VÝZKUM PROCES AKUMULACE A TÁNÍ SN HU V KRUŠNÝCH HORÁCH

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

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

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

hodnoty sn hu p i zvýšení teploty vzduchu o jeden stupe nad kritickou teplotu, p i které za íná proces tání. Degree-day model je dopln n o výpo et zrání sn hové pokrývky, p edevším zohledn ní teplotního deficitu sn hu (Cold Content) a sezónní zm ny faktoru degree-day faktoru. Rozší ený model teplotního indexu zohled uje pomocí dodate ných parametr rozdíly v tání ve srážkovém i bezesrážkovém období a zjednodušen po ítá i vým nu tepla mezi sn hovou pokrývkou a zemským povrchem. Principy sn hového modelu jsou podrobn popsány v literatu e [1]. Modelování vlivu krajinného pokryvu na odtok ze sn hu z povodí prob hlo v jedné ešené studii pro celé povodí Byst ice pro t i scéná e krajinného pokryvu [13]. První variantou byl skute ný stav podle databáze CORINE Land cover 2. Druhou variantou byl teoretický stav, ve kterém byly listnaté a smíšené y, orná p da, pastvina i louky nahrazeny jehli natým porostem. T etí varianta uvažovala nahrazení všech na louky a pastviny. V modelu se jednotlivé krajinné pokryvy lišily hodnotou degree-day faktoru, p i jehož výpo tu se vycházelo ze studie Federera [11]. Výsledné hodnoty degree-day faktoru byly 4,1 mm. C.d -1 pro skute ný stav krajinného pokryvu, 2,7 mm. C.d -1 pro hypotetický stav jehli natého a a 6,3 mm. C.d -1 pro teoretický scéná nezan ného povodí. 3. Výsledky P i aplikaci celistvé formy sn hové komponenty hydrologického modelu HEC-HMS byla vyhodnocena simulace akumulace a tání sn hové pokrývky na povodí Byst ice po záv rový profil Ostrov následovn [13]. Dobrou shodu mezi simulovaným a pozorovaným vývojem vodní hodnoty sn hu vyzna ovaly p edevším vrcholové a horní polohy ve sledovaném povodí, ve st ední ásti již docházelo k ur ité chyb a v tšinou nevyhovující shoda byla zaznamenána v nižších nadmo ských výškách povodí Byst ice. Z jednotlivých výsledk vyplynulo, že r zný charakter a pr b h zimního období m že mít vliv na schopnost modelu simulovat odtok a vodní hodnotu sn hu. Rozložení sn hu v povodí je významn ovlivn no nap. sklonem, expozicí, nadmo skou výškou, vegetací atd. V tšina interpola ních technik však nezohled uje vliv fyzickogeografických charakteristik povodí na rozložení sn hové pokrývky. Pouze n kolik jich do interpolace výšky sn hové pokrývky a vodní hodnoty sn hu zahrnuje vliv nadmo ské výšky. U takových metod byl prokázán signifikantní vztah s ob ma m enými charakteristikami, a to p edevším díky tomu, že vybrané modelové povodí Byst ice je horským povodím s významným výškovým rozp tím (394 1244 m n. m.). Z hlediska interpolace výšky sn hu na povodí Byst ice poskytla nejlepší výsledky metoda ORO, která vysv tlila variabilitu výšky sn hové pokrývky ze 78 %. Obdobných výsledk dosáhla rovn ž metoda RK, OK a cokrigingu (77 73 %). Špatnou p edpov dní schopnost má naopak metoda IDW, která vysv tlila jen 48 % z celkové variability výšky sn hové pokrývky, a metoda Thiessenových polygon, která vysv tlila pouhých 2 % variability SCE. P i interpolaci vodní hodnoty sn hu na stejném povodí dosáhla nejlepší p edpov dní schopnosti metoda RK (73 %). Vyhovujícími byly také metody ORO, cokriging a OK (73 62 %). Nejhorší výsledky poskytla metoda IDW (27 %) a Thiessenových polygon (11 %). B hem letošní zimní sezóny byla provedena ty i terénní m ení v horní ásti Zlatého potoka a Byst ice (Obr. 2). Nejvyšší hodnoty nam ené výšky sn hu i vodní hodnoty sn hu byly zaznamenány 18. 3. V období tání v druhé polovin b ezna byla provedena t i m ení. M ení vždy probíhalo jak v e, tak i na otev ené ploše. Oproti o ekávání [12] nebyly prokázány vyšší hodnoty vodní hodnoty sn hu v e než na loukách v záv ru zimy, které byly zp sobeny pomalejším odtáváním sn hu v e. Je nutné zd raznit, že nam ené hodnoty na konci zimy mohou být zatíženy chybou, která vychází z velkého rozp tí m ených hodnot. 496

