ČESKÁ ZEMĚDĚLSKÁ UNIVERZITA V PRAZE FAKULTA ŽIVOTNÍHO PROSTŘEDÍ Katedra vodního hospodářství a environmentálního modelování obor: Environmentální modelování DIPLOMOVÁ PRÁCE Hydrologická studie dopadů změny klimatu na průtoky v povodí Berounky Vedoucí diplomové práce: Ing. Jiří Pavlásek, Ph.D. Vypracoval: Bc. Adam Vizina Praha 2008
Univerzita: Česká zemědělská univerzita v Praze Fakulta: životního prostředí Katedra: vodního hospodářství a environmentálního modelování Školní rok: 2007/2008 ZADÁNÍ DIPLOMOVÉ PRÁCE (PROJEKTU, UMĚLECKÉHO DÍLA, UMĚLECKÉHO VÝKONU) pro: Adama Vizinu obor: Environmentální modelování Název tématu: Hydrologická studie dopadů změny klimatu na průtoky v povodí Berounky Zásady pro vypracování: 1) Rešerše zadané problematiky 2) Výběr jednotlivých scénářů a jejich popis 3) Hydrologická bilance povodí pomocí modelu Bilan 4) Tvorba časových řad ovlivněných klimatem s referenčním rokem 2085 5) Vyhodnocení jednotlivých scénářů
Prohlášení Prohlašuji, že jsem diplomovou práci na téma: Hydrologická studie dopadů změny klimatu na průtoky v povodí Berounky vypracoval samostatně s použitím literatury uvedené v seznamu. V Praze dne 26. 4. 2008
Poděkování Děkuji vedoucímu diplomové práce Ing. Jiřímu Pavláskovi, Ph.D. a Ing. Ladislavu Kašpárkovi, CSc. za odbornou pomoc při vedení této diplomové práce. Poděkování patří také rodičům za podporu během celého studia.
Hydrological study of impact of climatic change on discharges in Berounka basin Abstract Hydrological study of impact of climate change on discharges is based on hydrological modelling of water balance. The system uses monthly series of basin precipitation, air temperature and relative air humidity together with river flows for simulation by Bilan water balance model (the model developed by T.G. Masaryk Water Research Institute, described e.g. in Tallaksen and Lanen, 2004). This model is generating basin parameters, monthly series of basin potential evapotranspiration, actual evaporation, infiltration to the zone of aeration, percolation of water towards groundwater aquifer (groundwater recharge) and water storage components in the snow cover, soil and groundwater aquifer. The total runoff is composed by three components - direct runoff, interflow and base flow. Time series affected by climate change are obtained from regional climate models HIRHAM and RCAO. Two emissions scenarios A2, B2 and both regional models result in four scenarios of climate change HIRHAM A2, HIRHAM B2, RCAO A2 and RCAO B2 for Czech Republic. Affected time series for each scenario and basin parameters are used as an input for the model Bilan, where the hydrological balance is simulated. The total basin runoff is recalculated on discharge affected by climate change scenarios. Key words: Climate change, hydrological model, time series, discharge, HIRHAM, RCAO
OBSAH 1 ÚVOD...9 2 GLOBÁLNÍ KLIMATICKÁ ZMĚNA ( IPCC)...10 2.1 Energetická bilance Země...14 2.2 Skleníkový efekt...15 2.3 SRES scénáře vývoje emisí a koncentrací skleníkových plynů...16 3 PROJEKCE KLIMATICKÉ ZMĚNY PRO STŘEDNÍ EVROPU...19 3.1 Globální klimatický model (GCM)...19 3.1.1 Downscaling...20 3.1.2 Model ECHAM4/OPYC...20 3.1.3 Model HadCM3...21 3.2 Regionální klimatický model (RCM)...22 3.2.1 HIRHAM...23 3.2.2 RCAO...23 4 VÝVOJ KLIMATU V ČESKÉ REPUBLICE...24 4.1 Historie klimatu v České republice...24 4.2 Modelované povodí Berounky a dostupné časové řady...25 4.3 Vybrané emisní scénáře pro ČR...27 4.4 Charakteristika klimatologických veličin ČR...28 4.4.1 Model HIRHAM...28 4.4.2 Model RCAO...30 4.5 Charakteristika meteorologických veličin povodí Berounky...32 5 HYDROLOGICKÉ MODELOVÁNÍ DOPADŮ KLIMATICKÝCH ZMĚN...37 5.1 Model Bilan...37 5.2 Modelování scénářů...45 6 DOPADY KLIMATICKÝCH ZMĚN NA PRŮTOKY V POVODÍ BEROUNKY46 6.1 Vliv změny klimatu na povodí Berounky...46
6.2 Průtoky ovlivněné změnou klimatu pro povodí Berounky...49 6.3 Hustota rozložení průtoků...53 6.4 Porovnání scénářů...54 6.5 Složky u, zásoba vody a evapotranspirace...55 6.6 Vliv minimálních průtoků na kvalitu vody...56 7 DISKUZE...58 8 ZÁVĚR...60 LITERATURA...61 SEZNAM ZKRATEK...64 SEZNAM PROMĚNNÝCH...64 SEZNAM PŘÍLOH...66
1 ÚVOD Klimatická změna a její dopady na různé oblasti lidských činností se stává předmětem politiky i v České republice. Vodní hospodářství je podle výsledků výzkumu jednou z oblastí, která může být nejvíce zasažena a proto by mu měla být věnována prvořadá pozornost. Tato studie je řešena na základě zadání diplomové práce ve druhém ročníku environmentálního modelování na FŽP ČZU Praha. Práce má charakter hydrologické studie. Jejím záměrem je stanovení hydrologické bilance ovlivněné změnou klimatu povodí Berounky. Řešení se zabývá poznáváním a odhadem vlivu klimatické změny na změnu současného hydrologického režimu. S postupným zdokonalováním scénářů klimatické změny, založených na výsledcích modelování globální cirkulace atmosféry v propojení s modely oceánů, jsou zpracovávány odpovídající modelová řešení hydrologické bilance a odhady změn hydrologického režimu. Výsledky, které byly získány ze dvou generací globálních scénářů ukázaly, že nejzávažnějším dopadem je významné zvětšení výskytu období s malými průtoky, jejich prodloužení a pokles do podstatně menších hodnot, než při původním stavu klimatu. Tím jsou vytvořeny předpoklady pro značný negativní dopad na zásobní funkci vodohospodářské infrastruktury. V současné době jsou již k dispozici regionální scénáře klimatické změny, které jsou zpracovány pro podstatně jemnější plošné rozlišení, než scénáře globální. Do určité míry tak mohou vystihnout i rozdíly předpokládaných změn klimatu na území ČR. Předkládaná studie je založena na použití těchto scénářů. Ty byly aplikovány pro povodí vodoměrných stanic v posuzovaném povodí Berounky. Práce je rozdělena na dvě části. První se zabývá klimatickou změnou, scénářem klimatické změny a jednotlivými modely. V druhé se nachází samotná hydrologie a modelování průtoků pro povodí Berounky. Výsledky této diplomové práce byly využity v projektu pro Ministerstvo zemědělství České republiky - Posouzení dopadů klimatické změny na vodohospodářskou soustavu povodí Vltavy (Novický a kol., 2007). Výpočty a jejich výsledky byly provedeny v jazyku a prostředí R pro statistické výpočty a grafiku. Dále jsou některé výsledky prezentovány a zpracovány v prostředí GIS od firmy ESRI. - 9 -
2 GLOBÁLNÍ KLIMATICKÁ ZMĚNA ( IPCC) Mezivládní panel změny klimatu IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) byl založen v roce 1988 Světovou meteorologickou organizací - WMO (World Meteorological Organization) a Programem OSN (Organizace spojených národů) pro otázky životního prostředí - UNEP (United Nations Environment Programme). IPCC je nezávislý vědeckotechnický orgán zaměřený na podporu poznání podstaty klimatické změny a hodnocení její environmentálních a sociálních důsledků. Tři pracovní skupiny IPCC jsou zaměřené na otázky vědecké podstaty problému, na dopady klimatické změny a na analýzy strategií vedoucích ke zmírnění následků, čtvrtá skupina sleduje přípravu inventur emisí skleníkových plynů. Každá pracovní skupina vydává reporty, které jsou dále zpracovány do hodnotící zprávy IPCC (IPCC, 2008). Změna klimatu 2007 Tento zjednodušený přehled vychází ze Čtvrté hodnotící zprávy IPCC z roku 2007. Lze jej rozdělit na několik témat: 1) Pozorované změny klimatu 2) Příčiny změn 3) Předpokládané změny klimatu a jejich dopady 4) Možnosti přizpůsobení (adaptace) a zmírnění (mitigace) Pozorované změny klimatu Jak je v současné době z pozorování globálních průměrných teplot vzduchu a oceánů, rozsáhlého tání sněhu a ledu a zvyšování globální průměrné výšky mořské hladiny zřejmě, klimatický systém se jednoznačně otepluje. Jedenáct z dvanácti let (1995-2006) se řadí mezi dvanáct nejteplejších let v záznamech o přístrojových pozorování globální teploty vzduchu. K nárůstu teplot dochází na celé planetě, ve vyšších severních šířkách je tento nárůst větší. Pevninské oblasti se oteplují rychleji než oceány. Oteplování odpovídá i zvyšování hladiny moře cca 2-3 mm za rok. Též za pozorované období je pozorován úbytek rozsahu sněhu a ledu. Družicové údaje ukazují, že se průměrná plocha mořského ledu zmenšovala o 2,1 3,3 % za desetiletí. Horské ledovce a sněhová pokrývka se v průměru zmenšila na obou polokoulích. V období let 1900 až 2005 významně narostlo množství srážek ve východních částech Severní a Jižní Ameriky, v severní Evropě a severní a střední Asii. Zatímco v oblastech Středozemního moře, oblasti Sahelu, v jižní Africe a částech jižní Asie množství srážek - 10 -
