VÝZKUM PROCES AKUMULACE A TÁNÍ SN HU V KRUŠNÝCH HORÁCH

Transkript

1 VÝZKUM PROCES AKUMULACE A TÁNÍ SN HU V KRUŠNÝCH HORÁCH Alice Taufmannová 1, Michal Jení ek 1, Dana Ku erová 1, Hana Pevná 1, Slávek Podzimek 1 Abstrakt Pro výzkum a modelování proces akumulace a tání sn hu je klí ová znalost množství vody akumulované ve sn hové pokrývce. Ur ení tohoto množství není ovšem s ohledem na prostorovou variabilitu charakteristik sn hové pokrývky v bec jednoduché. Údaje o sn hové pokrývce ze stani ních m ení se zejména v horském terénu mohou výrazn lišit od skute ných podmínek, které panují v povodí i v nejbližším okolí stanice. Cílem p ísp vku je shrnutí dosavadních výsledk výzkum v oblasti sn hové hydrologie provád ných na kated e fyzické geografie a geoekologie P F UK v horských povodích v Krušných horách. Hlavní výsledky se týkají p edevším metodiky terénního monitoringu sn hové pokrývky, metod výpo tu prostorového rozložení sn hu a modelování akumulace a tání sn hu na vybraných povodích. Od roku 28 probíhá v povodích Byst ice a Zlatého potoka monitoring klimatologických a hydrologických veli in a také monitoring výšky sn hové pokrývky a vodní hodnoty sn hu. Poznatky získané terénním pr zkumem a následnou analýzou v GIS byly použity p i modelování akumulace a tání sn hu pomocí srážko-odtokového modelu HEC- HMS a metody Temperature Index. Výsledky potvrdily p vodní p edpoklady, že podrobný monitoring m že p inést zp esn ní parametr hydrologických model a následn umožní p esn jší simulace akumulace a tání sn hu. Klí ová slova: hydrologické modelování, akumulace a tání sn hové pokrývky, HEC-HMS, teplotní index, interpola ní metody 1. Úvod Tání sn hu vlivem zvýšené teploty, doprovázené deš ovými srážkami, p edstavuje v eské republice astou p í inu vzniku povodn. P edpov povodní z tání sn hu p edstavuje složitý úkol, kterému je v sou asnosti v nováno stále více pozornosti. Problematikou modelování akumulace a tání sn hové pokrývky se zabývalo množství domácích i zahrani ních autor [1], [2], [3], [4], [5], [12]. Pro operativní hydrologické modelování je zásadní znalost množství sn hu v povodí a jeho prostorová distribuce zejména ve smyslu zm ny s nadmo skou výškou a krajinným pokryvem. Problematikou hydrologického modelování z tajícího sn hu, ale i akumulací sn hové pokrývky v r zných fyzickogeograficky heterogenních prost edích se zabývá v eské republice vedle oborov hlavní instituce eského hydrometeorologického ústavu i další pracovišt výzkumného zam ení v ele s univerzitami. Od roku 26 se tématem tání a akumulace sn hové pokrývky a odtokem ze sn hu zabývá i katedra fyzické geografie a geoekologie na P írodov decké fakult Univerzity Karlovy v Praze. Na kated e fyzické geografie a geoekologie za al pravidelný výzkum sn hové pokrývky z dat nam ených v terénu v zimní sezón 26/7 [6], [7], [13]. Od této sezóny jsou charakteristiky sn hové pokrývky sledovány n kolikrát b hem zimy na zvolených experimentálních povodí na Šumav a v Krušných horách. Pr b žn je monitorována výška sn hové pokrývky a vodní hodnota sn hu válcovým sn hom rem s pr ezem 5 cm 2. Do terénních m ení jsou za le ováni studenti, kte í zpracovávají problematiku hydrologie sn hu ve svých bakalá ských, magisterských a diserta ních pracích. Monitoring sn hové pokrývky je intenzivn ji provád n v dob tání ve snaze zachytit vztah tání a množství vody v záv rových profilech experimentálních tok, na nichž byly katedrou instalovány hladinom ry. Sou ástí monitoringu charakteristik sn hové pokrývky je i m ení pr tok v profilech, kde se nacházejí hladinom ry. 493

