyakoriság (m/s) % % hegyek felıl () 0,4818 2,4 38,2 5,5 Debrecen síkság felıl () 0,2457 3,2 37,6 7,5 közömbös () 0,2725 2,5 24,2 6,0 hegyek felıl () 0,2795 2,5 15,4 2,6 Békéscsaba síkság felıl () 0,3397 3,6 51,2 8,5 közömbös () 0,3808 2,9 33,4 8,3 hegyek felıl () 0,2571 2,8 24,8 5,0 Szeged síkság felıl () 0,2934 3,4 40,8 8,2 közömbös () 0,4495 2,9 34,4 5,7 Az 5. ábrán az egyes széliránycsoportok és az összes irány sebességeloszlását adjuk meg. Az ábrák szerint a legnagyobb különbség hegyek felıli és a síkság felöli szelek eloszlásában van, míg az összes irány és a közömbös irányok sebességeloszlása alig különbözik egymástól. A χ 2 -próbával elvégzett homogenitás vizsgálat (Dévényi Gulyás 1998) eredménye is ezt igazolja: mindhárom helyen szignifikáns különbség van a különbözı széliránycsoportok sebességeloszlása között a semleges csoport () és az összes szélirány (++) vételével. 6. A széliránycsoportok relatív gyakoriságának napi menete Az 6. ábrán együtt ábrázoltuk az egyes széliránycsoportok relatív gyakoriságának napi menetét az óránkénti átlagos szélsebesség és relatív szélenergia napi menetével, Utóbbi a napi összes szélenergiának az adott órára esı hányada. Debrecenben és Békéscsabán a hegyek felıl és a síkság felıl fújó szelek relatív gyakoriságának a felszínek felmelegedésének megfelelı markáns, ellentétes napi menete van. Vagyis: éjjel a lejtıkön erısen lehőlı levegı a síkság felé lefolyik, nappal a lejtıkön erısen felmelegedı és függılegesen feláramló levegı a síkság felıl pótlódik. A közömbös irányok elıfordulásában egyik állomáson sem látszik határozott napi menet, ami azt is jelentheti, hogy a szélirányok csoportosítása majdnem tökéletes. Ennek ellentmond azonban az enyhe emelkedı trend, Szegeden pedig a síkság felıli irányok gyakoriságánál hiányzik a határozott napi menet, a közömbös irányoké pedig valószínőleg nem véletlenszerő. Figyelemre méltó még az is, hogy a hegyek felıli és a síkság felıli szelek éjszakai gyakoriságai Debrecenben lényegesen eltérnek egymástól, míg a másik két állomáson nem. Az ábrából sejthetı, hogy az óránkénti értékek között szoros sztochasztikus kapcsolat Debrecenben és Békéscsabán a hegyek felıli és a síkság felıli szélirányok relatív gyakorisága, valamint az átlagsebesség és az energiatartalom között van. Szegeden viszont a síkság felıl fújó szeleket valószínőleg a közömbösek váltják fel ebben a vonatkozásban. A részletes elemzésre most is a lineáris korrelációt és regressziót használtuk. A 4. táblázatban megadjuk a lineáris korrelációs együttható és a regressziós együttható értékeit az egyes széliránycsoportok esetében. A korrelációs együttható 0,05 szignifikancia szinthez tartozó kritikus értéke most (n=24) r 0,05 =0,3893. A szignifikáns korrelációs együtthatók szerint Debrecenben és Békéscsabán az óránként átlagsebességeket és relatív energiatartalmakat a hegyek felıl és a síkság felıl fújó szelek alakítják. A szelek gyakoriságának egységnyi (1%) megváltozása Debrecenben az óránként átlagsebességekben 0,07 m/s, a óránkénti 384

relatív energiatartalomban pedig 0,24% ellentétes elıjelő változást okoz. Békéscsabán ezek az értékek 0,08 m/s, ill. 0,32%. Az szelek gyakoriságának egységnyi megváltozása pedig Debrecenben az óránként átlagsebességekben szintén 0,07 m/s, a óránkénti relatív energiatartalomban pedig 0,26% ugyanolyan elıjelő változást okoz, Békéscsabán ezek az értékek 0,09 m/s, ill. 0,36%. % 3 Békéscsaba, 1991-2000 3 2 2 1 ++ m/s 0-1 1-2 2-3 3-4 4-5 5-6 6-7 7-8 8-9 9-10 10-11 11-12 12-13 % 3 Szeged, 1991-2000 2 2 1 ++ m/s 0-1 1-2 2-3 3-4 4-5 5-6 6-7 7-8 8-9 9-10 10-11 11-12 12-13 % 3 Debrecen, 1991-2000 3 2 2 1 ++ m/s 0-1 1-2 2-3 3-4 4-5 5-6 6-7 7-8 8-9 9-10 10-11 11-12 5. ábra: Az egyes széliránycsoportok sebességeloszlása (: a hegyek felıli, : a síkság felıli, : a közömbös szélirányok, ++: az összes szélirány). 385

rel. gyak. (%) 50 45 40 35 30 Békéscsaba, 1991-2000 átl. seb. (m/s), rel. energia (%) 7.5 7.0 6.5 5.5 25 20 15 10 5 átl. seb. (m/s) rel. energia (%) óra 4.5 3.5 3.0 0 2.5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 rel. gyak. (%) 50 45 40 Szeged, 1991-2000 átl. seb. (m/s), rel. energia (%) 7.5 7.0 6.5 35 30 5.5 25 20 15 10 átl. seb. (m/s) rel. energia (%) 4.5 3.5 5 3.0 óra 0 2.5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 rel. gyak. (%) 60 Debrecen, 1991-2000 átl. seb. (m/s), rel. energia % 8.0 55 50 45 40 35 30 25 20 15 10 átl. seb. (m/s) rel. energia (%) 7.5 7.0 6.5 5.5 4.5 3.5 3.0 5 2.5 óra 0 2.0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 6. ábra. Az egyes széliránycsoportok (: a hegyek felıli, : a síkság felıli, : a közömbös szélirányok) relatív gyakoriságának, illetve az irányoktól független átlagos szélsebesség (m/s) és relatív energiatartalom (%) napi menete. 386