naopak pokleslo. Z pozorování je také patrná zvýšená aktivita intenzivních tropických cyklón. Příčiny změn Změny koncentrací skleníkových plynů a aerosolů v atmosféře, změny krajinného pokryvu a slunečního záření mění energetickou bilanci klimatického systému. Celosvětově se emise skleníkových plynů způsobené lidskou činností od předindustriální éry zvýšily, v období 1970 2004 vzrostly o 70 % (obr. 2.1). Obr. 2.1 (a) Globální roční emise antropogenních skleníkových plynů v období let 1970 2004. (b) Podíl různých antropogenních skleníkových plynů na celkových emisích v roce 2004 v ekvivalentu CO 2. (c) Podíl různých sektorů na celkových emisích skleníkových plynů v roce 2004 vyjádřených v ekvivalentu CO 2 (lesnictví zahrnuje odlesňování). (IPCC, 2007) Většina pozorovaného nárůstu globálně zprůměrovaných teplot pozorovaných od poloviny 20. století je velmi pravděpodobně vyvolána pozorovaným nárůstem koncentrací skleníkových plynů. Za posledních padesát let došlo v průměru na každém kontinentu k významnému antropogennímu oteplení. Předpokládané změny klimatu a jejich dopady Zvláštní zpráva IPCC o emisních scénářích SRES 2000 (IPCC, 2000) předpokládá v období let 2000 2030 vzrůst globálních emisí skleníkových plynů o 25 90 %, přičemž fosilní paliva si do roku 2030 a v dalších letech udrží v globální energetice svou dominantní pozici. Novější scénáře, pokud nepočítají se zmírňováním emisí, jsou rozsahem srovnatelné. - 11 -
Pokračování produkce emisí skleníkových plynů v současné či vyšší míře by v průběhu 21. století způsobilo další oteplování a vyvolalo by v globálním klimatickém systému mnoho změn, které by velmi pravděpodobně byly větší než změny pozorované ve 20. století. Projekce teplot v následném období stále více závisí na konkrétních scénářích emisí skleníkových plynů. Příklady dopadu jsou znázorněny na obr. 2.2. Změny regionálního charakteru zahrnují: - oteplování největší nad pevninou v severních šířkách a nejmenší nad Jižním oceánem a částmi severního Atlantického oceánu (obr. 2.3), - zmenšování rozsahu sněhové pokrývky, tání do větších hloubek v oblastech permafrostu a zmenšování objemu mořského ledu, - velmi pravděpodobné zvýšení výskytu jevů, jako jsou extrémní horka, vlny vysokých teplot a silné srážky, - zvýšení intenzity tropických cyklón, - zvýšení srážek ve vyšších zeměpisných šířkách a snížení srážek ve většině subtropických pevninských regionů, čímž budou pokračovat nyní pozorované trendy. Obr. 2.2 Příklady dopadů spojených předpokládaným globálním průměrným oteplením zemského povrchu. ( IPCC, 2007) - 12 -
Obr. 2.3 Projekce změn povrchových teplot pro konec 21.století (2090 2099). Mapa znázorňuje průměrnou projekci několika modelů. Všechny teploty jsou brány oproti období 1980 1999. ( IPCC, 2007) Možnosti přizpůsobení (adaptace) a zmírnění (mitigace) Existuje široká škála možností přizpůsobení. Ke snížení zranitelnosti vůči klimatické změně je zapotřebí rozsáhlejší adaptace, než jaká v současnosti probíhá. Existují určité bariéry, omezení a náklady, které nejsou plně pochopeny. Schopnost adaptace úzce souvisí se sociálním a hospodářským rozvojem, ale je nerovnoměrně rozdělena mezi jednotlivými společnostmi i uvnitř nich samotných. Je celá řada možností, jak pomocí mezinárodní spolupráce snížit celosvětové emise skleníkových plynů. Existuje vysoká míra shody, že významnými úspěchy Rámcové úmluvy a jejího Kjótského protokolu jsou celosvětová odezva na změnu klimatu, stimulování řady národních politik a vznik nového mezinárodního trhu pro obchod s uhlíkem. Na následující tabulce 2.1 jsou uvedeny jednotlivé příklady plánovaného přizpůsobení pro jednotlivé sektory. - 13 -
Tab. 2.1 Vybrané příklady plánovaného přizpůsobení podle jednotlivých sektorů (IPCC, 2007) Sektor Voda Zemědělství Infrastruktu ra / sídla (včetně pobřežních oblastí) Lidské zdraví Cestovní ruch Doprava Energetika Možnost / strategie přizpůsobení Rozšířené využívání dešťové vody; techniky skladování a ochrany vody; recyklace vody; odsolování vody; efektivita zavlažování a využívaní vody. Přizpůsobení termínů výsadby a odrůd plodin; přemisťování plodin; kvalitnější hospodaření, např. protierozní opatření a ochrana půdy výsadbou stromů. Přemísťování; mořské hráze a zábrany proti vysoké hladině během bouří; zpevnění dun; akvizice půdy a vytváření mokřadů coby nárazníkových pásem jako ochrany proti zvýšené hladině moře a záplavám; ochrana stávajících přírodních bariér. Zdravotnické akční plány pro případ vln veder; pohotovostní lékařské služby; kvalitnější dohled v oblasti chorob reagujících na klimatické situace; nezávadná voda a zlepšená hygiena. Diverzifikace turistických atrakcí a příjmů; posun lyžařských sjezdových tratí do vyšších nadmořských výšek a na ledovce; výroba umělého sněhu. Reorganizace / přesun; navrhování norem a plánování silniční, železniční a jiné infrastruktury s cílem zohlednit oteplování a odvodňování. Posílení výškové infrastruktury pro přenos a distribuci elektřiny; podzemní kabelové rozvody; efektivní využívání energie; využívání obnovitelných zdrojů; nižší závislost na jednotlivých zdrojích energie. Základní rámec politiky Národní vodohospodářské politiky a integrovaný systém správy vodních zdrojů; řízení rizik spojených s vodou. Politiky výzkumu a vývoje; institucionální reforma; držba půdy a půdní reforma; vzdělávání; budování kapacit; pojištění plodin; finanční pobídky, např. dotace a daňové úlevy. Normy a předpisy, které berou ohledy na změnu klimatu při zpracování návrhů (infrastruktury / sídel); politiky využití půdy; stavební zákony; pojištění. Politiky veřejného zdraví zohledňující klimatická rizika; posílení zdravotnických služeb; regionální a mezinárodní spolupráce. Integrované plánování (např. kapacita zatížení prostředí; vazby na jiné sektory); finanční pobídky, např. dotace a daňové úlevy. Zahrnutí aspektů klimatických změn do národní dopravní politiky; investice do výzkumu a vývoje pro účely zvláštních situací, např. oblastí věčně zmrzlé půdy. Národní energetické politiky a předpisy, daňové a finanční pobídky s cílem podpořit využívání alternativních zdrojů; zohlednění změny klimatu ve standardech pro design. Klíčová omezení a příležitosti implementace Finanční, personální a fyzické překážky; integrovaný systém správy vodních zdrojů; synergie s ostatními sektory. Technologická a finanční omezení; přístup k novým odrůdám; trhy; delší vegetační období ve vyšších zeměpisných šířkách; příjmy z nových produktů. Finanční a technologické překážky; disponibilita prostoru pro účely přemísťování; integrované politiky a řízení; synergie s cíli udržitelného rozvoje. Limity odolnosti lidského zdraví (zranitelné skupiny); omezené znalosti; finanční možnosti; kvalitnější zdravotnické služby; vyšší kvalita života. Působivost / marketing nových atrakcí; finanční a logistická problematika; možné nepříznivé dopady na jiné sektory (např. umělé zasněžování může zvýšit spotřebu energie); příjmy z nových atrakcí; zapojení širší skupiny zainteresovaných stran. Finanční a technologické překážky; existence méně zranitelných tras; kvalitnější technologie a harmonizace s klíčovými sektory (např. energetika). Přístup k realizovatelným alternativám; finanční a technologické překážky; přijímání nových technologií; stimulace nových technologií; využívání lokálních zdrojů. 2.1 Energetická bilance Země Z energetického hlediska je Země otevřený systém, kterým energie pouze protéká. Ve formě slunečního záření na planetu přichází a ve formě záření tepelného ji zase opouští. Teprve v systému Země Slunce můžeme tvrdit, že je zde konečná zásoba energie, která - 14 -