2 V posledních dvou letech je nejv tší pozornost v nována výzkumu v experimentálních povodích horní Byst ice a Zlatého potoka v Krušných horách. Tým pracovník a student katedry se zabývá problematikou vlivu fyzickogeografického prost edí na akumulaci, distribuci a tání sn hu, modelováním odtoku ze sn hové pokrývky i problematikou vstupních dat o sn hové pokrývce do srážko-odtokových model. Cíle výzkumu sn hové pokrývky na kated e lze shrnout do následujících bod : Zhodnocení vybraných fyzickogeografických faktor na dynamiku akumulace a tání sn hu (nadmo ská výška, vítr, vegetace, sklon, expozice) Vývoj metodiky m ení a prostorové interpretace dat o sn hu pomocí pozemních metod a DPZ Modelování akumulace a tání sn hu v experimentálních povodích katedry, kombinace r zných p ístup (Degree-Day, Energy Balance), tvorba scéná odtoku z tajícího sn hu Problematika vstupních dat o sn hové pokrývce do srážko-odtokových model (interpola ní metody) Obr. 1: Poloha experimentálních povodí horní Byst ice (na jihu) a Zlatého potoka (na severu) s vyzna enými m enými body V Krušných horách je sn hová pokrývka sledována na celém povodí Byst ice po záv rový profil Ostrov (127,6 km 2 ), zvláš pak v její horní ásti uzav ené profilem Abertamy (9, km 2 ) a na Zlatém potoce (5,5 km 2 ). Ob povodí pat í mezi nejvýše položená povodí v Krušných horách a je zde p edpoklad velkých zásob vody ve sn hové pokrývce a s tím související hrozby vzniku jarních povodní b hem náhlých oteplení. Horní Byst ice a Zlatý potok p edstavují nejen dv vegeta n odlišná povodí, ale liší se i orograficky, nebo se zde r zn projevuje efekt náv t í a záv t í. Tato povodí byla vybrána za ú elem srovnání odtoku vody z tajícího sn hu v odlišných fyzickogeografických prost edích. Polovinu území horní Byst ice tvo í nezan né otev ené plochy, naopak povodí Zlatého potoka je zan no celé (obr. 1). 494

3 2. Data a metody 2.1 Zdroje dat Monitoring v Krušných horách za al v zim 28/29, b hem n hož se vyvíjela metodika terénního m ení, tak aby byla distribuce sn hu v povodí zachycena co nejreprezentativn ji. M ení výšky sn hu a vodní hodnoty sn hu není bodové, ale profilové, tzn. výška sn hové pokrývky je 1x m ena na 1 m profilu po cca 1 m, p i emž na 1., 5. a 1. bod je m ena vodní hodnota sn hu. Profily byly ur eny na hranici otev ené plochy a a, aby byly zohledn ny rozdíly charakteristik sn hu u obou okrajových variant hustoty vegetace pro Krušné hory. Zárove byly profily stanoveny na místa s typickou expozicí svahu a sklonitostí pro daný výškový stupe po 1 m. Každý profil pak reprezentuje charakteristický bod pro danou nadmo skou výšku. Data získaná terénním m ením jsou p evedena do prostorové reprezentace pomocí interpola ních metod v ArcGIS. Interpolace v prost edí ArcGIS vycházely z pr m rné hodnoty m ení pro daný profil. Volba vhodné interpola ní metody je v sou asnosti samostatn ešeným tématem, které bude diskutováno níže. Nam ená data slouží jako vstup do srážko-odtokových model. Pomocí získaných dat pak probíhá kalibrace modelu. Zkalibrovaný model umož uje následn modelování variantních simulací dynamiky akumulace a tání sn hové pokrývky. Fyzikogeografický charakter území ur uje rychlost a intenzitu tání na r zných místech