Szegeden a szignifikáns korrelációs együtthatók a hegyek felıli és a közömbös szélirányokhoz tartoznak. Itt szelek gyakoriságának egységnyi megváltozása az óránként átlagsebességekben 0,17 m/s, az óránkénti relatív energiatartalomban pedig 0,56 % ellentétes elıjelő változást okoz. A szelek gyakoriságának egységnyi megváltozása pedig az óránként átlagsebességekben 0,13 m/s, az óránkénti relatív energiatartalomban pedig 0,41 % ugyanolyan elıjelő változást okoz. Annak eldöntéséhez, hogy a relatív gyakoriságok változása az átlagsebességeket vagy az energiatartalmat befolyásolja jobban egy olyan mutatót, paramétert kell konstruálni, amely független a mintaelemek (x) nagyságrendjétıl és mértékegységétıl. Erre legalkalmasabbnak tőnik a normált értékbıl ([x-átlag]/szórás) meghatározott regressziós együttható. Belátható azonban, hogy az így transzformált adatok esetében a regressziós együttható és a korrelációs együttható értéke megegyezik. Így viszont a 4. táblázatból megadható a válasz a kérdésre: a széliránycsoportok relatív gyakoriságának változása az irányoktól független átlagsebességet és energiatartalmat ugyanolyan mértékben befolyásolja az egyes állomásokon. A hatás Debrecenben és Békéscsabán egyformán erısebb, mint Szegeden. 4. táblázat. Lineáris korreláció (r) és regresszió (b) a széliránycsoportok óránkénti relatív gyakorisága, valamint az óránkénti átlagos szélsebesség és relatív energiatartalom között (dılt: szignifikáns esetek). Megfigyelı állomás Debrecen Békéscsaba Szeged Széliránycsoport r b átl. seb. energia átl. seb. energia hegyek felıl () -0,970-0,962-0,07-0,24 síkság felıl () 0,987 0,988 0,07 0,26 közömbös () 0,164 0,125 0,05 0,14 hegyek felıl () -0,911-0,907-0,08-0,32 síkság felıl () 0,907 0,911 0,09 0,36 közömbös () 0,341 0,313 0,11 0,41 hegyek felıl () -0,828-0,847-0,17-0,56 síkság felıl () 0,362 0,371 0,14 0,45 közömbös () 0,618 0,631 0,13 0,41 6. Következtetések Általánosságban azt lehet mondani, hogy az Alföld észak-keleti, keleti részén a síkság felıl fújó szelek elsısorban definíciójukból következıen - ritkábbak, de fajlagosan nagyobb átlagsebességőek és energiájúak, aminek oka egyértelmően a szélcsatorna hatás, Ugyanakkor a két iránycsoport gyakoriságának, valószínőségének napi ritmusát feltételezhetıen termikus eredető folyamatok szabályozzák. A dél-keleti részen, Szegeden az utóbbi esetben is a csatorna-hatás látszik dominánsnak. Irodalom Bárány, I. Vörös, E. Wagner, R. 1970: The influence of the wind conditions of the Hungarian Alföld on the geographical distribution of mills. Acta Climatoligica, Tom. IX. fasc. 1 4. pp. 73 81. Berényi D. 1932: Hegy-völgyi szelek a Tiszántúlon, Idıjárás, 36. pp. 81 89, Defant, A. 1924: Die Windverhältnisse im Gebiete der Ehemaligen Öster. Ungar. Monarchie, Wien Dévényi D. Gulyás O. 1998: Matematikai statisztikai módszerek a meteorológiában. Tankönyvadó, Budapest 387

Hegyfoky K. 1904: A hegyi és völgyi szél, Atmosphera, 8. pp. 81 93. Keveiné Bárány I. 1991: A szélerı hasznosítás éghajlati adottságai az Alföldön. Földrajzi Értesítı, XL., 3 4. pp. 55 69. Keveiné Bárány I. 2000: Adatok a szélerı-hasznosítás alföldi lehetıségeihez. Megújuló energiaforrások-bioüzemanyagok. Energiahatékonysági konferencia. Kecskemét, pp. 44 50. Keveiné Bárány I. 2001: A szélenergia potenciál és a farmergazdaságok vízszükséglete közötti kapcsolat a Dél-Alföldön. A szélenergia hasznosítása a vízgazdálkodásban. A Magyar Szélenergia Társaság Kiadványai, No. 1. pp. 45 52. Péczely Gy. 1963: A Magyar Alföld és a környezı hegyvidék légcseréje, Idıjárás, 67. pp. 233 238. Radics, K. Bartholy, J. Péliné, Cs. N. 2010: Regional tendencies of extreme wind characteristics in Hungary. Adv. Sci. Res., 4. pp. 43 46. Tar K. 2004: Az orográfia szélklímára gyakorolt hatásának statisztikai szerkezete. In: Szerencs, Tokaj-Hegyalja kapuja c. tudományos konferencia elıadásai, pp. 155 162, www.mszet.hu: a Magyar Szélenergia Társaság honlapja. 388