nám za pár miliard let dojde. Problém spočívá v tom, že nám dochází energetické zdroje, na které máme v současnosti technologie. Lidstvo a planeta má k dispozici pouze tři zdroje energie a to jsou sluneční energie, geotermální energie z jádra planety a třetím je jaderná energie. Všechny tři zdroje jsou v podstatě založené na jaderné reakci. Slunce je enormní zdroj energie. V porovnání s geotermální energií a lidskou energetikou sluneční energie tvoří téměř 100 % veškeré energie na planetě. Na Zemi dopadá jen asi 45 miliardtin. I tak tok energie ze Slunce na Zemi činí v průměru 342 W/m 2. Za jednu vteřinu dopadne na Zemi asi 180 PJ, za deset sekund to odpovídá roční spotřebě energie v ČR. Ne všechna energie dopadne na povrch, část je odražena zpět do vesmíru, velká část se použije na pohánění vodního cyklu a cirkulaci atmosféry. Přehledněji je to znázorněno na obrázku 2.4. Obr. 2.4 Roční průměrná energetická bilance Země (jednotky W/m 2 ).(Kiehl a Trenberth, 1997) 2.2 Skleníkový efekt Teplota naší planety je určována rovnováhou mezi energií přicházející od Slunce ve formě krátkovlnného záření a energií vyzařovanou Zemí do okolního vesmíru. Krátkovlnné sluneční záření prochází zemskou atmosférou a ohřívá zemský povrch. Dlouhovlnné záření zemského povrchu je z části atmosférou pohlcováno a opětovně vyzařováno. Část energie se tak vrací zpět k zemskému povrchu, který se společně s nejspodnějšími částmi atmosféry ohřívá. Tento jev je často přirovnáván k funkci skleníku a proto se označuje jako skleníkový efekt a plyny, které jej způsobují jsou nazývány skleníkovými plyny. Pokud by skleníkový efekt neexistoval, teplota zemského povrchu by byla oproti současnému stavu asi o 33 C nižší a planeta Země by se tak stala pro život, alespoň v dnešní podobě, zcela - 15 -
nepřijatelnou. Koncentrace skleníkových plynů jsou však v současnosti vysoko nad předindustriální úrovní (kolem roku 1750) a stále narůstají. Klima je též ovlivňováno aerosolovými částicemi antropogenního původu, které sluneční energii rozptylují, odrážejí ji zpět do vesmíru a přispívají naopak k ochlazování atmosféry. Hlavními antropogenními skleníkovými plyny jsou oxid uhličitý, metan, oxid dusný, částečně a zcela fluorované uhlovodíky a fluorid sírový. 2.3 SRES scénáře vývoje emisí a koncentrací skleníkových plynů Hlavní příčinou změn klimatu jsou emise skleníkových plynů. Jejich produkce je ovlivněna širokou škálou faktorů - zejména technologickými změnami, socioekonomickým a demografickým vývojem společnosti. Jelikož předpověď vývoje takto komplexního systému je prakticky nemožná, byly Mezivládním panelem pro klimatickou změnu (IPCC) v rámci Speciální zprávy o emisních scénářích SRES vytvořeny scénáře produkce skleníkových plynů založené na různých variantách vývoje společnosti. Systém scénářů má čtyři hlavní skupiny scénářů označené jako A1, B1, A2, B2 (IPCC - SRES, 2000). Na tyto scénáře v současnosti navazuje velká část v Evropě i jinde ve světě používaných klimatických modelů. Základní principy rozdělení jsou na obrázku 2.5. - SRES A1 popisuje svět s velmi rychlým růstem ekonomiky a vývojem nových technologií. Země dosáhne maxima počtu obyvatel v polovině století. Tato skupina se dělí podle využívaných zdrojů energie: intenzivní využívání fosilní energie (A1F1), bez fosilní energie (A1T) a rovnováha ve využívání všech druhů energie (A1B) - SRES A2 - scénář uvažující růst populace během celého jednadvacátého století na počet 15 miliard, ekonomiku zaměřenou spíše regionálně a bez většího důrazu na řešení problémů životního prostředí, základní ideou je spoléhat se sám na sebe a zachovat místní identitu - SRES B1 má v pozadí ideu konvergentního, stmelujícího se světa, počet obyvatel dosáhne maxima v polovině 21. století (8,7 miliard) a poté bude pozvolna klesat na 7 miliard, předpokládá se rychlý rozvoj informatiky, služeb, zavádění čistých technologií, důraz se klade na globální řešení ekonomických a sociálních problémů a ochranu životního prostředí, růst HDP není ústřední záležitostí - SRES B2 - scénář uvažující mírnější růst populace než scénář A2 s důrazem na udržitelný rozvoj společnosti, pomalejší je i ekonomický rozvoj a změny v technologiích jsou různorodější než v A1 a B1-16 -
V každé skupině scénářů najdeme řadu variant, které popisují a zachycují široké spektrum demografických, ekonomických a technologických možností vývoje společnosti. Žádná skupina scénářů není více ani méně pravděpodobná než ostatní. Pro usnadnění odhadů dopadů klimatické změny byly pro skupiny A2, B1, B2 zvoleni reprezentující zástupci, u první skupiny A1 pak zástupci tři. Vznikla tak skupina šesti scénářů A1F1, A1B, A1T, A2, B1, B2, pro které jsou přednostně scénáře změny klimatu počítány. Růsty koncentrací CO 2 do roku 2100 podle těchto scénářů jsou uvedeny na obrázku 2.6. Globální koncentraci skleníkových plynů (CH 4, N 2 O, CO 2, F-plyny: fluorované uhlovodíky, freony a fluorid sírový) pro rok 2000 a odhady koncentrace pro roky 2030 a 2100 udává obr. 2.7. Obr. 2.5 Regionální versus globální charakter SRES scénářů a jejich důraz na řešení problémů životního prostředí. Do konce století (2100) se koncentrace CO 2 zvýší na 540 (scénář B1) až 970 ppm 1 (scénář A1FI). Vztaženo k roku 1750 a koncentraci 280 ppm to představuje zvýšení 90 až 250%. Koncentrace metanu se od roku 1998 do 2100 změní v rozmezí -190 až +1970 ppb 2 (tj. o - 11 až +112 %) a koncentrace N 2 O vzrostou o +38 až +144 ppb (o 12 až 46 %). Koncentrace měkkých freonů se oproti dnešní zanedbatelné hladině zvýší na několik stovek až tisíc ppt 3. Koncentrace CF4 vzroste na hodnotu 200 až 400 ppt a SF 6 na 35 až 65 ppt (IPCC, 2007). Bohužel i zdánlivě optimistický vývoj, kdy od poloviny století emise skleníkových plynů klesají, neznamená zastavení růstu koncentrací skleníkových plynů v atmosféře. 1 ppm - partes per milionen (1/1 000 000) 2 ppb - partes per bilionen (1/1 000 000 000) 3 ppt - partes per trilionen (1/1 000 000 000 000) - 17 -
Skleníkové plyny uvolněné do atmosféry zde zůstávají až několik desetiletí, pokles koncentrací se v tomto století nepředpokládá. Pokud se týká aerosolů, scénáře SRES počítají s růstem i poklesem aerosolů antropogenního původu (sírany, aerosoly vznikající při spalování biomasy, uhlíkové částice). Podle téměř všech SRES scénářů (skupina 35 scénářů) radiační účinek CO 2, CH 4, N 2 O a troposférického ozónu stále poroste. Pro účely této studie byly ze základních scénářů vybrány dva: SRES A2 a SRES B2. Obr. 2.6 Emise CO 2, CH 4, N 2 O a SO 2 podle šesti ilustrativních SRES scénářů emisí a podle scénáře IS92a. ( IPCC, 2001) Obr. 2.7 Emise CH 4, N 2 O, CO 2 a F-plyny podle šesti SRES scénářů emisí pro roky 2030 a 2100 a jejich distribuci (post - probability of statistics, statistická pravděpodobnost, kvantily- 5, 25, 50, 75, 95%). (IPCC, 2007) - 18 -