povodí. Nedílnou sou ástí sledování odtoku ze sn hové pokrývky je i monitoring hydrologických a klimatologických charakteristik území. Klimatologická stanice katedry na H ebe né poskytuje údaje o úhrnu srážek, teplot vzduchu a p dy, vlhkosti vzduchu, radiaci, sm ru a rychlosti v tru a také o výšce sn hové pokrývky. Ob experimentální povodí jsou uzav ena automatickými hladinom ry s kontinuálním sledováním vodního stavu. Data získaná z vlastní pozorovací sít jsou dopln na o data z m icí sít HMÚ, Povodí Oh e, s. p a Deutscher Wetterdienst (DWD). Pro hodnocení vlivu krajinného pokryvu na tání sn hové pokrývky byla použita databáze CORINE Land cover 2 [8]. 2.2 Metody Ve všech ešených studiích probíhá modelování odtoku ze sn hu v prost edí srážkoodtokového modelu HEC-HMS. Pro zpracování prostorových dat bylo využito programu ArcGIS verze 9.3 firmy ESRI. Hydrologické charakteristiky povodí a vybrané fyzickogeografické charakteristiky povodí byly zjišt ny z digitálního modelu terénu pomocí hydrologické extenze ArcHydro Tools. V prost edí HEC-HMS byl sestaven diskretizovaný model povodí a pro každé díl í povodí byly odvozeny parametry charakterizující jejich strukturu a chování. Pro výpo et parametr komponent srážko-odtokového procesu bylo použito standardních metod, které jsou v podobných studiích asto aplikovány [9]. Pro výpo et objemu odtoku byla použita metoda SCS CN. Pro stanovení p ímého odtoku byla zvolena metoda Clarkova jednotkového hydrogramu, podzemní odtok byl popsán metodou exponenciálního poku a pro výpo et postupu povod ové vlny v koryt byla vybrána metoda Muskingum-Cunge. Zásadní problematikou související se snahou o co nejp esn jší simulaci odtoku vody ze sn hové pokrývky je správný popis prostorového rozložení sn hu na povodí pomocí interpola ních metod. V sou asnosti je k dispozici n kolik interpola ních metod, zdaleka ne všechny však mohou být použity na horská povodí. Využity byly interpola ní metody v extenzi Geostatistical Analyst v ArcGIS, a to Thiessenovy polygony, IDW (Inverse Distance Weighting), GPI a LPI (Global a Local Polynomial Interpolation), RBF (Radial Basis Function), OK (Ordinary Kriging), Cokriging, ORO (orografická interpolace), RK (Residual Kriging). Jednotlivé metody byly srovnány pomocí k ížové validace (Cross Validation). D ležitou technikou použitou pro modelování odtoku ze sn hu v prost edí HEC-HMS je sn hový model a v jeho rámci metoda teplotního indexu (temperature index). Teplotní index (degree-day factor) po ítá akumulaci a tání sn hové pokrývky na základ vstupních hodnot úhrnu srážek a teploty vzduchu. Teplotní index je definován jako denní úbytek vodní 495

4 hodnoty sn hu p i zvýšení teploty vzduchu o jeden stupe nad kritickou teplotu, p i které za íná proces tání. Degree-day model je dopln n o výpo et zrání sn hové pokrývky, p edevším zohledn ní teplotního deficitu sn hu (Cold Content) a sezónní zm ny faktoru degree-day faktoru. Rozší ený model teplotního indexu zohled uje pomocí dodate ných parametr rozdíly v tání ve srážkovém i bezesrážkovém období a zjednodušen po ítá i vým nu tepla mezi sn hovou pokrývkou a zemským povrchem. Principy sn hového modelu jsou podrobn popsány v literatu e [1]. Modelování vlivu krajinného pokryvu na odtok ze sn hu z povodí prob hlo v jedné ešené studii pro celé povodí Byst ice pro t i scéná e krajinného pokryvu [13]. První variantou byl skute ný stav podle databáze CORINE