RAZISKAVE S PODROČJA GEODEZIJE IN GEOFIZIKE 2015

Transcription

1 Slovensko združenje za geodezijo in geofiziko RAZISKAVE S PODROČJA GEODEZIJE IN GEOFIZIKE 2015 zbornik del 21. srečanje Slovenskega združenja za geodezijo in geofiziko Ljubljana, 28. januar 2016

2 UREDNIŠKI ODBOR Miran Kuhar Rudi Čop Andrej Gosar Mira Kobold Polona Kralj Matjaž Ličer Gregor Skok Bojan Stopar Polona Vreča Martina Čarman RECENZIJA Janez Turk Urša Vihar Ivan Kobal Bogomir Celarc Polona Vreča Andrej Gosar Gregor Skok Nejc Bezak Polona Pavlovčič Prešeren Sandi Berk Miran Kuhar ORGANIZATOR SREČANJA IN ZALOŽNIK Univerza v Ljubljani, Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo Jamova 2, Ljubljana Naklada: 80 izvodov CIP - Kataložni zapis o publikaciji Narodna in univerzitetna knjižnica, Ljubljana 550.3(497.4)(082) 528(497.4)(082) SLOVENSKO združenje za geodezijo in geofiziko. Strokovno srečanje (21 ; 2016 ; Ljubljana) Raziskave s področja geodezije in geofizike 2015 : zbornik del / 21. srečanje Slovenskega združenja za geodezijo in geofiziko, Ljubljana, 28. januar 2016 ; [organizator srečanja Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo ; uredniški odbor Miran Kuhar... et al.]. - Ljubljana : Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo, 2016 ISBN Kuhar, Miran 2. Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo (Ljubljana)

3 Predgovor Slovensko združenje za geodezijo in geofiziko SZGG je članica IUGG (International Union of Geodesy and Geophysics), ki združuje različna področja znanj o planetu Zemlja. To združevanje je enkratno in temu primerna je tudi vsebina našega Zbornika. Kvaliteta objav v njem se povečuje, kar je odraz naših prizadevanj, da poskušamo slediti svetovnemu razvoju. Ta je pri vseh osmih članicah IUGG hitrejši, kot pa je svetovno povprečje. Pomemben prispevek k vsebini Zbornika je tudi delo recenzentov, ki omogočajo kvalitetnejše predstavitve našega dela in kvalitetnejše dopolnjevanje strokovne terminologije. Slovenci naseljujemo izjemen in zelo pester košček Zemlje. Teh nekaj več kot dvajset tisoč kvadratnih kilometrov, s katerimi gospodarimo, je tako raznolikih, da lahko na njih proučujemo skoraj vse pojave, ki so predmet proučevanja mednarodnega združenja IUGG. O pravi moči narave pa začnemo šele razmišljati ob poplavah, potresih in plazovih. Če o njih nič ne vemo in nanje nismo pripravljeni, jih ne znamo preprečevati ali vsaj omiliti njihove posledice, potem nas navdajajo z občutki nemoči. Toda še več izjemne moči narave je našim očem popolnoma skrite, je pa ključnega pomena za razumevanje večine dogajanj. Programi izobraževanja pri nas le stežka dohajajo razvoj teoretičnih in praktičnih znanj iz obravnavanih področij. Znanja, ki so danes na razpolago, pa so potrebna za boljše gospodarjenje. Vendar denarja ni dovolj niti za dopolnjevanje obstoječih kaj šele za odpiranje in razvijanje novih. Raziskave s teh področij pa ne morajo biti enostavno prepuščene nečemu, kar se imenuje prosti trg. Uspešnost raziskovanja je odvisna od uspešnosti konkuriranja na razpisih za sofinanciranje raziskovalnega dela. Pridobivanje sredstev na ta način je edina možnost, da se tudi kaj konkretnega naredi. Zato je potrebno najprej sestaviti pravo zgodbo ter izbrati prave sodelavce in partnerje, kar pa mora biti vse v skladu z razpisnimi zahtevami. Nato je potrebno zagotavljati lastno finančno udeležbo in založiti sredstva za izvedbo projekta. Med izvajanjem projekta morajo raziskovalci opravljati še administrativna dela in si istočasno prizadevati za uspešno prijavo na naslednji projekt. Pri tem pa nam preostaja le upanje, da bomo vsaj tako uspešni kot smo pri našem strokovnem delu. predsednik SZGG ddr. Rudi Čop