3 25 Byst ice SWE 25 2 Zlatý potok SWE SWE [mm] 2 15 1 5 SWE [mm] 15 1 5 16.2.21 18.3.21 24.3.21 3.3.21 16.2.21 18.3.21 24.3.21 3.3.21 8 Byst ice výška sn hu 8 Zlatý potok výška sn hu 7 6 7 6 Výška sn hu [cm] 5 4 3 2 Výška sn hu [cm] 5 4 3 2 1 1 16.2.21 18.3.21 24.3.21 3.3.21 16.2.21 18.3.21 24.3.21 3.3.21 Obr. 2: Vodní hodnota sn hu (SWE) a výška sn hu v e a na otev ených plochách v zim 29/21 v povodích horní Byst ice a Zlatého potoka [13] Pomocí koncep ního modelu HEC-HMS a metody teplotního indexu byly provedeny simulace vlivu a a otev ených ploch na pr b h akumulace a tání sn hové pokrývky a na následný odtok ze sn hu na p íkladu jarní povodn 26 zp sobené vysokými teplotami, vysokým úhrnem kapalných srážek a následným táním sn hové pokrývky v povodí. Z výsledných hydrogram (Obr. 3) lze vyvodit vliv odlišných krajinných pokryv na odtok ze sn hu na povodí Byst ice ve zvoleném období 25. 3. 25 7. 4. 26. Pomalejší tání sn hové pokrývky v ním porostu má logicky za následek skute nost, že oproti skute nému stavu z stávají v povodí velké zásoby sn hu i po prob hlé povod ové vln [viz 13]. Dá se o ekávat, že další p ípadné deš ové srážky mohou op t zp sobit rychlé tání sn hu s následkem povodn, kulminace by však nem la dosáhnout již tak vysokých hodnot. Lesní pokryv v povodí ovliv uje rychlost odtávání sn hu, které rozkládá do delšího asového období s více díl ími maximy pr toku. Ty ale nedosahují tak vysokých hodnot jako v p ípad zastoupení pouze otev ených ploch v povodí. I když výsledky modelování poukázaly na vliv a na tání sn hu, letošní terénní m ení tuto skute nost pln neprokázalo. D vod se nabízí více a budou muset být diskutovány podrobn ji p ed další zimní sezónou. Možným vysv tlením je malý po et terénních výjezd a nedokonale zvolená sí m ených bod vzhledem k charakteru území. 497

35 3 2 4 Pr tok [m 3.s 1 ] 25 2 15 1 5 Úhrn srážek Q sou asný stav 25.3.6 26.3.6 27.3.6 28.3.6 29.3.6 3.3.6 31.3.6 1.4.6 2.4.6 3.4.6 4.4.6 5.4.6 6.4.6 7.4.6 Q Q Obr. 3: Modelované hydrogramy pr toku v záv rovém profilu Ostrov 25. 3. 25 7. 4. 26 pro sou asný stav a hypotetické varianty krajinného pokryvu a otev ená plocha [13] 6 8 1 12 14 16 18 2 Denní úhrn srážek [mm] M ení vždy probíhalo na hranici a a otev ené plochy v obou krajinných pokryvech. Výsledky m ení na loukách tedy reflektují situaci v blízkosti a, kde mohou panovat jiné radia ní a v trné podmínky než v p ípad velkých otev ených ploch. Do budoucna by bylo vhodn jší do sou asného stavu m ení zakomponovat m ení ryze v ním porostu bez otev eného vlivu louky a na zcela otev eném míst. Obzvlášt v období tání je pot eba co nejp esn ji zachytit rozdíly mezi vodní hodnotou sn hu v e a na loukách za ú elem odhadu odtoku vody z povodí. Dalším d vodem sporných výsledk m že být velký rozptyl nam ených hodnot v dob p ed úplným roztátím, kdy již povodí není souvisle pokryto sn hovou pokrývkou a lze tedy t žko vyvozovat p esné záv ry. 4. Diskuze a záv ry V rámci výzkumu katedry fyzické geografie a geoekologie byla na experimentálních územích v Krušných horách v letech 28 21 provedena m ení výšky sn hu a vodní hodnoty sn hu, která byla a budou nadále analyzována v ad studiích. V závislosti na vybrané interpola ní technice a na jejím nastavení lze zlepšit p edpov množství vody akumulované ve sn hové pokrývce v daném povodí. Podle výsledk poskytují nejlepší p edpov dní schopnost metody ORO a RK, tedy metody, které zahrnují vliv nadmo ské výšky. Do budoucna má smysl v novat se zlepšení p edpov di rozložení sn hové pokrývky pomocí zahrnutí dalších fyzickogeografických charakteristik. Kvalita vstupních dat významným zp sobem ovliv uje výsledky hydrologického modelování. Pomocí koncep ního modelu HEC-HMS a metody teplotního indexu byly provedeny simulace vlivu a a otev ených ploch na pr b h akumulace a tání sn hové pokrývky a na následný odtok ze sn hu na p íkladu jarní povodn 26 zp sobené vysokými teplotami, vysokým úhrnem kapalných srážek a následným táním sn hové pokrývky v povodí [13]. Výsledky modelování ukázaly na nejednozna nost hodnocení vlivu a a otev ených ploch na odtok z povodí v p ípad, že událost je tvo ena více vlnami. V p ípad a sice u první vlny dojde k výraznému snížení, naproti tomu z stanou v povodí vyšší zásoby sn hu, které mohou zp sobit vyšší kulminaci p ípadné druhé vlny. P esto lze na základ výsledk p edpokládat, že kulmina ní pr toky v p ípad zan ní nebudou dosahovat tak vysokých hodnot, jako v p ípad vyššího zastoupení otev ených ploch. Modelování srážko-odtokových proces v povodí ukázalo na adu nejistot vyplývajících jednak ze vstupních dat a jednak z použitého modelu a modelovacích technik. Jednu z nejistot p edstavuje samotný princip m ení sn hu v povodí a interpretace dat. Nejistota použitého modelu vychází p edevším z parametrizace sn hového modelu (ur ení teplotního 498