3 PROJEKCE KLIMATICKÉ ZMĚNY PRO STŘEDNÍ EVROPU Vliv klimatické změny na hydrologické poměry v České republice byl nejprve zkoumán podle inkrementálních scénářů, později i na základě scénářů získaných z modelů globální cirkulace. 3.1 Globální klimatický model (GCM) Základním prostředkem pro vytvoření scénářů změny klimatu jsou klimatické modely. V mnoha ohledech jsou analogií numerických modelů používaných v předpovědi počasí, stejně jako ony vycházejí ze základních fyzikálních zákonů zachování hmoty, energie a hybnosti. Řídící rovnice GCM jsou 2. Newtonův zákon, termodynamická rovnice (1. HVT), rovnice kontinuity, stavová rovnice a rovnice kontinuity vodní páry. Jedná se především o modely, ve kterých je model atmosféry (AGCM) propojen s trojrozměrným modelem oceánu (OGCM) a modelem kryosféry. Pro tyto modely se používá označení spojené (coupled) modely atmosféra-oceán a model ledu (AOGCM). Model atmosféry (AGCM) se dá rozdělit na část dynamickou (pohybové rovnice, transport hmoty suchého vzduchu a vodní páry, přeměny energie ve velkém měřítku), část fyzikální (radiační schémata, vznik a rozložení oblačnosti, atmosférické srážky a uvolňování latentního tepla) a část doplňkovou (přenos hmoty, hybnosti, latentního a zjevného tepla mezi atmosférou a zemským povrchem, topografie povrchu, vegetace, ). Numerické řešení řídících rovnic AGCM se provádí metodou diferenční nebo metodou spektrální. Výstupy GCM jsou většinou udávány v horizontální síti uzlových bodů. U současných modelů jejich vzdálenost přestavuje cca 2 až 4 stupně zeměpisné šířky (délky), tzv. horizontální rozlišení modelů. Pro oblast reprezentovanou uzlovým bodem (gridbox) je zadán jeden typ vegetace, půdy atd. Fyzikální procesy, které jsou ovlivněny charakterem zemského povrchu, a které ovlivňují místní klima, tak mohou být zkresleny. Klimatický model dává pro čtverec o této velikosti jednu hodnotu klimatické veličiny. S tímto rozlišením vidí model pevniny a oceány, charakter zemského povrchu, menší detaily mu unikají, jsou pod jeho rozlišovací schopností. Při rozlišení 4 x 4 vymizí z modelové mapy světa např. Apeninský poloostrov. Ve vertikálním směru jsou modely děleny do několika hladin (vertikální rozlišení). Spolehlivost výstupů globálních klimatických modelů klesá s rostoucím požadovaným horizontálním rozlišením směrem od kontinentálního k regionálnímu a lokálnímu měřítku. Podobně je tomu u časového rozlišení. Ačkoliv vývoj GCM v posledních letech významně pokročil, stále existuje značný rozdíl mezi tím, co jsou globální modely schopny poskytnout, a tím, co je - 19 -
požadováno jako vstupní informace pro studie dopadů změn klimatu. Pro odhady dopadů změny klimatu na lesy, vodní zdroje, zemědělství, dopravu, zdraví obyvatel apod., je zapotřebí daleko větší rozlišení. Existuje několik metod, jak přenést informaci z GCM do menších měřítek. Obecně se tyto metody nazývají downscaling tj. metoda zmenšování měřítka (Kalvová, 2005). 3.1.1 Downscaling Downscaling zahrnuje především regionální klimatické modely, tzv. time-slice experimenty a statistický downscaling, který v sobě zahrnuje statistický downscaling a stochastické generátory. 3.1.1.1 Time-slice experimenty Time-slice experimenty (metoda časových řezů) slouží k dosažení vyššího rozlišení GCM bez podstatného zvýšení nároků na výpočetní techniku. Postup spočívá v následujícím: nejprve se integruje model AOGCM s nižším rozlišením, určitý časový úsek, např. posledních 20 let stoleté integrace, se pak zopakuje s modelem atmosféry s vyšším rozlišením, počáteční hodnoty a teploty povrchu oceánu se převezmou z předchozího experimentu. 3.1.1.2 Statistický downscaling Statistický downscaling využívá skutečnosti, že GCM simulují velkorozměrná pole veličin ve volné atmosféře lépe než lokální přízemní proměnné. Spočívá v hledání statistických vztahů mezi velkorozměrnými poli ve volné atmosféře (prediktory) na jedné straně, a veličinami, které jsou potřebné ve studiích dopadů klimatických změn, ale nejsou spolehlivě simulovány v GCM (prediktandy), na straně druhé. Downscaling probíhá obvykle ve třech krocích. V prvním kroku jsou nalezeny statistické vztahy mezi prediktory a prediktandy v pozorovaných datech. V druhém kroku jsou tyto statistické vztahy uplatněny na prediktory v kontrolním běhu GCM, ve třetím kroku jsou pozorované statistické vztahy uplatněny na prediktory v experimentálním běhu GCM pro zesílený skleníkový efekt. 3.1.2 Model ECHAM4/OPYC Model ECHAM4 je globální klimatický model čtvrté generace vyvíjený MPI (Max-Planck Institute) v Hamburku a DKRZ (German Climate Computing Centre). Tento spektrální model vycházející z modelu Evropského centra pro střednědobou předpověď (ECMWF) má horizontální rozlišení T42, což odpovídá zhruba rozlišení 2,8 x 2,8. Ve vertikálním - 20 -
směru má 19 hladin. Do radiačních schémat je kromě CO 2 zahrnut i vliv dalších skleníkových plynů jako je CH 4, N 2 O, freonů a O 3, uvažuje se i vliv různých typů aerosolů. Do modelu je včleněn submodel půdy členěný do 5 vrstev, s bilancí toků tepla a vody, proměnnými hodnotami tepelné kapacity a tepelné vodivosti, typem vegetace, jejím vlivem na zachycování deště a sněhu. Počítá se sněhová pokrývka na pevnině, další složité procesy na povrchu půdy a v mezní vrstvě atmosféry. OPYC je model oceánu vyvinutý v MPI v Hamburku J.M. Oberhuberem. Název je odvozen od slov Oceán a isopycnal coordinates (izopyknické souřadnice). Využití potenciální teploty jako vertikální souřadnice vyplývá z předpokladu potvrzeného pozorováním, že vnitřní část oceánu se chová téměř jako nedisipativní kapalina. Tento předpoklad ovšem neplatí v oblastech výrazné turbulence, jako je směšovací vrstva při povrchu oceánu. Z tohoto důvodu musí být povrchová směšovací vrstva propojena s vnitřní částí ceánu tak, aby se zlepšila časová odezva působení atmosféry na směšovací vrstvu oceánu. Model oceánu v sobě zahrnuje i model mořského ledu. 3.1.3 Model HadCM3 Klimatický model HadCM3 patří do série modelů HadCM, vyvíjených v britském Hadley Centru. Jedná se o klimatický model, ve kterém je model všeobecné cirkulace atmosféry (AGCM) propojen s cirkulačním modelem oceánu (OGCM). Data jsou definována na pravidelné síti bodů s horizontálním rozložením 2,5 x 3,75 zeměpisného stupně, globální síť modelu je tedy dána 96 x 73 uzlovými body. Toto rozlišení odpovídá na 45 zeměpisné šířky cca 295 x 278 km. HadCM je diferenční model, v atmosféře má 19 hladin, v oceánu 20 hladin. Ve verzi HadCM3 (Gordon et al., 2000) modelu se oproti předchozí verzi HadCM2 používá nové radiační schéma s větším počtem uvažovaných spektrálních pásem. Schéma zemského povrchu zahrnuje i vliv procesů zamrzání a tání na půdní vlhkost. Model atmosféry počítá i transport, oxidaci a odstraňování antropogenních emisí sloučenin síry fyzikální depozicí a vymýváním. To umožňuje modelování přímého i nepřímého radiačního působení sulfátových aerosolů. Radiační vlivy CO 2, vodní páry a ozónu a dalších skleníkových plynů jsou počítány explicitně pro každý plyn zvlášť (Edwards a Slingo, 1996). Do modelu je zahrnuta i jednoduchá parametrizace pozaďových aerosolů (Cusack et al., 1998). HadCM3 má stabilní kontrolní běh modelu, bez driftu, nepoužívá korekční toky tepla. Zkratkou HadAM3H je označena atmosférická část modelu. - 21 -
3.2 Regionální klimatický model (RCM) Hodnoty globálních klimatických modelů vstupují ve formě okrajových podmínek do regionálních modelů, které již disponují mnohem větším rozlišením. Tento postup se nazývá dynamický downscaling. V současné době probíhá intenzivní výzkum a rozvoj regionálních modelům, které již pracují s rozlišením několika desítek kilometrů. Významným evropským projektem pracujícím s emisními scénáři SRES je projekt PRUDENCE (Prediction of Regional scenarios and Uncertainties for Defining EuropeaN Climate change risks and Effects), jenž je společným projektem pětadvaceti evropských institucí zabývajících se modelováním klimatu a jeho změn, a který má za cíl zpřístupnit výsledky klimatických modelů s velkým prostorovým rozlišením a vypracovat metodiku odhadu nejistot klimatických modelů. V rámci tohoto projektu jsou k dispozici výsledky běhů většího množství modelů, z nichž dva byly podkladem k vytvoření scénářů pro Českou republiku pro období let 2071-2100. Scénáře změny klimatu pro Českou republiku byly vytvořeny v roce 2005 na Matematicko-fyzikální fakultě Karlovy univerzity (Kalvová, 2005). Tyto scénáře vycházejí z výsledků běhů regionálních klimatických modelů HIRHAM a modelu RCAO pro roky 2071-2100 při uvažovaném vývoji dle emisních scénářů SRES A2 a SRES B2 a udávají v prostorovém rozlišení cca 50x50 km změny teploty, srážkových úhrnů a teploty rosného bodu v denním časovém kroku pro celou Českou republiku. Poloha vybraných uzlových bodů a jejich nadmořská výška modelů HIRHAM a RCAO je uvedena na obrázku 3.1. 95 90 77 121 87 102 106 89 97 102 94 120 113 146 149 160 194 105 96 116 127 171 199 153 116 133 147 158 183 110 121 164 204 183 194 216 134 166 188 196 213 208 205 231 249 235 306 502 410 353 451 319 176 157 183 197 212 236 231 260 318 351 473 227 171 232 278 252 348 500 476 573 488 454 393 452 314 204 209 255 259 498 448 468 529 280 288 232 538 613 252 245 324 334 295 331 410 570 583 518 273 279 326 329 451 524 344 246 286 320 579 534 470 342 462 469 340 322 354 30 358 450 454 446 555 459 564 517 492 492 460 410 400 337 390 380 504 518 458 388 489 443 364 296 520 635 762 68 457 471 520 598 506 438 559 531 466 362 317 413 550 687 728 550 474 452 470 467 261 199 298 426 667 906 1 518 649 691 744 411 418 428 487 534 342 240 254 364 524 772 898 578 415 426 444 696 636 240 196 212 287 529 608 639 611 449 420 478 517 364 513 315 203 220 236 408 536 522 460 440 484 531 471 506 391 116 157 258 255 526 538 195 138 147 225 275 286 594 590 0 500 1000 1500 Obr. 3.1 Porovnání topografie terénu pro zvolené modely a skutečnosti a poloha uzlových bodů modelu HIRHAM - vlevo a modelu RCAO vpravo. (Kalvová, 2005) - 22 -
