METEOROLOGICKÉ ZPRÁVY METEOROLOGICAL BULLETIN

Transkript

1 ČESKÝ HYDROMETEOROLOGICKÝ ÚSTAV CZECH HYDROMETEOROLOGICAL INSTITUTE METEOROLOGICKÉ ZPRÁVY METEOROLOGICAL BULLETIN Zdeněk Blažek Pavel Lipina Radim Tolasz: Teplotní a srážkové poměry Ostravska v období Zdeněk Bauer Jana Bauerová Pavel Lipina Milan Palát: Vliv vývoje regionálního klimatu na ekosystém lužního lesa v letech Část IV. živočichové Kateřina Komínková Alice Dvorská Pavel Prošek: Meteorologické stožáry historie, účel a současné využití v České republice Vendula Hejlová Vít Voženílek: Současný stav výzkumu klimatu městského prostředí ve světě ROČNÍK ČÍSLO 5

2 Zdeněk Blažek Pavel Lipina Radim Tolasz: Temperature and precipitation for the Ostrava Region from Zdeněk Bauer Jana Bauerová Pavel Lipina Milan Palát: The impact of regional climate change on the floodplain forest ecosystem from 1951 to Part IV. Animals Kateřina Komínková Alice Dvorská Pavel Prošek: Meteorological masts History, purpose and current uses in the Czech Republic Vendula Hejlová Vít Voženílek: Current State of Art: Urban Environment Climate across the World Abstracting and Indexing: Meteorological and Geoastrophysical Abstracts Meteorologické Zprávy, odborný recenzovaný časopis se zaměřením na meteorologii, klimatologii, čistotu ovzduší a hydrologii. Dvouměsíčník Meteorological Bulletin, reviewed journal specialized in meteorology, climatology, air quality and hydrology. Bi-monthly Vedoucí redaktor Chief Editor R. Tolasz, Český hydrometeorologický ústav, Ostrava, Česká republika Redaktoři Assistant Editors O. Šuvarinová, Český hydrometeorologický ústav, Praha, Česká republika H. Stehlíková, Český hydrometeorologický ústav, Praha, Česká republika Redakční rada Editorial Board J. Bednář, Univerzita Karlova, Praha, Česká republika J. Brechler, Univerzita Karlova, Praha, Česká republika R. Brožková, Český hydrometeorologický ústav, Praha, Česká republika M. Kučerová, Ústav fyziky atmosféry AV ČR, Praha, Česká republika R. Čekal, Český hydrometeorologický ústav, Praha, Česká republika Z. Horký, Praha, Česká republika F. Hudec, Univerzita obrany, Brno, Česká republika I. Hůnová, Český hydrometeorologický ústav, Praha, Česká republika K. Krška, Brno, Česká republika M. Lapin, Univerzita Komenského, Bratislava, Slovenská republika F. Neuwirth, Zentralanstalt für Meteorologie und Geodynamik, Wien, Austria L. Němec, Český hydrometeorologický ústav, Praha, Česká republika V. Pastirčák, Slovenský hydrometeorologický ústav, Bratislava, Slovenská republika D. Řezáčová, Ústav fyziky atmosféry AV ČR, Praha, Česká republika M. Setvák, Český hydrometeorologický ústav, Praha, Česká republika J. Strachota, Praha, Česká republika J. Sulan, Český hydrometeorologický ústav, Plzeň, Česká republika F. Šopko, Český hydrometeorologický ústav, Praha, Česká republika A. Vizina, Výzkumný ústav vodohospodářský T. G. Masaryka, v. v. i., Praha, Česká republika H. Vondráčková, Český hydrometeorologický ústav, Praha, Česká republika V. Voženílek, Univerzita Palackého v Olomouci, Olomouc, Česká republika Vydavatel (redakce) Publishers Český hydrometeorologický ústav, Na Šabatce 2050/17, Praha 4-Komořany, telefon , , suvarinova@chmi.cz. Sazba a tisk: Agentura 3P, spol. s r. o. Rozšiřuje a informace o předplatném podává a objednávky přijímá Český hydrometeorologický ústav, SIS, Na Šabatce 2050/17, Praha 4-Komořany, iva.sieglerova@chmi.cz. Cena jednotlivého čísla 25, Kč, roční předplatné 240, Kč, včetně poštovného. Registrační číslo MK ČR E Meteorologické Zprávy, Český hydrometeorologický ústav Czech Hydrometeorological Institute, Na Šabatce 2050/17, Praha 4-Komořany, Phones: (+420) , (+420) , suvarinova@chmi.cz. Printed in the Agentura 3P, l.l.c. Orders and enquiries: Please contact Czech Hydrometeorological Institute, SIS, Na Šabatce 2050/17, Praha 4-Komořany, Czech Republic, iva.sieglerova@chmi.cz. Annual subscription: 48, EUR (6 issues) ISSN

3 METEOROLOGICKÉ ZPRÁVY Meteorological Bulletin ROČNÍK 68 (2015) V PRAZE DNE 30. ŘÍJNA 2015 ČÍSLO 5 TEPLOTNÍ A SRÁŽKOVÉ POMĚRY OSTRAVSKA V OBDOBÍ Zdeněk Blažek, Nový Malín 681/B, blazek46@seznam.cz Pavel Lipina, Český hydrometeorologický ústav, pobočka Ostrava, K Myslivně 3, Ostrava-Poruba, lipina@chmi.cz Radim Tolasz, Český hydrometeorologický ústav, pobočka Ostrava, K Myslivně 3, Ostrava-Pruba, tolasz@chmi.cz Temperature and precipitation for the Ostrava Region from More than 50 years of air temperature and precipitation measurement in the region of Ostrava (northern part of Moravia, Czech Republic) allows for the capture of short-term changes in the temperature and precipitation characteristics of the regional climate. In this article, daily, monthly, seasonal and annual air temperature and precipitation characteristics, accompanied by the characteristics of the numbers of days, are presented for further discussion. The expected temperature trends were subjected to Mann-Kendal testing to determine the statistical significance of changes. Individual months and years were analyzed in terms of their classification of being either normal or extraordinary. KLÍČOVÁ SLOVA: teplota srážky trend časové řady test Mannův-Kendallův KEYWORDS: air temperature precipitation trend of time series Mann-Kendall test Tab. 1 Metadata použitých meteorologických stanic. Zeměpisné souřadnice se vztahují k současnému umístění stanic. Table 1. Metadata used meteorological stations. Coordinates are given for the current location of stations. Jméno Indikativ Indikativ Zeměpisná Zeměpisná Nadm. výška stanice ČHMÚ WMO šířka délka [m n. m.] Okres Červená O1CERV Opava Lučina O1LUCI Frýdek-Místek Lysá hora O1LYSA Frýdek-Místek Mošnov O1MOSN Nový Jičín Ostrava-Poruba O1PORU Ostrava-město 1. ÚVOD V klimatologii se stále více prosazuje globální pohled na klima a jeho změny velkoprostorové jevy, mezikontinentální a transoceánské přesuny vzduchových hmot a energie, staleté, tisícileté i delší periody a kolísání klimatu. Výsledky dlouholetých měření na jednotlivých klimatologických stanicích jsou však natolik cenným materiálem, že bychom jejich základní zpracování neměli opomíjet. V práci jsou předloženy výsledky zpracování měření teploty a srážek tří stanic na Ostravsku, které jsou umístěny mimo centrum ostravské průmyslové aglomerace a od roku 1961 neměnily významně svou polohu. Zpracování je rozšířeno o jednu stanici ležící v Nízkém Jeseníku a jednu v Moravskoslezských Beskydech, pohořích, které Ostravsko ohraničují na západě a na jihu. Teplotní a srážkové poměry Ostravska jsou doplněny o trendy obou prvků v období 1961 až Odhadovaná hodnota zvýšení průměrné roční teploty vzduchu ve střední Evropě je podle Bindoffa (2013) v intervalu od 1 do 2 C za období , v závislosti na použitém modelu (0,2 až 0,4 C za 10 let). Hodnoty zjištěné na ostravských stanicích by měly těmto odhadům odpovídat, vliv průmyslové aglomerace by je mohl ještě mírně zvyšovat. 2. DATA A METODIKA, VYMEZENÍ ZÁJMOVÉ OBLASTI Z průměrné denní teploty vzduchu a denního úhrnu srážek byly nejprve pro všechny použité stanice (Červená, Lučina, Lysá hora, Mošnov a Ostrava-Poruba) za celé zpracované období od 1. ledna 1961 do 28. února 2014 vypočteny měsíční, sezonní a roční charakteristiky; ze stanice Ostrava-Poruba jsou vyhodnocena data od ledna 1968, kdy byla stanice uvedena do provozu. Ze stanic Lučina, Mošnov a Ostrava-Poruba byly rovněž vypočteny průměrné oblastní hodnoty reprezentující Ostravsko. Zpracovávané období je zakončeno zimou 2013/2014, sezony jsou vymezeny měsíci březen až květen (jaro), červen až srpen (léto), září až listopad (podzim) a prosinec až únor (zima). Řady průměrné měsíční a roční teploty a ročních a sezonních úhrnů srážek byly zařazeny do vybraných percentilových intervalů v souladu s metodikou ČHMÚ (ČHMÚ 1988). Statistická významnost trendů byla testována Mannovým- Kendallovým testem (Salmi a kol. 2002). V dané oblasti nejsou k dispozici další klimatologické stanice s dostatečně dlouhou řadou teploty a srážek, které by netrpěly častým stěhováním meteorologické zahrádky nebo několikaměsíčními výpadky v úplnosti řad. Meteorologické Zprávy, 68,

4 Ostravskem v článku rozumíme Ostravskou pánev, která je v severovýchodní části otevřená do Slezské nížiny, na jihovýchod a jih je ohraničena pohořím Moravskoslezských Beskyd, na jihozápad přechází do Moravské brány, na západ se pozvolna zvedá Nízký Jeseník (De mek 1987). Hydrologicky lze oblast po - psat jako oblast dolních toků Ostravice, Opavy a Olše ústících postupně do Odry. Dodnes je oblast vý - znamně zatížena průmyslovou výrobou. V celé aglomeraci (metropolitní oblast Ostravy), která je tvořena městy Ostrava, Bohumín, Orlová, Karviná, Havířov, Frýdek-Místek a Český Těšín žije přibližně 1 milión obyvatel (Blažek a kol. 2013). Obr. 1 Poloha použitých meteorologických stanic. Fig. 1. Locations of the meteorological stations. 3. TEPLOTNÍ POMĚRY OSTRAVSKA V OBDOBÍ Časový průběh a prostorové rozložení denní teploty vzduchu jsou na Ostravsku do značné míry ovlivněny terénem s celoročně převládajícím prouděním ve směru JZ SV, utvářeným Moravskou branou, a v zimním půlroce výskytem teplotních inverzí v oblasti Ostravské pánve. Průměrná roční teplota je na stanicích v Ostravské pánvi za období (tab. 2) v intervalu od 8,3 C (Lučina) do 8,8 C (Ostrava-Poruba), na Lysé hoře 2,9 C a na Červené 5,8 C. Kvartily Q 25 a Q 75 vymezují u jednotlivých stanic interval normální průměrné roční, popř. sezonní teploty (ČHMÚ 1988). Nejvyšší i nejnižší průměrná roční i sezonní teplota je na všech stanicích zaznamenána mimo takto vymezený interval normálních hodnot teploty. Tyto extrémy průměrné roční teploty se na jednotlivých stanicích vyskytují zpravidla v různých letech, pouze v létě byly nejnižší hodnoty na všech stanicích v roce 1978 a nejvyšší v roce V zimě byly nejniž- Tab. 2 Roční a sezonní charakteristiky průměrné denní teploty vzduchu za období na stanicích Lysá hora (LH), Červená (Ce), Mošnov (Mo), Lučina (Lu) a Ostrava-Poruba (OP). Table 2. Annual and seasonal characteristics of the average daily temperature from at the Lysa hora (LH), Cervena (Ce), Mosnov (Mo), Lucina (Lu) and Ostrava-Poruba (OP) stations. LH Ce Mo Lu OP * LH Ce Mo Lu OP * LH Ce Mo Lu OP * Zima (XII II) Jaro (III V) Léto (VI VIII) Min PDT 24,4 24,4 25,1 24,8 22,3 21,0 18,0 14,7 16,5 13,3 1,8 1,3 4,9 5,3 7,0 Min PST 10,2 8,9 7,5 7,9 5,0 1,2 2,7 6,0 5,6 6,0 9,2 12,9 15,8 15,2 15,7 rok výskytu Q 25 PST 6,4 4,8 2,2 2,4 2,0 1,4 4,8 7,8 7,5 8,0 10,6 14,3 17,0 16,7 17,1 Avg PST 5,4 3,7 1,0 1,1 0,6 2,1 5,6 8,4 8,2 8,7 11,3 14,9 17,7 17,3 17,9 Q 75 PST 4,1 2,5 0,3 0,1 1,0 2,9 6,4 9,2 8,8 9,4 12,0 15,5 18,2 17,8 18,4 Max PST 2,2 0,2 3,3 3,5 3,9 4,5 8,2 10,6 10,4 11,0 14,2 17,6 20,5 20,1 20,5 rok výskytu Max PDT 8,2 9,0 13,8 13,5 12,6 20,0 22,1 25,5 24,5 24,7 23,4 27,3 31,2 30,1 28,5 Podzim (IX XI) Rok (I XII) Min PDT 14,6 11,8 10,1 10,8 11,2 Min PDT 28,8 24,4 25,1 24,8 22,3 Min PST rok 1,5 4,6 7,4 7,1 7,4 1,2 4,1 6,9 6,9 7,1 Min PRT / rok výskytu výskytu Q 25 PST 2,9 5,3 8,1 8,1 8,0 Q 25 PRT 2,4 5,3 8,0 7,8 8,2 Avg PST 3,6 6,2 8,8 8,8 8,8 Avg PRT 2,9 5,8 8,5 8,3 8,8 Q 75 PST 4,2 6,8 9,5 9,3 9,3 Q 75 PRT 3,5 6,4 9,2 8,8 9,4 Max PST 6,1 9,0 11,3 11,2 11,6 4,4 7,4 10,1 9,9 10,4 Max PRT / rok výskytu rok výskytu Max PDT 20,8 22,7 23,9 23,6 22,7 Max PDT 23,4 27,3 31,2 30,1 28,5 PDT průměrná denní teplota ve C LH Lysá hora PST průměrná sezonní teplota ve C Ce Červená PRT průměrná roční teplota ve C Mo Mošnov Q percentil souboru průměrných sezonních nebo ročních teplot ve C Lu Lučina Avg aritmetický průměr souboru průměrných sezonních nebo ročních teplot ve C OP Ostrava-Poruba Q percentil souboru průměrných sezonních nebo ročních teplot ve C * období Min minimální hodnota souboru průměrných denních, sezonních nebo ročních teplot ve C I XII měsíce v roce Max maximální hodnota souboru průměrných denních, sezonních nebo ročních teplot ve C 130 Meteorologické Zprávy, 68, 2015

5 ší hodnoty zaznamenány na všech stanicích v roce 1962 (stanice Ostrava-Poruba byla v provozu až od roku 1968); roky výskytu nejvyšších zimních, jarních a ročních hodnot byly odlišné pouze na Lysé hoře. Roční amplituda průměrné denní teploty vzduchu je na všech stanicích větší než 50 C (na stanici v Mošnově 56,3 C), v zimě je amplituda od 33 do 38 C, na jaře od 38 do 41 C, v létě jen od 22 do 26 C a na podzim od 34 do 35 C. Roční chod teploty vzduchu (obr. 2a) má na všech stanicích v oblasti maximum v červenci a minimum v lednu. Nejvyšší červencová průměrná teplota vzduchu (18,7 C) je na stanici Ostrava- Obr. 2 Průměrné měsíční charakteristiky teploty vzduchu (a průměrná měsíční teplota, b průměrný měsíční Poruba vyšší než stejná teplota počet dní s PDT < 13 C, c průměrný měsíční počet dní s PDT > 10 C a d průměrný měsíční počet dní s PDT na zbylých ostravských stanicích < 0 C) na stanicích Lysá hora (LH), Červená (Ce), Mošnov (Mo), Lučina (Lu) a Ostrava-Poruba (OP) za období , kde PDT je průměrná denní teplota. (v Mošnově je nejvyšší průměrná Fig. 2. The average monthly characteristics (a average monthly temperature, b average monthly number of červencová teplota 18,4 a v Lučině days with PDT < 13 C, c average monthly number of days with PDT > 10 C, and d the average monthly 18,0 C), což je dáno posunutým number of days with PDT < 0 C) at the Lysa hora (LH), Cervena (Ce), Mosnov (Mo), Lucina (Lu) and Ostrava- Poruba (OP) stations from 1961 to 2010, where PDT is the average daily temperature. začátkem řady až do roku 1968 (stanice neměřila v chladnějším období začátku 60. let 20. století). Nejnižší průměrná lednová teplota vzduchu 5,9 C je na Lysé hoře (Mošnov 1,9 C a Lučina 2,1 C). Dny s průměrnou denní teplotou (PDT) nižší než 13 C (obr. 2b) se na všech stanicích vyskytují ve všech měsících. V lednu, únoru a prosinci byly ve sledovaném období všechny dny pod touto hranicí, naopak v červenci se v průměru vyskytuje jen jeden takový den v Mošnově a Ostravě-Porubě a dva v Lučině. Hranice 13 C byla v historii používána pro stanovení topného období (ČR 2007). Průměrná denní teplota vzduchu vyšší než 10 C (obr. 2c) nebyla v lednu, únoru a prosinci na Lysé hoře a na Červené vůbec zaznamenána. V červenci a srpnu jsou všechny dny na stanicích Mošnov, Lučina a Ostrava-Poruba v průměru nad touto hranicí. Průměrná denní teplota 10 C vymezuje malé (hlavní) vegetační období (Sobíšek 1993). Průměrná denní teplota vzduchu nižší než 0 C (obr. 2d) se v červenci a srpnu nevyskytuje na žádné stanici, na stanici Červená ani v červnu a v září, na stanicích Mošnov, Lučina a Ostrava-Poruba není den s průměrnou denní teplotou pod 0 C zaznamenán ani v měsících květen, červen a září. Obr. 3 Průměrné roční počty dní s uvedenou průměrnou denní teplotou vzduchu na stanicích Lysá hora (LH), Červená (Ce), Mošnov (Mo), Lučina (Lu) a Ostrava-Poruba (OP) za období , kde PDT je průměrná denní teplota. Fig. 3. The average annual number of days with that average daily temperature at the Lysa hora (LH), Cervena (Ce), Mosnov (Mo), Lucina (Lu) and Ostrava-Poruba (OP) stations from 1961 to 2010, where PDT is the average daily temperature. Obr. 4 Roční a sezonní relativní četnosti dní s uvedenou průměrnou denní teplotou vzduchu za období (a Lysá hora, b Červená, c průměr ze stanic Mošnov, Lučina a Ostrava-Poruba). Fig. 4. Annual and seasonal relative frequency of days with that average daily temperature from (a Lysa hora, b Cervena and c the average of the Mosnov, Lucina and Ostrava-Poruba stations). Meteorologické Zprávy, 68,

6 Tab. 3 Přehled výsledků Mannova-Kendallova testu za období 1961 až 2013 (n = 53), na stanici Lysá hora (LH) a Červená (Ce) a pro průměr ze stanic Mošnov, Lučina, a Ostrava-Poruba (Ostr). Test Z je hodnota testového kriteria, Q min 99 a Q max 99 vymezuje interval spolehlivosti pro směrnici Q regresní přímky na hladině α = 0,01, Q min 95 a Q max 95 vymezuje interval spolehlivosti pro směrnici Q regresní přímky na hladině α = 0,05 (PDT je průměrná denní teplota). Table 3. Summary results of the Mann-Kendall test from (n = 53) and the Lysa hora (LH) and Cervena (Ce) stations and for the average of the Mosnov, Lucina, and Ostrava-Poruba (Ostr) stations. Test Z is the value of test criterion. Q min 99 and Q max 99 define the confidence interval for the direction Q of a regression line at the level of significance for α = Q min 95and Q max 95 define the confidence interval for the direction Q of a regression line for α = 0.05 (PDT is the average daily temperature). Odhad změny TV ve C / 10 let (dle směrnice Q regresní přímky) Test Z Významnost Q min 99 Q min 95 Q Q max 95 Q max 99 Q min 99 Q min 95 Q Q max 95 Q max 99 Průměrné roční teploty, Rok/LH 4,21 *** 0,013 0,018 0,031 0,043 0,047 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 Rok/Ce 3,96 *** 0,012 0,016 0,029 0,042 0,046 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 Rok/Ostr 4,09 *** 0,013 0,017 0,030 0,043 0,047 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 Průměrné sezonní teploty Zima/LH 1,88 + 0,010 0,000 0,029 0,063 0,076 0,1 0,0 0,3 0,6 0,8 Zima/Ce 1,71 + 0,017 0,005 0,029 0,065 0,079 0,2 0,1 0,3 0,6 0,8 Zima/Ostr 1,50 0,022 0,008 0,031 0,075 0,091 Jaro/LH 2,85 ** 0,005 0,012 0,033 0,053 0,059 0,0 0,1 0,3 0,5 0,6 Jaro/Ce 3,04 ** 0,006 0,015 0,036 0,057 0,064 0,1 0,1 0,4 0,6 0,6 Jaro/Ostr 3,07 ** 0,006 0,011 0,031 0,050 0,057 0,1 0,1 0,3 0,5 0,6 Léto/LH 4,80 *** 0,025 0,031 0,046 0,065 0,068 0,3 0,3 0,5 0,6 0,7 Léto/Ce 4,30 *** 0,017 0,023 0,040 0,055 0,061 0,2 0,2 0,4 0,6 0,6 Léto/Ostr 5,02 *** 0,024 0,028 0,041 0,056 0,060 0,2 0,3 0,4 0,6 0,6 Podzim/LH 0,78 0,021 0,015 0,010 0,032 0,040 Podzim/Ce 0,76 0,020 0,013 0,008 0,029 0,036 Podzim/Ostr 1,08 0,014 0,008 0,010 0,031 0,036 Průměrné sezonní počty dnů s uvedenou PDT, Zima<0 C/LH 2,78 ** 0,333 0,300 0,167 0,046 0,000 3,3 3,0 1,7 0,5 0,0 Zima<0 C/Ce -2,57 * 0,667 0,400 0,214 0,056 0,000 4,8 4,0 2,1 0,6 0,0 Zima<0 C/Ostr -1,59 0,667 0,551 0,250 0,067 0,167 Jaro>5 C/LH 3,12 ** 0,025 0,068 0,0181 0,308 0,345 0,3 0,7 1,8 3,1 3,5 Jaro>5 C/Ce 3,07 ** 0,025 0,071 0,206 0,329 0,362 0,3 0,7 2,1 3,3 3,6 Jaro>5 C/Ostr 2,09 * 0,000 0,000 0,158 0,313 0,356 0,0 0,0 1,6 3,1 3,6 Léto>15 C/LH 3,73 *** 0,081 0,121 0,264 0,378 0,419 0,8 1,2 2,6 3,8 4,2 Léto>15 C/Ce 3,99 *** 0,115 0,169 0,313 0,476 0,537 1,1 1,7 3,1 4,8 5,4 Léto>15 C/Ostr 4,72 *** 0,185 0,227 0,345 0,486 0,538 1,9 2,3 3,5 4,9 5,4 Podzim>5 C/LH 0,68 0,141 0,086 0,055 0,200 0,261 Podzim>5 C/Ce 0,59 0,105 0,066 0,038 0,200 0,227 Podzim>5 C/Ostr 1,11 0,105 0,056 0,083 0,217 0,263 Průměrné měsíční teploty Le/Ostr 1,39 0,040 0,017 0,037 0,094 0,116 Ún/Ostr 0,58 0,065 0,042 0,019 0,066 0,087 Bř/Ostr 0,82 0,039 0,025 0,020 0,068 0,085 Du/Ostr 2,30 * 0,005 0,006 0,035 0,064 0,072 0,1 0,1 0,4 0,6 0,7 Kv/Ostr 3,31 *** 0,009 0,019 0,039 0,065 0,073 0,1 0,2 0,4 0,6 0,7 Če/Ostr 2,40 * 0,002 0,005 0,027 0,049 0,056 0,0 0,1 0,3 0,5 0,6 Čc/Ostr 3,92 *** 0,021 0,030 0,053 0,079 0,086 0,2 0,3 0,5 0,8 0,9 Sr/Ostr 4,55 *** 0,022 0,029 0,049 0,066 0,073 0,2 0,3 0,5 0,7 0,7 Zá/Ostr 0,39 0,033 0,024 0,006 0,033 0,040 Ří/Ostr 0,88 0,030 0,020 0,014 0,043 0,052 Li/Ostr 1,19 0,036 0,023 0,021 0,058 0,067 Pr/Ostr 1,44 0,031 0,013 0,034 0,080 0,095 Le/LH 1,63 0,020 0,008 0,035 0,070 0,092 Ún/LH 0,31 0,064 0,045 0,008 0,061 0,081 Bř/LH 0,63 0,044 0,030 0,014 0,055 0,071 Du/LH 2,51 * 0,002 0,010 0,045 0,077 0,087 0,0 0,1 0,5 0,8 0,9 Kv/LH 2,80 ** 0,003 0,014 0,043 0,075 0,087 0,0 0,1 0,4 0,8 0,9 Če/LH 2,39 * 0,002 0,007 0,034 0,059 0,072 0,0 0,1 0,3 0,6 0,7 Čc/LH 3,44 *** 0,017 0,025 0,055 0,086 0,098 0,2 0,3 0,6 0,9 1,0 Sr/LH 4,32 *** 0,023 0,033 0,055 0,075 0,081 0,2 0,3 0,5 0,8 0,8 Zá/LH 0,04 0,048 0,037 0,000 0,036 0,047 Ří/LH 0,08 0,055 0,041 0,002 0,036 0,049 Li/LH 1,47 0,025 0,011 0,030 0,064 0,079 Pr/LH 1,99 * 0,013 0,000 0,040 0,074 0,084 0,1 0,0 0,4 0,7 0,8 Ostr průměr ze stanic Mošnov, Lučina a Ostrava-Poruba *** trend je významný na hladině a = 0,001 LH stanice Lysá hora ** trend je významný na hladině a = 0,01 Ce stanice Červená * trend je významný na hladině a = 0,05 Test Z hodnota testového kritéria + trend je významný na hladině a = 0,1 Q min 99, Q max 99 interval spolehlivosti pro směrnici Q regresní přímky na hladině a = 0,01 Q min 99, Q max 99 interval spolehlivosti pro směrnici Q regresní přímky na hladině a = 0, Meteorologické Zprávy, 68, 2015

