A h ı mérsékleti minimum térbeli eloszlásának modellezése
vonatkozó) adatbázisok felhasználása (LAUGHLIN,G.P. - KALMA,J.D. 1990;
CHUNG,U. ET. AL. 2006).
A vizsgált terület domborzati viszonyai (magasságkülönbség, tagolt-ság, domborzati formák), a horizontális kiterjedése, a hımérsékleti mérések területi sőrősége, az idıjárás típusa meghatározza, hogy milyen domborzati paraméterek lehetnek alkalmasak a hımérsékleteloszlás becsléséhez.
A kutatásom célja az volt, hogy egyszerő térinformatikai eszközök segítségével a hımérsékleti minimumok - nagy területi felbontású - becslésé-re alkalmas módszert dolgozzak ki. A kapott becslésé-regbecslésé-ressziós összefüggés alkal-mazásával fel kívántam tárni, hogy a fagyzugokban mért alacsony hımérsék-letek a változatos térszínő mintaterület mekkora hányadára terjednek ki.
Anyag és módszer Mintaterület
A vizsgálatok helyszínéül a Heves-Borsodi-dombság délkeleti részének vál-tozatos térszínő, 3 km2 kiterjedéső területe szolgált. A terület domborzati formái (pl. mélyen bevágódó völgy) és a nagy relatív magasságkülönbségek inkább hegyvidéki, mint dombvidéki jelleget mutatnak. A 260-440 m közötti tengerszint feletti magasság is eléri hazánk alacsonyabb hegységeinek ma-gasságát. A tájegység erdısültsége jóval meghaladja az országos átlagot. Az uralkodó erdıtársulás a gyertyános-cseres tölgyes, de a hővösebb, nedvesebb északias fekvéső hegyoldalakon helyenként a bükk a domináns fafaj.
A térség éghajlatában erıteljesen megnyilvánul a környezı magasabb hegységek hatása, ami leginkább az alacsony szélsebességekben és a csapa-dékárnyékoltságban mutatkozik. Külön jelentıséget ad a vizsgálatainknak, hogy a tájegység egyik „fagyzugában”, Zabarban (Országos Meteorológiai Szolgálat állomása) gyakran mérik az ország legalacsonyabb hımérsékleti minimumát. Ebben az állomás speciális lokális környezete mellett a tájegy-ség „medencejellege” is szerepet játszhat. A környezı meteorológiai állomá-sok adatai alapján a mintaterületen az évi középhımérséklet 8,5-9oC, az évi átlagos csapadékösszeg közel 600 mm (KAKAS,J. 1960).
Mikroklíma mérések
A mérések az Egererdı Zrt. Pétervásárai Erdészetének kezelésében álló er-dıkben folytak. A hımérséklet mérése 10 helyen történt (1. ábra), reprezen-tálva a fontosabb domborzati formákat és a jellemzı magassági szinteket. A domborzati eltéréseket leszámítva a mikrokörnyezet hasonlóságára töreked-tünk, ezért valamennyi mérıeszközt lombkorona nélküli, közepes sőrőségő erdırészben helyeztünk el.
1. ábra A mintaterület domborzata és a 10 mérıhely elhelyezkedése.
A mérések 2009. január 3. és február 16. között folytak az elızetesen tesztelt HOBO Pendant UA-002 hımérsékleti adatgyőjtık segítségével, 10 percen-kénti mintavételezéssel. A cél az éjszakai hımérsékleti viszonyok vizsgálata volt, a loggereket 2 m magasságban erısítettük egy-egy fatörzsre, falécbıl és deszkalapból készített tartó-árnyékoló segítségével.
Egyéb meteorológiai adatok
A mikroklimatikus különbségek kialakulása nagymértékben függ az idıjárás jellegétıl. Az elemzéshez (e dolgozatban a szelekcióhoz) szükséges szél, felhızet, csapadék, hóvastagság és látástávolság adatok az OMSZ környezı állomásainak SYNOP táviratai, illetve az Egererdı Zrt. helyi erdészének megfigyelései alapján álltak rendelkezésre.
GIS adatbázis és szoftver
A mintaterület domborzati viszonyait, illetve a többféle domborzati paramé-tert a FÖMI 5x5 m-es rácshálózatú - legrészletesebb - domborzatmodellje (DDM-5) alapján az ILWIS térinformatikai szoftver segítségével határoztuk meg. Az ILWIS 3.6 (Integrated Land and Water Information System) szaba-don letölthetı program jól használható raszteres térképek feldolgozására, így a különbözı domborzati paraméterek kiszámítása, térképek közötti mővele-tek végrehajtására, továbbá a hımérséklet becslésére kapott regressziós egyenlet pixelenkénti alkalmazására, azaz térképi megjelenítésére. Az
érde-mi vizsgálatokat megelızıen a txt formátumban kapott XYZ pontadatokból létre kellett hozni az ILWIS raszteres domborzati modelljét importálás, pont-térkép készítés, majd raszterizálás mőveletekkel.