Z množství veličin, které jsou výstupem regionálních klimatických modelů, byly použity následující: - změna teploty vzduchu ve dvou metrech - změna teploty rosného bodu - změna srážkového úhrnu 3.2.1 HIRHAM Model HIRHAM (Christensen and van Meijgaard, 1992; Christensen et al., 1996) byl vyvinut v rámci společného projektu národních meteorologických služeb Dánska, Finska, Irska, Holandska, Norska, Švédska, Španělska a Islandu a je odvozený z numerického predikčního modelu na omezené oblasti nazvaného HIRLAM (Machenbauer, 1988; Gustafsson, 1993). Jako okrajové podmínky mu slouží výstupy globálního cirkulačního modelu ECHAM vyvíjeném v Max-Planck Institute v Hamburku. Na výstupech tohoto modelu se výrazně podílí lokální geografické podmínky, velikost změn meteorologických veličin je zpravidla výrazně ovlivněna nadmořskou výškou. Horizontální rozlišení modelu HIRHAM je 50 km x 50 km, v atmosféře počítá s 19 vrstvami. 3.2.2 RCAO Model RCAO (Döscher et al., 2002) je model Rossbyho Centra ve Švédsku, skládá se z regionálního atmosférického modelu RCA (Rummukainen et al., 2001; Jones et al., 2004) a regionálního oceánického modelu RCO (Meier et al., 2003). Simulace modelu vycházejí z předpovědí globálního klimatického modelu HadAM3H britského Hadley Centra. Chod tohoto modelu je řízen zejména prouděním mezi oceánem a kontinentem - meteorologické veličiny se zpravidla mění s gradienty procházejícími od západu k východu napříč naší republikou. - 23 -
4 VÝVOJ KLIMATU V ČESKÉ REPUBLICE 4.1 Historie klimatu v České republice V hodnocení klimatu Země za poslední miliardu let se pohybujeme v měřítku i desítek milionů let, po které trvaly doby ledové. Poslední 2 miliony let, ve čtvrtohorách, s typickým střídáním ledových a meziledových dob se jedná o měřítko několika stovek či desítek tisíců let. V posledních 12 tisících letech, v holocénu se už naše měřítka zkracují. Klima se ve střední Evropě mění s časem. Střídaly se zde teplá a chladná období. Tento cyklus má periodu 100 až 140 tisíc let, jak lze vidět na obrázku. 4.1. Obr. 4.1 Historický vývoj teploty a koncentrací CO 2. (Antarctic connection, 2008) Žijeme v době, kterou nazýváme holocén. Nastupuje po poslední době ledové a trvá asi 125 tisíc let. Představuje zatím poslední interglaciál, který by během několika tisíc let měl přejít do další doby ledové (Svoboda, Vašků, Cílek, 2003). V posledním tisíciletí je klima na území České republiky relativně stabilní. Dá se rozdělit na období klimatických optim a na období malých dob ledových. 1) Malé klimatické optimum let 875 1194. 2) Malá doba ledová v letech 1195 1465. 3) Malé klimatické optimum v letech 1466 1618. 4) Malá doba ledová let 1619 1897. 5) Současné klimatické optimum. - 24 -
První částí současného klimatického optima je chladné intersekulární období 1897 1942, na které navázalo teplé intersekulární období 1943 1995. Již v chladném intersekulárním období současného klimatického optima došlo k prokazatelným globálním změnám podnebí, které se nejvíc projevily v severních zeměpisných šířkách. V teplém výkyvu, který celosvětově nastal ve dvacátých až třicátých létech stouply např. v Grónsku zimní teploty až o 5 C a na Špicberkách dokonce o 8 C. Ze středozápadu Kanady, který byl ještě na počátku 20. století nezemědělskou pustinou se stává významná obilnářská oblast. Ve druhé polovině 20. století se vody Barentsova moře a Severního ledového oceánu podle ruských údajů oteplily asi o 1,5 C, což vedlo k rozšíření zoogeografických areálů některých druhů ryb. Pro teplé intersekulární období 1943 1995 byl příznačný tak důvěrně nám známý mírný průběh zim a výskyt teplých vegetačních období. Celosvětově se v tomto teplém intersekulárním období projevovalo prokazatelné pozvolné oscilující oteplování s ústupem většiny ledovců, posunem hranice věčně zmrzlé půdy k severu a pozvolným vzestupem mořské hladiny o 1-2 mmm ročně (Svoboda, Vašků, Cílek, 2003). Existují také souvislosti mezi specifiky pohybu Slunce kolem těžiště sluneční soustavy s obdobími minim sluneční aktivity (Charvátová, Střeštík, 2006). Úplný solární cyklus trvá 179 let z čehož prvních 130 let je období chaotického pohybu, posledních 50 let je období pravidelného pohybu spojeného s teplejším a méně rozkolísaným klimatem. V povodí Vltavy se naprostá většina extrémních povodí vyskytla v prvních 130 - letých částech slunečního cyklu (Kašpárek, 2006). Posledním takovým příznivým obdobím bylo 1907 1955. 4.2 Modelované povodí Berounky a dostupné časové řady Berounka je novodobý název středního a dolního toku řeky Mže, levobřežní největší přítok Vltavy. Berounka má délku toku 139,1 km a plocha povodí je 8 861 km 2. Průměrný průtok u ústí je 36 m 3 /s (ČHMÚ, 1996). Situaci ilustruje mapa modelované oblasti na obrázku 4.2. Pro většinu uvedených profilů byla dostupná meteorologická i hydrologická data z období 1980 2006, přičemž průtokové řady lze pokládat za neovlivněné (byly přepočítány na neovlivněný stav pomocí údajů o manipulacích na příslušných vodních nádržích, odběrech a vypouštění vody). Chybějící řady byly dopočítány buď pomocí plošné korelace s ostatními srážkovými stanicemi v případě srážkových dat, lineární regresí v případě teploty a relativní vlhkosti - 25 -
vzduchu, případně průtoků, a přepočtem dle dlouhodobých průměrů v případě průtoků na blízkých profilech, tzv. analogonech. Pro prezentaci výsledků byly vybrány 3 kontrolních profily, které jsou zvýrazněny v tab. 4.1 a znázorněny na obr 4.2. Výsledky všech kontrolních profilů jsou uvedeny v přílohách. Tab. 4.1 Seznam kontrolních profilů Druh profilu DBC Profil Číslo hydrologického pořadí Vodní tok Říční km Narcis Plocha (km2) Srážka (mm) Qa (m3/s) BPS 1695 Lučina 1-10-01-014 Mže 95,90 1292500206 104,82 788 1,10 BPV 1720 Svahy Třebel 1-10-01-071 Kosový potok 4,40 1298200228 215,73 670 1,40 BPV 1740 Stříbro 1-10-01-128 Mže 44,10 130390519 1144,88 652 6,72 BPS 1761 Hracholusky 1-10-01-174 Mže 22,50 1308500882 1609,38 632 8,36 BPV 1799 Lhota 1-10-01-102 Radbuza 15,10 1320700567 1179,38 637 5,32 BPV 1801 České Údolí 1-10-02-108 Radbuza 6,50 1321300660 1262,53 635 5,64 BPV 1820 Klatovy 1-10-03-036 Úhlava 64,30 1324900919 338,81 800 3,93 BPS 1830 Štěnovice 1-10-03-086 Úhlava 12,70 1329900538 893,18 683 7,47 BPS 1860 Plzeň Bílá Hora 1-10-04-002 Berounka 136,90 1330300909 4016,55 640 20,02 BPS 1870 Plzeň Koterov 1-10-05-061 Úslava 9,10 1336600577 733,95 628 3,52 BPV 1880 Nová Huť 1-11-01-038 Klabava 7,00 1340600468 359,40 676 2,15 BPV 1889 Žlutice 1-11-02-019 Střela 68,10 1345100576 213,75 643 1,24 BPS 1900 Plasy 1-11-02-069 Střela 16,40 1350100107 775,02 566 3,05 BPV 1910 Liblín 1-11-02-088 Berounka 102,60 1352000015 6454,88 520 BPS 1901 Rakovník 1-11-03-037 Rakovnický p. 17,70 1362300033 302,30 526 0,867 BPV 1930 Lány Městečko 1-11-03-047 Klíčava 6,70 1363300670 57,89 585 0,17 BPV 1945 Zbečno 1-11-03-050 Berounka 53,50 1363600029 7518,96 612 32,82 BPV 1960 Čenkov 1-11-04-013 Litavka 28,60 1366300400 157,16 618 0,86 BPS 1973 Beroun - Litavka 1-11-04-055 Litavka 0,10 1370500971 626,02 611 2,576 BPV 1980 Beroun 1-11-04-056 Berounka 34,15 1370600014 8284,7 611 35,59-26 -