Land cover 2. Druhou variantou byl teoretický stav, ve kterém byly listnaté a smíšené y, orná p da, pastvina i louky nahrazeny jehli natým porostem. T etí varianta uvažovala nahrazení všech na louky a pastviny. V modelu se jednotlivé krajinné pokryvy lišily hodnotou degree-day faktoru, p i jehož výpo tu se vycházelo ze studie Federera [11]. Výsledné hodnoty degree-day faktoru byly 4,1 mm. C.d -1 pro skute ný stav krajinného pokryvu, 2,7 mm. C.d -1 pro hypotetický stav jehli natého a a 6,3 mm. C.d -1 pro teoretický scéná nezan ného povodí. 3. Výsledky P i aplikaci celistvé formy sn hové komponenty hydrologického modelu HEC-HMS byla vyhodnocena simulace akumulace a tání sn hové pokrývky na povodí Byst ice po záv rový profil Ostrov následovn [13]. Dobrou shodu mezi simulovaným a pozorovaným vývojem vodní hodnoty sn hu vyzna ovaly p edevším vrcholové a horní polohy ve sledovaném povodí, ve st ední ásti již docházelo k ur ité chyb a v tšinou nevyhovující shoda byla zaznamenána v nižších nadmo ských výškách povodí Byst ice. Z jednotlivých výsledk vyplynulo, že r zný charakter a pr b h zimního období m že mít vliv na schopnost modelu simulovat odtok a vodní hodnotu sn hu. Rozložení sn hu v povodí je významn ovlivn no nap. sklonem, expozicí, nadmo skou výškou, vegetací atd. V tšina interpola ních technik však nezohled uje vliv fyzickogeografických charakteristik povodí na rozložení sn hové pokrývky. Pouze n kolik jich do interpolace výšky sn hové pokrývky a vodní hodnoty sn hu zahrnuje vliv nadmo ské výšky. U takových metod byl prokázán signifikantní vztah s ob ma m enými charakteristikami, a to p edevším díky tomu, že vybrané modelové povodí Byst ice je horským povodím s významným výškovým rozp tím ( m n. m.). Z hlediska interpolace výšky sn hu na povodí Byst ice poskytla nejlepší výsledky metoda ORO, která vysv tlila variabilitu výšky sn hové pokrývky ze 78 %. Obdobných výsledk dosáhla rovn ž metoda RK, OK a cokrigingu (77 73 %). Špatnou p edpov dní schopnost má naopak metoda IDW, která vysv tlila jen 48 % z celkové variability výšky sn hové pokrývky, a metoda Thiessenových polygon, která vysv tlila pouhých 2 % variability SCE. P i interpolaci vodní hodnoty sn hu na stejném povodí dosáhla nejlepší p edpov dní schopnosti metoda RK (73 %). Vyhovujícími byly také metody ORO, cokriging a OK (73 62 %). Nejhorší výsledky poskytla metoda IDW (27 %) a Thiessenových polygon (11 %). B hem letošní zimní sezóny byla provedena ty i terénní m ení v horní ásti Zlatého potoka a Byst ice (Obr. 2). Nejvyšší hodnoty nam ené výšky sn hu i vodní hodnoty sn hu byly zaznamenány V období tání v druhé polovin b ezna byla provedena t i m ení. M ení vždy probíhalo jak v e, tak i na otev ené ploše. Oproti o ekávání [12] nebyly prokázány vyšší hodnoty vodní hodnoty sn hu v e než na loukách v záv ru zimy, které byly zp sobeny pomalejším odtáváním sn hu v e. Je nutné zd raznit, že nam ené hodnoty na konci zimy mohou být zatíženy chybou, která vychází z velkého rozp tí m ených hodnot. 496