faktoru tání nebo infiltrace vody do p dy) a pr b hu výpo tu (nezohledn ní denního chodu tání). Je t eba zd raznit, že získané výsledky jsou p íkladem povodí s konkrétními fyzickogeografickými podmínkami a pro konkrétní p í innou situaci. Interpretace výsledk by m la být založená p edevším na hodnocení zjišt ných odlišností v provedených simulacích než na pouhé kvantifikaci modelovaných povod ových vln. Literatura [1] BEVEN, K. J., 21. Rainfall-runoff Modelling, The Primer. John Wiley & Sons Ltd. Chichester, 36 pp. [2] DA HELKA,J. KREJ Í, J. ŠÁLEK, M. ŠERCL, P. ZEZULÁK, J., 23. Posouzení vhodnosti aplikace srážko-odtokových model s ohledem na simulaci povod ových stav pro lokality na území R. eská zem d lská univerzita, Praha, 189 s. [3] DEWALLE, D. R. RANGO, A., 28. Princip of snow hydrology. Cambridge University Press, Cambridge, 41 pp. [4] KREMSA, J., 28. Vliv a na akumulaci a tání sn hu a dopl ování zásob podzemní vody, Paljakka (Finsko). VUT, Fakulta stavební, Praha, 14 s. [5] N MEC, L., 26. Vodní hodnota sn hové pokrývky. In: Sborník seminá e Stretnutie sneharov - Nová Ves 26. HMÚ, Praha, s. 41 43. [6] JENÍ EK, M. KOCUM, J. JELÍNEK, J., 28. Monitoring sn hové pokrývky v povodí Rokytky v letech 27 a 28. In: Broža, V., Szolgay, J., Fošumpaur, P. (Eds.) Extrémní hydrologické jevy v povodích. Praha. VÚT, 227 236. [7] KOCUM, J. JELÍNEK, J. JENÍ EK, M., 29. Monitoring sn hové pokrývky a vyhodnocení sn hových zásob na Šumav a v Krušných horách. In: Hanková, R., Klose, Z., Pavlásek, J. (Eds.) XIV. Medzinárodné stretnutie snehárov. Praha. eská zem d lská univerzita, 15 113. [8] EEA., 21. Corine land cover data download [online] [cit. 21-6-26]. European Environment Agency, Copenhagen. <http://eea.europa.eu/themes/landuse/clc/-download> [9] JENÍ EK, M., 29. Runoff charges in areas differing in land use in the Blanice River Basin application of the deterministic model Journal of Hydrology and Hydromechanics, 57, 3, 154 161. [1] SCHARFFENBERG, W. A. FLEMING, M. J., 29. Hydrologic Modeling System HEC- HMS, User s Manual. USACE, Davis. 289 pp. [11] FEDERER, C. A. PIERCE, R. S. HORNBECK, J. W., 1972. Snow management seems unlikely. In: Proceedings Symposium on Watersheds in Transition. American Water Resources Association, 212 219. [12] POB ÍSLOVÁ, J. KULASOVÁ, A. 2. Ukládání a tání sn hu v e a na odn ných partiích Jizerských hor. Opera Corcontica, 37, s.113 119. [13] JENÍ EK, M. TAUFMANNOVÁ, A., 21. Vliv vegetace na akumulaci a tání sn hu výb r z výsledk výzkumu Katedry fyzické geografie a geoekologie P F UK v letech 29 a 21. In: Jirák et al. (Ed.). XV. Medzinárodné stretnutie snehárov. Praha: HMÚ. in print]. Kontakty na autora 1 Univerzita Karlova v Praze, P írodov decká fakulta, Katedra fyzické geografie a geoekologie, Albertov 6, 128 43 Praha 2, e-mail: alice.taufmannova@guycarp.com, jenicek@natur.cuni.cz 499