7 Tab. 3 Přehled výsledků Mannova-Kendallova testu za období 1961 až 2013 (n = 53), na stanici Lysá hora (LH) a Červená (Ce) a pro průměr ze stanic Mošnov, Lučina, a Ostrava-Poruba (Ostr). Pokračování. Table 3. Summary results of the Mann-Kendall test from (n = 53) and the Lysa hora (LH) and Cervena (Ce) stations and for the average of the Mosnov, Lucina, and Ostrava-Poruba (Ostr) stations. Continuation. Odhad změny TV ve C / 10 let (dle směrnice Q regresní přímky) Test Z Významnost Q min 99 Q min 95 Q Q max 95 Q max 99 Q min 99 Q min 95 Q Q max 95 Q max 99 Le/Ce 1,76 + 0,022 0,008 0,034 0,082 0,099 0,2 0,1 0,3 0,8 1,0 Ún/Ce 0,45 0,064 0,049 0,014 0,063 0,084 Bř/Ce 0,88 0,036 0,022 0,026 0,071 0,088 Du/Ce 2,60 ** 0,001 0,011 0,046 0,074 0,083 0,0 0,1 0,5 0,7 0,8 Kv/Ce 2,91 ** 0,004 0,012 0,038 0,070 0,080 0,0 0,1 0,4 0,7 0,8 Če/Ce 1,96 * 0,008 0,000 0,025 0,052 0,059 0,1 0,0 0,3 0,5 0,6 Čc/Ce 3,15 ** 0,010 0,018 0,048 0,075 0,086 0,1 0,2 0,5 0,8 0,9 Sr/Ce 4,01 *** 0,022 0,031 0,053 0,072 0,077 0,2 0,3 0,5 0,7 0,8 Zá/Ce 0,21 0,045 0,034 0,003 0,034 0,046 Ří/Ce 0,18 0,051 0,041 0,003 0,029 0,042 Li/Ce 1,48 0,023 0,008 0,030 0,061 0,073 Pr/Ce 1,62 0,019 0,004 0,031 0,065 0,077 Na obr. 3 jsou zobrazeny průměrné roční počty dní s průměrnou denní teplotou, postupně zleva, nižší než 15, 10, 5, 0 a 13 C a vyšší než 5, 10, 15 a 20 C. Průměrná denní teplota 5 C vymezuje velké vegetační období. Průměrná denní teplota vzduchu nižší než 15 C se vyskytuje v průměru za rok jen tři dny na Lysé hoře, dva dny v Lučině a jeden den na Červené, v Mošnově a Ostravě-Porubě. Méně než 10 dní ročně s průměrnou denní teplotou pod 10 C se vyskytuje na všech stanicích s výjimkou Lysé hory, kde zaznamenáváme v průměru 17 dní s touto teplotou za rok. Malý počet dní je rovněž s průměrnou denní teplotou nad 20 C. Na Lysé hoře jeden, na Červené 10 a na ostravských stanicích počet kolísá kolem 25 dní ročně. Počet dní s průměrnou denní teplotou nižší než 13 C dosahuje na ostravských stanicích téměř 2/3 roku (240 dní), na Lysé hoře 324 dny. Relativní sezonní četnost dní s průměrnou denní teplotou ve zvoleném intervalu ukazuje, že na Lysé hoře (obr. 4a) je v létě 73 % dní s průměrnou denní teplotou v desetistupňovém intervalu od 5 do 15 C a v zimě 72 % dní v intervalu od 10 do 0 C. Na Červené (obr. 4b) je v létě v intervalu od 10 do 20 C dokonce 78 % dní a v zimě v intervalu od 10 do 0 C 71 % dní. Více než 70% podíl má na ostravských stanicích Mošnov, Lučina a Ostrava-Poruba (obr. 4c) v létě interval od 10 do 20 C (74 %) a v zimě interval od 5 do 5 C (mírně nad 70 %). Na jaře a na podzim tak vysoký výskyt průměrné denní teploty v desetistupňovém intervalu nenajdeme. Průměrná denní teplota vzduchu vyšší než 20 C se na Lysé hoře vyskytuje jen mimořádně (0,3 % dní v roce), na Červené 2,8 % dní a na ostravských stanicích 7 % dní. S teplotou nižší než 10 C je 5 % dní ročně na Lysé hoře a 2 % dní na Červené i na ostravských stanicích. 4. TREND TEPLOTY VZDUCHU V OBDOBÍ Řady měsíční, sezonní a roční průměrné teploty za období (poslední zpracovanou sezonou je zima 2013/2014 končící v únoru 2014) byly podrobeny testování Mannovým- Kendallovým testem (Salmi a kol. 2002), který je vhodný na testování očekávaného monotónního trendu (Bindoff 2013) v řadách s normálním rozdělením. Kladná hodnota testovacího kritéria Z indikuje rostoucí a záporná hodnota klesající trend (tab. 3). Není-li významnost testovacího kritéria v tabulce uvedena, je trend statisticky nevýznamný, rovněž tak trend na hladině významnosti α = 0,1 (označen +) lze pro účely hodnocení časových změn teploty považovat za nevýznamný. V tab. 3 vidíme, že průměrná roční teplota vzduchu vykazu- Obr. 5 Počty měsíců na Ostravsku (průměr stanic Mošnov, Lučina a Ostrava-Poruba) v jednotlivých letech podle teplotního charakteru v období (zařazení do kategorií viz tab. 3), jednotlivé kategorie shlazeny 11letým klouzavým průměrem. Fig. 5. The number of months in the Ostrava region (average of the Mosnov, Lucina and Ostrava-Poruba stations) in each year according to the nature of the temperature from (see classification in the categories of Table 3). Obr. 6 Průměrná roční teplota vzduchu v období na stanicích Lysá hora (LH), Červená (Ce) a na Ostravsku (Ostr) doplněná lineárním trendem (významnost trendu viz tab. 3). Fig. 6. The average annual air temperature from at the Lysa hora (LH), Cervena (Ce) and Ostrava region (Ostr) stations, accompanied by a linear trend line (Trend Relevance, see Table 3). Meteorologické Zprávy, 68,

8 Tab. 4 Teplotní charakter jednotlivých měsíců na Ostravsku (průměr ze stanic Mošnov, Lučina a Ostrava-Poruba) v období 1961 až únor Table 4. Classification of monthly temperatures in the Ostrava region (average of the Mosnov, Lucina and Ostrava-Poruba stations) from 1961 to February Leden Únor Březen Duben Květen Červen Červenec Srpen Září Říjen Listopad Prosinec Tab. 5 Teplotní charakter jednotlivých roků a sezon (průměrná teplota vzduchu a počty dní s uvedenou průměrnou denní teplotou) v období na stanicích Lysá hora (LH), Červená (Ce) a na Ostravsku (Ostr). Table 5. Classification of annual and seasonal temperatures (average temperature and specified number of days with average daily temperature) from at the Lysa hora (LH) and Cervena (Ce) stations and for the average of the Mosnov, Lucina, and Ostrava-Poruba (Ostr) stations. Rok LH Ce PRT ve C Ostr LH Ce PST ve C > 5 C PST ve C > 5 C Jaro Ostr LH Ce PST ve C > 5 C PST ve C > 15 C PST ve C > 15 C PST ve C > 15 C Léto Ostr LH Ce PST ve C > 5 C PST ve C > 5 C Podzim Ostr LH Ce PST ve C > 5 C PST ve C < 0 C PST ve C < 0 C PST ve C < 0 C Zima Ostr LH Lysá hora xx xx < 2. percentil xx 2. percentil <= xx < 25. percentil xx 25. percentil <= xx <= 75. percentil xx 25. percentil < xx <= 98. percentil xx xx > 98. percentil Ce Červená Ostr průměr ze stanic Mošnov, Lučina, Ostrava-Poruba PRT průměrná roční teplota PST průměrná sezonní teplota > 5 C, > 15 C, < 0 C počet dnů s uvedenou teplotou v uvedeném období 134 Meteorologické Zprávy, 68, 2015

9 je na všech stanicích rostoucí trend, potvrzený na hladině významnosti α = 0,001 v průměru 0,3 C za 10 let. Rovněž pro průměrnou letní teplotu na nejvyšší hladině významnosti je trend rostoucí na Lysé hoře v průměru o 0,5 C za 10 let, na Červené o 0,4 C za 10 let a na ostravských stanicích o 0,4 C za 10 let. V jednotlivých měsících je rostoucí trend významný na hladině významnosti α = 0,001. Na ostravských stanicích v květnu 0,4 C za 10 let, v červenci 0,5 C za 10 let a v srpnu 0,5 C za 10 let, na Lysé hoře v červenci 0,6 C za 10 let a v srpnu 0,5 C za 10 let a na Červené v srpnu 0,5 C za 10 let. Letní počet dní s průměrnou teplotou vyšší než 15 C ukazuje na této hladině významnosti rovněž rostoucí trend na všech stanicích v průměru o 3 dny za 10 let. Průměrná měsíční teplota vzduchu jednotlivých měsíců na ostravských stanicích byla porovnána s dlouhodobými průměrnými charakteristikami daného měsíce a zařazena do intervalu podle percentilů 2, 25, 75 a 98 do pěti kategorií. Teplota vzduchu větší než 25. percentil a menší než 75. percentil není v tabulce zvýrazněna (jedná se o měsíce s normální teplotou podle metodických pravidel ČHMÚ, 1988), hodnota větší než 2. percentil a menší než 25. percentil je světle modrá (podnormální až silně podnormální teplota), hodnota menší než 2. percentil je tmavě modrá (mimořádně podnormální teplota), hodnota větší než 75. percentil a menší než 98. percentil je světle červená (nadnormální až silně nadnormální teplota) a hodnota větší než 98. percentil je červená (mimořádně nadnormální teplota). Z tabulky vyplývá, že postupně narůstá počet měsíců s průměrnou teplotou nadnormální a mimořádně nadnormální a klesá počet měsíců s teplotou podnormální a mimořádně podnormální. V prvním desetiletí ( ) daného období vidíme pět mimořádně nadnormálních měsíců, v posledním desetiletí (březen 2004 až únor 2014) je 14 mimořádně nadnormálních měsíců. V mimořádně podnormálních měsících jsou tyto počty dva a nula, posledním mimořádně podnormálním měsícem byl duben Zároveň vidíme, že se prodlužuje období s výskytem za sebou jdoucích nadnormálních měsíců. Na začátku období byly maximálně dva takové měsíce za sebou, v posledních letech jsou za sebou jdoucí měsíce s nadnormální teplotou zcela běžné (nejdelší bylo období dvanácti měsíců od září 2006 do srpna 2007). Podobnou statistiku vidíme v tab. 5 v jednotlivých sezonách a roce na Lysé hoře, na Červené a na Ostravsku jako celku. Obr. 7 Průměrná sezonní teplota vzduchu v období na stanicích Lysá hora (LH), Červená (Ce) a na Ostravsku (Ostr) doplněná lineárním trendem (významnost trendu viz tab. 3). Fig. 7. The average seasonal air temperatures from at the Lysa hora (LH), Cervena (Ce) and Ostrava region (Ostr) stations, accompanied by a linear trend line (Trend Relevance, see Table 3). Obr. 8 Průměrné sezonní počty dní s uvedenou průměrnou denní teplotou (PDT) v období na stanicích Lysá hora (LH), Červená (Ce) a na Ostravsku (Ostr) doplněné lineárním trendem (významnost trendu viz tab. 3). Fig. 8. The average seasonal number of days with that average daily temperature (PDT) from at the Lysa hora (LH), Cervena (Ce) and Ostrava (Ostr) stations, accompanied by a linear trend line (Trend Relevance, see Table 3). Průběh počtů měsíců uvedených v tab. 4 na Ostravsku je na obr. 5 v období doplněn 11letým klouzavým průměrem, hodnota průměru je zařazena vždy k poslednímu roku klouzavého intervalu. Vidíme klesající trend počtu podnormálních měsíců a stoupající trend počtu nadnormálních měsíců. Oba trendy jsou podle Mannova-Kendallova testu významné na hladině významnosti α = 0,001. Pokles počtu měsíců s normální průměrnou teplotou vzduchu není statisticky významný. Po roce 1996 se ve zkoumané oblasti nevyskytl ani jeden teplotně podnormální rok (tab. 5) a prvním teplotně nadnormálním rokem od roku 1961 byl rok 1982 na Lysé hoře a rok 1983 na Červené a na Ostravsku. Tyto dva roky byly jedinými teplotně nadnormálními v první polovině zpracovaného obdo- Meteorologické Zprávy, 68,

10 bí ( ), ve druhé polovině ( ) bylo 16 let s nadnormální průměrnou roční teplotou vzduchu alespoň na jedné stanici. Naopak let s výskytem teplotně podnormální průměrné roční teploty alespoň na jedné stanici bylo 13 v první polovině, a jen jeden (1996) ve druhé polovině období. Mimořádně teplotně nadnormální sezony byly tímto způsobem určeny čtyři, v létě 1992 a 2003 a na podzim 2000 a 2006, mimořádně podnormální sezona byla v daném období na Ostravsku jen jedna (zima 1962). Trend průměrné roční teploty je zobrazen na obr. 6. Významnost trendu této teploty je hodnocena v tab. 3, v níž je uvedeno, že se jedná o trend statisticky významný na hladině významnosti α = 0,001 pro všechny stanice. Z průměrné hodnoty trendu lze dovodit zvýšení průměrné roční teploty na jednotlivých stanicích o 1,6 C za uvedené 53leté období , což odpovídá výše uvedeným modelovým odhadům ve druhé polovině 20. století ve střední Evropě. Trend průměrné sezonní teploty (obr. 7) ukazuje nejrychlejší růst průměrné teploty v létě, což je v souladu s hodnotami trendů uvedenými v tab. 3. Statisticky nevýznamný trend se vyskytuje na všech stanicích na podzim a v zimě na Ostravsku. Průběh počtu dní s průměrnou denní teplotou nad 5 C na jaře a na podzim, nad 15 C v létě a pod 0 C v zimě je uveden na obr. 8. Stejně jako u průměrné teploty nejsou trendy počtu dní na podzim statisticky významné a na nejvyšší hladině významnosti je rostoucí trend počtu dní doložen pouze v létě. V období se počet dní s teplotou nad 15 C v létě zvýšil v průměru o 15 dní (16 %) na Lysé hoře a o 20 dní (22 %) na Červené a na Ostravsku. Počet dní s teplotou pod 0 C se v zimě snížil v průměru o 15 dní (17 %) na Ostravsku, o 14 dní (16 %) na Červené a o 10 dní (11 %) na Lysé hoře. Růst počtu dní s teplotou nad 5 C na jaře a na podzim je v průměru do 10 dní za celé uvedené období. Průběh průměrné měsíční teploty na Ostravsku je uveden na obr. 9. Lineární trend je zobrazen jen pro měsíce, kde je trend statisticky významný na hladině α = 0,1 a vyšší. Obrázek potvrzuje předcházející konstatování, že vzestup průměrné teploty vzduchu je v období od roku 1961 na Ostravsku výraznější v teplém půlroce a nevýrazný v chladné polovině roku. Obr. 9 Průměrná měsíční teplota vzduchu na Ostravsku (průměr ze stanic Mošnov, Lučina a Ostrava-Poruba) v období (II/2014), významnost trendu viz tab. 3. Fig. 9. The average monthly air temperature in the Ostrava region (average of the Mosnov, Lucina and Ostrava- Poruba stations) from (II/2014). Trend Relevance, see Table 3. [mm] a) c) 0 Le Ún B Du Kv e c Sr Zá í Li Pr LH Ce Mo Lu OP ( ) Le Ún B Du Kv e c Sr Zá í Li Pr LH Ce Mo Lu OP ( ) 5. SRÁŽKOVÉ POMĚRY OSTRAVSKA V OBDOBÍ Časové a prostorové rozložení srážek v oblasti Ostravska významně ovlivňuje utváření reliéfu. Návětří Mo ravskoslezských Beskyd při proudění ze západního sektoru zvyšuje srážkové úhrny při cyklonálních situacích se středem cyklóny nad severovýchodní Evropou. Průměrný roční úhrn srážek je na stanicích Ostravska v období (tab. 6) v intervalu od 693 (Mošnov) do 831 mm (Lučina), na Lysé hoře 1425 mm a na Červené, kte b) d) Le Ún B Du Kv e c Sr Zá í Li Pr LH Ce Mo Lu OP ( ) Le Ún B Du Kv e c Sr Zá í Li Pr LH Ce Mo Lu OP ( ) Obr. 10 Průměrné měsíční charakteristiky srážek (a průměrný měsíční úhrn srážek, b průměrný měsíční počet dní s DUS < 0,5 mm, c průměrný měsíční počet dní s DUS 1 5 mm a d průměrný měsíční počet dní s DUS > 5 mm) na stanicích Lysá hora (LH), Červená (Ce), Mošnov (Mo), Lučina (Lu) a Ostrava-Poruba (OP) v období , kde DUS je denní úhrn srážek. Fig. 10. The average monthly characteristics (a average monthly precipitation, b average monthly number of days with DUS < 0.5 mm, c average monthly number of days with DUS 1 5 mm, and d the average monthly number of days with DUS > 5 mm) at the Lysa hora (LH), Cervena (Ce), Mosnov (Mo), Lucina (Lu) and Ostrava- Poruba (OP) stations from , where DUS is the daily precipitation amount. 136 Meteorologické Zprávy, 68, 2015

11 Tab. 6 Roční a sezonní charakteristiky denních, sezonních a ročních úhrnů srážek v období na stanicích Lysá hora (LH), Červená (Ce), Mošnov (Mo), Lučina (Lu) a Ostrava-Poruba (OP). Table 6. Annual and seasonal characteristics of daily, seasonal and annual precipitation from at the Lysa hora (LH), Cervena (Ce), Mosnov (Mo), Lucina (Lu) and Ostrava-Poruba (OP) stations. LH Ce Mo Lu OP * LH Ce Mo Lu OP * LH Ce Mo Lu OP * Zima (XII II) Jaro (III V) Léto (VI VIII) Min SUS a rok výskytu Q 25 SUS Avg SUS Q 75 SUS Max SUS rok výskytu Max DUS 69,3 40,2 40,4 48,5 33,7 163,2 46,3 56,2 81,3 52,8 233,8 59,4 63,9 85,6 86,4 beze srážek ,0 0,4 mm ,5 2,4 mm ,5 5,4 mm ,5 10,4 mm ,5 15,4 mm ,5 25,4 mm > 25,4 mm Průměrné počty dnů s DUS Podzim (IX XI) Rok (I XII) Min SUS rok výskytu Min RUS / rok výskytu Q 25 SUS Q 25 RUS Avg SUS Avg RUS Q 75 SUS Q 75 RUS Max SUS rok výskytu Max RUS / rok výskytu Max DUS 158,8 54,1 80,4 83,2 75,4 Max DUS 233,8 59,4 80,4 85,3 86,4 beze srážek beze srážek ,0 0,4 mm ,0 0,4 mm ,5 2,4 mm ,5 2,4 mm ,5 5,4 mm ,5 5,4 mm Průměrné počty dnů s DUS Průměrné počty dnů s DUS 5,5 10,4 mm ,5 10,4 mm ,5 15,4 mm ,5 15,4 mm ,5 25,4 mm ,5 25,4 mm > 25,4 mm > 25,4 mm DUS denní úhrn srážek v mm LH Lysá hora SUS respektive RUS sezonní respektive roční úhrn srážek v mm Ce Červená Q percentil souboru sezonních nebo ročních úhrnů srážek v mm Mo Mošnov Avg aritmetický průměr souboru sezonních nebo ročních úhrnů srážek Lu Lučina Q percentil souboru sezonních nebo ročních úhrnů srážek OP Ostrava-Poruba Min minimální hodnota souboru denních, sezonních nebo ročních úhrnů srážek * období Max maximální hodnota souboru denních, sezonních nebo ročních úhrnů srážek I XII měsíce rá leží v závětří Hrubého Jeseníku, jen 753 mm. Kvartily Q 25 a Q 75 vymezují u jednotlivých stanic interval normálního ročního, popř. sezonního úhrnu srážek (ČHMÚ 1988). Lysá hora je v průměru nejdeštivějším místem České republiky a i nejnižší roční úhrn srážek v suchém roce 2003 na ní byl vyšší než mm (1 019 mm). Nevyšší roční úhrn srážek mm byl zaznamenán v roce Stanice na Červené leží v oblasti Nízkého Jeseníku v nadmořské výšce 748 m n. m., avšak srážkově odpovídá stanicím v aglomeraci Ostravska v nadmořské výšce m n. m. Nejvyšší roční úhrny srážek jsou zde dokonce vyšší (Lučina mm, Ostrava-Poruba mm, Mošnov mm; všechny z roku 1977) než maximum na Červené (974 mm z roku 2010). Nejvyšší denní úhrny srážek jsou na stanicích Ostravska nižší než 100 mm (80,4 mm 5. září 1968 v Mošnově, 86,4 mm 9. června 1971 v Ostravě-Porubě a 85,3 mm 18. července 1970 v Lučině), na Červené je nejvyšší denní úhrn srážek pouze 59,4 mm, naměřený 4. července Uvedený nejvyšší denní úhrn srážek na Lysé hoře 233,8 mm (6. července 1997) je nejvyšším denním úhrnem srážek od počátku měření na této stanici v roce V průměru je na jednotlivých stanicích zaznamenáno od 126 dní beze srážek na Lysé hoře, po 160 dní v Ostravě- -Porubě. V ročním chodu srážek (obr. 10a) je na Ostravsku maximum zpravidla v červenci (Lysá hora 203 mm, Lučina 119 mm, Ostrava-Poruba 98 mm a Červená 96 mm), pouze v Mošnově je maximum těsně posunuto do června (100 mm, v červenci 97 mm) a minimum v lednu (Mošnov 26 mm, Ostrava-Poruba 30 mm, Lučina 37 mm a Lysá hora 81 mm), pouze na Červené v únoru (37 mm, v lednu 41 mm). Průměrný počet dní beze srážek nebo s minimálním denním úhrnem srážek nižším než 0,5 mm (obr. 10b) nemá výrazný roční chod a na jednotlivých stanicích v oblasti se pohybuje v průměru kolem 19 dní za měsíc, pouze na Lysé hoře 16 dní za měsíc. Průměrný počet dní s úhrnem srážek od jednoho do pěti mm (obr. 10c) je v ročním chodu minimální v srpnu a v září (6 dní) a nejvyšší hodnoty jsou od listopadu do března (10 dní na Lysé hoře a na Červené, 9 dní na stanicích Ostravska). Roční chod počtu dní s úhrnem srážek nad 5 mm (obr. 10d) je podobný ročnímu chodu úhrnu srážek s maximem v červnu a červenci a minimem v lednu a únoru. Na stanicích Mošnov, Lučina a Ostrava-Poruba a na Červené se vyskytuje v jednotlivých měsících průměrně od jednoho do šesti dní s úhrnem srážek nad 5 mm, na Lysé hoře od pěti do osmi dní měsíčně. Počet dní beze srážek (obr. 11) v sezonách jen mírně kolí- Meteorologické Zprávy, 68,

12 138 Meteorologické Zprávy, 68, 2015 Tab. 7 Srážkový charakter jednotlivých měsíců a let na stanicích Lysá hora (LH), Červená (Ce), Mošnov (Mo), Lučina (Lu) a Ostrava-Poruba (OP) v období 1961 až únor Table 7. Precipitation character of the individual months and years at the Lysa hora (LH), Cervena (Ce), Mosnov (Mo), Lucina (Lu) and Ostrava-Poruba (OP) stations from 1961 to February xx xx < 2. percentil xx 2. percentil <= xx < 25. percentil xx 25. percentil <= xx <= 75. percentil xx 25. percentil < xx <= 98. percentil xx xx > 98. percentil LH Lysá hora Ce Červená Mo Mošnov Lu Lučina Po Ostrava-Poruba (od roku 1968) Rok LH Ce Mo Lu OP Jaro LH Ce Mo Lu OP Léto LH Ce Mo Lu OP Podzim LH Ce Mo Lu OP Zima LH Ce Mo Lu OP