Hydrologická studie dopadů změny klimatu na průtoky v povodí Berounky Obr. 4.2 Mapa modelované oblasti povodí Berounky 4.3 Vybrané emisní scénáře pro ČR Zároveň je k dispozici i měsíční rozložení změn pro období 2071-2100 s referenčním obdobím 1961 1990. Kombinací dvou uvedených klimatických modelů a emisních scénářů SRES A2 a SRES B2 vznikly čtyři scénáře změny klimatu, které byly použity pro účely této studie. Z vybraných scénářů, scénář označovaný 2085 HIRHAM-A2, jenž odpovídá scénáři předpovídajícímu nejvýraznější změnu klimatu, scénář 2085 HIRHAMB2 a scénář 2085 RCAO-A2 reprezentují scénáře odpovídající zhruba středu klimatické změny a scénář 2085 RCAO-B2, jenž reprezentuje scénář předpokládající nejmenší změnu klimatu oproti současnosti. Příslušnost jednotlivých variant ke klimatickým modelům a emisním scénářům ukazuje následující tabulka 4.2. - 27 -
Tab. 4.2 Scénáře klimatických změn Scénář Pesimistický A2 Střední B2 Střední A2 Optimistický B2 2085 (prostorově a časově variabilní změny) Id 2085 HIRHAM- A2 2085 HIRHAM- B2 2085 RCAO-A2 2085 RCAO-B2 T P H T P H T P H T P H Zdroj regionální klimatický model HIRHAM dle emisního scénáře SRES A2 regionální klimatický model HIRHAM dle emisního scénáře SRES B2 regionální klimatický model RCAO dle emisního scénáře SRES A2 regionální klimatický model RCAO dle emisního scénáře SRES B2 4.4 Charakteristika klimatologických veličin ČR Pro posouzení klimatických změn na území České republiky byly použity odhady změn meteorologických veličin v 51 bodech (HIRHAM) respektive 49 bodech (RCAO). Prostorová variabilita klimatických změn je pro většinu měsíců podstatně méně výrazná než variabilita mezi jednotlivými měsíci, její velikost se mění a je obecně větší u modelu HIRHAM a scénáře SRES A2 než u modelu RCAO a scénáře SRES B2. 4.4.1 Model HIRHAM Teplota a rosný bod Změny teploty a rosného bodu jsou v čase a prostoru podobné. To se také týká emisních scénářů, které vykazují obdobné tendence, scénář SRES B2 pouze předpokládá menší rozdíly. Lze rozlišit dva typy rozložení změn teplot. První lze sledovat v období červen září, kdy v nížinách dochází k větším změnám teploty než na horách. V tomto období je změna teploty rosného bodu obráceně než je tomu u změny teploty vzduchu. Druhý lze sledovat od listopadu do března, kdy se více oteplují horské polohy a nejméně nížiny. Gradient změn teplot je méně výrazný než v létě. Změny v teplotách rosného bodu - 28 -
Hydrologická studie dopadů změny klimatu na průtoky v povodí Berounky jsou rozděleny podobně jako změny teploty. Změny průměrné měsíční teploty pro Českou republiku a měsíce únor a srpen jsou znázorněny na obrázku 4.3. Obr. 4.3 Změna průměrné teploty v únoru a v srpnu dle modelu HIRHAM (SRES A2, SRES B2) Srážky U srážek není možné rozdělit roční chod na dvě období. Nejvýraznější změny jsou v únoru, prosinci a srpnu. V únoru dochází ke zvýšení srážkového úhrnu na ploše celé České republiky. K největšímu úbytku dojde v měsíci srpnu. Během roku se předpovídané změny téměř vyruší, takže roční srážkové úhrny zůstávají podobné současným, spíše se lehce zvyšují. Klimatická změna bude mít velký vliv na zvětšení amplitudy sezónního chodu srážek, největší rozdíly by měly být na celé Moravě a ve střední a východní části Čech. Průměrné měsíční změny úhrnu srážek pro měsíce únor a srpen jsou uvedeny na obrázku 4.4. - 29 -
Hydrologická studie dopadů změny klimatu na průtoky v povodí Berounky Obr. 4.4 Změna srážkového úhrnu v únoru a v srpnu dle modelu HIRHAM (SRES A2, SRES B2) 4.4.2 Model RCAO Teplota a rosný bod Stejně jako u modelu HIRHAM lze rozlišit dvě období pro chování změn během roku. Během měsíců červen září rostou změny teploty s menšími odchylkami ve směru severovýchod jihozápad, největší rozdíly teplot jsou opěr v srpnu. Změna teploty rosného bodu roste ve směru jihovýchod severozápad (tedy naopak než teplota vzduchu). V měsících prosinec květen mají změny teploty i rosného bodu dle SRES A2 stejný gradient, růst ve směru západ východ, scénář SRES B2 předpokládá polohu minima na západní části jižní Moravy se zvětšováním změn směrem na západ i východ. Změny jsou v tomto období nižší než změny v obdobím předchozím. V měsících říjen a listopad jsou teploty celkem vyrovnané, dochází k přechodu mezi jednotlivými typy. Průměrné změny měsíční teploty v únoru a srpnu jsou na obrázku 4.5. - 30 -
Hydrologická studie dopadů změny klimatu na průtoky v povodí Berounky Obr. 4.5 Změna průměrné teploty v únoru a v srpnu dle modelu RCAO (SRES A2, SRES B2) Srážky Přestože změna srážkového úhrnu není nějak viditelně ovlivněna modelovou orografií, je jejich rozložení o něco složitější než rozložení změn teploty a rosného bodu, navíc je ještě výraznější rozdíl mezi scénáři SRES A2 a SRES B2. Pro oba scénáře je společné rozložení změn v měsících červnu a srpnu nárůst zhruba ve směru jihovýchod severozápad a v lednu a únoru ve směru opačném. K největším změnám srážkového úhrnu dochází v srpnu, v únoru a v prosinci. V únoru dojde k zvýšení srážek po celé republice. Nejvíce se srážkové úhrny zvýší na jižní Moravě a změny klesají směrem k severozápadu. V srpnu dojde na celém území ČR ke snížení srážkového úhrnu, nejvíce v oblasti jihozápadní Moravy. Průměrné roční srážkové úhrny by podle obou scénářů měly zůstat podobné současnosti, případně by se měly mírně zvyšovat. Dle žádného scénáře by nemělo dojít k významnějšímu snížení ročních srážkových úhrnů, lze tedy předpokládat poměrně velké - 31 -
Hydrologická studie dopadů změny klimatu na průtoky v povodí Berounky rozpětí mezi ročními minimálními a maximálními srážkami. Průměrná změna měsíčního srážkového úhrnu pro únor a srpen je na obrázku 4.6. Obr. 4.6 Změna srážkového úhrnu v únoru a srpnu dle modelu RCAO (SRES A2, SRES B2) 4.5 Charakteristika meteorologických veličin povodí Berounky Meteorologické veličiny ovlivněné klimatickou změnou byly vypočítány dle regionálních klimatických modelů a vybraných scénářů (HIRHAM A2, HIRHAM B2, RCAO, A2, RCAO B2). Změny průměrné roční teploty vzduchu a průměrného srážkového úhrnu pro vybrané kontrolní profily (DBC 1740 Stříbro - Mže, DBC 1860 Plzeň Bílá hora Berounka, DBC 1980 Beroun - Berounka) popisují následující obrázky. Legenda ke grafům typu boxplot lze vidět na obrázku 4.7, kde 1. a 3. kvantil odpovídá 25 % respektive 75 %. - 32 -
Obr. 4.7 Legenda ke grafům typu boxplot Průměrná změna (scénář současnost) roční teploty a průměrná změna (scénář/současnost) ročního srážkového úhrnu v povodí Berounky dle vybraných scénářů je znázorněna na obrázku 4.8. Jak lze vidět roční teplota roste pro všechny uvažované scénáře, nejvíce pro scénář HIRHAM A2 cca o 5 C, nejméně pro scénář RCAO B2 cca o 2,3 C. Srážkové roční úhrny pro všechny scénáře vzrostou do 10 %. Variabilita změny teplot je pro jednotlivé scénáře víceméně konstantní. Je to dáno velikostí povodí, které je vzhledem k rozlišovací schopnosti RCM relativně malá. Obr. 4.8 Změna průměrné roční teploty a změna průměrného ročního srážkového úhrnu ve vybraných stanicích pro období (2071-2100) Rozložení průměrných měsíčních teplot ovlivněných změnou klimatu se velice liší. Největší oteplení nastává v letních měsících, kdy v srpnu je nárůst maximální a to u scénáře HIRHAM A2 přes 7 C. V období listopad červen je nárůst teploty pro všechny scénáře víceméně konstantní. Průměrná změna (rozdíl) měsíční teploty lze vidět na obrázku 4.9. Průměrné změny (poměry) měsíčních srážkových úhrnů jsou znázorněny na obrázku 4.10. Nárůst srážkového úhrnu můžeme sledovat v zimních měsících, kdy vzrostla pro všechny - 33 -
uvažované scénáře. Naopak v letních měsících je značný pokles srážkového úhrnu, kdy ve spojení s vysokým nárůstem teplot můžeme očekávat velmi suchá období. Obr. 4.9 Změna (scénář - současnost) měsíční průměrné teploty pro vybrané profily Obr. 4.10 Poměr měsíčních srážkových úhrnů (scénář/současnost) - 34 -