A feldolgozás módszere
A meteorológiai adatok alapján kiválasztásra került 5 nap, amikor az éjsza-kai és reggeli órákban derült, szélcsendes idıjárás uralkodott, így a dombor-zati mikroklimatikus hatás markánsan megjelent. Az egyes állomásokra meghatároztuk az 5 nap minimumainak átlagát.
A vizsgálatba bevont domborzati paraméterek kiválasztásánál figye-lembe vettük a mintaterület domborzati formáit és azok méretskáláját, to-vábbá a vizsgálatban elérendı „térbeli felbontást”. A térinformatikai prog-rammal több lépésben a következı domborzati paramétereket határoztuk meg:
1. Tengerszint feletti magasság: H (ez a domborzatmodell alapadata).
2. A pixelek körüli adott oldalhosszúságú négyzeten belüli legkisebb magasság: Min15, Min 25, Min35, Min45, Min55, Min65 és Min75 értekek, ahol a számérték a méterben megadott oldalhosszúság (Rank Order szőrı alkalmazása).
3. A pont és a (különbözı nagyságú) környezetében lévı legalacso-nyabban fekvı pont magasságkülönbsége:
P1 = H – Min15 P2 = H – Min25 P3 = H – Min35 P4 = H – Min45 P5 = H – Min55 P6 = H – Min65 P7 = H – Min75
A nagy P(1-7) értékek a hideg levegı jó lefolyási lehetıségére utalnak.
4. A pontok körüli adott oldalhosszúságú négyzeten belüli átlagmagas-ság K15, K25, K50 (szőrı – átlagolás függvény).
5. A pont magasságának eltérése a (különbözı nagyságú) környezeté-nek átlagos magasságától.
P8 = K15 – H P9 = K25 – H P10 = K50 – H
A pozitív P(8-10) értékek a pont relatív mélyfekvésére, a hideg levegı ösz-szegyőlési lehetıségére utalhatnak.
A domborzati paraméterek és hımérsékleti minimum közötti többvál-tozós regresszió meghatározása a 10 mérési ponthoz tartozó értékek alapján történt az Excel táblázatkezelı programmal. A regressziós egyenletben csak
azokat a paramétereket hagytuk, amelyek szignifikáns javulást eredményez-tek.
A „H – Min” típusú paraméterek alacsony értékeinél volt várható je-lentıs hımérsékleti hatás, ennek jellemzése és a nagy értékek „torzító” hatá-sának eliminálása érdekében a regressziószámításnál a paraméterek logarit-musát is alkalmaztuk. A logaritmizálás a mérési pontok adataival jól mőkö-dött, azonban a terepen egyes pixelekhez tartozó 0, illetve 0-hoz közeli pa-raméterértékek már kívül estek a regressziós összefüggés alkalmazhatósági intervallumán, ezért az ln P értékének alsó határt kellett szabni.
A regressziós egyenlet és a domborzati paraméterek térképei alapján az ILWIS program segítségével számítottuk ki és jelenítettük meg a mini-mum hımérséklet (becsült) értékeit a teljes mintaterületre. Ezt követıen meghatározásra került, hogy az összterület mekkora hányada tartozik a kü-lönbözı hımérsékleti tartományokba (hisztogram).
Eredmények
Az egyes mérıhelyek magassága és elhelyezkedése szoros összefüggést mu-tat a minimumhımérséklettel (derült, szélcsendes napok). A magasabban fekvı területek, illetve a lejtık viszonylag enyhébbek, leghidegebb a völgy, annak is az alsó része (1. táblázat). A tengerszint feletti magasság önmagá-ban nem magyarázza a különbségeket, nyilvánvaló, hogy más domborzati paraméterek is fontos szerepet játszanak a kialakuló lehőlés mértékében.
1. táblázat A mérıhelyek magassága, fekvése és a minimumhımérséklet az 5 derült, szél-csendes nap átlagában (Tmin).
Mh. m Bf. Fekvés Tmin (°C)
1 428 Hegytetı pereme -9,6
2 394 Nyereg -10,3
3 367 Lejtı - „gerinc jellegő” -10,4
4 357 Lejtı - magas fekvés -10,3
5 310 Lejtı középsı-alsó szakasza -10,8
6 305 Völgy - felsı rész -11,2
7 295 Lejtı középszakasza -11,4
8 276 Lejtı alsó szakasza -12,3
9 269 Völgy középsı szakasza -13,1
10 260 Völgy alsó szakasza -15,3
A H és P1-P10 paraméterek közül csupán a H van szignifikáns összefüggés-ben a hımérséklettel. A H érték alapján a regressziós egyenlet 1,02°C stan-dard hibával becsli a minimum értékét. Meglepı azonban, hogy a P1-P7 pa-raméterek logaritmusát véve, azok mindegyike önállóan is 1°C alatti - azaz a
tengerszint feletti magasságnál jobb - becslést tesz lehetıvé. A H és a P pa-raméterek egymástól függetlenek, ezért a kétváltozós regresszió alkalmazása elırelépést jelent. Így a standard hiba 0,37-0,45°C közötti, attól függıen, hogy a magasságkülönbség meghatározása (H – Min) mekkora területen belül történt.