13 ] 180 Rok 160 LH Ce < 1 mm 1-2 mm 3-5 mm 6-10 mm < 1 mm 1-2 mm 3-5 mm 6-10 mm mm mm > 25 mm beze srá k Podzim < 1 mm Jaro 1-2 mm 3-5 mm 6-10 mm mm mm > 25 mm beze srá ek srá k mm < 1 mm mm 1-2 mm Zima < 1 mm Léto 1-2 mm 3-5 mm 3-5 mm > 25 mm 6-10 mm 6-10 mm mm mm beze srá k mm mm Mo Lu OP ( ) Obr. 11 Průměrné roční a sezonní počty dní s uvedeným denním úhrnem srážek na stanicích Lysá hora (LH), Červená (Ce), Mošnov (Mo), Lučina (Lu) a Ostrava-Poruba (OP) v období Fig. 11. Average annual and seasonal number of days with that daily precipitation at the Lysa hora (LH), Cervena (Ce), Mosnov (Mo), Lucina (Lu), and Ostrava-Poruba (OP) stations from [mm] > 25 mm > 25 mm beze srá k beze srá k sá kolem 37 (cca 40 %), vyrovnaný mezi sezonami je i počet dní se srážkou v uvedených intervalech. Vyšší počty dní se vyskytují s nižšími úhrny srážek na stanicích Mošnov, Lučina a Ostrava-Poruba a s vyššími úhrny srážek na Lysé hoře. Roční a sezonní úhrny srážek byly v jednotlivých letech porovnány s percentily 2, 25, 75 a 98 a označeny podle metodiky (ČHMÚ 1988) jako normální (úhrn srážek v intervalu od 25. do 75. percentilu), podnormální až silně podnormální (úhrn od 2. do 25. percentilu), mimořádně podnormální (úhrn nižší než 2. percentil), nadnormální až silně nadnormální (od 75. do 98. percentilu) a mimořádně nadnormální (nad 98. percentil). Jednotlivé kategorie jsou v tab. 7 barevně zvýrazněny. V rozložení kategorií od roku 1961 nelze pozorovat žádný statisticky významný trend. V ročních úhrnech vidíme na začátku období (60. a 70. léta) střídání srážkově nadnormálních a podnormálních roků, v 80. letech převládají srážkově podnormální roky a v posledních letech se suché a vlhké roky opět střídají. V jednotlivých sezonách lze rozlišit několik období srážkově podnormálních (jaro v letech 1980 až 1982, léto 1992 až 1994, podzim 1982 až 1986 nebo zimu 1989 až 1991) i srážkově nadnormálních (jaro 1994 až 1996 nebo podzim 2003 až 2005). Srážkově mimořádně nadnormální bylo na všech stanicích jen jaro 2010 a mimořádně podnormální léto 1992 a podzim TREND SRÁŽKOVÝCH ÚHRNŮ V OBDOBÍ Roční úhrny srážek (obr. 12) v období nevykazují na žádné stanici statisticky významný trend. Obrázek potvrzuje dříve uvedené konstatování, že stanice na Červené v Nízkém Jeseníku má režim srážek podobný stanicím na Ostravsku, přestože leží ve vyšší nadmořské výšce. Srážkově významnější roky 1966, 1977, 1997, 2001 a 2011 byly ve zkoumané oblasti zaznamenány na všech stanicích. V průběhu počtu dní s denním úhrnem srážek ve zvoleném intervalu (nad 10 mm, beze srážek a pod 3 mm) v období 1961 až 2013 (obr. 13) nelze, stejně jako v úhrnech srážek samotných, pozorovat statisticky významný trend. Na Lysé hoře je ve srovnání se stanicemi na Ostravsku a s Červenou více dní s vyššími úhrny srážek a méně dní s nižšími úhrny srážek a beze srážek. 7. ZÁVĚR Průměrná roční teplota vzduchu se na stanicích v Ostravské pánvi pohybuje za období v intervalu od 8,3 C (Lučina) do 8,8 C (Ostrava-Poruba), naproti tomu na Lysé hoře je 2,9 C a na Červené 5,8 C. Extrémní hodnoty průměrné roční teploty vzduchu se na jednotlivých stanicích vyskytují zpravidla v různých letech. Amplituda nejvyšší a nejnižší denní teploty je na všech stanicích větší než 50 C (na stanici v Mošnově 56,3 C), v zimě je amplituda od 33 do 38 C, na jaře od 38 do 41 C, v létě jen od 22 do 26 C a na podzim od 34 do 35 C. Dny s průměrnou denní teplotou nižší než 13 C se na všech stanicích vyskytují ve všech měsících. V lednu, únoru a prosinci byly ve sledovaném období všechny dny pod touto hranicí, naopak v červenci se v průměru vyskytuje jen jeden takový den v Mošnově a Ostravě-Porubě a dva v Lučině. Počet dní s průměrnou denní teplotou nižší než 13 C dosahuje na stanicích Mošnov, Lučina a Ostrava-Poruba téměř 2/3 roku (240 dní), na Lysé hoře 324 dny. Průměrná roční teplota vzduchu ukazuje na všech stanicích rostoucí trend v průměru 0,3 C za 10 let. Rovněž průměrné letní teploty mají na nejvyšší hladině významnosti trend rostoucí; v průměru na Lysé hoře o 0,5 C za 10 let, na Červené o 0,4 C za 10 let a na ostravských stanicích o 0,4 C za 10 let. V jednotlivých měsících je významný rostoucí trend v květnu (0,4 C za 10 let), červenci (0,5 C LH Ce Mo Lu OP ( ) Obr. 12 Roční úhrny srážek v období na stanicích Lysá hora (LH), Červená (Ce), Mošnov (Mo), Lučina (Lu) a Ostrava-Poruba (OP). Fig. 12. Annual precipitation from at the Lysa hora (LH), Cervena (Ce), Mosnov (Mo), Lucina (Lu), and Ostrava-Poruba (OP) stations. Meteorologické Zprávy, 68,

14 a) b) LH Ce Mo Lu OP ( ) Obr. 13 Roční počty dní s denním úhrnem srážek nižším než 3 mm a beze srážek (a) a s denním úhrnem srážek větším než 10 mm (b) v období na stanicích Lysá hora (LH), Červená (Ce), Mošnov (Mo), Lučina (Lu) a Ostrava-Poruba (OP). Fig. 13. The annual number of days with a daily precipitation amount less than 3 mm and without precipitation (a) and with a daily precipitation amount greater than 10 mm (b) from at the Lysa hora (LH), Cervena (Ce), Mosnov (Mo), Lucina (Lu), and Ostrava- Poruba (OP) stations. za 10 let) a srpnu (0,5 C za 10 let) na ostravských stanicích, a červenci (0,6 C za 10 let) a srpnu (0,5 C za 10 let) na Lysé hoře a v srpnu na Červené (0,5 C za 10 let). Letní počet dní s průměrnou teplotou vyšší než 15 C má na této hladině významnosti rovněž rostoucí trend na všech stanicích v průměru o 3 dny za 10 let. Ze zpracovaných dat vyplývá, že od roku 1961 postupně stoupá počet měsíců s průměrnou teplotou nadnormální a mimořádně nadnormální a klesá počet měsíců s teplotou podnormální a mimořádně podnormální. Zároveň je zřejmé, že se prodlužuje období s výskytem za sebou jdoucích nadnormálních měsíců. Z průměrné hodnoty trendu lze dovodit zvýšení průměrné roční teploty na jednotlivých stanicích o 1,6 C za uvedené 53leté období , což odpovídá výše uvedeným modelovým odhadům ve druhé polovině 20. století ve střední Evropě. Trend průměrné sezonní teploty ukazuje nejrychlejší růst průměrné teploty v létě. Statisticky nevýznamný trend pozorujeme na všech stanicích Ostravska (Mošnov, Lučina a Ostrava-Poruba) na podzim a v zimě. Návětří Moravskoslezských Beskyd při proudění ze západního sektoru zvyšuje srážkové úhrny při cyklonálních situacích. Průměrný roční úhrn srážek je na stanicích Ostravska za období 1961 až 2010 v intervalu od 693 (Mošnov) do 831 mm (Lučina), na Lysé hoře mm a na Červené, která leží v závětří Hrubého Jeseníku, jen 753 mm. Průměrný počet dní s úhrnem srážek od jednoho do pěti mm je v ročním chodu minimální v srpnu a v září (6 dní) a nejvyšší hodnoty jsou od listopadu do března (10 dní na Lysé hoře a na Červené, 9 dní na stanicích Ostravska). Roční chod počtu dní s úhrnem srážek nad 5 mm je podobný ročnímu chodu úhrnu srážek s maximem v červnu a červenci a minimem v lednu a únoru. Na stanicích Ostravska a na Červené se vyskytuje v jednotlivých měsících průměrně od jednoho do šesti dní s úhrnem srážek nad 5 mm, na Lysé hoře od pěti do osmi dní za měsíc. Počet dní beze srážek v jednotlivých sezonách jen mírně kolísá kolem 37 (cca 40 %), vyrovnaný je mezi sezonami i počet dní se srážkou v uvedených intervalech. Vyšší počty dní jsou nižší úhrny srážek na stanicích Ostravska a vyšší úhrny srážek na Lysé hoře. V ročních úhrnech srážek v období se neprojevuje na žádné stanici statisticky významný trend. Na stanici Červená v Nízkém Jeseníku je režim srážek podobný jako na Ostravsku, přestože leží ve vyšší nadmořské výšce. Srážkově významnější roky 1966, 1977, 1997, 2001 a 2011 byly ve zkoumané oblasti zaznamenány na všech stanicích. V práci popisované trendy průměrné, maximální i minimální teploty odpovídají globálním závěrům nejnovějších studií platných pro Evropu podrobně popsaných v první části páté hodnotící zprávy IPCC (2013). Srovnání trendů ročních a sezonních srážkových úhrnů je komplikovanější, ne tak jednoznačné, ale hodně závislé na zvolených metodách zpracování základních klimatologických dat. Literatura: BINDOFF, N. L. et al., Detection and Attribution of Climate Change: from Global to Regional. In: Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge: Cambridge University Press. BLAŽEK, Z. et al., Vliv meteorologických podmínek na kvalitu ovzduší v přeshraniční oblasti Slezska a Moravy. Praha: ČHMÚ. 181 s. ISBN ČHMÚ, Metodický pokyn NVV č. 1/1988: Klimatické normály. Praha: ČHMÚ. 12 s. ČR, Vyhláška č. 194/2007 Sb., kterou se stanoví pravidla pro vytápění a dodávku teplé vody, měrné ukazatele tepelné energie pro vytápění a pro přípravu teplé vody a požadavky na vybavení vnitřních tepelných zařízení budov přístroji regulujícími dodávku tepelné energie konečným spotřebitelům. Sbírka zákonů České republiky. Ročník 2007, částka 62, s DEMEK, J. a kol., Zeměpisný lexikon ČSR. Hory a nížiny. Brno: Academia, 584 s. IPCC, Climate Change The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [T. F. Stocker, D. Qin, G.-K. Plattner, M. Tignor, S. K. Allen et al. (eds.)]. Cambridge: Cambridge University Press, 1535 s. SALMI, T., MÄÄTTÄ, A., ANTTILA, P., RUOHO-AIROLA, T., AMNELL. T., Detecting Trends of Annual Values of Atmospheric Pollutants by the Mann-Kendall Test and Sen s Slope Estimates. Helsinki: Finnish Meteorological Institute, 35 s., ISBN SOBÍŠEK, B. a kol., Meteorologický slovník výkladový a terminologický. Praha: Academia a Ministerstvo životního prostředí České republiky, 594 s. ISBN Lektor (Reviewer): RNDr. Karel Krška, CSc. 140 Meteorologické Zprávy, 68, 2015

15 VLIV VÝVOJE REGIONÁLNÍHO KLIMATU NA EKOSYSTÉM LUŽNÍHO LESA V LETECH ČÁST IV. ŽIVOČICHOVÉ Zdeněk Bauer, Jana Bauerová, Břenkova 15, Brno, janabau39@seznam.cz Pavel Lipina, Český hydrometeorologický ústav, pobočka Ostrava, K Myslivně 3/2182, Ostrava-Poruba, lipina@chmi.cz Milan Palát, Mendelova univerzita v Brně, Ústav demografie a aplikované statistiky, Zemědělská 1, Brno, palat@mendelu.cz The impact of regional climate change on the floodplain forest ecosystem from 1951 to Part IV. Animals. The phenological observations and data which are presented and elaborated in this study were observed in Central Europe, in the southern part of the Czech Republic from 1951 to The experimental site is situated in an ecosystem of floodplain forest in an alluvial plain of the Dyje River near the town of Lednice in South Moravia (48 48'22'' N, 16 46'32'' E) in an Ulmi-Fraxineta carpini forest type group. Over a time span of 62 years, the average annual temperature in this area increased by 1.5 C, and the average spring temperature increased by 2.0 C. Selected bird categories reacted to the climate change correspondingly to the trees, shrubs, and plants. During the past 62 years in the researched type of floodplain forest, the earliest date of the first egg laid in the nuthatch population has shifted forward by 7.8 days, and the average date of the first eggs laid of all investigated nesting pairs in this population has shifted forward by 9.3 days. The earliest date of the first egg laid in the blue tit population has shifted forward by 10.8 days, and the average date of the first eggs laid of all studied pairs of this population shifted forward by 10.4 days. In the case of great tit, the earliest date of the first egg laid has shifted forward by 11.9 days, and the average date of the first eggs laid has shifted forward by 10.3 days. The earliest date of the first egg laid by the collared flycatcher has shifted forward by 11.2 days, and the average date of the first eggs laid of these nesting pairs has shifted forward by 12.3 days. The shift of the nesting phase of the collared flycatcher to an earlier time corresponds with the shift of its spring arrival date. Similarly, selected categories of insects reacted to the climate change. The phenological shift of the first occurrence of the common brimstone (Gonepteryx rhamni) from has shifted forward by 11.7 days, the beginning of the (blood) feeding activity of mosquitoes of the genus Anopheles has shifted forward by 9.3 days, and the first occurrence of the buff-tailed bumblebee (Bombus terrestris) has shifted forward by 12.6 days. KLÍČOVÁ SLOVA: živočichové les lužní trendy fenologické změna klimatická KEYWORDS: animals floodplain forest phenological trends climate change 1. ÚVOD Tato čtvrtá část je pokračováním statí na téma Vliv vývoje regionálního klimatu na ekosystém lužního lesa a je zaměřena na jeho živočišnou složku v prostoru Dyjsko-moravské nivy v Horním lese u Lednice (Bauer et al. 2014). Předcházející příspěvky byly věnovány stromové, keřové a bylinné složce lužního lesa. Zatímco stromová, keřová a bylinná složka je svými kořeny vázána na půdu a je pro fenologický výzkum dostupná, živočichové se vyznačují svou pohyblivostí, plachostí a skrytým způsobem života. Většina bezobratlých živočichů, především hmyzu, a také obratlovců, zvláště pak ptačích druhů, je svým reprodukčním procesem vázána na stromy, jejichž průměrná výška v lužním lese se pohybuje mezi 35 až 45 m. Jejich fenologický výzkum je proto náročný a má svá specifika, týká se to i živočichů žijících na povrchu půdy nebo v půdě. Proto má fenolog, zkoumající živočišnou složku lužního lesa, jen omezené možnosti získat dostatečné množství poznatků pro řešení vztahu mezi vývojem klimatu a životními projevy živočichů. Týká se to i drobných ptačích druhů, které hnízdí v dutinách vyspělých stromů. Sledování průběhu jejich hnízdění je nemožné nejen pro velkou výšku umístění přírodní dutiny v kmenech stromů a v jejich bočních větvích, ale i pro malý vletový otvor. Přírodní dutiny je možné v lese nahradit umělými prostory pro rozmnožování ptačích druhů formou ptačích budek. Ptáci tuto nabídku přijímají, a tak vznikají podmínky pro dostupné fenologické sledování celého jejich reprodukčního procesu, tj. od stavby hnízda, snášení vajec, průběhu inkubace a vývin mláďat od vyklubání z vajec až po opuštění hnízda. Ptačí budky obsazují i v případě, kdy jsou zavěšeny na kmeny ve výšce dvou metrů. Drobní pěvci se nepatrně liší svou velikostí a požadují nejenom určitý hnízdní prostor pro stavbu hnízda, ale i odpovídající velikost vletového otvoru. Z tohoto důvodu jsou drobní ptáci hnízdící v ptačích budkách vhodným objektem pro fenologická pozorování. V této práci je jim věnována příslušná pozornost i jako zástupcům teplokrevných živočichů. 2. METODIKA Ekologický a fenologický výzkum vybraných populací hmyzu a drobných ptačích druhů probíhal na stejných trvalých výzkumných plochách jako výzkum rostlinných populací a rovněž období výzkumu vybraných živočišných druhů je shodné s obdobím výzkumu rostlin, tzn. že zahrnuje roky Z bezobratlých živočichů byly sledovány vybrané fenofáze u žluťáska řešetlákového (Gonepteryx rhamni), obaleče dubového (Tortrix viridana), píďalky podzimní (Operophthera brumata), komárů z rodu Anopheles a čmeláka zemního (Bombus terrestris) bez možnosti kvantitativního vyhodnocení. Metodika fenologie listožravých housenek obaleče dubového a píďalky podzimní byla již dříve podrobně popsána v práci Bauera et al. (2008). Z drobných ptačích druhů byla sledována fenologie u brhlíka lesního (Sitta europaea), sýkory modřinky (Cyanistes caeruleus), sýkory koňadry (Parus major) a lejska bělokrkého (Ficedula albicollis). U této skupiny ptačích druhů jsme mohli použít kvantitativní údaje o druhovém a početním zastoupení hnízdních párů v ptačích budkách v jednotlivých letech a souhrn za celé zkoumané období. Meteorologické Zprávy, 68,

16 Základní plošnou jednotkou výzkumu byl stále jeden hektar, který je však pro výzkum drobných ptačích druhů nedostatečný. Proto byla tato plošná jednotka rozšířena na území m, a to tak, že na každé straně o 50 m na celkovou plochu čtyř hektarů s podmínkou, že i v okolí 4 ha byl stejný typ lesa habrojilmová jasenina (Ulmi-fraxineta carpini). Na každou trvalou výzkumnou plochu o 4 ha bylo zavěšeno ptačích budek typu sýkorník, s vletovým otvorem o průměru 2,6 cm pro sýkoru modřinku a 3,0 cm pro sýkoru koňadru. Ptačí budky byly zavěšeny na stromech ve výši dvou metrů a jejich umístění se po celé období nezměnilo. Počet ptačích budek odpovídal přirozené hustotě zkoumaných ptačích druhů. Ptačí budky umožňovaly sledovat celý průběh hnízdění jak obou druhů sýkor, tak i brhlíka lesního a lejska bělokrkého, ale pro fenologické pozorování těchto ptačích druhů je vhodná jen etapa snášení vajec. V podmínkách lužního lesa samice drobných pěvců snášejí každý den jedno vejce, a proto lze z pravidelných kontrol zcela přesně vypočítat datum prvního sneseného vejce. Ve výjimečných případech, při výrazném poklesu teploty, bylo přerušeno snášení vajec o jeden den a toto přerušení bylo při pravidelných 6 až 7denních kontrolách vždy zjištěno. Datum prvního sneseného vejce v populaci je významný fenologický údaj a jedná se o obdobu data prvního květu u rostlin, a představuje datum, kdy v daném roce začala první snáška v celé sledované populaci. Pro jednotu grafického vyjádření fenologických fází u rostlin a ptáků používáme průměrné datum prvních snesených vajec všemi samicemi v populaci ptačího druhu v období prvního hnízdění v příslušném roce jako obdobu plného kvetení u rostlinných druhů. Druhé snášky sýkory koňadry a náhradní hnízdění u brhlíka lesního a lejska bělokrkého nebyly do hodnocení zahrnuty. Určení hnízdícího ptačího druhu v ptačích budkách je snadné a poznáme je podle stavby a složení hnízda. Základ hnízda u sýkory modřinky a sýkory koňadry je tvořen z mechu a vrstvy jemné podsady z línající zvěře (obr. 1 a 2). Pod touto vrstvou je hnízdní kotlinka, do které sýkory snášejí vajíčka. Aby je chránily před predátory ze skupiny drobných zemních hlodavců, přikrývají je jemnou vrstvou podsady. Brhlík lesní si staví hnízda z drobných uschlých částí dřeva a šupin z kůry (obr. 3 a 4), kdežto lejsek bělokrký jen ze suchých stébel a listů trav (obr. 5). Zatímco lejsek bělokrký má svá vejce bledě modrá, sýkora modřinka, sýkora koňadra a brhlík lesní mají stejné zbarvení vajec na bělavém podkladu mají nepravidelné slabě cihlově červené skvrny. Liší se jen hmotností vajec. Průměrná Obr. 1 Hnízdo sýkory koňadry (Parus major) z bočního pohledu. Fig. 1. Great tit (Parus major) nest seen from the side. Obr. 2 Vejce sýkory koňadry (Parus major) v hnízdě. Fig. 2. Great tit (Parus major) eggs in the nest. Tab. 1 Počet hnízd kontrolovaných v habrojilmové jasenině (UFrc) za 62leté období ( ) a průměrný počet hnízd kontrolovaných v jednom roce u prvního hnízdění. Table 1. Number of clutches produced over a period of 62 years ( ) and the mean number of clutches produced in one year in the first nest. Druh Species Počet hnízd Number of clutches Celkem Total Průměr za rok Average of year Brhlík obecný (Sitta europea) 408 6,5 Sýkora modřinka (Cyanistes caeruleus) Sýkora koňadra (Parus major) Lejsek bělokrký (Ficedula albicollis) Celkem Obr. 3 Hnízdo brhlíka lesního (Sitta europea) z bočního pohledu. Fig. 3. Nuthatch (Sitta europea) nest seen from the side. Obr. 4 Vejce brhlíka lesního (Sitta europea) v hnízdě. Fig. 4. Nuthatch (Sitta europea) eggs in the nest. Obr. 5 Hnízdo lejska bělokrkého (Ficedula albicollis) Fig. 5. Collared flycatcher (Ficedula albicollis) nest 142 Meteorologické Zprávy, 68, 2015

17 hmotnost vajec u sýkory modřinky je 1,0 až 1,2 g, u sýkory koňadry je 1,5 1,8 g a u brhlíka lesního 2,1 až 2,5 g. Obdobně jako sýkora modřinka a sýkora koňadra i brhlík lesní chrání vejce před predátory přikrytím vajec vrstvou jemných šupinek z kůry stromů a samice lejska bělokrkého sedí na vejcích už od čtvrtého sneseného vejce a neopustí ho i při vniknutí myšice lesní nebo plšíka lískového do hnízda. Za období šedesáti dvou let byly získány informace o průběhu hnízdění u hnízdních párů, a to u brhlíka lesního (Sitta europaea) 408 párů, u sýkory modřinky (Cyanistes caeruleus) 1 178, u sýkory koňadry (Parus major) a u lejska bělokrkého (Ficedula albicollis) (tab. 1). 3. VÝSLEDKY FENOLOGIE VYBRANÝCH DRUHŮ ŽIVOČICHŮ V HABROJILMOVÉ JASANINĚ Průměrná roční teplota vzduchu vyhodnocená pomocí lineární regrese stoupla v letech , tj. za šedesát dva let, o 1,5 C a v období kalendářního jara o 2 C (Bauer et al. 2014). Vzrůstající teplota vzduchu za dané období nezůstala bez vlivu na fenologické projevy živočichů a současně se prodloužilo i vegetační období (Bagár, Klimánek 2000). Na začátku šedesátých let trvalo vegetační období v lednickém regionu přibližně 245 dní, koncem devadesátých let to bylo přibližně 270 dní, což představuje prodloužení o 25 dní. 3.1 Bezobratlí živočichové z řádu hmyzu (Insecta) Žluťásek řešetlákový (Gonepteryx rhamni) je první motýl, který se objevuje a oživuje lužní les po dlouhém zimním období. Sameček je sírově žlutý a samička světle zelenožlutá. Poznáme je na první pohled podle toho, že při usednutí mají vždy křídla u sebe. V letech fenologického pozorování byl každoročně hojně zastoupen, ale vždy se vyskytoval jen jednotlivě. Nejčastěji jsme se s ním setkávali na lesních průsecích a cestách, na které usedal a sál vodu z louží. Housenky žluťáska řešetlákového požírají listy řešetláku počistivého (Rhamnus catartica) a krušiny olšové (Frangula alnus), které rostou na vlhkých až zamokřených půdách v lužním lese. Jeho každoroční předjarní a jarní výskyt je znázorněn v obr. 6. Jeho první výskyt se v letech 1951 až 2012 postupně posunul do dřívější doby o 11,7 dne. Obaleč dubový (Tortrix viridana) a píďalka podzimní (Operophthera brumata) jsou dva druhy menších motýlů, které se v lužních lesích dominantně vyskytovaly. Obaleč dubový se rojil v květnu a píďalka podzimní na podzim. Oba druhy motýlů kladou vajíčka na podzim na okrajové větve dubu letního v okolí listových pupenů. Vajíčka přezimují a na jaře v období rašení listových pupenů a rašení listů se z nich líhnou housenky. Housenky ožírají vyvíjející se listy dubu letního a poškozují stromy žírem. Slabé a střední žíry se střídaly s úplnými holožíry, které se cyklicky opakovaly po dvou až šesti letech. Housenky obou druhů byly dominantně zastoupeny ve struktuře housenek z 80 až 90 % (Mrkva 1969) a zbývající část připadala na ostatní obaleče a můry. Jen výjimečně mezi kalamitní motýly, kteří také způsobili holožíry, patřila i bekyně zlatořitná (Euproctis chrysorrhoea). Posun fenofází začátku a vyvrcholení spadu trusu u obaleče dubového a píďalky podzimní v období byl již dříve publikován (Bauer et al. 2008). Začátek spadu trusu se posunul do dřívější doby o 6,7 dne a jeho vyvrcholení o 8,5 dne. Výzkumu obaleče dubového se věnoval Gregor (1956, 1957), píďalky podzimní Mrkva (1968, 1969) a housenkám na dubech jsou věnovány publikace J. Patočky (1954, 1980). Komáři rodu Anopheles jsou skupinou hmyzu drobné velikosti, jejichž druhové zastoupení lze v terénu jen obtížně určit. Mají bodavosavý sosák, kterým samice sají krev teplokrevných obratlovců. Při fenologickém výzkumu lužního lesa Den od počátku roku - Day of year D 1 = - 11,7 y = - 0,192x + 88,598 R ² = 0, D = - 9,3 y = - 0,153x + 125,16 r² = 0, D = - 12,6 y = - 0,206x + 94,28 r² = 0, Den od počátku roku - Day of year Obr. 6 Posun nástupu fenofáze prvního výskytu žluťáska řešetlákového (Gonepteryx rhamni) za období Fig. 6. The phenological shift of the first occurrence of the common brimstone (Gonepteryx rhamni) from Den od počátku roku - Day of year Obr. 7 Posun nástupu fenofáze začátku potravní aktivity u komárů z rodu Anopheles za období Fig. 7. The phenological shift of the beginning of (blood) feeding activity of mosquitoes of the genus Anopheles from Obr. 8 Posun nástupu fenofáze prvního výskytu čmeláka zemního (Bombus terrestris) za období Fig. 8. The phenological shift of the first occurrence of the buff-tailed bumblebee (Bombus terrestris) from Meteorologické Zprávy, 68,