Jak lze vidět na obrázku 4.11, rozpětí změn v zimních měsících je mnohem širší cca 10 C, naopak v letních má simulovaná teplota velmi malý interval změny. Z obrázku je také vidět, že v zimních měsících průměrná měsíční teplota většinou neklesne pod bod mrazu (pouze v únoru pro RCAO B2). Je důležité si uvědomit, co nárůst průměrné teploty v letních měsících o 4 7 C znamená, a to nejen v rámci vodního hospodářství, ale i v otázce socio-ekonomické. Obr. 4.11 Měsíční hodnoty teploty vzduchu ovlivněné klimatickou změnou pro rok 2085-35 -
Na obrázku 4.12 je znázorněn roční chod srážkového úhrnu. V zimních měsících dochází k nárůstu na většině modelovaných profilech, v letních (mimo června) k poklesu. Chod simulovaných srážek je v období prosinec duben mnohem proměnlivější než v současnosti, což znamená, že minima poklesly a maxima vzrostly. Obr. 4.12 Měsíční srážkové úhrny ovlivněné změnou klimatu pro rok 2085-36 -
5 HYDROLOGICKÉ MODELOVÁNÍ DOPADŮ KLIMATICKÝCH ZMĚN Pro tvorbu hydrologických řad ovlivněných změnou klimatu bylo potřeba připravit průtokové řady v řešených profilech, které jsou uvedeny spolu se základními hydrologickými údaji v tabulce 4.1 (kapitola 4) pro kontrolní profily. K modelování hydrologické bilance byl použit model Bilan. Vstupem do bilančního modelu jsou časové řady srážek, teplot vzduchu a relativní vlhkosti vzduchu, pro kalibraci modelu jsou nutné i průtokové řady. 5.1 Model Bilan Model Bilan byl vyvinut ve VÚV T.G.M. a byl ověřen na několika desítkách povodí z ČR i evropských států, používají jej i některá zahraniční pracoviště (Tallaksen, Lannen, 2004). Model počítá v měsíčním kroku chronologickou hydrologickou bilanci povodí či území. Vyjadřuje základní bilanční vztahy na povrchu povodí, v zóně aerace, do níž je zahrnut i vegetační kryt povodí a v zóně podzemní vody. Jako ukazatel bilance energie, která hydrologickou bilanci významně ovlivňuje, je použita teplota vzduchu. Výpočtem se modeluje potenciální evapotranspirace, územní výpar, infiltrace do zóny aerace, průsak touto zónou, zásoba vody ve sněhu, zásoba vody v půdě a zásoba podzemní vody. Odtok je modelován jako součet tří složek: dvě složky přímého u (zahrnující i hypodermický ) a základní. Základní lze považovat za odhad podzemního u z povodí protékající závěrovým profilem. Vstupní data - měsíční srážkové úhrny - měsíční průměrné teploty vzduchu [ C] - průměrná měsíční vlhkost vzduchu [%] - měsíční průměrná výška u (nutný pouze pro kalibraci) Parametry modelu a jejich stanovení Model má osm volných parametrů. Pro jejich odhad se v profilech s vodoměrným pozorováním používá optimalizační program, který hledá parametry tak, aby bylo dosaženo minimální hodnoty zvoleného kritéria shody modelovaného u s pozorovanými daty. - 37 -
Popis modelu Na obrázku 5.1 je vývojový diagram modelu, popis algoritmu jednotlivých bloků je v následujících odstavcích. Výpočet potenciální evapotranspirace Ve standardní verzi programu je použita metoda výpočtu potenciální evapotranspirace vycházející z grafů z publikace Rekomendacii po rosčotu isparenija s poverchnosti suši, Gidrometeoizdat, Leningrad, 1976. Potenciální evapotranspirace je určována v závislosti na sytostním doplňku, který je vypočítán z teploty vzduchu a relativní vlhkosti vzduchu. Empirické funkce udávající závislost potenciální evapotranspirace byly podle dlouhodobých pozorování soustavy bilančních stanic odvozeny pro jednotlivé kalendářní měsíce s rozlišením bioklimatické zóny, ve které se povodí nachází. Obr. 5.1 Schéma modelu chronologické hydrologické bilance (v měsíčním kroku), hranatými závorkami jsou označeny parametry modelu - 38 -
Bioklimatické zóny tundra, jehličnatý les, smíšený les, listnatý les a step jsou charakterizovány průměrnou roční teplotou a průměrným ročním úhrnem srážek. Podle rozboru těchto dat se ukázalo, že v klimatických podmínkách ČR jsou srážky na celém území tak velké, že neovlivňují zařazení do uvedených kategorií a klimatické zóny lze rozlišit pouze podle dlouhodobé průměrné teploty (Tallaksen, Lannen, 2004). Na tomto základě byla původní metoda výpočtu potenciální evapotranspirace upravena tak, že využívá interpolaci mezi hodnotami z funkcí pro sousední zóny (podle dlouhodobé průměrné teploty na zkoumaném povodí). Pro výpočet je nutné zadat řady průměrných teplot vzduchu a průměrných relativních vlhkostí vzduchu. V případě, že nejsou k dispozici údaje o relativní vlhkosti vzduchu, lze řadu hodnot potenciální evapotranspirace vypočítat jiným postupem předem a použít ji jako vstupní data modelu. Určení typu režimu výpočtu Pro rozlišení, zda v daném měsíci se bude používat režim výpočtu zimní na straně jedné a letní nebo tání sněhu na straně druhé se používá podmínka, uvažující vliv teplot v aktuálním měsíci t(i). Pro měsíce letní a měsíce tání musí platit () ti 0. (1) Měsíc tání je vždy první měsíc s nezápornou teplotou následující po měsíci zimním, ale také měsíc s nezápornou teplotou následující po měsíci tání, ve kterém neroztála celá zásoba sněhu. Všechny měsíce se zápornou teplotou jsou považovány za zimní. Skladba celkového u Celkový modelovaný rm (i) je složen ze tří složek: letní přímý dr(i) - povrchový a hypodermický, který odteče tak rychle, že nemá možnost ovlivnit bilanci vody v půdě ani se jeho podstatná část nemůže vypařit, je způsoben velkými úhrny deště, interflow I(i) - zahrnuje povrchový v zimních měsících a hypodermický, vzniká jako část přebytku v zóně aerace, základní bf(i) - podzemní vody s delší retardací v povodí, je em ze zásob podzemní vody. - 39 -
Skladbu celkového u rm(i) vyjadřuje rovnice rm (i) = dr(i) + I(i) + bf(i). (2) Výpočet přímého u Předpokládá se, že v letních měsících velké srážky mohou způsobit bezprostřední přímý dr(i). Ten se určuje podle vztahu dr(i) = Alf. p(i) 2. (ss(i-1) / Spa), (3) kde Alf je parametr kvadratické závislosti úhrnu přímého u na úhrnu srážky p(i). Součinem s poměrem zásoby vody ss(i) v půdě k maximální zásobě v půdě se do vztahu zavádí vliv předchozí nasycenosti povodí. Srážka zmenšená o přímý inf(i) inf(i) = p(i) - dr(i) (4) vstupuje do vlastní bilance vody v zóně aerace, přímý vytváří složku celkového u v daném měsíci bez dalších interakcí s ostatními prvky vodní bilance. Hydrologická bilance zóny aerace v letních podmínkách V letních měsících se voda pro výpar v případě, že nepostačují srážky, čerpá ze zásob v půdě. Průsak zónou aerace (bilanční přebytek) nastává až při naplnění celého zásobního prostoru v půdě, který je určován parametrem Spa. Výpar a plnění zásoby vody v půdě má tedy přednost před dotací u. Pokud srážky zmenšené o přímý podle rovnice (4) převyšují potenciální evapotranspirace pe(i) nebo jsou jí rovny, takže platí inf(i) pe(i), (5) je územní výpar roven potenciální evapotranspiraci e(i) = pe(i). (6) Z přebytku vody inf(i) -pe (i) je přednostně doplňována zásoba vody v půdě ss(i) = ss(i-1) + inf(i) - pe(i), (7) a pouze v případě, že je překročena maximální zásoba ss(i) > Spa, (8) nastává průsak zónou aerace perc(i) - 40 -
perc(i) = ss(i) - Spa (9) a zásoba ss(i) je rovna parametru Spa. Když je potenciální evapotranspirace větší než srážky, redukované o přímý, je výpar dotován ze zásob vody v půdě, která se zmenší podle rovnice ss(i) = ss(i-1). e (inf(i)-pe(i))/spa), (10) v níž e je základ přirozeného logaritmu. Územní výpar je roven součtu redukované srážky a poklesu zásob v půdě e(i) = inf(i) + ss(i-1) - ss(i) (11) a průsak zónou aerace nenastává. Hydrologická bilance povrchu povodí v zimních podmínkách a v období tání sněhu Předpokládá se, že pokud součet předchozí zásoby vody ve sněhu a aktuální srážky je větší, než potenciální evapotranspirace, je územní výpar roven hodnotě potenciální evapotranspirace e(i) = pe(i). (12) Množství vody, které je potenciálně pro infiltraci a k dispozici akt(i), se určí podle rovnice akt(i) = sw(i-1) + p(i) - pe(i), (13) kde sw(i-1) je zásoba vody ve sněhu v měsíci i-1. Množství vody, které v daném měsíci může infiltrovat do zóny aerace pot(i), je omezeno přísunem tepla které způsobuje tání sněhu, což vyjadřuje rovnice pot(i) = t(i). Dgm + p(i), (14) kde t(i) je průměrná teplota vzduchu a Dgm je parametr lineárního vztahu mezi teplotou a výškou roztálé vody. Pro zimní měsíce, v nichž průměrná teplota je vyšší, než zadaná hodnota Tepk = -8 o C, se počítá s tím, že část srážek se vyskytne ve formě deště, případně část sněhové zásoby roztaje. Potenciální množství vody, která může být v kapalné formě pot(i), se určuje podle teploty vzduchu vztahem pot(i) = (t(i) - Tepk). Dgw, (15) - 41 -