5 3 25 Byst ice SWE 25 2 Zlatý potok SWE SWE [mm] SWE [mm] Byst ice výška sn hu 8 Zlatý potok výška sn hu Výška sn hu [cm] Výška sn hu [cm] Obr. 2: Vodní hodnota sn hu (SWE) a výška sn hu v e a na otev ených plochách v zim 29/21 v povodích horní Byst ice a Zlatého potoka [13] Pomocí koncep ního modelu HEC-HMS a metody teplotního indexu byly provedeny simulace vlivu a a otev ených ploch na pr b h akumulace a tání sn hové pokrývky a na následný odtok ze sn hu na p íkladu jarní povodn 26 zp sobené vysokými teplotami, vysokým úhrnem kapalných srážek a následným táním sn hové pokrývky v povodí. Z výsledných hydrogram (Obr. 3) lze vyvodit vliv odlišných krajinných pokryv na odtok ze sn hu na povodí Byst ice ve zvoleném období Pomalejší tání sn hové pokrývky v ním porostu má logicky za následek skute nost, že oproti skute nému stavu z stávají v povodí velké zásoby sn hu i po prob hlé povod ové vln [viz 13]. Dá se o ekávat, že další p ípadné deš ové srážky mohou op t zp sobit rychlé tání sn hu s následkem povodn, kulminace by však nem la dosáhnout již tak vysokých hodnot. Lesní pokryv v povodí ovliv uje rychlost odtávání sn hu, které rozkládá do delšího asového období s více díl ími maximy pr toku. Ty ale nedosahují tak vysokých hodnot jako v p ípad zastoupení pouze otev ených ploch v povodí. I když výsledky modelování poukázaly na vliv a na tání sn hu, letošní terénní m ení tuto skute nost pln neprokázalo. D vod se nabízí více a budou muset být diskutovány podrobn ji p ed další zimní sezónou. Možným vysv tlením je malý po et terénních výjezd a nedokonale zvolená sí m ených bod vzhledem k charakteru území. 497

6 Pr tok [m 3.s 1 ] Úhrn srážek Q sou asný stav Q Q Obr. 3: Modelované hydrogramy pr toku v záv rovém profilu Ostrov pro sou asný stav a hypotetické varianty krajinného pokryvu a otev ená plocha [13] Denní úhrn srážek [mm] M ení vždy probíhalo na hranici a a otev ené plochy v obou krajinných pokryvech. Výsledky m ení na loukách tedy reflektují situaci v blízkosti a, kde mohou panovat jiné radia ní a v trné podmínky než v p ípad velkých otev ených ploch. Do budoucna by bylo vhodn jší do sou asného stavu m ení zakomponovat m ení ryze v ním porostu bez otev eného vlivu louky a na zcela otev eném míst. Obzvlášt v období tání je pot eba co nejp esn ji zachytit rozdíly mezi vodní hodnotou sn hu v e a na loukách za ú elem odhadu odtoku vody z povodí. Dalším d vodem sporných výsledk m že být velký rozptyl nam ených hodnot v dob p ed úplným roztátím, kdy již povodí není souvisle pokryto sn hovou pokrývkou a lze tedy t žko vyvozovat p esné záv ry. 4. Diskuze a záv ry V rámci výzkumu katedry fyzické geografie a geoekologie byla na experimentálních územích v Krušných horách v letech provedena m ení výšky sn hu a vodní hodnoty sn hu, která byla a budou nadále analyzována v ad studiích. V závislosti na vybrané interpola ní technice a na jejím nastavení lze zlepšit p edpov množství vody akumulované ve sn hové pokrývce v daném povodí. Podle výsledk poskytují nejlepší p edpov dní schopnost metody ORO a RK, tedy metody, které zahrnují vliv nadmo ské výšky. Do budoucna má smysl v novat se zlepšení p edpov di rozložení sn hové pokrývky pomocí zahrnutí dalších fyzickogeografických charakteristik. Kvalita vstupních dat významným zp sobem ovliv uje výsledky hydrologického modelování. Pomocí koncep ního modelu HEC-HMS a metody teplotního indexu byly provedeny simulace vlivu a a otev ených ploch na pr b h akumulace a tání sn hové pokrývky a na následný odtok ze sn hu na p íkladu jarní povodn 26 zp sobené vysokými teplotami, vysokým úhrnem kapalných srážek a následným táním sn hové pokrývky v povodí [13]. Výsledky modelování ukázaly na nejednozna nost hodnocení vlivu a a otev ených ploch na odtok z povodí v p ípad, že událost je tvo ena více vlnami. V p