18 jsme v jarním období každoročně zaznamenávali první bodnutí a sání krve, a to byl nepřehlédnutelný začátek zhoršení další fenologické a ekologické práce v lužním lese, zvláště při jejich kalamitním přemnožení. Když jsme tato data o potravní aktivitě u skupiny komárů graficky vyhodnotili, zjistili jsme, že za období se posunul začátek potravní aktivity do dřívější doby o 9,3 dne (obr. 7). Druhové složení komárů, jejich vývin a ekologie byly popsány ve dvou publikacích (Hubálek, Šebesta 2004; Šebesta 2006). Dospělé samičky čmeláka zemního (Bombus terrestris) se po přezimování objevují brzo za teplých předjarních a časně jarních dnů a jejich první potravou je nektar z kvetoucích bylin plicníku lékařského, sasanky pryskyřníkovité, dymnivky duté a dalších postupně rozkvétajících bylin. Hnízdo čmeláka zemního je budováno v zemi a je oproti ptačím druhům, které hnízdí v ptačích budkách, jen obtížně sledovatelné. Proto z fenologického hlediska lze využít pouze data prvního jarního výskytu čmeláka zemního v každém roce. Za období se fenofáze prvního jarního výskytu samičky posunula o 12,6 dne do dřívější doby (obr. 8). 3.2 Ptačí druhy z řádu pěvců (Passeriformes) Časový posun fenologických fází u vybraných ptačích druhů V habrojilmové jasenině (Ulmi-fraxineta carpini) v letech se při grafickém vyhodnocení u všech sledovaných druhů ptáků prokázaly sestupné (záporné) trendy regresních přímek, a to jak u fenofáze prvního sneseného vejce prvním hnízdním párem v daném roce, tak u průměrného data prvních snesených vajec v populaci v období prvního hnízdění v daném roce (obr. 9 12). Největší posun průměrného data prvních vajec v populaci uvedených druhů byl zjištěn u lejska bělokrkého (Ficedula albicollis) a nejmenší u brhlíka lesního (Sitta europaea) (tab. 2). Průměrný posun fází všech sledovaných ptačích druhů do dřívější doby za období byl u prvního vejce 10,4 dne a u průměrného data prvních vajec v období prvního hnízdění 10,6 dne. Fenologické trendy začátku kladení vajec u sledovaných ptačích druhů byly v souladu s trendem stoupající jarní teploty vzduchu Den od počátku roku - Day of year y 1 = - 0,128x + 98,29 r² = 0,118 y P = - 0,152x + 102,75; r² = 0,156 D P = - 9,3 D 1 = - 7,8 Den od počátku roku - Day of year y 1 = - 0,175x + 106,15 r² = 0,186 y P = - 0,170x + 111,21; r² = 0,175 D P = - 10,4 D 1 = - 10, y P = - 0,169x + 113,99; r² = 0, y 1 = - 0,195x + 108,66 r² = 0,228 D P = - 10,3 D 1 = - 11, Obr. 9 Posun nástupu fenofáze prvního vejce (dolní část obrazu) a posun průměrného data prvních (snesených) vajec (horní část obrazu) u brhlíka obecného (Sitta europea) za období na lokalitě Lednice. Fig. 9. The phenological shift of the first egg laid (the lower part of the picture) and the shift of the average date of the first eggs laid (the upper part of the picture) for the nuthatch (Sitta europea) from at Lednice. Obr. 10 Posun nástupu fenofáze prvního vejce (dolní část obrazu) a posun průměrného data prvních (snesených) vajec (horní část obrazu) u sýkory modřinky (Cyanistes caeruleus) za období na lokalitě Lednice. Fig. 10. The phenological shift of the first egg laid (the lower part of the picture) and the shift of the average date of the first eggs laid (the upper part of the picture) for the blue tit (Cyanistes caeruleus) from at Lednice y P = - 0,201x + 131,29; r² = 0,404 Den od počátku roku - Day of year Den od počátku roku - Day of year y 1 = - 0,184x r² = 0,319 D P = - 12,3 D 1 = - 11, Obr. 11 Posun nástupu fenofáze prvního vejce (dolní část obrazu) a posun průměrného data prvních (snesených) vajec (horní část obrazu) u sýkory koňadry (Parus major) za období na lokalitě Lednice. Fig. 11. The phenological shift of the first egg laid (the lower part of the picture) and the shift of the average date of the first eggs laid (the upper part of the picture) for the great tit (Parus major) from at Lednice. Obr. 12 Posun nástupu fenofáze prvního vejce (dolní část obrazu) a posun průměrného data prvních (snesených) vajec (horní část obrazu) u lejska bělokrkého (Ficedula albicollis) za období na lokalitě Lednice. Fig. 12. The phenological shift of the first egg laid (the lower part of the picture) and the shift of the average date of the first eggs laid (the upper part of the picture) for the collared flycatcher (Ficedula albicollis) from at Lednice. 144 Meteorologické Zprávy, 68, 2015

19 Tab. 2 Posun fenologických fází u ptáků za období Table 2. Phenological shift in birds from The first laying day (FLD) is defined as the date when the first clutch in a given year is initiated. The mean laying day (MLD) is defined as the mean initiation date of all of the first clutches in the population. Druh Species Fenologický posun Phenological shift Datum prvého vejce FLD D1 (dny days) Průměrné datum 1. vajec MLD DP (dny days) Brhlík obecný (Sitta europea) 7,8 9,3 Sýkora modřinka (Cyanistes caeruleus) 10,7 10,4 Sýkora koňadra (Parus major) 11,9 10,3 Lejsek bělokrký (Ficedula albicollis) 11,2 12,3 Průměr 10,4 10,6 Tab. 3 Průměrná data prvního vejce, průměrné datum prvních vajec počítáno ze všech prvních snášek a odpovídající sumy efektivních teplot za období (x - průměr, s x směrodatná odchylka). Table 3. Average dates of the first egg, mean date of all the first eggs of all the first clutches in the population and the corresponding sum of effective temperatures from (x - average, s x standard divergency). Druh Species Brhlík obecný (Sitta europea) Sýkora modřinka (Cyanistes caeruleus) Sýkora koňadra (Parus major) Lejsek bělokrký (Ficedula albicollis) Datum prvého vejce Datum Date Průměrné datum 1. vajec Suma hodnot efektivní teploty Sum of effective temperature Datum prvého vejce Průměrné datum 1. vajec FLD MLD FLD MLD x - (s x -) x - (s x -) x - (s x -) x - (s x -) 4.4. (6,7) 8.4. (6,9) 60,0 (14,2) 76,1 (17,0) (7,3) (7,3) 85,8 (16,1) 113,4 (19,7) (7,3) (7,0) 96,1 (18,6) 130,8 (24,1) (5,8) 5.5. (5,7) 200,9 (27,5) 246,6 (33,1) Při této příležitosti doplňujeme, že i ptačí druhy hnízdící volně na dřevinách reagovaly na vývoj klimatu posunem kladení vajec do dřívější doby. Výsledky za období byly již dříve publikovány. Posun fenofáze prvního vejce u drozda zpěvného (Turdus philomelos) byl 9,1 dne a průměrných prvních vajec byl 7,8 dne. U pěnice černohlavé (Sylvia atricapilla) byly posuny 7,3 a 6,6 dne do dřívější doby (Bauer et al. 2009) Teplotní požadavky jednotlivých ptačích druhů pro začátek kladení vajec K započetí fenofáze snášení vajec potřebuje každý ptačí druh konkrétní sumu efektivní teploty, která musí být dosažena, aby mohl nastat reprodukční proces. Je zajímavé, že na posun fenologických fází reagují i teplokrevní živočichové, jako jsou i ptáci. Drobní ptáci žijící v lese jsou s ním bezprostředně ekologicky spojeni. Každoročně dochází k dynamickému souladu mezi vývojem potravních zdrojů (vývojová stádia hmyzu, především housenky motýlů, a vývojová stádia a dospělci bezobratlých živočichů) a vývinem ptačích mláďat. Jak jsme již dříve uvedli, vývoj klimatu fenologicky posunuje i trofické řetězce (Bauer et al. 2008). V tab. 2 jsou uvedeny sumy hodnot efektivní teploty pro jednotlivé ptačí druhy, získané z výzkumu po dobu šedesáti dvou let. Nejnižší sumu hodnot efektivní teploty pro začátek kladení vajec (162,72 C) má brhlík lesní. Požadované sumy hodnot efektivní teploty se postupně zvyšují u sýkory modřinky, dále u sýkory koňadry a nejvyšší sumu vyžaduje lejsek bělokrký (tab. 3). Sumy hodnot efektivní teploty pro fenofázi prvních snesených vajec u sledovaných ptačích druhů byly vypočteny obdobně jako u rostlin pro začátek kvetení (Bauer et al. 2014). 4. DISKUZE Vzhledem k tomu, že v Evropě chybějí ekosystémové fenologické práce o lužních lesích, není možné provádět diskuzi. Fenologii z lužních lesů nelze ekologicky srovnávat s lesy mimo luh, kterým se plně věnuje evropská literatura. Tab. 4 Hodnoty fenologických posunů jednotlivých složek lesa v habrojilmové jasenině za období Table 4. Values of phenological shifts for individual components of the floodplain forest from Složky habrojilmé jaseniny Fenologický posun D1 DP Stromy listy 9,9 9,2 Ptáci vejce 10,4 10,6 Keře květy 11,3 11,9 Byliny květy 12,5 9,9 5. ZÁVĚR V úvodu této práce jsme si stanovili otázku, zda na vývoj klimatu reaguje lužní les jednotně jako celek, nebo zda jeho jednotlivé složky stromy, keře, byliny a živočichové, reagují odlišně. V tab. 4 jsme uvedli fenologické posuny do dřívější doby zjištěné u jednotlivých složek lesa za období 1951 až Na prvním místě jsme uvedli stromy, protože jsou determinantou, tj. určovatelem ekologických podmínek pro ostatní složky lesa. Na druhém místě jsme umístili ptačí druhy, a to z ekologického hlediska. Sledované drobné lesní ptačí druhy nalézají potravu na dřevinách, v jejichž dutinách i hnízdí. Je zajímavé, že hodnoty fenologických posunů stromů a zkoumaných ptačích druhů jsou téměř shodné. U keřů byly hodnoty fenologických posunů vyšší a nejvyšší byly u bylin u prvních květů. Pro fenologické hodnocení jsou významné údaje o začátku kvetení, protože hodnoty plného kvetení jsou ovlivňovány průběhem povětrnostních podmínek během rozkvétání. Při vyšší teplotě vzduchu se intervaly mezi nástupy po sobě jdoucích fenofází u jednotlivých druhů rostlin zkracují a při nižších hodnotách teploty se prodlužují. Závěrem lze shrnout, že všechny sledované složky lužního lesa na příkladu habrojilmové jaseniny (Ulmi-fraxineta carpini) reagovaly v letech jednotně na vývoj regionálního klimatu, a to posunem fenofází v průměru o 11 dnů do dřívější doby (viz tab. 4). 6. DODATEK Již v předešlém příspěvku (Bauer 2015) jsme upozornili na nečekaně zrychlující se nárůst jarní teploty vzduchu (1951 až 2000 o 1 C, 2001 až 2012 o další 1 C), na který bezprostředně reagovaly jak rostliny, tak i živočichové. Tento nečekaný teplotní posun vyvrcholil v roce Vzhledem k tomu, že hlavní náplní tohoto příspěvku byly ptačí druhy, připojujeme informaci, jak za pouhé další dva roky zareago- Meteorologické Zprávy, 68,

20 valy na extrémní rok 2014 extrémním posunem do dřívější doby. Z obr je patrné, že se začátek prvního sneseného vejce zkoumaných ptačích druhů za období 64 let uspíšil u brhlíka lesního od průměrného data o 15,1 dne, u sýkory modřinky od průměrného data o 15,5 dne, u sýkory koňadry od průměrného data o 15,4 dne a u lejska bělokrkého od průměrného data o 11,9 dne. Takto časné a extrémní nástupy fenologické fáze nebyly od začátku pozorování v roce 1951 nikdy zaznamenány. Rok 2014 byl také významný tím, že v populaci sýkory koňadry byla zjištěna extrémní hmotnost vajec 2,22 g na výzkumné ploše v Lednici a 2,28 g na výzkumné ploše v Lanžhotě. Teplotně extrémní měsíc březen také prokázal, že zkoumaní živočichové a rostliny reagovali na povětrnostní podmínky a vývoj klimatu a nepotřebovali přípravné fyziologické období několika měsíců nebo dokonce roků. Lze je proto hodnotit jako významné indikátory vývoje klimatu a v budoucnu budou také prověřovat matematické modely vývoje klimatu. Živočichové i rostliny, jak jsme již dříve uvedli (Bauer 2006), celistvě reagují na komplex faktorů a podmínek a současně také zpětně ovlivňují své životní prostředí ve vývojovém procesu. Shodnou reakci na extrémní rok 2014 zaznamenal M. Král (2014) u začátku hnízdění brhlíka lesního a tří druhů z čeledi sýkorovitých (sýkora uhelníček, sýkora koňadra a sýkora modřinka). V podhůří Hrubého Jeseníku na lokalitě Dlouhá Loučka Sovinec snesl první vejce brhlík lesní v roce 2014 o 18 dnů dříve, než je dlouhodobý průměr za období Obdobně sýkora modřinka snesla první vejce v roce 2014 o 18 dnů dříve a sýkora koňadra o 11 dnů dříve, než je dlouhodobý průměr. Podobně reagovala i sýkora uhelníček, která začala snášet vejce o 20 dnů dříve. Obdobně jako zhodnocení extrémního roku 2014 u ptačích druhů bude reakce stromů, keřů a bylin na rok 2014 opublikována při jiné příležitosti. Toto extrémní zrychlování nárůstu jarní teploty vzduchu činilo fenologům obtíže při terénním výzkumu, a jen s mimořádným úsilím udržovali kontakt s vývojem živé přírody. Hromadí se zápisy z terénu a zpracování herbářového materiálu se nečekaně prodlužuje, proto nemohou být výsledky plynule publikovány. Počet dní - Number of days Průměr = 4.4 Average = 4.4 Měsíc březen v roce 2014 byl podle měření v Klementinu nejteplejším za posledních 240 let a průměrná březnová teplota dosáhla 9,4 C (zpráva v Mladé frontě Dnes ze dne ). Průměrná denní teplota vzduchu v měsíci březnu v roce 2014 naměřená na klimatologické stanici v Lednici byla 8,1 C a průměrná březnová teplota za období činí 4,4 C. To potvrzuje, že březen 2014 byl teplotně silně nadnormální měsíc a v Lednici byl o 3,7 C teplejší než dlouhodobý průměr. Délka trvání slunečního svitu v Lednici v březnu 2014 byla 203,1 h, tedy o 75 h více, tj. o 60 % více svitu, než je dlouhodobý průměr. Rovněž R. Tolasz (2015) uvádí ve zprávě o počasí v České republice v roce 2014, že měsíc březen byl silně nadnormální s průměrnou teplotou 6,1 C Obr. 13 Odchylky nástupu fenofáze prvního vejce v populaci brhlíka lesního (Sitta europea) od dlouhodobého průměru Fig. 13. Phenophase first egg deviations of the nuthatch (Sitta europea) from the long-term average. Počet dní - Number of days Průměr = 10.4 Average = Obr. 14 Odchylky nástupu fenofáze prvního vejce v populaci sýkory modřinky (Cyanistes caeruleus) od dlouhodobého průměru Fig. 14. Phenophase first egg deviations of the blue tit (Cyanistes caeruleus) from the long-term average. 146 Meteorologické Zprávy, 68, 2015

21 Počet dní - Number of days Literatura: BAGÁR, R., KLIMÁNEK, M., Climatic conditions in the floodplain area of south Moravia. In: Proceeding of the International Conference Management of Floodplain Forests in Southern Moravia, s BAUER, Z., Fenologické tendence složek jihomoravského lužního lesa na příkladu habrojilmové jaseniny (Ulmi- Fraxineta Carpini) za období Část I. Fenologie dřevin. Meteorologické Zprávy, roč. 59. č. 3, s ISSN BAUER, Z., BAUEROVÁ, J., PALÁT, M., Vliv regionálního oteplování na vzrůst proměnlivosti reprodukčního procesu u rostlin a živočichů v lužním lese v letech Část II. Stromy a ptáci. Meteorologické Zprávy, roč. 61, č. 4, s ISSN Průměr = 12.4 Average = Obr. 15 Odchylky nástupu fenofáze prvního vejce v populaci sýkory koňadry (Parus major) od dlouhodobého průměru Fig. 15. Phenophase first egg deviations of the great tit (Parus major) from the long-term average. Počet dní - Number of days Průměr = 30.4 Average = Obr. 16 Odchylky nástupu fenofáze prvního vejce v populaci lejska bělokrkého (Ficedula albicollis) od dlouhodobého průměru Fig. 16. Phenophase first egg deviations of the collared flycatcher (Ficedula albicollis) from the long-term average. BAUER, Z., BAUEROVÁ, J., SOU- KALOVÁ, E., Dopad změny klimatu a vodního režimu na biodiverzitu lužního lesa na příkladu habrojilmové jaseniny (Ulmi-fraxineta carpini). Meteorologické Zprávy, roč. 62, č. 1, s ISSN BAUER, Z., BAUEROVÁ J., LIPINA P., PALÁT M., Vliv vývoje regionálního klimatu na ekosystém lužního lesa v letech Část I. Stromy. Meteorologické Zprávy, roč. 67, č. 2, s ISSN BAUER, Z., BAUEROVÁ J., LIPINA P., PALÁT M., Vliv vývoje regionálního klimatu na ekosystém lužního lesa v letech Část III. Byliny. Meteorologické Zprávy, roč. 68, č. 2, s ISSN GREGOR, F., Zkušenosti s kontrolou a prognosou obaleče dubového (Tortrix viridana L.) na Moravě. Zoologické listy, roč. V (XIX), č. 1, s GREGOR, F., Studie o populační dynamice obaleče dubového (Tortrix viridana L.). Zoologické listy, roč. VI (XX), č. 4, s HUBÁLEK, Z., ŠEBESTA, O., Komáři fenomén lužního lesa. In: Lužní les v Dyjsko-moravské nivě. Břeclav: Moraviapress, s KRÁL, M., Extrémně časná hnízdní fenologická data brhlíka lesního (Sitta europea) a tří druhů z čeledě sýkorovitých (Paridae) v roce Zprávy MOS, č. 72, s MRKVA, R., Bionomie píďalky podzimní (Operophthera bru - mata L.) motýl a vajíčko. Acta Universitatis Agriculturae (řada C), roč. XXXVII, spis č. 294, č. 3. MRKVA, R., Bionomie píďalky podzimní (Operophthera bru - mata L.) housenka, kukla a ekologické poznatky. Acta Universitatis Agriculturae (řada C), roč. XXXVIII, spis č. 306, č. 1. PATOČKA, J., Húsenice na duboch v ČSR. Bratislava: Štátné pôdohospodárské nakladatelstvo. PATOČKA, J., Die Raupen und Puppen der Eichen schmetterlinge Mitteleuropas. Verlag Paul Parey, Hamburg und Berlin. ŠEBESTA, O., Komáři v lužním lese. Praha: Ministerstvo zemědělství České republiky. TOLASZ, R., Počasí v České republice v roce Meteorologické Zprávy, roč. 68, č. 1, s ISSN Lektoři (Reviewers): Ing. Tomáš Vráblík, Doc. Ing. Rudolf Bagar, CSc. Meteorologické Zprávy, 68,

22 METEOROLOGICKÉ STOŽÁRY HISTORIE, ÚČEL A SOUČASNÉ VYUŽITÍ V ČESKÉ REPUBLICE Kateřina Komínková, Masarykova univerzita, Přírodovědecká fakulta, Geografický ústav, Kotlářská 2, Brno; Centrum výzkumu globální změny AV ČR, v. v. i., Bělidla 4a, Brno Alice Dvorská, Centrum výzkumu globální změny AV ČR, v. v. i., Bělidla 4a, Brno Pavel Prošek, Masarykova univerzita, Přírodovědecká fakulta, Geografický ústav, Kotlářská 2, Brno Meteorological masts History, purpose and current uses in the Czech Republic. In 2013 the Křešín u Pacova Atmospheric Station (AS) with its 250 m high meteorological mast (tall tower) was built close to the Košetice Observatory in the Bohemian- Moravian Highlands. Similar masts and other tall buildings have been used for over 100 years to measure meteorological elements for different purposes, such as the study of the atmospheric boundary layer, using this information to control air operations, and for the study of how radioactive and other harmful substances are transported in the air. Recently, the concentrations of pollutants in the atmosphere have been measured directly on these structures. High attention is paid to greenhouse gases but also to other pollutants such as tropospheric ozone, sulphur dioxide, and atmospheric aerosols. KLÍČOVÁ SLOVA: Atmosférická stanice Křešín u Pacova měření meteorologických prvků ozon rtuť plynná plyny skleníkové KEY WORDS: Křešín u Pacova Atmospheric Station measurement of meteorological elements ozone gaseous elemental mercury greenhouse gases 1. HISTORIE A VÝVOJ VYUŽITÍ METEOROLOGICKÝCH STOŽÁRŮ Počátky měření meteorologických prvků na stožárech a věžích sahají až do poloviny 19. století, kdy vznikaly dřevěné a jiné věžní nástavby na střechách meteorologických observatoří (Monna et al. 2013). Jednou z prvních samostatně stojících vysokých staveb využívaných k meteorologickým měřením, byla Eiffelova věž. Den po jejím otevření v roce 1889 byla v nejvyšším patře ve výšce 276 m konstruktérem G. Eiffelem instalována meteorologická observatoř (Jones 2009). Později byly přístroje na měření teploty a vlhkosti vzduchu spolu s měřením rychlosti a směru větru rozmístěny i na úrovních nižších. Přehled hodinových měření teploty vzduchu (ve třech úrovních) a rychlosti a směru větru (ve 4 úrovních) byl poprvé vydán roku 1894 A. Angotem (1894). Z této publikace následně vycházela celá řada dalších studií. Měření na Eiffelově věži tak například přispěla ke zjištění, že mnohé atmosférické jevy jsou závislé na turbulenci v nižších vrstvách atmosféry i k výpočtu řady koeficientů charakterizujících proudění v atmosféře, a významně tak napomohla k rozvoji poznání základních principů fyziky mezní vrstvy atmosféry (Akerblom 1908; Taylor 1918; Chapman 1925). S rozvojem nových technologií se měření teploty vzduchu a rychlosti větru na stožárech stalo nezbytností pro řadu různých průmyslových odvětví. Například v atomové energetice jsou tato měření důležitá pro hodnocení vhodnosti navrhované lokality pro výstavbu jaderných zařízení, a to především z pohledu minimalizace škodlivých důsledků plynoucích z jejich provozu a případných havárií. Meteorologická data ze stožárů slouží v tomto případě k operativnímu sledování a dokumentaci difuze škodlivých aerosolů pro potřeby jejich zpracování v difuzních modelech (Slade 1968). Jedním z prvních zařízení určených ke studiu rozptylu škodlivin v blízkosti atomové elektrárny byl 120 m vysoký stožár vztyčený v prosinci 1944 v jaderném komplexu Hanford (USA, stát Washington) jako součást místní meteorologické stanice. Na stožáru probíhalo měření rychlosti a směru větru v sedmi úrovních, v osmi úrovních měření teploty vzduchu (Buck, Andrews 1987). Stožár v Hanfordu sloužil ke studiu geofyzikálních aspektů pohybu radionuklidů v atmosféře a vertikální difuze znečišťujících částic obsažených v kouřových vlečkách (Slade 1968). Dalším příkladem stožáru sloužícího ke studiu šíření radioaktivního materiálu byl stožár BREN (zkratka z Bare Reactor Experiment Nevada) dokončený 1962 v prostoru testování atomových bomb v YuccaFlat (USA). Dosahoval výšky 465 m, a byl tak ve své době nejvyšší stavbou určenou pro vědecký výzkum. Ten zahrnoval např. experimenty cílené na lepší pochopení účinků radioaktivního záření při explozích atomových bomb a studie týkající se ochrany proti radiaci a vývoji techniky k měření radioaktivity. Roku 2012 byl stožár demontován (NNSS 2011). Stožáry vyšší než 100 m se dnes nacházejí v blízkosti většiny atomových elektráren. V České republice je můžeme nalézt jak nedaleko jaderné elektrárny v Temelíně, tak v těsné blízkosti elektrárny v Dukovanech. Podrobnější informace o nich jsou uváděny v rámci 3. kapitoly tohoto textu. Vysoké stožáry mají význam i pro elektrárny větrné, slouží při analýzách lokalit vytipovaných pro výstavbu nových turbín. Měření profilů rychlosti a směru větru dočasnými stožáry osazenými anemometry je navíc přesnější než teoretické výpočty (Swift et al. 2006). Dalším odvětvím, které se neobejde bez meteorologických informací, jsou vesmírné výzkumné programy, pro které mají údaje ze stožárů význam především jako podpora při startech a přistáních kosmických raket. Kromě vysoké a nízké teploty, vysoké rychlosti větru a srážek představují velké nebezpečí při startu nebo při přistání atmosférické elektrické výboje, jež mohou způsobit velmi vážná technická poškození. Kosmodrom na mysu Canaveral (součást Kennedy Space Center KSC), se nachází v blízkosti oblasti maximálního výskytu bouřek v USA. Pro zefektivnění práce v této oblasti byla vytvořena vysoce sofistikovaná síť 46 stožárů o výšce až 165 m sloužící k monitoringu počasí a detekci blesků (Bellue et al.; Boyd et al. 1988; Madura et al. 1992). Pro studium planetární mezní vrstvy atmosféry poskytuje nejpreciznější výsledky měření na specializovaných stožárových observatořích. Jeden z prvních stožárů tohoto typu o výšce 310 m byl v Evropě postaven v Obninsku poblíž Moskvy roku Měření meteorologických prvků (teplota, vlhkost, tlak vzduchu, rychlost a směru větru) zde probíhá ve 13 výškových úrovních. Doplňkem jsou měření intenzity slunečního záření a trvání slunečního svitu, atmosférických srážek, pro- 148 Meteorologické Zprávy, 68, 2015