kde Dgw je parametr. Pokud je teplota v daném měsíci nižší, než mezní hodnota Tepk, řídí se bilance vody na povrchu povodí vztahem sw(i) = sw(i-1) + p(i) - pe(i), (16) inf(i) = 0, do půdy nevsakuje žádná voda a o rozdíl mezi srážkou a potenciální evapotranspirací se zvětšuje zásoba vody ve sněhu. Když (v zimních podmínkách i při tání sněhu) disponibilní množství vody akt(i) převyšuje hodnotu pot(i), rozděluje se akt(i) na část, která infiltruje - inf(i) a na část, která zůstává na povodí jako sněhová zásoba. Platí tedy inf(i) = pot(i), (17) sw(i) = akt(i) - inf(i). (18) Když disponibilní množství vody akt(i) je menší, než hodnota pot(i), je celé k dispozici pro infiltraci inf(i) = akt(i) (19) a sněhová zásoba zaniká. Výjimečně může nastat i případ, kdy hodnota akt(i) vyjde záporná, neboť součet předchozí zásoby vody ve sněhu a aktuální srážky je menší, než potenciální evapotranspirace. Pak platí inf(i) = 0, (20) sw(i) = 0, (21) e(i) = p(i) + sw(i-1). (22) Bilance v zóně aerace v zimních podmínkách a v období tání sněhu Do zóny aerace prosakuje v daném měsíci množství vody inf(i), které zvětšuje zásobu vody v půdě. Nepřipouští se možnost dotace výparu ze zásob vody v půdě. Výpočet je založen na předpokladu, že v půdě (resp. v zóně aerace) se může zachytit maximálně množství, dané velikostí parametru Spa. V případě, kdy by hodnota Spa byla překročena, prosakuje zónou aerace přebytek perc(i), který se rozděluje na doplňování zásoby podzemní vody a interflow. - 42 -
Když tedy součet půdní zásoby z předchozího měsíce ss(i-1) s infiltrací inf(i) v aktuálním měsíci převyšuje hodnotu Spa, platí perc(i) = ss(i-1) + inf(i) - Spa, (23) ss(i) = Spa. (24) v opačném případě perc(i) = 0, (25) ss(i) = ss(i-1) + inf(i). (26) Rozdělení průsaku na přímý a doplňování zásob podzemní vody Průsak perc(i) se rozděluje na část I(i), která odteče v daném měsíci a na část rc(i), která zvětší zásobu podzemní vody I(i) = c. perc(i), (27) rc(i) = (1-c). perc(i). (28) Za veličinu c se dosadí pro zimní měsíce parametr Wic, pro měsíce tání parametr Mec a pro měsíce s letním režimem parametr Soc. Bilance zásoby podzemní vody a základní Celková zásoba podzemní vody gs(i) v měsíci i je složená ze zásoby v předcházejícím měsíci gs(i-1) a přírůstku rc(i). Odtok z této zásoby bf(i), považovaný za základní, je závislý na zásobě podzemní vody na počátku měsíce a parametru Grd bf(i) = Grd. gs(i-1). (29) je tedy na konci měsíce rovna gs(i) = rc(i) + (1-Grd). gs(i-1). (30) Kalibrace modelu Bilan Model Bilan byl kalibrován pro jednotlivá povodí na příslušných časových řadách z období 1980-2006. Model nebyl verifikován, při rozdělení dostupných řad na úsek použitý pro kalibraci a na úsek pro verifikaci bychom již zkrátili délku úseků na nepřijatelnou míru. Výsledky kalibrace pro vybrané profily uvádí obrázek 5.2, kde jsou také uvedeny koeficienty determinace Kd: - 43 -
- 44-2 2 1 1 2 2 1 1 2 1 1 1 * = = = = = = = = n i i n i i n i i n i i n i i n i i n i i i y y n x x n y x y x n Kd ( 31 ) Za předpokladu lineárního vztahu je koeficient determinace roven druhé mocnině koeficientu korelace a představuje míru těsnosti lineární závislosti. V procentním vyjádření udává, z jaké části jsou změny závisle proměnné vysvětlitelné zvolenou lineární regresní funkcí. Obr. 5.2 Grafy kalibrace modelu Bilan s koeficientem determinace
5.2 Modelování scénářů Pozorované časové řady srážek, teplot vzduchu a relativních vlhkostí vzduchu byly upraveny o hodnoty dané jednotlivými scénáři. U scénáře s referenčním rokem 2085 byly pro jednotlivé měsíce hodnoty změn předpovídané pro jednotlivé výpočetní body obou použitých regionálních klimatických modelů interpolovány k těžišti povodí metodou IDW (Inverse Distance Weight - tj. průměry vážené obrácenou hodnotou vzdálenosti). Upravené časové řady byly použity jako vstup do modelu Bilan s použitím parametrů získaných při kalibraci. Znázornění celkového modelu tvorby hydrologických řad ovlivněných klimatickou změnou je na obr. 5.3. Obr. 5.3 Schéma tvorby hydrologických řad ovlivněných klimatickou změnou - 45 -
6 DOPADY KLIMATICKÝCH ZMĚN NA PRŮTOKY V POVODÍ BEROUNKY 6.1 Vliv změny klimatu na povodí Berounky Odtoky pro referenční rok 2085 a jednotlivé scénáře jsou nejvíce ovlivněny rozložením srážek v průběhu roku, změnou teploty vzduchu a teploty rosného bodu. U většiny modelovaných řad je po klimatické změně nižší než v současnosti. Výjimkou je období měsíců prosinec až únor, kdy jednak v důsledku prosincového zvýšení srážkových úhrnů a jednak díky zvýšení teplot do té míry, že na většině modelovaných stanic je průměrná teplota záporná pouze v lednu nebo vůbec. Nedochází tak k výraznějšímu zadržení vody ve sněhové pokrývce, dochází ke zvýšení u nad současné hodnoty, nebo pokles nebude tak výrazný. S tím souvisí na některých modelovaných profilech již velice výrazné snížení u dubnu, způsobené již zmíněným posunem tání sněhu. Vlivem zvýšené teploty, změnou teploty rosného bodu a poklesem srážkového úhrnu, y v měsících duben listopad drasticky klesají pro všechny uvažované scénáře, zejména pro HIRHAM A2, kde jsou hodnoty pod 50 %. Roční chod u pro vybrané stanice lze vidět na obrázku 6.1 a jejich poměr k modelovanému u pro současnost na obrázku 6.2. - 46 -
Obr. 6.1 Odtok ve vybraných profilech pro současnost a jednotlivé scénáře - 47 -
Obr. 6.2 Poměr u ve vybraných profilech (scénář/současnost-modelovaná) Odtoková výška pro jednotlivá povodí se nakonec přepočítá na průtoky dle vzorce q * A Q =, (32) 24*3,6* N kde N udává počet dnů (v našem případě počet dnů v měsíci), q udává a A [km 2 ] je plocha povodí. - 48 -
6.2 Průtoky ovlivněné změnou klimatu pro povodí Berounky V modelovaném období dojde ke snížení průměrného ročního průtoku kromě dvou výjimek na všech profilech (viz tab. 6.1 a obr. 6.3 6). V naprosté většině profilů, pro které byly výpočty uskutečněny, vedl popsaný postup k výsledkům, které nejsou problematické. To znamená, výsledky jsou v předpokládaných rozmezích, které jsou dány jednotlivými scénáři. Velkou nejistotu s sebou nese profil DBC 1901 Rakovník na Rakovnickém potoce. Problémem může být způsoben tím, že průtoky v tomto profilu již cca 20 let mají silně klesající trend. Je pravděpodobné, že se zde již klimatická změna projevila. Výpočet scénářů z již ovlivněné řady je pak problematický. Tab. 6.1 Poměr průměrných ročních průtoku modelovaných pro scénáře klimatické změny a pro současnost ve všech profilech DBC Profil Číslo hydrolog. pořadí Vodní tok HIRHAM A2 HIRHAM B2 RCAO A2 RCAO B2 1695 Lučina 1-10-01-014 Mže 0,82 0,85 0,95 0,94 1720 Svahy Třebel 1-10-01-071 Kosový potok 0,82 0,85 0,95 0,94 1740 Stříbro 1-10-01-128 Mže 0,75 0,75 0,89 0,92 1761 Hracholusky 1-10-01-174 Mže 0,75 0,75 0,89 0,92 1799 Lhota 1-10-01-102 Radbuza 0,6 0,65 0,8 0,9 1801 České Údolí 1-10-02-108 Radbuza 0,6 0,65 0,8 0,9 1820 Klatovy 1-10-03-036 Úhlava 0,54 0,66 0,73 0,8 1830 Štěnovice 1-10-03-086 Úhlava 0,58 0,67 0,75 0,83 1860 Plzeň Bílá Hora 1-10-04-002 Berounka 0,68 0,71 0,85 0,94 1870 Plzeň Koterov 1-10-05-061 Úslava 0,54 0,63 0,73 0,81 1880 Nová Huť 1-11-01-038 Klabava 0,66 0,82 0,97 1,11 1889 Žlutice 1-11-02-019 Střela 0,59 0,64 0,81 0,88 1900 Plasy 1-11-02-069 Střela 0,59 0,64 0,81 0,88 1910 Liblín 1-11-02-088 Berounka 0,61 0,66 0,8 0,88 1901 Rakovník 1-11-03-037 Rakovnický potok 0,55 0,72 0,89 1,15 1930 Lány Městečko 1-11-03-047 Klíčava 0,57 0,65 0,8 0,9 1945 Zbečno 1-11-03-050 Berounka 0,57 0,65 0,8 0,9 1960 Čenkov 1-11-04-013 Litavka 0,52 0,61 0,77 0,82 1973 Beroun - Litavka 1-11-04-055 Litavka 0,52 0,61 0,77 0,82 1980 Beroun 1-11-04-056 Berounka 0,61 0,67 0,86 1-49 -
Hydrologická studie dopadů změny klimatu na průtoky v povodí Berounky Obr. 6.3 Plošné rozložení změny průtoků pro model HIRHAM A2 Obr. 6.4 Plošné rozložení změny průtoků pro model HIRHAM B2-50 -