2. ábra A minimumhımérséklet eloszlása a mintaterületen, a regressziós egyenlet által becsülve. A regresszió független paraméterei: a. H, b. H és ln(P1), c. H és ln(P6).
A kétparaméteres regressziós összefüggések a H és ln(P1), illetve a H és ln(P6) változó-párok esetén mutatták a legnagyobb determinációs koeffici-enst (0,96 és 0,95) és adták a legkisebb standard hibát (0,37 és 0,41), mely utóbbiak az 5°C-t meghaladó hımérsékleti különbségekhez viszonyítva, és abszolút értelemben is igen alacsony értékek. A H alapján számított hımér-sékleti térkép nem adja vissza a – valósághoz is közelebb álló – P1, illetve
P6 paraméterek bevonásával kapott nagyfokú területi változékonyságot (2.
ábra).
A modell teljes mintatérre való alkalmazásával megállapítható, hogy az átlagosnál lényegesen hidegebb területek az alacsonyabb fekvéső völ-gyekre korlátozódnak. A lejtıkön szinte teljes hosszukban viszonylag gyen-ge a lehőlés, leszámítva a völgyalj közelében lévı rövid szakaszt. A mini-mumhımérséklet szorosabb összefüggésben van a lokális domborzati viszo-nyokkal (pl. a hideg levegı lefolyási lehetıségével), mint a tengerszint feletti magassággal. Különösen a viszonylag alacsony fekvéső, de néhány 10 mé-terrel a közeli völgyalj felé emelkedı lejtık lényegesen enyhébbek, mint azt a tengerszint feletti magasságuk alapján várnánk (3. ábra). A magasabb fek-véső, gyengébb lefolyású területek hidegebbek, mint az abszolút magassá-gukból következne, de még így is viszonylag enyhék
3. ábra Az egyváltozós (H) és a kétváltozós (H és ln(P6)) regresszió általi hımérsékletbecs-lés különbségének területi eloszlása.
A jó becslést adó 2. c. térkép hisztogramja szerint a mintaterületen a legala-csonyabb hımérséklet -15,6°C, a legmagasabb hımérséklet -8,8°C, viszont az értékek eloszlása nem szimmetrikus, a terület felén -11°C feletti a hımér-séklet. . A vizsgálat fı megállapítása, hogy a hegy-, illetve dombvidéki
„fagyzugokban” mérhetı extrém alacsony minimumhımérsékletek igen kis területre korlátozódnak. A hımérsékleti intervallum alsó 30%-ába esı érté-kek (-13,5°C alatt) csupán 5%-os területi arányt képviselnek, míg a leghide-gebb 1°C-os tartomány, azaz a -14,6°C alatti értékek a vizsgált terület mind-össze 1,3%-ára koncentrálódnak.
Irodalomjegyzék
BLENNOW,K. - PERSSON, P. (1998): Modelling local-scale frost variations using mobile temperature measurements with a GIS. Agricultural and Forest Meteorology.
89. 59-71.
CHUNG,U.–SEO,H.H.–HWANG,K.H.–HWANG,B.S.– CHOI,J.– LEE,J.T.–YUN,J.I.
(2006): Minimum temperature mapping over complex terrain by estimating cold air accumulation potential. Agricultural and Forest Meteorology. 137. 15-24.
GEIGER,R. (1961): The Climate Near the Ground. Harvard University Press, Cambridge, MA, 611 p.
KAKAS J. (szerk.) (1960): Magyarország Éghajlati Atlasza – Országos Meteorológiai Inté-zet. Akadémiai Kiadó. Budapest
LAUGHLIN, G.P. - KALMA, J.D. (1990): Frost risk mapping for landscape planning: a methodology. Theoretical and Applied Climatology. 42. 41-51.
LOOKINGBILL,T.R. - URBAN,D.L. (2003): Spatial estimation of air temperature differences for landscape-scale studies in montane environments. Agricultural and Forest Meteorology. 114. 141-151.
SÖDERSTRÖM, M. - MAGNUSSON, B. (1995): Assessment of local agroclimatological conditions – a methodology. Agricultural and Forest Meteorology. 72. 243-260.