23 duktů kondenzace vodní páry v ovzduší, radioaktivity vzduchu a přízemní rychlosti a směru větru (Novitsky et al. 2010). Stožár v Obninsku je často využíván k testování různých přístrojů pro dálková meteorologická měření. Příkladem může být práce Novitského et al. (2011), kteří ověřili přesnost a spolehlivost sodaru MFAS (Scintec AG) při měření vertikálního profilu průměrné rychlosti a směru větru ve výškovém intervalu stožáru do 300 m. Další významný stožár cílený na výzkum planetární mezní vrstvy atmosféry je vysoký 213 m. Nachází se u nizozemského Cabauw a jeho výstavba byla dokončena roku Jeho hlavním cílem je studium rozptylu atmosférických příměsí v relativně čisté oblasti západního Nizozemí. První měření se zaměřila na studium transportních mechanizmů atmosférických příměsí a na roli mezní vrstvy atmosféry při stabilní teplotní stratifikaci. Kromě teploty vzduchu, rychlosti a směru větru je na stožáru v 7 úrovních měřen vertikální profil horizontální dohlednosti, relativní vlhkosti vzduchu a hodnoty rosného bodu. Při zemi pak probíhá na stanici měření složek radiační bilance a množství a trvání srážek, globální záření je měřeno ve výškách 2 a 215 m nad povrchem (Monna et al. 2013; COWS content manage 2014). Příkladem komplexního využití stožárových měření je práce van den Hurka et al. (2000), ve které jsou naměřené údaje z několika meteorologických stožárů využity k validaci ekvivalentních dat získaných meteorologickou reanalýzou ERA STOŽÁRY A STUDIE CHEMICKÉHO SLOŽENÍ ATMOSFÉRY Účelem stožárových meteorologických měření je především zisk informací nutných ke studiu difuze a disperze atmosférických příměsí. Velký význam však má i měření vertikálního koncentračního gradientu látek vyskytujících se v ovzduší nebo jej znečišťujících. Pozornost se v poslední době zaměřuje hlavně na skleníkové plyny, které v rámci industriálního období vykazují významný růst koncentrace v atmosféře (Keeling et al. 1976; IPCC 2014). Počátek využívání vysokých stožárů k měření koncentrací CO 2 se datuje teprve do posledního desetiletí 20. století. Důvodem stožárových měření byly mimo jiné i významné, lokálními faktory podmíněné rozdíly, zjištěné při měření koncentrací CO 2 v blízkosti zemského povrchu na různých stanicích (Tans 1991). Z počátku byly k měření využívány již existující vysoké stavby, jako např. vysílače a meteorologické stožáry popsané výše, později byly budovány stožáry přímo zaměřené na sledování množství CO 2 v ovzduší. Pro ně se v zahraničí vžilo označení tall towers. Jednou z prvních lokalit s kontinuálním stožárovým měřením koncentrací skleníkových plynů, byl 610 m vysoký televizní a rozhlasový vysílač WITN Tower (Jižní Karolina, USA). Měření zde byla zahájena r a již po dvou letech provozu bylo možné z výsledků ze tří výškových úrovní doložit Obr. 1 Pohled na 250 m vysoký meteorologický stožár na AS Křešín u Pacova. Fig m high meteorological mast at Křešín u Pacova AS. významnou denní a sezonní variabilitu spolu s výrazným vertikálním profilem koncentrací CO 2 (Bawkin et al. 1995). S cílem dosáhnout co největšího prostorového pokrytí a zároveň kompatibility a vysoké kvality měření se v současnosti prosazuje trend sledování koncentrací skleníkových plynů na stožárech v rámci mezinárodních sítí. Evropským programem zaměřeným na dlouhodobé sledování emisí a toků skleníkových plynů je ICOS (Integrated Carbon Observation System). Tento program je zaměřen na tři tematické segmenty: měření v oblasti atmosféry (realizována pomocí stožárů), toky skleníkových plynů mezi terestrickými ekosystémy a atmosférou (využití ekosystémových stanic na principu eddy kovariance) a měření zaměřená na oceány (realizována na lodích či ostrovech). Řada těchto stanic již funguje, avšak jejich zařazení pod ICOS a akceptace nových stanic bude podléhat přísným pravidlům (ICOS EU 2014). Programu ICOS předcházel projekt CHIOTTO (Continuous High-precision Tall Tower Observations of greenhouse gases), který významně přispěl k vybudování evropské infrastruktury vysokých stožárů pro kontinuální monitoring koncentrací skleníkových plynů. Do projektu bylo zapojeno 8 stožárů, z nichž byly během let čtyři nově vybudovány (CHIOTTO 2002; Vermeulen 2007). V USA je základním kritériem pro zařazení stožárů do monitorovacích sítí minimální výška 300 m. Pod americkou NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) jsou sdruženy přízemní i stožárové stanice zaměřené především na měření koncentrace CO 2 v rámci skupiny Carbon Cycle Greenhouse Gases (USDOC et al. 2005). V Asii spolupracují v rámci sítě JR-STATION (Japan-Russia Siberian Tall Tower Inland Observation Network) Japonsko a Rusko. Tuto síť tvoří osm stožárů nacházejících se v západní a východní Sibiři. Vyhodnocování naměřených koncentrací CO 2 a CH 4 se v rámci této sítě zaměřuje na studium místních toků a meziroční variabilitu koncentrace těchto plynů (Sasakawa et al. 2010; Saeki et al. 2013). Vedle skleníkových plynů se na některých stožárových observatořích měří i látky znečišťující ovzduší, jako např. oxid siřičitý, troposférický ozon, sloučeniny dusíku, těkavé organické sloučeniny či množství a složení atmosférických aerosolů. Měření troposférického ozonu, který je významným polutantem nepříznivě ovlivňujícím lidské zdraví a růst rostlin, probíhalo například na 610 m vysokém televizním vysílači Auburn Transmitter Tower v Jižní Karolině (USA) mezi lety 1993 až 1997 v několika úrovních nad povrchem. Tato měření mimo jiné ukázala, že koncentrace přízemního ozonu je v průběhu dne silně ovlivněna vývojem turbulentního proudění (Aneja et al. 2000a; Aneja et al. 2000b). Ve světě není mnoho stožárových stanic, na kterých by měření vertikálního gradientu koncentrací ozonu bylo realizováno. Jedním z dalších příkladů je stožár KWKT Texasu, kde probíhalo měření koncentrace ozonu ve výškách 30 a 457 m (Oltmans et al. 2009). Meteorologické Zprávy, 68,

24 Na studium vertikálního gradientu koncentrací, chemických a fyzikální vlastností aerosolů, které též významně ovlivňují klimatický systém, se zaměřují například pozorování realizovaná v několika výškách na 325 m vysokém stožáru v Pekingu (Čína). Tato měření vedla ke zjištění, že koncentrace a rozložení velikosti částic se mění s výškou v závislosti na teplotě, vlhkosti a rychlosti a směru větru v dané výšce, kdy ve vyšších výškách za podmínek stabilního zvrstvení atmosféry usnadňuje nižší teplota akumulaci aerosolů (You et al. 1985; Sun et al. 2013). Další stanice využívající stožárových měření k analýze distribuce velikosti aerosolových částic je ZotinoTall Tower Facility (ZOTTO) v centrální části Sibiře. Měření zde probíhají od roku 2006 ve výškách 50 a 300 m a získané hodnoty jsou reprezentativní pro rozsáhlou část Sibiře, i díky minimálnímu vlivu antropogenních zdrojů znečištění. V rámci práce vypracované Heintzenbergem a kol. (2011) bylo popsáno složité sezonní kolísání množství atmosférických částic s několika maximy za období 3,5 roku. 3. METEOROLOGICKÉ STOŽÁRY V ČESKÉ REPUBLICE V České republice se nachází několik stanic disponujících meteorologickými stožáry vyššími než 10 m, většina z nich se zaměřuje na studium mezní vrstvy atmosféry. Nejstarší z těchto stanic je observatoř v Tušimicích, založená v roce 1967 za účelem monitoringu čistoty ovzduší v sou - vislosti s výstavbou stejnojmenné tepelné elektrárny. Ob servatoř se nachází na západním okraji Mostecké pánve a je vybavena 80 m vysokým stožárem. Jedná se o synoptickou a klimatickou stanici provozovanou Českým hydrometeorologickým ústavem (ČHMÚ). Hlavní náplní její činnosti je vedle standardního meteorologického a klimatologického programu i měření imisních koncentrací znečišťujících látek a monitoring meteorologických prvků ve spodní části mezní vrstvy atmosféry. K látkám, jejichž koncentrace jsou na stanici kontinuálně sledovány, patří oxid siřičitý, oxid dusnatý, oxid dusičitý a přízemní ozon. Pasivním vzorkovačem vzduchu jsou sledovány koncentrace benzenu. Dále zde probíhá monitoring hmotnostních koncentrací atmosférických částic o dvou velikostních frakcích, PM 10 a PM 2,5. Měřicí systém observatoře Tušimice byl v roce 2015 inovován. V hladinách 2, 20, 40 a 80 m je instalováno měření teploty a vlhkosti vzduchu, doplněné v úrovních 20, 40 a 80 m měřením větru. Na vrcholu stožáru v 80 m a na zvláštním stožáru v úrovni 10 m se provádí měření větru a turbulentních charakteristik 3D akustickými anemometry. Stožárový systém je doplněn měřením radiační bilance ve výšce 1,5 m. Výškový profil meteorologických prvků nad úrovní vrcholu stožáru je sledován systémem SODAR/RASS a laserovým ceilometrem. Nedlouho po zahájení provozu Observatoře Tušimice byla uvedena do provozu Meteorologická observatoř Kopisty, která pracuje nepřetržitě od roku 1969 pod správou Ústavu fyziky atmosféry AV, ČR v. v. i. v centrální části Severočeské uhelné pánve. Měření zde probíhají na taktéž 80 m vysokém meteorologickém stožáru a jsou zaměřena na výzkum mezní vrstvy atmosféry; teplota, vlhkost vzduchu a rychlost větru jsou měřeny v úrovních 20, 40, 60 a 80 m. Dále je na observatoři měřena délka slunečního svitu, teplota vzduchu v úrovních 2 m a 5 cm, půdní teplota v hloubkách 5, 10, 20, 50 a 100 cm, srážkové úhrny, tlak vzduchu a horizontální dohlednost. Mimo mezní vrstvu atmosféry se od začátku provozu observatoř v Kopistech zaměřuje i na monitorování podmínek šíření exhalací vzhledem k tomu, že se v jejím okolí nacházela řada zdrojů látek znečišťujících ovzduší (např. těžba hnědého uhlí, provoz blízkého petrochemického podniku nebo vysoká koncentrace nákladní silniční dopravy v okolí). Dále jsou na stanici od roku 1978 prováděna standardní klimatická pozorování a za účelem sledování čistoty ovzduší jsou pravidelně odebírány vzorky vody z různých typů srážek pro následné chemické analýzy. Stanice prošla v roce 2007 významnou rekonstrukcí, kdy krom stavebních úprav byla modernizována i velká část přístrojového vybavení (ÚFA 2011a). Další stožár, který má ve správě Ústav fyziky atmosféry AV ČR, v. v. i., je součástí observatoře Dlouhá louka, nacháze jící se ve východní části Krušných hor. Observatoř vznikla v roce 1993 v rámci projektu Experimentální větrná elektrárna, kdy byla v lokalitě spolu se stožárem postavena experimentální větrná turbína EWT 315kW. Měření na stožáru se tak zaměřila na studium vertikálního profilu rychlosti větru a charakteristik turbulence. Stěžejní bylo i vyhodnocení vlivu turbulence, námrazy a elektrických výbojů na provoz a výkon větrné turbíny. Po skončení projektu v roce 2000 byla větrná turbína demontována, měření rychlosti větru miskovými anemometry ve výškových úrovních 15, 30 a 48 m nad zemí však pokračují na stožáru nadále, stejně jako měření radiace v úrovni 10 m a měření hmotnosti námrazy v 30 m v zimních měsících (ÚFA 2011b). Jak již bylo zmíněno v kapitole 1, můžeme vysoké meteorologické stožáry nalézt i v blízkosti obou českých jaderných elektráren, kde byly zřízeny pro meteorologické zabezpečení provozu těchto elektráren. Obě observatoře jsou v dnešní době provozované ČHMÚ a kromě měření meteorologických prvků v několika vertikálních úrovních, je na obou instalován akustický systém SODAR-RASS sloužící k měření vertikálního profilu charakteristik turbulence atmosféry. Data z obou lokalit jsou v on-line režimu přístupná jak uživatelům v obou elektrárnách, tak i veřejnosti na internetu (ČHMÚ 2011). Stožár, který je součástí observatoře Dukovany, je vysoký 136 m a na pěti výškových úrovních je plně vybaven meteorologickými čidly. Krom již zmíněného na něm probíhá i měření radioaktivity. Měření byla na observatoři zahájena roku 1982, její provoz z počátku zajišťovala jaderná elektrárna, od roku 1987 jej má na starost ČHMÚ. Observatoř v Temelíně byla zřízena roku 1988 cca 3 km severozápadně od jaderné elektrárny a je vybavena 40 m vysokým meteorologickým stožárem, na kterém se meteorologické prvky měří ve čtyřech úrovních (ČHMÚ 2011). V letech 2012 až 2013 byla ve vzdálenosti zhruba 100 m od Observatoře Košetice (provozované ČHMÚ) na Českomoravské vrchovině vybudována atmosférická stanice (AS) Křešín u Pacova (49 35' N, 15 05' E), kterou provozuje Centrum výzkumu globální změny AV ČR, v. v. i. Její základ tvoří příhradový kotvený stožár o výšce 250 m a technologický kontejner u jeho paty. Měření probíhají na celkem pěti výškových úrovních a jsou zaměřená na studium množství skleníkových plynů a koncentrací znečišťujících látek v ovzduší. Pro správnou interpretaci těchto měření je nezbytné současně sledovat i základní meteorologické parametry na všech úrovních měření. Atmosférická stanice Křešín u Pacova byla vybudována jako primárně vědecká stanice podle doporučení ICOS. Měření koncentrací vybraných chemických látek je realizováno většinou automatickými přístroji. Schéma odběru látek je dvojího typu. Kontinuální vzorkování pomocí odběrových propylenových hadic vedoucích z úrovní 10, 50, 125 a 250 m na stožáru do technologického kontejneru pod stožárem se 150 Meteorologické Zprávy, 68, 2015

25 týká především skleníkových plynů (CO 2, CH 4, CO a N 2 O). V kontejneru se nachází systém pump, pomocí nichž je vzduch veden přes dvoustupňový systém sušení do analyzátorů. Mimo kontinuální měření bude na stanici prováděn i periodický (jedenkrát týdně) odběr vzduchu z úrovně 250 m do skleněných vzorkovnic. V těchto vzorcích budou následně v Centrální analytické laboratoři ICOS v Německu stanovovány již zmíněné i další skleníkové plyny a další parametry vhodné pro interpretaci jejich měření (H 2, SF 6, O 2 /N 2, izotopy C a O v CO 2 ). Druhý typ odběrového schématu se týká kontinuálního měření troposférického ozonu a atmosférické plynné rtuti. Z důvodu nevhodnosti vedení těchto analytů dlouhými trasami jsou pro případ ozonu (úrovně 50, 125 a 230 m) a rtuti (při zemi a ve výšce 240 m) umístěny přístroje přímo na věži v klimatizovaných rozvaděčích. V rámci měření v přízemním kontejneru je na stanici dále sledován poměr obsahu elementárního a organického uhlíku v atmosférických částicích a optické vlastnosti aerosolů rozptýlených ve vzduchu. Přístroje a principy měření pro výše vyčtené parametry chemického složení ovzduší sledované na AS stručně shrnuje tab. 1. Přehled meteorologických prvků a přístrojů, kterými je jejich měření uskutečňováno v pěti výškových úrovních (10, 50, 125, 230 a 250 m) je uveden v tab. 2. V úrovni země je na stanici navíc ještě sledována výška planetární mezní vrstvy atmosféry pomocí přístroje Vaisala Ceilometr CL51. AS Křešín u Pacova participuje v řadě mezinárodních monitorovacích projektů a programů: ICOS, InGOS (Integrated non-co 2 Greenhause gas Observing System), GMOS (Global Mercury Observation System), ACTRIS (Aerosol, Clouds, and Trace Gases Research Infrastructure Network) a daty dále přispívá do databází EMEP (European Monitoring and Evaluation Programme), GAW (Global Atmosphere Watch) a ISKO (Informační systém kvality ovzduší ČHMÚ). Stanice je open access infrastrukturou a očekává se, že seznam měřených parametrů se v budoucnu rozšíří. 4. ZÁVĚR Vysoké meteorologické stožáry se nacházejí v různých částech světa, ale můžeme se s nimi setkat i v České republice. Poskytují široké spektrum využití v různých, nejen vědeckých odvětvích. Z počátku se měření na nich orientovala na studium vlastností atmosféry, postupně se však začala zaměřovat i na analýzu jejího složení. Stanice vybavené meteorologickým stožárem nacházející se v České republice jsou svým zaměřením orientovány spíše na měření vertikálního profilu meteorologických prvků (s výjimkou observatoře Tušimice). Nová atmosférická stanice Křešín u Pacova byla vybudována hlavně za účelem měření koncentrací skleníkových plynů v atmosféře. Její 250 m vysoký stožár nabízí široké spektrum dalších možností aplikací, je proto pro jeho efektivní využívání důležité, mít o těchto možnostech přehled. Dobrým zdrojem poznatků jsou jak měření, ke kterým byly podobné stavby používány v minulosti, tak i současné studie prováděné ve světě. Tab. 1 Přehled přístrojového vybavení a principů analýzy měření chemického složení ovzduší na AS Křešín u Pacova. Table 1. Overview of instrumentation and the measurement principles of chemical composition analysis of the atmosphere at the Křešín u Pacova AS. Parametr Přístroj Princip měření CO 2, CH 4 Picarro G2301 Cavity Ring-Down Spectroscopy CRDS CO, N 2 O LGR N 2 O/CO-23d Cavity Enhanced Absorption Spectroscopy CEAS Troposférický ozon Thermo Scientific Model 49i UV fotometrie Elementární plynná rtuť TEKRAN 2537B atomová fluorescenční spektroskopie studených par s amalgamační prekoncentrací rtuti Elementární a organický semikontinuální terénní uhlík (EC/OC) analyzátor Sunset 4G pyrolýza a optická analýza (NDIR) Absorpce světla na Ethalometr Magee Scientific atmosférických aerosolech AE31 zeslabení světla přes aerosol zachycený n filtru Rozptyl světla na zeslabení světla na částicích aerosolu v objemu Nephelometr TSI atmosférických aerosolech vzduchu H 2, SF 6, O 2 /N 2, izotopy C a O v CO 2 analýzy v externích laboratořích hmotnostní spektroskopie v různých modifikacích Tab. 2 Přehled meteorologických prvků a přístrojů určených k jejich měření instalovaných na 250 m vysokém stožáru na AS Křešín u Pacova. Table 2. Overview of meteorological elements and the instruments designed to measure them installed on the 250 m high mast at the Křešín u Pacova AS. Parametr Model přístroj Princip Rychlost a směr větru WindObserver 65 ultrazvukový 2D anemometr Tlak vzduchu R. M. Young 61302L digitální elektronický barometr Teplota a relativní vlhkost vzduchu Vaisala HMP155 platinový odporový teploměr, kapacitní vlhkostní senzor Poděkování Za doplnění informací týkajících se observatoře Tušimice by chtěli autoři článku poděkovat RNDr. Josefu Kederovi, CSc. Za součinnost a dobrou spolupráci při výstavbě a provozu AS Křešín u Pacova patří velký dík Českému hydrometeorologickému ústavu, zaměstnancům observatoře Košetice a zejména RNDr. Milanu Váňovi. Autoři článku děkují oponentovi za podnětné připomínky k textu. Tento článek byl vytvořen za finanční podpory MŠMT v rámci programu NPU I, číslo projektu LO1415. Poděkování patří i projektu specifického výzkumu MUNI/A/0952/2013 Analýza, hodnocení a vizualizace globálních environmentálních změn v krajinné sféře Země. Literatura: AKERBLOM, F., Recherches sur les courants les plus bas de L atmosphere au-dessus de Paris. (Research on the air current near the ground in Paris.). Nova Acta Regia Societas Scientiarum Upsaliensis. Nova Acta. roč. 2, č. 2, s ISSN ANEJA, V. P., ARYA, S. P., LI, Y., MURRAY JR., G. C., MA NUS- ZAK, T. L., 2000a. Climatology of diurnal trends and vertical distribution of ozone in the atmospheric boundary layer in urban North Carolina. The Journal of Air & Waste Management Association. roč. 50, s ISSN ANEJA, V. P., MATHUR, R., ARYA, S. P., LI, Y., MURRAY, G. C. et al., 2000b. Coupling the Vertical Distribution of Ozone in the Atmospheric Boundary Layer. Environmental Science Technology, roč. 34, č. 11, s ISSN ANGOT, A., Observations meteorologiques faites au Bureau central meteorologique et a la tour Eiffel pendant l acnee. Annales du Bureau Central Météorologique de France, s ISSN BAKWIN, P. S., TANS, P. S., ZHAO, C., USSLER III, W., QUESNELL, E., Measurements of carbon dioxide on a very tall tower. Tellus, roč. 47B, s ISSN BELLUE, D. G., BOYD, B. F., VAUGHAN, W. W., WEEMS, J. W., MADURA, J. T., Weather Support to the Space Shuttle An Historical Perspective. 12 th AMS Conference on Aviation, Range and Aerospace Meteorology. Atlanta. Meteorologické Zprávy, 68,