ípad a sice u první vlny dojde k výraznému snížení, naproti tomu z stanou v povodí vyšší zásoby sn hu, které mohou zp sobit vyšší kulminaci p ípadné druhé vlny. P esto lze na základ výsledk p edpokládat, že kulmina ní pr toky v p ípad zan ní nebudou dosahovat tak vysokých hodnot, jako v p ípad vyššího zastoupení otev ených ploch. Modelování srážko-odtokových proces v povodí ukázalo na adu nejistot vyplývajících jednak ze vstupních dat a jednak z použitého modelu a modelovacích technik. Jednu z nejistot p edstavuje samotný princip m ení sn hu v povodí a interpretace dat. Nejistota použitého modelu vychází p edevším z parametrizace sn hového modelu (ur ení teplotního 498

7 faktoru tání nebo infiltrace vody do p dy) a pr b hu výpo tu (nezohledn ní denního chodu tání). Je t eba zd raznit, že získané výsledky jsou p íkladem povodí s konkrétními fyzickogeografickými podmínkami a pro konkrétní p í innou situaci. Interpretace výsledk by m la být založená p edevším na hodnocení zjišt ných odlišností v provedených simulacích než na pouhé kvantifikaci modelovaných povod ových vln. Literatura [1] BEVEN, K. J., 21. Rainfall-runoff Modelling, The Primer. John Wiley & Sons Ltd. Chichester, 36 pp. [2] DA HELKA,J. KREJ Í, J. ŠÁLEK, M. ŠERCL, P. ZEZULÁK, J., 23. Posouzení vhodnosti aplikace srážko-odtokových model s ohledem na simulaci povod ových stav pro lokality na území R. eská zem d lská univerzita, Praha, 189 s. [3] DEWALLE, D. R. RANGO, A., 28. Princip of snow hydrology. Cambridge University Press, Cambridge, 41 pp. [4] KREMSA, J., 28. Vliv a na akumulaci a tání sn hu a dopl ování zásob podzemní vody, Paljakka (Finsko). VUT, Fakulta stavební, Praha, 14 s. [5] N MEC, L., 26. Vodní hodnota sn hové pokrývky. In: Sborník seminá e Stretnutie sneharov - Nová Ves 26. HMÚ, Praha, s [6] JENÍ EK, M. KOCUM, J. JELÍNEK, J., 28. Monitoring sn hové pokrývky v povodí Rokytky v letech 27 a 28. In: Broža, V., Szolgay, J., Fošumpaur, P. (Eds.) Extrémní hydrologické jevy v povodích. Praha. VÚT, [7] KOCUM, J. JELÍNEK, J. JENÍ EK, M., 29. Monitoring sn hové pokrývky a vyhodnocení sn hových zásob na Šumav a v Krušných horách. In: Hanková, R., Klose, Z., Pavlásek, J. (Eds.) XIV. Medzinárodné stretnutie snehárov. Praha. eská zem d lská univerzita, [8] EEA., 21. Corine land cover data download [online] [cit ]. European Environment Agency, Copenhagen. < [9] JENÍ EK, M., 29. Runoff charges in areas differing in land use in the Blanice River Basin application of the deterministic model Journal of Hydrology and Hydromechanics, 57, 3, [1] SCHARFFENBERG, W. A. FLEMING, M. J., 29. Hydrologic Modeling System HEC- HMS, User s Manual. USACE, Davis. 289 pp. [11] FEDERER, C. A. PIERCE, R. S. HORNBECK, J. W., Snow management seems unlikely. In: Proceedings Symposium on Watersheds in Transition. American Water Resources Association, [12] POB ÍSLOVÁ, J. KULASOVÁ, A. 2. Ukládání a tání sn hu v e a na odn ných partiích Jizerských hor. Opera Corcontica, 37, s [13] JENÍ EK, M. TAUFMANNOVÁ, A., 21. Vliv vegetace na akumulaci a tání sn hu výb r z výsledk výzkumu Katedry fyzické geografie a geoekologie P F UK v letech 29 a 21. In: Jirák et al. (Ed.). XV. Medzinárodné stretnutie snehárov. Praha: HMÚ. in print]. Kontakty na autora 1 Univerzita Karlova v Praze, P írodov decká fakulta, Katedra fyzické geografie a geoekologie, Albertov 6, Praha 2, alice.taufmannova@guycarp.com, jenicek@natur.cuni.cz 499