26 BOYD, B. F., DYE, A. F., STRANGE, T. R., Air Weather Service Support to Space Operations at the Eastern Test Range/ Kennedy Space Center. American Institute of Aeronautics and Astronautics 26th Aerospace Sciences Meeting. Nevada. BUCK, J. W., ANDREWS, G. L., The TOWER computer code. Hanford Meteorological Station computer codes. Washing ton: BATTELLE. sv. 5. PNL CHAPMAN, S., On the changes of temperature in the lower atmosphere, by Eddy conduction & otherwise. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society. roč. 51, č. 214, s ISSN X. CHIOTTO, CHIOTTO [online]. [cit ]. Do - stupné z WWW: ČHMÚ, Odbor profesionální staniční sítě: Meteorologické stanice OPSS [online]. [cit ]. Dostupné z WWW: COWS CONTENT MANAGER, Cesar observatory [online]. [cit ]. Dostupné z WWW: cesar-observatory.nl/. HEINTZENBERG, J., BIRMILI, W., OTTO, R., ANDREAE, M. O., MAYER, J. C., CHI, X. et al., Aerosol particle number size distributions and particulate light absorption at the ZOTTO tall tower (Siberia), Atmospheric Chemistry and Physics. roč. 11, č. 16, s ISSN ICOS EU, ICOS EU [online]. [cit ]. Dostupné z WWW: IPCC, Summary for policymakers. In: T. F. STOCKER, D. QIN, G.-K. PLATTNER, M. TIGNOR, S. K. ALLEN et. al. (eds.), Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Inter governmental Panel on Climate Change. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA. JONES, J., Eiffel s Tower: And the World s Fair Where Buffalo Bill Beguiled Paris, the Artists Quarreled, and Thomas Edison Became a Count. Viking Adult. USA. ISBN KEELING, C. D., BACASTOW, R. B., BAINBRIDGE, A. E., EKDAHL, C. A., GUENTHER, P. R. et al.,1976. Atmospheric carbon dioxide variations at Mauna Loa Observatory, Hawaii. Tellus. roč. 28, č.6, s ISSN MADURA, J., BOYD, B. F., BAUMAN, W., Weather Impacts on Space Operations, DTIC Document. 45th Weather Squadron. Florida. [online]. [cit ]. Dostupné z WWW: www. dtic.mil/cgi-bin/gettrdoc?ad=ada MONNA, W., BOSVELD, F., K. N. M. INSTITUUT, In Higher Spheres: 40 Years of Observations at the Cabauw Site, Koninklijk Nederlands Meteorologisch Instituut. [online]. [cit ]. Dostupné z WWW: NNSS, BREN tower, Nevada National Security Site History, U.S. Dept. of Energy. [online]. [cit ]. Dostupné z WWW: BREN_AE.pdf. NOVITSKII, M. A., MAZURIN, N. F., KULIZHNIKOVA, L. K., KALINICHEVA, O. Y., TEREB, L. A. et al., Comparison of Wind Measurements by Means of Industrially Produced Sodar and High-Altitude Meteorological Mast in Obninsk. Russian Meteorology and Hydrology. roč. 36, č.10, s ISSN NOVITSKY, M., MAZURIN, N. F., KULIZHNIKOVA, L. K., MATSKEVICH, M., KORNEEV, P., The system of meteorological observations based on high-altitude meteorological mast in Obninsk. 10th EMS Annual Meeting, 8th European Conference on Applications of Meteorology (ECAM) September Zürich. EMS Annual Meeting Abstracts. roč. 7. ISSN OLTMANS, S., ANDREWS, A., PATRICK, L., Influence of Transport by the Nocturnal Jet on Ozone Levels in Central Texas. Year-End Report (2009), NOAA, 12 March [online]. [cit ]. Dostupné z WWW: tceq.texas.gov/assets/public/implementation/air/am/contracts/ reports/mm/ fy noaaesrl-nocturnal_jet_and_ozone.pdf. SAEKI, T., MAKSYUTOV, S., SASAKAWA, M., MACHIDA, T., ARSHINOV, M. et al., Carbon flux estimation for Siberia by inverse modeling constrained by aircraft and tower CO 2 measurements. Journal of Geophysical Research: Atmospheres. roč. 118, č. 2, s ISSN SASAKAWA, M., SHIMOYAMA, K., MACHIDA, T., TSUDA, N., SUTO, H. et al., Continuous measurements of methane from a tower network over Siberia. Tellus, roč. 62B, č. 5, s ISSN SLADE, D. H., Meteorology and Atomic Energy. Air Re - sources Laboratory, ESSA, for USAEC Division of Technical Information. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society. roč. 95, č. 404, s ISSN X. SUN, Y., SONG, T., TANG, G., WANG, Y., The vertical distribution of PM 2.5 and boundary-layer structure during summer haze in Beijing. Atmospheric Environment. roč. 74. č. 0, s ISSN SWIFT, A., CHAPMAN, J., MANUEL, L., WALTER, K., SLAVENS, R., MORSE, S., The Use of Tall Tower Field Data for Estimating Wind Turbine Power Performance. AWEA, Pittsburgh PA. TANS, P. P., An observational strategy for assessing the role of terrestrial ecosystems in the global carbon cycle: Scaling down to regional levels. In: J. R. Ehleringer and C. B. Field, eds., Scaling Physiological Processes Leaf to Globe. San Diego. Academic Press. s ISBN X. TAYLOR, G. I., Phenomena connected with turbulence in the lower atmosphere. Monthly Weather Review. roč. 46, č. 1, s ISSN US DEPARTMENT OF COMMERCE, NOAA, ESRL, ESRL Global Monitoring Division Global Greenhouse Gas Reference Network [online]. [cit ]. Dostupné z WWW: ÚFA AV ČR, v. v. i., 2011a. Ústav fyziky atmosféry AV ČR, v. v. i.: Kopisty. [online]. [cit ]. Dostupné z WWW: observatore-iar/kopisty.html. ÚFA AV ČR, v. v. i., 2011b. Ústav fyziky atmosféry AV ČR, v. v. i.: Dlouhá louka. [online]. [cit ]. Dostupné z WWW: observatore-iar/dlouka.html. VAN DEN HURK, B. J. J. M., VITERBO, P., BELJAARS, A. C. M., BETTS, A. K., Offline Validation of the ERA40 Surface Scheme, European Centre for Medium-Range Weather Forecasts Tech Memo. sv [online]. [cit ]. Dostupné z WWW: ecpublications/_pdf/tm/ /tm295.pdf. VERMEULEN, A., CHIOTTO Final report [online]. [cit ]. Dostupné z WWW: ECN-E YOU, R., HONG, Z., LU, W., ZHAO, D., KONG, Q., ZHU, W., Variations of atmospheric aerosol concentration and size distribution with time and altitude in the boundary layer. Advances in Atmospheric Sciences. roč. 2, č. 2, s ISSN Lektor (Reviewer) RNDr. Vladimír Vozobule 152 Meteorologické Zprávy, 68, 2015

27 SOUČASNÝ STAV VÝZKUMU KLIMATU MĚSTSKÉHO PROSTŘEDÍ VE SVĚTĚ Vendula Hejlová, Vít Voženílek, Univerzita Palackého v Olomouci, Katedra geoinformatiky, 17. listopadu 50, Olomouc, venda.hejlova@gmail.com, vit.vozenilek@upol.cz Current State of Art: Urban Environment Climate across the World. Urban climate is one of the most important components of the urban environment, it affects urban development, the satisfaction and health of its inhabitants, as well as urban planning. Studying urban climate is an integral part of landscape monitoring. Up to 75% of the inhabitants of Europe live in cities, and more than 80% of the European population will be living in cities in 2020 (EEA 2013). So, it is necessary to monitor urban climate and to project its future development. Urbanisation is one of the major factors influencing climatic change. The major factors that affect climatic change, according to Rožnovský et al. (2010), are the character of the active surface, atmospheric pollution, and the production of heat waste. The study of urban climate can be divided into two parts. The first part deals with monitoring temperatures in a city s built-up areas and surroundings, called the urban heat island (UHI), since air temperature changes are caused by differences in land cover and building structures. The second part of such studies monitors CO 2 fluxes in built-up areas. The authors have aimed their attention at the urban climatic studies published in periodicals with an impact factor. A review of these studies has been undertaken, because the authors installed components of a wireless sensor network in the centre of the city of Olomouc. They aimed their attention at a review of the methods used for urban climatic data processing and visualization published in world literature, because these steps are the next to be undertaken in the Olomouc study. KLÍČOVÁ SLOVA: ostrov města tepelný Urban CO 2 Dome klima města sítě senzorové KEYWORDS: urban heat island Urban CO 2 Dome city climate sensor networks 1. ÚVOD Klima města je jednou z nejdůležitějších součástí městského prostředí, má vliv na vývoj města, spokojenost a zdraví obyvatel i na územní plánování ve městě. Vzájemný poměr členů rovnice energetické bilance (Burroughs 2001) je ve srovnání zastavěných a nezastavěných oblastí odlišný. To se nejvíce projevuje v teplotě vzduchu, která je zpravidla ve městech během dne výrazně vyšší než ve volné krajině. Teplota vzduchu má ve městě také svůj specifický denní i roční chod. Oblasti, kde je teplota znatelně vyšší, se nazývají tepelné ostrovy města (Litschmann, Rožnovský 2005). Hlavní příčiny vzniku tepelných ostrovů města spatřuje Voogt (2002) ve větší ploše aktivního povrchu, vertikální převaze staveb, která vede ke zvýšení množství pohlceného záření a četným odrazům způsobených jejich geometrií. Kromě tepelného ostrova města začalo být v hustě zastavěných částech měst pozorováno i vyšší množství polutantů, především CO 2 a prašných částic. Vysoké koncentrace oxidu uhličitého ve městech jsou situovány do center a jsou označovány pojmem Urban CO 2 Dome (Idso et al. 2001). Cílem příspěvku je shrnout dosavadní možnosti sledování faktorů ovlivňujících klima města, zpracování získaných dat a jejich následná vizualizace. Pozornost byla věnována vědeckým studiím, ve kterých byla zkoumána teplota vzduchu a vzdušné polutanty, především CO 2, NO 2 a těkavé organické látky. Pro analýzu a poznání ve světě používaných metod měření a zpracování městského klimatu od monitoringu až po vizualizaci byly sledovány studie z impaktovaných časopisů zabývající se klimatem, znečištěním ovzduší a dálkovým průzkumem Země. Vybráno bylo 14 časopisů s nejvyšším počtem odpovídajících studií: Urban Climate (Impact Factor 1,222), Journal of Urban Economics (1,910), Meteorology and Climatology (2,022), Ecological Modelling (2,069), Atmospheric Research (2,200), Conservation and Recycling (2,319), International Journal of Climatology (2,886), Atmospheric Environment (3.110), Science of the Total Environment (3,258), ISPRS Photogrammetry and Remote Sensing (3,313), Environmental Pollution (3,730), Journal of Climate (4,307), Remote Sensing of Environment (5,103), Environmental Change (5,236). V příspěvku jsou analyzovány tři studie z Asie, pět z Ameriky, sedm z Evropy. Dvě studie řeší globální pohled na problematiku a přinášejí inovativní přístupy. U každé studie bylo sledováno, kde výzkum probíhal, jak byly vybrané faktory monitorovány, jak byla data zpracována a vizualizována. Poznatky o sledování znečištění ovzduší jsou klíčové pro vlastní výzkum autorů, kteří v Olomouci instalovali komponenty bezdrátové senzorové sítě pro monitoring vybraných meteorologických prvků a polutantů (Hejlová, Voženílek 2014). Zpracování a vizualizace naměřených hodnot právě probíhá. Autoři se inspirovali podobnými výzkumnými projekty ze zahraničí, zejména metodami zpracovávání a vizualizace dat naměřených senzorovou sítí. Příspěvek je rešerší výzkumných studií zabývajících se klimatem městského prostředí, které autorům posloužily jako podklad k výběru metod využívaných pro studium klimatu města Olomouc. 2. VÝZKUMNÉ STUDIE MĚSTSKÉHO KLIMATU VE SVĚTĚ Městské klima je sledováno pomocí dálkového i pozemního monitoringu. Metody dálkového monitoringu slouží k získání uceleného přehledu situace v terénu a na podkladě parametrů snímání z nich lze odvodit další informace. Nejčastěji jsou při sledování městského prostředí využívány letecké nebo družicové snímky pořízené v termální části spektra. Pozemní měření jsou využívána jako prostředek ke kalibraci a verifikaci dat získaných dálkovým monitoringem (Mestre et al. 2010). Získaná data jsou zpracovávána pomocí vybraných statistických metod a následně vizualizována. Studium městského klimatu lze rozdělit na dvě oblasti, z nichž první se zabývá sledováním teplotních charakteristik ve městě a jeho okolí, definuje tzv. tepelný ostrov města (Urban Heat Island, UHI) a to, do jaké míry je změna teploty ovlivněna charakterem pokrytí aktivního povrchu a strukturou městské zástavby. Druhá oblast zkoumá toky oxidu uhličitého v městských oblastech (Urban CO 2 Dome). 2.1 Výzkum tepelného ostrova města Propojení dálkového a pozemního monitoringu při studiu tepelného ostrova města bylo součástí výzkumu Nichola Meteorologické Zprávy, 68,

28 Obr. 1 Letní teplota vzduchu ve večerních hodinách (22:40 UTC) na poloostrově Kowloon, snímek pořízený družicí ASTER (Nichol, Hang 2012). Fig. 1. Summer temperature in the evening (10:40 pm) on the Kowloon Peninsula, made by the ASTER satellite (Nichol, Hang 2012). a Hanga (2012). Uskutečnilo se na území města Hong Kong na podkladě čtyř družicových termálních snímků pořízených v letním období. Hong Kong je hustě zastavěným městem s výrazným městským tepelným ostrovem a byla proto srovnávána data z centra města, okraje města a přilehlých vesnic. Studie měla demonstrovat, že satelitní snímky získané za určitých meteorologických podmínek, doplněné odpovídajícími pozemními daty, poskytují základ pro mapování tepelného stresu rostlin. Kromě snímků z družice ASTER byla použita i pozemní měření teploty vzduchu, která byla porovnána s teplotou vzduchu odvozenou ze snímků. Pozemní měření byla prováděna na stacionárních automatických meteorologických stanicích a snímači umístěnými na motorových vozidlech. Bylo zjištěno, že teplota vzduchu odvozená ze snímků pořízených v nočních hodinách (18:00 08:00) je reprezentativnější díky stabilnější mezní vrstvě atmosféry, nižší rychlosti větru, teplotní inverzi a vyšší korelaci s teplotou zemského povrchu. Družicové snímky byly ortorektifikovány a byla vypočítána jejich střední kvadratická chyba (RMSE). Mapa emisivity byla vytvořena z mapy land use/land cover a bylo do ní zahrnuto šest kategorií pokrytí půdy. Pro odvození hodnot emisivity byly použity spektrální knihovny. Správnost výpočtu byla ověřena pomocí vzorce pro výpočet skutečné přízemní teploty z hodnot emisivity a teploty absolutně černého tělesa. Hodnoty byly vizualizovány pomocí grafů a metod mapování tepelného stresu (Heat Stress Mapping). Nejvyšší teplota vzduchu byla identifikována v centru města, protože teplo se nejvíce akumuluje v zastavěném území. Zjištěný rozdíl teploty vzduchu v hranicích města činí až 1,6 C a zmenšuje se se vzdáleností od centra k jeho okraji až k nejnižším hodnotám v přilehlých vesnicích (obr. 1). Stejný přístup monitoringu použili ve svých výzkumech i Kim (1992) a Streutker (2007). Přízemní teplotu vzduchu sledovali při kvantifikaci přízemního tepelného ostrova (Surface Urban Heat Island, SUHI) města Houston Hu a Brunsell (2013). Na odvození přízemní teploty vzduchu ze satelitních snímků má velký vliv oblačnost. Vliv shlukování hodnot teploty v čase pro odvození přízemní teploty a stanovení hodnot přízemního urbánního tepelného ostrova je neznámý, proto autoři provedli analýzy družicových snímků s cílem určit, kdy lze hodnotu přízemní teploty vyhodnotit s nejvyšší přesností. Studie využívá produktů družice MODIS z let 2000 až Výzkum zjistil, že hodnoty přízemního tepelného ostrova jsou lépe zaznamenatelné během denních hodin. Vliv shlukování hodnot ze snímku na prostorové rozmístění hodnot přízemního tepelného ostrova jsou vyšší na podzim a v zimě v denních hodinách. Oblasti s vyššími hodnotami tepelného ostrova mají větší mezery mezi dvěma kompozitními měřítky, což je spjato s množstvím a rozložením oblačnosti. Sezónní rozložení ukazuje, že letní hodnoty přízemního tepelného ostrova v denních hodinách mají nejvyšší hodnoty i rozptyl. Sloučení osmidenních záznamů zvyšuje prostorové pokrytí a přináší více informací, ale ztrácí se přesnost a rozsah, který se mění i během dne a roku. Pro dlouhodobé studie přízemního urbánního tepelného ostrova se doporučuje reprezentace přízemní teploty za osm dnů, aby byly vybalancovány teplotní zisky a ztráty. Alternativním přístupem k získání dat je zažádat o data příslušnou organizaci, a tak v další studii od Grawe et al. (2013) jsou využívána data land use/land cover od Geologické služby USA (USGS) a hodnoty teploty přízemního vzduchu naměřené radiosondami na dvou příměstských stanicích v Larkhill a Herstmonceux. Pro verifikaci dat byla využita měření z meteorologických stanic MIDAS (Met Office Integrated Data Archive System). Studie se zabývá kvantifikací vlivu zastavěné oblasti Londýna na změny lokálního a regionálního klimatu. K analýze dat byl použit mezoměřítkový nehydrostatický model METRAS se sofistikovaným urbánním schématem BEP (Building Energy Parametrisation), model počítá přenosy a rozptyl látek v atmosféře. Vychází z rovnice pro zachování pohybu, energie a odvozuje rychlost větru, teplotu a vlhkost vzduchu, oblačnost, srážky a zjišťuje jejich prostorové rozložení z prognostických rovnic. Hustota a tlak vzduchu jsou odvozeny z diagnostických rovnic. Model respektuje vertikální a horizontální rozlišení, počítá s deseti třídami využití půdy a zahrnuje krátkovlnné i dlouhovlnné záření, latentní přenosy tepla i přízemní tepelné proudy. Nevýhodou je, že není počítáno s antropogenní spotřebou energie. V londýnské studii byla použita data land use/land cover a nadmořská výška pro území km s rozlišením 10 metrů. Byly uvažovány dva typy zástavby. Prvním typem bylo centrum města, kde se počítalo s výškou budov přibližně 23 metrů a s velkou výškovou členitostí zástavby. Druhým typem zástavby byla suburbánní oblast s nižší výškou budov (do 13 metrů). Rurální mapa byla vytvořena odstraněním zastavěných oblastí a jejich nahrazením rurálními třídami využití půdy, aby bylo ukázáno jejich využití bez zásahu urbanizace. Cílem studie bylo analyzovat UHI Londýna pro dvě dvoudenní letní období, která vykazovala v meteorologických datech nejvyšší stupně ohřívání. Za pozorovaných 154 Meteorologické Zprávy, 68, 2015

29 meteorologických podmínek je nejvyšší intenzita UHI (do 2,5 K) v nočních hodinách. Nižší rychlosti větru byly pozorovány nad zastavěnou než nad venkovskou oblastí, a to jak v denních, tak v nočních hodinách, což bylo způsobeno vyšší drsností povrchu. Londýn byl v této studii vyhodnocen jako rizikové město. Vyšší teplota vzduchu a její vyšší rozdíly během dne přinášejí vyšší hodnoty polutantů ve vzduchu, vyšší náklady na energie způsobené provozem klimatizačních zařízení a celkové zhoršení lidského zdraví i komfortu života ve městě. Pouze pozemní měření využíval ke své studii Lokoshchenko (2014), který sledoval změny teploty vzduchu a náchylnost míst ke vzniku tepelných ostrovů Moskvy. Autor poukázal na problémy související s globálním oteplováním a poté se soustředil na vývoj klimatu v Moskvě. Data pro výzkum byla získána z pozemních stanic s prvním pravidelným měřením z roku Denní chod byl analyzován pro jednu městskou stanici a čtyři stanice rurální. Teplotní rozdíl dosahoval nejvyšších hodnot v nočních hodinách a činil až 1,6 C (obr. 2). Vyšší rozdíly mezi naměřenými hodnotami teploty byly zaznamenány v zimním období oproti letnímu období. Nejvyšší hodnoty minimální teploty byly zaznamenány na stanici v centru města a jejich průměrný rozdíl ve srovnání se stanicemi rurálními byl 8 C. Autor zkoumal i týdenní chod teploty, který poukazuje na její gradující tendenci během týdne nejchladnější dny bývají pondělí a nejteplejší čtvrtky a pátky. Teplota vzduchu se zvýšila o 2,5 až 3 C v urbánní oblasti za 110 let, v rurální oblasti o 2,5 C. Letecké snímky, které byly spjaty s terénním průzkumem území města Drážďany, využívala i studie od Lehmann et al. (2014) zaměřená na význam urbánních ekosystémových služeb, které by měly být zohledňovány při územním plánování. Urbánní ekosystémové služby jsou podmíněny strukturou zelených ploch ve městě a souvisejí s pojmem urbánní vegetační strukturní pokryv, který slouží k určení urbánních biotopů, vymezuje je na leteckých i družicových snímcích a detekuje nejen rozsáhlejší zelené plochy, ale i osamocenou zeleň v zástavbě (obr. 3). Na základě družicových snímků byla popsána i velikost, struktura, hustota a typ zástavby v oblasti. Na území města Drážďany bylo identifikováno 57 strukturních vegetačních pokryvů. K hodnocení urbánní vegetace byly použity tři přístupy první přístup je založený na analýze leteckých a družicových snímků, druhý využívá terénního průzkumu a třetí kombinuje terénní průzkum s leteckými snímky. Pozornost autorka věnovala i výšce stromů a typu koruny, protože velikost i tvar koruny mají vliv na intenzitu ohřívání či ochlazování zemského povrchu. K predikci teplotních charakteristik byly využity modely ENVI-met a HIRVAC- 2D. Výsledkem studie je vymezení typu biotopů ve městě Drážďany Obr. 2 Chod teploty v lednu a červenci na pěti městských stanicích v Moskvě (Lokoshenko 2014). Fig. 2. Temperature records in January and July at five municipal stations in Moscow (Lokoshenko 2014). a následné využití metody urbánních vegetačních struktur k investigaci rozdílnosti ekosystémových služeb v oblasti. V článku jsou diskutovány přístupy, které popisují mikroklimatickou situaci v urbánních oblastech. Data z městského prostředí jsou zpracovávána nejčastěji pomocí modelu Weather Research Forecasting, Chemistry (WRF/Chem). Liao et al. (2014) studoval deltu řeky Jang-c - tiang a zaměřil se na sledování změn vybraných základních meteorologických prvků. Tato oblast, za posledních 30 let silně urbanizovaná, se vyznačuje výraznými projevy klimatické změny a znečištěným ovzduším. Autoři použili model WRF/ Chem ke zjištění dopadů urbanizace na klima města. Tento mezoměřítkový model má zabudované meteorologické a chemické komponenty se stejnými horizontálními a vertikálními souřadnicemi, stejnou parametrizací a zpětnou vazbou mezi chemickými a meteorologickými procesy. Ve vyšších verzích modelu jsou zahrnuty urbánní modely BEP a BEM (Building Energy Model), výpočty se suchou depozicí, půdou a vegetačním schématem. Ve studii autoři modelovali čtyři urbánní schémata a k jejich ověření použili data o využití půdy, přičemž: schéma SLAB neuvažuje urbánní parametry, schéma UCM využívá jednovrstvý urbánní model s fixovaným profilem pro antropogenní zahřívání, třetí schéma je založeno na vícevrstvém modelu (BEP), poslední schéma počítá s vícevrstvými urbánními modely a s budováním energetického modelu BEM zahrnujícího teplo spojené s provozem klimatizačních zařízení. Nejlepší výsledky uvedené ve studii srovnávající přízemní teploty vzduchu byly dosaženy schématem SLAB a kombinací modelů BEP a BEM. Nejlepší predikce rychlosti větru byly získány z modelů BEP a BEP v kombinaci s BEM. Predikce Obr. 3 Teplotní rozdíly ve výšce 1,2 metru v zastavěné oblasti s žádnou nebo velmi řídkou vegetací v Drážďanech (Lehmann 2014). Fig. 3. Temperature differences at a height of 1.2 metres above ground in built-up and non built-up areas (Lehmann 2014). Meteorologické Zprávy, 68,

30 prachových částic vykazují nejlepší výsledky pro kombinaci modelu BEP a BEM v zimním období, zatímco v létě jsou přesnější predikce z modelu SLAB. Martilli (2014) také využil model Weather Research Fo recasting (WRF) a řešil interakci mezi strukturou města a atmosférickými jevy ovlivňujícími teplotu vzduchu ve městě, kvalitu ovzduší a následnou spotřebu energie. Přihlédnutí k faktorům, jako je struktura města definovaná výškou, uspořádáním budov, zelených a vodních ploch, může velmi pozitivně ovlivnit chod teplotních hodnot ve městě. Martilli aplikoval model WRF s vícevrstvou parametrizací spojený s urbánním modelem BEM simulujícím idealizovaná města ve 3D. Idealizované město má stejnou populaci, ale rozdílnou hustotu zalidnění a vegetační uspořádání. Simulace byly prováděny pro zimní i letní období pro města v chladných i teplých klimatických oblastech. Autor se zabýval návrhem klimaticky optimální struktury města. Všech 44 idealizovaných simulací, 22 pro letní období a 22 pro zimní období, bylo cíleno ke zjištění hodnot použitých faktorů. Byla vypočítána spotřeba energie na osobu, která zohledňuje rozlohu města pro vytápění/ochlazování klimatizačními zařízeními. K hodnocení teplotního komfortu byl využit index tepelného stresu (Heat Stress Index, HSI), který počítá s teplem produkovaným metabolickými aktivitami, množstvím tepla, které lze získat nebo ztratit výměnou se vzduchem, a množstvím tepla vyměněným radiací s okolním prostředím. Kvalita ovzduší byla vypočtena na nejnižší úrovni modelu z času, urbánního prostoru a průměrné koncentrace sledovaného polutantu. Porovnání emisí ve městech bylo provedeno lineární regresní analýzou. Spotřeba energie na osobu je závislá na poměru povrchu budovy a jejím objemu, proto kompaktní města s vysokými budovami jsou energeticky nejefektivnější, ale zároveň nejvíce náchylná na vyšší koncentraci polutantů v ovzduší. Vegetační pokryv je výhodou ve všech strukturách a snižuje negativní dopady oteplování. Tento model byl aplikován i v mnoha dalších studiích, např. Chena et al. (2014), Mashayekhiho a Sloana (2014) a Rittera et al. (2013). Aby lépe vystihla podmíněnost UHI strukturou města a využitím půdy, navrhla Kleekoper et al. (2012) strukturu města, která přispívá k lepší stabilitě městského prostředí, a je méně náchylná ke vzniku UHI. Studie vychází ze sledování charakteristik počasí a rozložení měst v Nizozemsku. Dvě navržené struktury, Ondiep a Transvaal, ukazují, jak je možné snížit akumulaci tepla. Nejprve musí být kvantifikována akumulace tepla v oblasti, definován přípustný stupeň akumulace tepla a kvantifikovány jeho hodnoty; příkladem je určení poměru zatravněné plochy v navržené oblasti. Klimatická adaptace je úspěšná pouze v případě, pokud odráží sociální, ekonomický a prostorový aspekt. Pokud je zeleň ve městě brána jako způsob zvelebení a lepšího využití města, pak má pozitivní efekt na lidskou psychiku, produkci kyslíku, filtrování prachových částic a snižování koncentrací ozonu ze vzduchu. Vyšší podíl zeleně ve městě podporuje rozvoj cyklodopravy a vede ke zvýšení rozmanitosti fauny. Kromě rozvoje zeleně je také třeba plánovat strukturu zástavby, orientaci ulic nebo zvážit vzdálenost zástavby od vodních zdrojů. Fenologický přístup k detekci UHI zvolila Jochner et al. (2013), která sledovala vliv UHI a potenciálních klimatických změn na vývoji rostlin rostoucích ve dvou městech v odlišných klimatických podmínkách v Mnichově (v mírném pásmu) a v brazilském Campinasu (v tropické oblasti). Faktory, které růst rostlin nejvíce ovlivňují, jsou teplota a vlhkost vzduchu. Autorka využila k meteorologickým výpočtům minimální a maximální teplotu, teplotní amplitudu a vypočtenou absolutní vlhkost vzduchu. K testování rozdílů mezi teplotou, vlhkostí a fenologickou fází byl využit t-test a korelační analýza. Autorka popsala odchylky teploty vzduchu v Mnichově pomocí vývoje fenologických fází břízy bělokoré. Signifikantní vztah je mezi urbánními indexy v Campinasu a třemi vybranými fenofázemi stromu rodu Tipuana (čeleď bobovitých). Autorka dále analyzovala vztah mezi teplotou, fenofází a vlivem vlhkosti na vývoj listů stromu rodu Tabebuia (čeleď trubačovitých). Fenologické fáze stromu tipuana ukázaly, že mohou být indikátorem UHI i teplotních odchylek. Strom tabebuia je v Jižní Americe hojně pěstován, a tak existuje předpoklad využití sledování jeho fenofází k detekci UHI v mnoha aplikacích. Sledování fenofází společně s teplotou a vlhkostí vzduchu přináší hodnotné výsledky poukazující na probíhající změnu klimatu především v tropických oblastech. UHI bylo sledováno i v Amsterodamu (van der Hoeven, Wandl 2015), Dublinu (Alexander, Mills 2014), Kuala Lumpuru (Yusuf et al. 2014), Šanghaji (Li et al. 2014), Muar (Rajagopalan et al. 2014) a v Pinnelas (Mitchell, Chakraborty 2014). 2.2 Toky CO 2 v městských oblastech Toky oxidu uhličitého (Urban CO 2 Dome) byly sledovány v americkém městě Phoenix, kde vznikly tři podobné studie. První z nich pod vedením Idsa et al. (2001) monitorovala koncentrace oxidu uhličitého pomocí plynových analyzátorů umístěných na střeše auta ve výšce dva metry nad zemským povrchem. Byly vybrány čtyři silnice procházející centrem města, po kterých každý den pozorovacího období (leden 2000) v 5 a 14 hodin místního času vyjížděla auta s měřicími přístroji. Plynové analyzátory byly kalibrovány podle standardů Matheson Co. Zplodiny pocházející z jedoucích aut byly v co největší míře odfiltrovány při konečném zpracování. Naměřená data byla ukládána v kontrolní jednotce s možností jejich zobrazení v reálném čase a zobrazována v podobě grafů průměrných hodnot a standardních odchylek na vzdálené pozorovací stanici. Měřením se zjistilo, že kolem všech sledovaných silnic v centru města se vyskytují hodnoty CO 2 až o 75 % vyšší než v příměstských oblastech. V centru města byly tyto koncentrace značně vyšší v pracovních dnech než o víkendu. Směrem od centra se rozdíly v koncentraci CO 2 během týdne stíraly. Situace byla ovlivněna také směrem větru, který ve Phoenixu vane převážně od jihozápadu. Koerner a Klopatek (2002) se také zabývali studiem produkce oxidu uhličitého ve městě Phoenix a ke své studii využili data získaná od vládních i nevládních organizací. Výzkum zaměřili na antropogenní emise CO 2 pocházející z dýchání obyvatel, automobilové i letecké dopravy. Půdní CO 2 byl měřen během roku pomocí plynového analyzátoru pracujícího v infračerveném pásmu. Kromě obsahu plynu byly zjišťovány i hodnoty teploty a vlhkosti půdy. Bylo potvrzeno, že více než 80 % emisí CO 2 ve městě je produkováno dopravou a že půdní CO 2 má minimální hodnoty, které jsou závislé na vlhkosti půdy. Ve studii byly zkoumány roční hodnoty CO 2, které byly uvolňovány jednotlivými půdními typy ve městě. Výzkum prokázal, že nejvíce půdního CO 2 je produkováno skládkami a golfovými hřišti. Výsledky sledování emisí CO 2 jak z antropogenního, tak půdního působení byly zpracovány v GIS programech. Třetí studie z města Phoenix byla provedena Idsem et al. (2002), navazovala na jeho předchozí výzkum a zkoumala denní odchylky v koncentracích CO 2 v rezidenčním sektoru města. Koncentrace CO 2, teplota a vlhkost vzduchu, rychlost a směr větru byly měřeny dva metry nad zemským povrchem pomocí 156 Meteorologické Zprávy, 68, 2015

31 permanentní monitorovací stanice umístěné na travnatém povrchu v suburbánní oblasti města po celý kalendářní rok. Data byla zaznamenávána v pětisekundovém intervalu, ze kterého byly počítány minutové průměry. Druhá monitorovací stanice byla lokalizována v zastavěné oblasti a využívala stejné vybavení. Data byla posílána do ukládací jednotky, odkud byla stahována ke zpracování v měsíčním intervalu. Denní minimální koncentrace CO 2 se objevovaly během odpoledne, nejvyšší hodnoty CO 2 byly zaznamenávány v nočních hodinách a lišily se sezónně s teplotou vzduchu. V zimním období byly vyšší koncentrace před půlnocí, v letním období během východu Slunce. Nejvyšší hodnoty CO 2 se objevovaly během ranních hodin v pracovních dnech. Nejvýraznější rozdíly v koncentracích CO 2 byly v chladné (až 35,9 ppm) a teplé (22 ppm) části roku v ranních hodinách. Přenosy oxidu uhličitého byly monitorovány i na východním pobřeží ve městě Baltimore a jeho okolí. Studie K. George et al. (2008) se zabývala srovnáním hodnot koncentrací CO 2 naměřených v urbanizované, suburbanizované a rurální oblasti. V každé z těchto oblastí byla po dobu pěti let umístěna monitorovací stanice. Byla měřena koncentrace CO 2, teplota a relativní vlhkost vzduchu, teplota a vlhkost půdy, sluneční záření, rychlost a směr větru. Data byla získávána v patnáctiminutových intervalech. Na datech o koncentracích CO 2 byly prováděny analýzy kovariance, aby byly zjištěny denní rozdíly mezi místy v jednotlivých letech. Rozdíly v obsahu prvků v půdě byly zjišťovány pomocí analýzy rozptylu (ANOVA). Záření bylo zkoumáno pomocí neparametrického U-testu, zatímco Kruskalův-Wallisův test byl použit pro hodnocení vlhkosti půdy. Za tuto dobu koncentrace CO 2 značně vzrostly ve všech oblastech, průměrně o 66 ppm. Teplota vzduchu byla nejvyšší v centru města (14,8 C), o 1,2 C byly nižší hodnoty teploty v suburbánní oblasti, a ještě o stupeň nižší teploty byly zjištěny v rurální oblasti (12,7 C). Vlhkostní parametry byly ve všech oblastech srovnatelné. Dokumentované změny teploty a nárůsty koncentrace CO 2 odpovídají celosvětové změně klimatických poměrů. Vyšším stupněm urbanizace je ovlivněn cyklus oxidu uhličitého. Nejenom v Severní Americe byly řešeny koncentrace CO 2, ale pozornost jeho tokům byla věnována i Nasrallahem et al. (2003) v Kuvajtu. Pro urbánní i suburbánní část hlavního města byla snímána hodinová data o koncentracích CO 2. Provedeny byly regresní analýzy pro zjištění závislosti měřených veličin v rozdílných lokalitách. Výsledky ukázaly rozdíly v chodu koncentrací CO 2 během roku, kdy nejvyšší koncentrace byly zaznamenány v únoru a nejnižší v září. Koncentrace CO 2 byly měřeny pomocí přístroje Monitor Lab 9820 na třímetrovém stožáru umístěném na střeše kuvajtské nemocnice. Ve výsledcích se odrazily vegetační podmínky, využívání automobilové dopravy během roku, dne, denní cyklus zvrstvení atmosféry a převládající větry. Při převládajícím západním větru klesly koncentrace CO 2 o 1,2 až 1,7 ppm. Emise jsou při západním větru unášeny z oblasti Al-Jahra do centra města Kuvajt tento vítr ze západu se na znečištění hlavního města oxidem uhličitým během dne podílí nejmenší měrou. Nižší hodnoty CO 2 v nočních hodinách jsou důsledkem vyšší rychlosti větru vanoucího ze severu. Vyšší koncentrace (nad 450 ppm) CO 2 se objevují během chladnějších period, když je slunce nízko nad obzorem a vítr má vyšší rychlost. Sledováním vzdušných polutantů v Římě se zabývá studie od Gratani a Varone (2005). Řím je velké město, ve kterém se neustále zvyšují hodnoty vzdušných polutantů. Centrum města má vysokou historickou hodnotu, a tak znečištěním nejsou Obr. 4 Koncentrace CO 2 v Římě v jednotlivých obdobích (Gratani, Varone 2005). Fig. 4. Seasonal CO 2 concentrations in Rome (Gratani, Varone 2005). ohrožováni jen lidé, ale i kulturní památky. Koncentrace CO 2 autoři sledovali s využitím plynových analyzátorů EGM-1, teplota a vlhkost vzduchu byly měřeny termohygrometry. Data byla sledována ve čtyřech zónách dělených podle urbanizovanosti, byla zvolena i jedna zóna, která byla považována za referenční. Data o hustotě dopravy, NO 2, O 3 a koncentraci těžkých kovů od ledna 2001 do května 2004 byla získána od města Řím (obr. 4). Autoři k určení rozdílů průměrných koncentrací oxidu uhličitého používali pro vícečetné srovnání statistické testy ANOVA a Tuckey. Regresní analýzou byly zkoumány koncentrace CO 2 jako závislá proměnná, přičemž teplota vzduchu, vlhkost vzduchu a hustota dopravy byly nezávislé proměnné. Zjištěn byl trend v koncentracích CO 2 během roku, ve kterém jsou nejnižší koncentrace soustředěny do letního období. Nejvyšší koncentrace CO 2 jsou v pracovních dnech ve středu města a byla prokázána jejich vysoká korelace s intenzitou dopravy. Teploty pozorované v letním období vykazovaly ve středu města hodnoty až o 9 C vyšší než na jeho okraji. Relativní vlhkost vzduchu byla naopak vyšší na okraji města. Zajímavou evropskou studii vypracoval Nejadkoorki et al. (2008). Ve studii prezentuje nový přístup k modelování emisí CO 2 pocházejících z dopravy. Přístup je složen ze tří komponent, z nichž první určuje charakteristiku dopravy s využitím modelu SATURN (Simulation and Assignment of Traffic in Urban Road Networks). Druhou komponentu představuje výpočet odhadu CO 2 emisí v programu MATLAB (Matrix Laboratory) a posledním krokem je vizualizace v ArcGIS. Se všemi individuálními komponentami počítá Loose-Coupling metoda. Modelem SATURN byla simulována intenzita dopravy ze dvou typů vstupních dat matice cesty a silniční sítě. Studované území bylo rozděleno na oblasti s podobným využitím, které byly označeny jako dopravně analytické zóny. Dopravní data byla vyjádřena počtem pasažérů a vykonaných cest, které musí být vytvořeny pro každou dopravní zónu v zadaných časových jednotkách. Vše bylo uloženo do matice, kde řádky reprezentují cesty ze zóny a sloupce cesty do zóny. Dále byly v modelu využity kódované dopravní sítě, informace o uzlech a individuálních cestách. Využití sítě bylo založeno na Wardropsově druhotném principu. Výstupy z modelu představují počet vozidel na cestě, ujeté vzdálenosti, rychlost a zpoždění. Výpočty emisí CO 2 z dopravy v MATLAB byly provedeny na datech z anglického města Norwich. Bylo vypočteno, že 85 % všech emisí CO 2 pochází z dopravy na hlavních tepnách a pouze 15 % emisí je produkováno dopravou na silnicích nižší třídy. Nejvíce se na vytváření emisí CO 2 podílejí osobní auta, a to až 72,5 %, následují nadměrná nákladní auta (12,5 %), nákladní auta (7,5 %), autobusy (6,5 %) a motocykly Meteorologické Zprávy, 68,

32 Obr. 5 Hlavní cesty ve městě Norwich a emise CO 2 (t/km) (Nejadkoorki 2008, upraveno). Fig. 5. Major roads in Norwich and emissions CO 2 (t/km) (Nejadkoorki 2008, adjusted). (1 %). Zjištěním bylo, že emise zaznamenané mimo špičku tvořily 41 % všech emisí, což je podíl, který výrazně předčil očekávání (obr. 5). Díky novému přístupu mohou být připravovány budoucí scénáře vývoje koncentrace emisí CO 2 ve městech podobného charakteru. Analýzou oběhu CO 2 emisí v městském prostředí se zabývala G. Churkina (2008). Sledování vývoje toků emisí CO 2 v atmosféře a urbánního vývoje napomáhá k určení trajektorií šíření a koncentrace skleníkových plynů. Toky CO 2 do městského prostředí jsou delší než toky proudící mimo zastavěnou oblast a dělí se na vertikální, horizontální a síly působící v městském prostředí. Autorka zohledňuje ekosystémové modely pro předpovídání vývoje toků CO 2 BIOME BGC, CASA a CENTURY, které jsou schopné předpovídat vertikální toky CO 2 vyvolané vegetací a toky CO 2 produkované půdami. Modely simulují reakce vegetace ve městech, urbánní znečištění, snížení stupně znečištění oxidem uhličitým a následné změny klimatu. Výhodou modelů je jejich využití v globálním měřítku, nevýhodou nemožnost zahrnout do výpočtu vertikální toky CO 2 způsobené lidskou činností. Lze využít i modely vertikálních toků CO 2 založené na statistických metodách nebo dálkovém průzkumu Země, ale jejich efektivita předpovídání je nízká. Lidskou činností vypouštěné zplodiny mohou být detekovány pomocí ekologických modelů, které umí počítat se všemi složkami. Koncentrace oxidu uhličitého ve městech sledovali ve svých výzkumech i Jacobson (2010), Li (2014), Henninger a Kuttler (2010), Reckien et al. (2007) a Idso et al. (1998). 3. STUDIUM MĚSTSKÉHO KLIMATU V ČESKÉ REPUBLICE Sledováním klimatu České republiky se zabývá Český hydrometeorologický ústav, který provozuje síť 37 profesionálních a leteckých meteorologických stanic (z toho 6 pod správou Armády ČR a dvě pod správou ÚFA AV ČR) a základních klimatologických stanic (198). Kromě sledování základních meteorologických prvků jsou pozorovány i vzdušné polutanty v síti imisních stanic (ČHMÚ 2015). Vzdušné polutanty jsou sledovány i sítí stanic provozovaných zdravotními ústavy ve vybraných městech (SZÚ 2014). Za hybridní bezdrátovou senzorovou síť lze považovat případ, kdy měřicí stanice posílají data do vzdáleného úložiště a komunikují s ním ve hvězdicové topologii. Za tento typ komunikace lze považovat měření pomocí automatických měřicích stanic, případně i dalších stanic, které naměřená data zasílají na server. Data jsou zasílána buď v reálném čase, nebo uschována v úložišti měřicí stanice a jsou poslána na server ve vybraném časovém intervalu pohromadě. Typická bezdrátová senzorová síť, v níž uzly vybavené senzory komunikují i mezi sebou a směrují data v reálném čase k základní stanici, nebyla doposud v České republice pro sledování klimatických charakteristik dlouhodobě využita. Výzkumem klimatu v České republice se vedle ČHMÚ zabývá také CzechGlobe, Centrum výzkumu globální změny, které je jedním ze dvou vědeckých ústavů Centra výzkumu globální změny AV ČR, v. v. i. Výzkum je realizován na třech větvích globální změny atmosféra, ekosystémy, socioekonomické systémy (CzechGlobe 2015). V České republice je také sledován jev UHI, ale monitoring Urban CO 2 Dome nebyl doposud nikde zveřejněn. Fenomén tepelného ostrova města je sledován v rámci evropského projektu UHI (UHI 2015), do kterého je zapojen i ČHMÚ, Útvar rozvoje hlavního města Prahy a Univerzita Karlova v Praze (Skalák et al. 2015). Další studium UHI v Praze bylo provedeno ve studiích Lorencové et al. (2014). Kromě hlavního města bylo UHI sledováno i v dalších českých městech, např. Brně (Dobrovolný 2013) nebo Vsetíně (Navrátil 2010). Městské klima bylo řešeno i v letech 2010 až 2012 v Olomouci (Městské klima 2012). V nejvíce znečištěné oblasti republiky byly sledovány a vizualizovány vybrané polutanty v rámci projektu Air Silesia, jehož výstupem je Atlas ostravského ovzduší (Jančík et al. 2013). 4. DISKUZE Klima městského prostředí se v posledních letech dostává do širší oblasti zájmu veřejnosti a je hojně sledováno. Přestože se jeho monitorováním zabývají instituce po celém světě, studie řešící výsledky monitorování jsou publikovány až v posledních letech. Zhoršení klimatu ve městech ohrožuje lidské zdraví, faunu, flóru i materiální zajištění a vede ke snížení komfortu lidského života. V posledních letech se vydělily dva směry sledování, z nichž první se zabývá rozložením teploty ve městě a jeho okolí a druhá řeší přenosy oxidu uhličitého. Monitoring klimatu městského prostředí lze provádět mnoha způsoby, od manuálního až po automatický. V současnosti je patrný trend měření co nejvíce automatizovat, a tak se začaly využívat bezdrátové senzorové sítě, ve kterých jednotlivé uzly komunikují mezi sebou a směrují data k bráně. Díky této schopnosti komunikace je možné senzory osadit sledovanou oblast s vyšší hustotou, přenášet data online anebo je díky jejich malým rozměrům využít k dynamickému sledování, které umožňuje získání dalších informací o proměnlivosti sledovaných prvků. Dynamické senzory byly využity i ve výše zmíněné studii od Idsa et al. (2001), ale kromě něj se jimi zabývá i švýcarský projekt OpenSense (2015). Senzory jsou vždy umisťovány zároveň do urbanizovaných, suburbánních a rurálních oblastí, aby bylo možné porovnat hodnoty získané v jednotlivých typech zástavby. Nevýhodou bezdrátových senzorových sítí může být obtížněji realizovatelná kalibrace zařízení, která je stěžejní zejména 158 Meteorologické Zprávy, 68, 2015

33 při sledování chemických polutantů. Výše uvedené studie řešící UHI využívají ve většině případů satelitní snímky, ze kterých odvozují rozložení teploty. Nevýhodou tohoto je, že data nejsou získána v reálném čase, a tak slouží pouze k dokumentaci stavů, které proběhly, a není možné na jejich podkladě vydávat varování v reálném čase. Hodnoty teploty vzduchu odvozené ze snímků jsou zároveň porovnávány se senzorovými měřeními. Tato porovnání jsou nezbytná, protože mohou odhalit chyby v datech. Otázkou je, jakým směrem se monitoring bude v budoucnosti ubírat, a jestli budou nasazovány soudobé moderní technologie či se zůstane u osvědčených metod. Zpracování dat může nadále probíhat tradičními statistickými metodami, ale výrazně se prosazují matematické, fyzikální a chemické modely. Využití těchto metod závisí na kvalitě a objemu získaných dat. Získané výsledky se tradičně vyjadřují v kartografické podobě, aby se odhalily jejich prostorové souvislosti. 5. ZÁVĚR Sledování klimatu městského prostředí je jedním z aktuálních témat dnešní doby, které je předmětem vědeckého zájmu. Dopady vysokého stupně urbanizace a změny v městské zástavbě jsou velmi významné, a při nesprávném plánování v území se klima města zhoršuje a velmi významně snižuje kvalitu života obyvatel. Rozbor studovaných publikací prokázal, že výzkum klimatu městského prostředí sleduje dva směry, z nichž první monitoruje tepelný ostrov města (Urban Heat Island, UHI) a druhý se zabývá toky CO 2 (Urban CO 2 Dome). Nejvíce studií sledujících CO 2 bylo vytvořeno na americkém kontinentě, především ve městě Phoenix, kde byl definován pojem Urban CO 2 Dome, sledovány koncentrace a přenosy CO 2 v městské zástavbě a jejím okolí. Oxid uhličitý je produkován zejména spalováním při průmyslové výrobě a dopravou a představuje jednu z hrozeb nejen pro životní prostředí, tím že narušuje jeho přirozený chod, ale je i nebezpečím pro lidské zdraví. Kromě oxidu uhličitého byla ve všech studovaných výzkumech při sledování klimatu městského prostředí sledována i teplota a vlhkost vzduchu, směr a rychlost větru, případně srážky, teplota a vlhkost půdy. Tyto prvky jsou měřeny nejčastěji na pozemních stanicích, avšak pomalu jsou ke studiu klimatu využívány také letecké a družicové snímky, které jsou pořizovány ve všech spektrálních pásmech. Veškerá získaná data jsou vždy statisticky zpracována, nejčastěji s využitím regresních a korelačních analýz a vizualizována v podobě grafů a map, které názorněji ukáží rozložení sledovaných a analyzovaných veličin v prostoru. Bezdrátová senzorová síť, vybudovaná v Olomouci sledovala vybrané hodnoty meteorologických prvků i polutantů ve třech čtrnáctidenních periodách, z nichž první byla na jaře, druhá na podzim a poslední měření proběhlo v zimních měsících (Hejlová 2014). Zahraniční studie uvedené v tomto článku posloužily k ujasnění umístění jednotlivých částí olomoucké bezdrátové senzorové sítě, jež byly situovány do centra města v blízkosti ulice 17. listopadu, aby mohl být vyhodnocen vliv dopravy na hodnoty polutantů NO 2 a CO 2 v ovzduší v rámci týdne i dne. Výběr senzorů zahrnujících snímače CO 2 a NO 2 vychází rovněž z informací získaných studiem zahraničních prací zmiňovaných v tomto článku. Pro pilotní měření byla zvolena hvězdicová topologie, která se vyznačuje tím, že uzly vybavené senzory komunikují přímo s koordinátorem celé bezdrátové senzorové sítě. Tato topologie umožňuje pokrýt pouze malé území v okolí koordinátora, a tak je jimi území pokryto s vysokou hustotou, pokud se v síti nachází více koordinátorů, je možné vytvářet klastry. Uzly se senzory byly v olomoucké bezdrátové senzorové síti umístěny do výšky dva metry nad zemským povrchem, kde probíhají i klimatologická měření. Ke zpracování dat byly využity statistické analýzy, které zahrnovaly základní statistiku, regresní a korelační analýzy. Poděkování Autoři děkují podpoře Operačního programu vzdělávání pro konkurenceschopnost Evropský sociální fond (projekt CZ.1.07/2.3.00/ Ministerstva školství mládeže a tělovýchovy České republiky). Literatura: ALEXANDER, P. J., MILLS, G., Local Climate Classification and Dublin s Urban Heat Island. Atmosphere. Vol. 5, s ISSN CZECH GLOBE, Vítejte v CzechGlobe [online]. ČR. Do stupné z WWW: BURROUGHS, W. J., Climate Change. A Multidisciplinary Approach. Cambridge: Cambridge University Press, 299 s. ISBN ČHMÚ, Mapy stanic [online]. ČR. Dostupné z WWW: Historicka_data/P4_1_Pocasi/P4_1_2_Mapy_stanic. DOBROVOLNÝ, P., The surface urban heat island in the city of Brno (Czech Republic) derived from land surface temperatures and selected reasons for its spatial variability. Theoretical and Applied Climatology. Vol. 112, s ISSN X. GEORGE, K. et al., Elevated atmospheric CO 2 concentration and temperature across an urban rural transect. Atmospheric Environment, Vol. 41, s ISSN GRATANI, L., VARONE, L., Daily and seasonal variation of CO 2 in the city of Rome in relationship with the traffic volume. Atmospheric Environmen, Vol. 39, s ISSN GRAWE, D. et al., Modelling the impact of urbanisation on regional climate in the Greater London Area. International Journal of Climatology, Vol. 33, s ISSN HENNINGER, S., KUTTLER, W., Near surface carbon dioxide within the urban area of Essen, Germany. Physics and chemistry of the Earth. Vol. 35, s ISSN HU, L., BRUNSELL, N. A., The impact of temporal aggregation of land surface temperature data for surface urban heat island (SUHI) monitoring. Remote Sensing of Environment. Vol. 134, s ISSN CHEN, SY. et al., Regional modeling of dust mass balance and radiative forcing over East Asia using WRF-Chem. Aeolian Research. Vol. 15, s ISSN CHURKINA, G., Modelling the carbon cycle of urban systems. Ecological Modelling. Vol. 216, s ISSN HEJLOVÁ, V., Application of Wireless Sensor Network for Temperature and Humidity Monitoring. Conference Proceedings. Vol. 1, SGEM. Albena. ISSN HEJLOVÁ, V., VOŽENÍLEK, V., Selection of Nodes and Sensors for Monitoring of Air Pollutants Related to City Traffic. 5th International Conference on Innovations in Bio- Inspired Computing and Applications, IBICA Vol. 303, s ISSN IDSO, C. D. et al., The urban CO 2 dome of Phoenix, Arizona. Physical Geography. Vol. 19, s ISSN IDSO, C. D. et al., An intensive two-week study of an urban CO 2 dome in Phoenix, Arizona, USA. Atmospheric Environment. Vol. 35, s ISSN Meteorologické Zprávy, 68,

34 IDSO, S. B. et al., Seasonal and diurnal variations of near-surface atmospheric CO 2 concentration within a residential sector of the urban CO 2 dome of Phoenix, AZ, USA. Atmospheric Environment. Vol. 35, s ISSN JACOBSON, M. Z., Enhancement of Local Air Pollution by Urban CO 2 Domes. Environmental Science & Technology. Vol. 44, s ISSN X. JANČÍK, P. et al., Atlas ostravského ovzduší. Ostrava: MORAVAPRESS s. r. o., 127 s. ISBN JOCHNER, S. et al., Using phenology to assess urban heat islands in tropical and temperate regions, International Journal of Climatology. Vol. 33, s ISSN KIM, H. H., Urban Heat Island, International Journal on Remote Sensing. Vol. 13, s ISSN KLEEKOPER, L. et al., How to make a city climate-proof, addressing the urban heat island effect. Resources, Conservation and Recycling. Vol. 64, s ISSN KOERNER, B., KLOPATEK, J., Anthropogenic and natural CO 2 emission sources in an arid urban Environment. Environmental Pollution. Vol. 116, s. S45 S51. ISSN LEHMANN, I. et al., Urban vegetation structure types as a methodological approach foridentifying ecosystem services Application to the analysis ofmicro-climatic effects. Ecological Indicators. Vol. 42, s ISSN X. LI, Y. et al., Spatial and Temporal Variations of Near Surface Atmospheric CO 2 with Mobile Measurements in Fall and Spring in Xiamen, China. Huanjing Kexue, Vol. 35, s ISSN LI, W. F., Discrepant impacts of land use and land cover on urban heat islands: A case study of Shanghai, China. Ecological Indicators. Vol. 47, s ISSN X. LIAO, J. et al., Impacts of different urban canopy schemes in WRF/Chem on regional climate and air quality in Yangtze River Delta, China. Atmospheric Research. Vol , s ISSN LITSCHMANN, T., ROŽNOVSKÝ, J., Příspěvek se studiu městského klimatu v Brně [online]. [cit ]. Dostupné z WWW: LOKOSHENKO, M. A., Urban heat island in Moscow. Urban Climate. Vol. 10, s ISSN LORENCOVÁ, E. et al., Exploring adaptation pathways: Case of Prague urban heat island [online]. [cit ] Dostupné z WWW: files/uhi_adaptation%20pathways_czechglobe%20% 281%29.pdf. MARTILLI, A., An idealized study of city structure, urban climate, energy consumption, and air quality. Urban Climate. Vol. 10. s ISSN MASHAYEKHI, R., SLOAN, J. J., Effects of aerosols on precipitation in north-eastern North America. Atmospheric Chemistry and Physics. Vol. 14, s ISSN MESTRE, P. et al., Vegetation Growth Detection Using Wireless Sensor Networks Proceedings of the World Congress on Engineering 2010, Vol I, London. ISBN MĚSTSKÉ KLIMA, Městské klima: městské a příměstské klima Olomouce a okolí [online]. [cit ]. Dostupné z WWW: MITCHELL, B. C., CHAKRABORTY, J., Urban Heat and Climate Justice: A Landscape of Thermal Inequity in Pinnelas County, Florida. Geographical Review. Vol. 104, s ISSN NASRALLAH, H. A. et al., Temporal variations in atmospheric CO 2 concentrations in Kuwait City, Kuwait with comparisons to Phoenix, Arizona, USA. Environmental Pollution. Vol. 121, s ISSN NAVRÁTIL, B., Teplotní ostrov ve Vsetíně [online]. [cit ] Dostupné z WWW: view.php?cisloclanku= NEJADKOORKI, F. et al., An approach for modelling CO 2 emissions from road traffic in urban areas. Science of the Total Environment. Vol. 406, s ISSN NICHOL, J. E., HANG, T. P., Temporal characteristics of thermal satellite images for urban heat stress and heat island mapping. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. Vol. 74, s ISSN OPENSENSE, OpenSense, ETH [online]. Dostupné z: RAJAGOPALAN, P. et al., Urban heat island and wind flow characteristics of a tropical city. Solar Energy. Vol. 107, s ISSN X. RECKIEN, D. et al., What parameters influence the spatial variations in CO 2 emissions from road traffic in Berlin? Implications for urban planning to reduce anthropogenic CO 2 emissions. Urban Studies. Vol. 44, s ISSN X. RITTER, M. et al., Impact of chemical and meteorological boundary and initial conditions on air quality modeling: WRF Chem sensitivity evaluation for a European domain. Meteorology and Atmospheric Physics. Vol. 119, s ISSN ROŽNOVSKÝ, J. et al., Specifika městského klimatu na příkladě středně velkého města [online]. [cit ]. Dostupné z WWW: SKALÁK, P., ŽÁK, M., ZAHRADNÍČEK, P., HELMAN, K., Příspěvek projektu UHI k poznání klimatu Prahy. Meteorologické Zprávy, roč. 68, č. 1, s ISSN STREUTKER, D., A remote sensing study of the urban heat island of Houston, Texas. Remote Sensing of Environment. Vol. 85, s ISSN SZÚ, Systém monitorování zdravotního stavu obyvatelstva České republiky ve vztahu životnímu prostředí [online]. [cit ]. Souhrnná zpráva za rok Dostupné z WWW: Szu_14_CD.pdf. UHI, Zaměření projektu [online]. Praha. Dostupné z WWW: default/files/uhi_adaptation%20pathways_czechglobe%20 %281%29.pdf. HOEVEN VAN DER, F., WANDL, A., Amsterwarm: Mapping the landuse, health and energy-efficiency implications of the Amsterdam urban heat island. Building Services Engineering Research & Technology. Vol. 36, s ISSN VOOGT, J. A., Urban Heat Island. In: Encyclopedia of Global Environmental Change, Vol. 3. T. Munn (Ed), Chichester: Wiley-Blackwell, s YUSUF, Y. A. et al., Spatio-temporal Assessment of Urban Heat Island Effects in Kuala Lumpur Metropolitan City Using Landsat Images. Journal of the indian society of remote sensing. Vol. 42, s ISSN EEA, Životní prostředí měst [online]. [cit ]. Dostupné z WWW: urban/about-the-urban-environment. Lektor (Reviewer) RNDr. Radim Tolasz, Ph.D. 160 Meteorologické Zprávy, 68, 2015

35 NABÍDKA PUBLIKACE ČHMÚ ZNEČIŠTĚNÍ OVZDUŠÍ NA ÚZEMÍ ČESKÉ REPUBLIKY V ROCE 2014 AIR POLLUTION IN THE CZECH REPUBLIC IN 2014 Praha: ČHMÚ stran, a to v tištěné podobě: ISBN , cena 1500 Kč nebo na CD: ISBN , cena 870 Kč. Informační systém kvality ovzduší soustřeďuje a zpřístupňuje naměřená data z významných sítí monitorujících látky znečišťující venkovní ovzduší. Posuzování kvality venkovního ovzduší je v ročence zpracováno podle platné legislativy (zákon o ochraně ovzduší č. 201/2012 Sb., o ochraně ovzduší v platném znění a vyhláška č. 330/2012 Sb.), která odpovídá směrnicím Evropské unie. Hodnocení se provádí s ohledem na ochranu lidského zdraví a dále s ohledem na ochranu ekosystémů a vegetace. Mapová interpretace je nezbytným východiskem pro indikaci oblastí s překročením imisních limitů, pro které legislativa vyžaduje přípravu programů pro zlepšení kvality ovzduší, případně regulačních řádů. Ročenka za rok 2014 se představuje ve struktuře zaměřené na přehlednost a srozumitelnost textu. Důraz je kladen na interpretaci naměřených dat a hodnocení stavu a vývoje kvality ovzduší v ČR, které je základním tématem publikace. Úvod je věnován politickému a legislativnímu rámci ochrany čistoty ovzduší, charakteristice hlavních látek znečišťujících ovzduší z hlediska jejich možných dopadů na lidské zdraví a životní prostředí a jevům, které jsou pro úroveň škodlivin v ovzduší zásadní, tj. zdrojům znečišťování a meteorologickým a rozptylovým podmínkám v daném roce. Kapitoly zabývající se neméně důležitým tématem atmosférické depozice a emisemi skleníkových plynů jsou zařazeny na závěr publikace. Součástí publikace jsou i informace o datové základně, metodice a nejistotě mapování. Ročenka je vydávána dvojjazyčně česko-anglicky. Vychází v tištěné formě, na CD nebo je volně přístupná na webových stránkách ČHMÚ. Publikaci lze objednat na adrese: Český hydrometeorologický ústav, SIS, Iva Sieglerová, Na Šabatce 17, Praha 4-Komořany Tel.: , iva.sieglerova@chmi.cz Na objednávce uvádějte svoje IČ.

36 FOTO: PAVEL LIPINA FOTO: PETR NOVÁK FOTO: ILONA ZUSKOVÁ KLIMATOLOGICKÉ CHARAKTERISTIKY PRO ČR Průměrná teplota ( ) 2,4 C Nejvyšší naměřená teplota 18,8 C Ústí nad Labem, Mánesovy sady Nejnižší naměřená teplota 36,2 C Chlum u Třeboně Průměrný úhrn srážek ( ) 41,0 mm Nejvyšší denní úhrn srážek 102,3 mm Zvonková (Český Krumlov) PRŮMĚRNÉ PRŮTOKY ZA OBDOBÍ Vraňany, Vltava 159,0 m 3.s 1 Děčín, Labe 370,0 m 3.s 1 Bohumín, Odra 36,4 m 3.s 1 Strážnice, Morava 62,0 m 3.s 1 Automatická sněhoměrná stanice, obvykle nazývaná sněhoměrný polštář, je zařízení schopné v reálném čase měřit a zaznamenávat vodní hodnotu celkové sněhové pokrývky a celkovou výšku sněhové pokrývky. Měří se hydrostatický tlak uvnitř vaku naplněného nemrznoucí směsí, na němž leží sněhová pokrývka, nebo se váží sněhová pokrývka, ležící na desce pomocí tenzometrických vah. Celková výška sněhové pokrývky je měřena ultrazvukovým čidlem. KLIMATOLOGICKÉ CHARAKTERISTIKY PRO ČR Průměrná teplota ( ) 12,6 C Nejvyšší naměřená teplota 35,0 C Dobřichovice (Praha-západ) Nejnižší naměřená teplota 13,1 C Kořenov-Jizerka Průměrný úhrn srážek ( ) 71,0 mm Nejvyšší denní úhrn srážek 215,3 mm Staré Hamry (Frýdek-Místek) PRŮMĚRNÉ PRŮTOKY ZA OBDOBÍ Vraňany, Vltava 145,0 m 3.s 1 Děčín, Labe 299,0 m 3.s 1 Bohumín, Odra 50,0 m 3.s 1 Strážnice, Morava 67,5 m 3.s 1 Meteorologické radiolokátory slouží k monitorování srážkové oblačnosti a s ní spojených atmosférických srážek na velkém území, umožňují rovněž detekci některých nebezpečných povětrnostních jevů, především bouřek. ČHMÚ provozuje dva meteorologické radiolokátory pokrývající celé území ČR a její nejbližší okolí. V roce 2015 došlo k jejich obnově za nové, tzv. polarimetrické radiolokátory. KLIMATOLOGICKÉ CHARAKTERISTIKY PRO ČR Průměrná teplota ( ) 12,8 C Nejvyšší naměřená teplota 37,4 C Javorník (okres Jeseník) Nejnižší naměřená teplota 10,5 C Horská Kvilda Průměrný úhrn srážek ( ) 54,0 mm Nejvyšší denní úhrn srážek 182,9 mm Staré Hamry, VD Šance (Frýdek-Místek) PRŮMĚRNÉ PRŮTOKY ZA OBDOBÍ Vraňany, Vltava 96,5 m 3.s 1 Děčín, Labe 199,0 m 3.s 1 Bohumín, Odra 33,0 m 3.s 1 Strážnice, Morava 34,7 m 3.s 1 Totalizátor umožňuje měření srážkových úhrnů i v horských nebo jinak nepřístupných oblastech. Odečet se dělá jen na jaře a na podzim a srovnáním s nejbližším standardním měřením srážek lze vypočítat úhrny za měsíce. ROVNODENNOST 16:21 UTC KLIMATOLOGICKÉ CHARAKTERISTIKY PRO ČR Průměrná teplota ( ) 0,9 C Nejvyšší naměřená teplota 22,0 C Český Krumlov Nejnižší naměřená teplota 42,2 C Litvínovice u Českých Budějovic Průměrný úhrn srážek ( ) 37,0 mm Nejvyšší denní úhrn srážek 93,8 mm Prášily PRŮMĚRNÉ PRŮTOKY ZA OBDOBÍ Vraňany, Vltava 179,0 m 3.s 1 Děčín, Labe 400,0 m 3.s 1 Bohumín, Odra 40,5 m 3.s 1 Strážnice, Morava 70,1 m 3.s 1 FOTO: PETRA BAUEROVÁ FOTO: JAN KORBEL KLIMATOLOGICKÉ CHARAKTERISTIKY PRO ČR Průměrná teplota ( ) 7,9 C Nejvyšší naměřená teplota 30,3 C Litvínovice u Českých Budějovic Nejnižší naměřená teplota 19,9 C Rokytská slať Průměrný úhrn srážek ( ) 43,0 mm Nejvyšší denní úhrn srážek 128,0 mm Bedřichov (Jablonec nad Nisou) PRŮMĚRNÉ PRŮTOKY ZA OBDOBÍ Vraňany, Vltava 105,0 m 3.s 1 Děčín, Labe 213,0 m 3.s 1 Bohumín, Odra 26,1 m 3.s 1 Terénní měření vodní hodnoty sněhové pokrývky je důležité pro odhad množství sněhu a vody v něm akumulované před jarním táním v povodích. KLIMATOLOGICKÉ CHARAKTERISTIKY PRO ČR Průměrná teplota ( ) 15,7 C Nejvyšší naměřená teplota 38,2 C Brno-Žabovřesky Nejnižší naměřená teplota 8,3 C Horská Kvilda Průměrný úhrn srážek ( ) 82,0 mm Nejvyšší denní úhrn srážek 196,5 mm Červenohorské sedlo PRŮMĚRNÉ PRŮTOKY ZA OBDOBÍ Vraňany, Vltava 135,0 m 3.s 1 Děčín, Labe 242,0 m 3.s 1 Bohumín, Odra 42,1 m 3.s 1 Strážnice, Morava 53,1 m 3.s 1 FOTO: TOMÁŠ FRYČ Radioakustický systém (SODAR SOnic Detection And Ranging) pro monitorování mezní vrstvy atmosféry na observatoři Tušimice. Znalost teplotního zvrstvení atmosféry pomáhá předpovídat rozptylové podmínky v oblasti. Testování možnosti využití bezpilotního nosiče přístrojů pro měření meteorologických parametrů a výškových profilů koncentrací znečišťujících látek v ovzduší na observatoři ČHMÚ v Tušimicích. SLUNOVRAT 00:34 UTC KLIMATOLOGICKÉ CHARAKTERISTIKY PRO ČR Průměrná teplota ( ) 2,6 C Nejvyšší naměřená teplota 26,2 C Mělník Nejnižší naměřená teplota 32,0 C Jindřichův Hradec Průměrný úhrn srážek ( ) 44,0 mm Nejvyšší denní úhrn srážek 93,9 mm Deštné v Orlických horách, Luisino údolí PRŮMĚRNÉ PRŮTOKY ZA OBDOBÍ Vraňany, Vltava 253,0 m 3.s 1 Děčín, Labe 551,0 m 3.s 1 Bohumín, Odra 68,4 m 3.s 1 Strážnice, Morava 120,0 m 3.s 1 FOTO: LUCIE PETROVÁ KLIMATOLOGICKÉ CHARAKTERISTIKY PRO ČR Průměrná teplota ( ) 2,8 C Nejvyšší naměřená teplota 24,0 C Klatovy Nejnižší naměřená teplota 25,4 C Rokytská slať Průměrný úhrn srážek ( ) 49,0 mm Nejvyšší denní úhrn srážek 159,3 mm Zvonková (Český Krumlov) PRŮMĚRNÉ PRŮTOKY ZA OBDOBÍ Vraňany, Vltava 120,0 m 3.s 1 Děčín, Labe 261,0 m 3.s 1 Bohumín, Odra 28,7 m 3.s 1 Strážnice, Morava 40,8 m 3.s 1 FOTO: HANA STEHLÍKOVÁ Automatizovaná meteorologická stanice Kocelovice s profesionální obsluhou zajišťuje nepřetržité sledování charakteristik přízemní atmosféry. Záložní přístroje umístěné v meteorologické budce jsou využívány jen v případě poruchy automatického měřicího systému. ROVNODENNOST 05:30 UTC KLIMATOLOGICKÉ CHARAKTERISTIKY PRO ČR Průměrná teplota ( ) 17,3 C Nejvyšší naměřená teplota 40,2 C Praha-Uhříněves Nejnižší naměřená teplota 6,9 C Horská Kvilda Průměrný úhrn srážek ( ) 84,0 mm Nejvyšší denní úhrn srážek 345,0 mm Nová Louka (Liberec) PRŮMĚRNÉ PRŮTOKY ZA OBDOBÍ Vraňany, Vltava 111,0 m 3.s 1 Děčín, Labe 224,0 m 3.s 1 Bohumín, Odra 45,3 m 3.s 1 Strážnice, Morava 49,7 m 3.s 1 Zdokumentování extrémních odtokových situací je důležitým úkolem hydrologické služby. Geodetické zaměření historických značek na tzv. hladovém kameni v Děčíně poskytne informace o historických případech extrémního sucha z doby ještě před zavedením systematického pozorování vodních stavů. FOTO: JAN SULAN Informace o počasí a jeho změnách je nezbytná i pro silniční dopravu. Různá speciální měření (např. teploty povrchu silnice) umožňují předpovídat potřebu zásahu údržby silnic a případná rizika pro řidiče. FOTO: OLGA ŠUVARINOVÁ KLIMATOLOGICKÉ CHARAKTERISTIKY PRO ČR Průměrná teplota ( ) 7,6 C Nejvyšší naměřená teplota 31,8 C Plzeň, Bolevec a Brandýs nad Labem-Stará Boleslav Nejnižší naměřená teplota 22,0 C Horská Kvilda Průměrný úhrn srážek ( ) 44,0 mm Nejvyšší denní úhrn srážek 115,3 mm Komorní Lhotka (Frýdek-Místek) PRŮMĚRNÉ PRŮTOKY ZA OBDOBÍ Vraňany, Vltava 230,0 m 3.s 1 Děčín, Labe 492,0 m 3.s 1 Bohumín, Odra 64,0 m 3.s 1 Strážnice, Morava 99,6 m 3.s 1 Aerologie je obor meteorologie zabývající se pozorováním a výzkumem atmosféry pomocí balonů, radiosond, letadel atd. Základními a nejčastěji měřenými prvky jsou teplota vzduchu, atmosférický tlak, vlhkost vzduchu a vítr. Aerologie se věnuje i výzkumu ozonu, radioaktivity a některých složek dlouhovlnného záření. Aerologická stanice Praha-Libuš je součástí sítě aerologických stanic Světové meteorologické organizace. KLIMATOLOGICKÉ CHARAKTERISTIKY PRO ČR Průměrná teplota ( ) 16,8 C Nejvyšší naměřená teplota 40,4 C Dobřichovice Nejnižší naměřená teplota 5,0 C Horská Kvilda Průměrný úhrn srážek ( ) 79,0 mm Nejvyšší denní úhrn srážek 226,8 mm Český Jiřetín, VD Fláje (Most) PRŮMĚRNÉ PRŮTOKY ZA OBDOBÍ Vraňany, Vltava 104,0 m 3.s 1 Děčín, Labe 235,0 m 3.s 1 Bohumín, Odra 31,6 m 3.s 1 FOTO: TOMÁŠ FRYČ Měření průtoku ve Vltavě pomocí akustického průtokoměru (ADCP) využívajícího principu Dopplerova jevu, tj. fázového posunu vysílaného zvukového signálu v závislosti na rychlosti proudění vody. Na velkých tocích, pokud není k dispozici vhodný most nebo lávka, je průtokoměr přetahován přes koryto řeky člunem. KLIMATOLOGICKÉ CHARAKTERISTIKY PRO ČR Průměrná teplota ( ) 1,1 C Nejvyšší naměřená teplota 19,8 C Fryčovice (Frýdek-Místek) Nejnižší naměřená teplota 34,0 C Krásno nad Bečvou Průměrný úhrn srážek ( ) 47,0 mm Nejvyšší denní úhrn srážek 107,4 mm Březník PRŮMĚRNÉ PRŮTOKY ZA OBDOBÍ Vraňany, Vltava 131,0 m 3.s 1 Děčín, Labe 299,0 m 3.s 1 Bohumín, Odra 32,7 m 3.s 1 Strážnice, Morava 50,0 m 3.s 1 Měření průtoku vody pomocí menší verze akustického průtokoměru StreamPro je možné i pod ledem. Příprava měření je však pracná, ale ne vždy zcela bezpečná. Příklad je ze stanice Senožaty na Martinickém potoce v povodí Želivky. SLUNOVRAT 11:44 UTC FOTO: PETR HANŽL NABÍDKA KALENDÁŘE NA ROK 2016 FOTO: HANA STEHLÍKOVÁ Modernizované zařízení sítě státního imisního monitoringu na profesionální stanici ČHMÚ Svratouch. V klimatizovaném kontejneru jsou umístěny přístroje pro měření koncentrací znečišťujících látek, meteorologických veličin a systémy pro přenos dat. KLIMATOLOGICKÉ CHARAKTERISTIKY PRO ČR Průměrná teplota ( ) 7,6 C Nejvyšší naměřená teplota 40,4 C Dobřichovice Nejnižší naměřená teplota 42,2 C Litvínovice u Českých Budějovic Průměrný úhrn srážek ( ) 676,0 mm Nejvyšší denní úhrn srážek 345,0 mm Nová Louka (Liberec) PRŮMĚRNÉ PRŮTOKY ZA OBDOBÍ Vraňany, Vltava 147,0 m 3.s 1 Děčín, Labe 315,0 m 3.s 1 Bohumín, Odra 41,6 m 3.s 1 Strážnice, Morava 59,3 m 3.s Leden Únor Březen Duben Květen Červen Červenec Srpen Září 2016 Říjen 2016 Listopad 2016 Prosinec Kalendář v ceně 150,- Kč lze zakoupit na adrese: Český hydrometeorologický ústav, SIS, Na Šabatce 2050/17, Praha 4-Komořany tel.: (Iva Sieglerová), iva.sieglerova@chmi.cz