4

5 Vsebina Predgovor... 3 Stanka Šebela - Črna jama najhladnejša jama v Postojnskem jamskem sistemu... 7 Andrej Gosar - Skalni podori ob potresu leta 1998 v Krnskem pogorju in možnost njihove uporabe za oceno seizmičnih intenzitet po Environmental Seismic Intensity lestvici (ESI 2007) Benedikt Strajnar, Nedjeljka Žagar - Kaj in zakaj določa vpliv opazovanj na kvaliteto vremenskih napovedi: primer letalskih opazovanj Mode-S MRAR in prognostičnega modela ALADIN-Slovenija Maruška Mole, Longlong Wang, Asta Gregorič, Klemen Bergant, Luka Drinovec, Griša Močnik, Samo Stanič, Janja Vaupotič, Marko Vučković - Študij atmosferskih procesov v Vipavski dolini na podlagi razširjanja aerosolov Mihaela Triglav Čekada, Blaž Barborič, Matija Zorn, Mateja Ferk - Lasersko skeniranje Slovenije in akumulacijske reliefne oblike v slovenskem visokogorju Matej Sečnik, Andrej Vidmar - Video kontrolni sistem prehajanja rib v ribji stezi Rudi Čop - Absolutne meritve zemeljskega magnetnega polja Andrej Rojec, Damir Deželjin, Rudi Čop - Sončni cikli in turistično gospodarstvo Slovenije Polona Pavlovčič Prešeren, Miran Kuhar - Modeliranje plimovanja trdne Zemlje za geodetsko določanje 3D položaja točk kombinirane geodetske mreže Ana Trobec, Andrej Šmuc, Sašo Poglajen, Marko Vrabec - Raziskave strukture sedimentnega morskega dna v Strunjanskem zalivu s podpovršinskim sonarjem Katarina Zabret, Matjaž Mikoš, Jože Rakovec, Mojca Šraj - Proces prestrezanja padavin: vpliv vegetacijske dobe, trajanja padavinskega dogodka ter mikrostrukture padavin Oskar Sterle, Bojan Stopar - Stanje horizontalne komponente državnega koordinatnega sistema D Marija Zlata Božnar, Boštjan Grašič, Sašo Vrbinc, Darko Popović, Dragana Kokal, Primož Mlakar - Novo orodje "sončnica" za analizo meritev z dnevnimi cikli * Andrej Mihevc - Uporaba lidarskih posnetkov v geomorfologiji krasa na primeru brezstropih jam * * nerecenzirano

6

7 Črna jama najhladnejša jama v Postojnskem jamskem sistemu Stanka Šebela * Povzetek V Črni jami od opravljamo urne meritve temperature zraka na štirih mestih. Meritve so vzpostavljene, da bi razumeli klimatske razmere tudi v turistično manj obiskanih predelih Postojnskega jamskega sistema. Vhod v Črno jamo se odpira proti severu iz dna udorne vrtače v nadmorski višini 533 m. Morfologija vhoda in vhodne dvorane omogoča, da se hladen jamski zrak tudi v poletnem obdobju prekomerno ne segreje, saj povprečna letna temperatura zraka na merilnem mestu Črna jama 2 ne preseže 6 C. Črna jama predstavlja najhladnejši predel v celotnem Postojnskem jamskem sistemu. Ključne besede: jamska meteorologija, Črna jama, Postojnski jamski sistem, Slovenija. Keywords: cave meteorology, Črna Jama, Postojna cave system, Slovenia. Uvod V Postojnski jami od leta 2007 merimo urne podatke temperature zraka na več mestih. Namen je razumevanje jamske klime in vpliv turizma na jamo kot naravno vrednoto (Šebela in Turk, 2011; Gregorič et al., 2013; Gregorič et al 2014; Šebela in Turk, 2014; Šebela et al., 2015). V obdobju 2014 do 2018 smo klimatske meritve razširili tudi v manj obiskane predele jamskega sistema, med drugim v Črno jamo. Dostop do Črne jame se odpira proti severu iz dna udorne vrtače v nadmorski višini 533 m. Črna jama je bila znana že mnogo prej kot danes najbolj turistično obiskani deli Postojnske jame (1818), saj je v jami enostaven dostop do človeške ribice v naravnem okolju (Čuk, 2008). Že Schmidl (1854) je ugotovil, da je Črna jama ena najhladnejših jam v okolici Postojne. Prve klimatske meritve v Črni jami sta predstavila Crestani in Anelli (1939). V obdobju od do sta občasno merila temperaturo zraka in zračno ventilacijo. Določila sta obdobja zimske ventilacije, ko mrzel zunanji zrak vdira v jamo in obdobja šibke ventilacije. Poudarila sta, da zračna ventilacija obstaja le takrat, ko je zunanja temperatura zraka hladnejša od jamske. Vpliv reke Pivke v sosednji Pivki jami se kaže, s tem da podzemeljska reka Pivka zvišuje temperaturo zraka v Pivki jami, ki je višja kot v Črni jami (Crestani in Anelli, 1939). Tudi Gams (1974) je v Črni jami občasno meril temperaturo zraka in CO 2. Metoda Za merjenje temperature zraka smo v obdobju do uporabili merilnike Tinytag (proizvajalec Gemini data loggers (UK) LTD, Orion Group of Companies). Natančnost meritve je bila 0,1 C. Ker so ti inštrumenti primernejši za * ZRC SAZU Inštitut za raziskovanje krasa, Titov trg 2, 6230 Postojna, Slovenija 7

8 meritve v bolj razgibanem ozračju, v notranjih delih Črne jame pa so razmere zelo stabilne, smo od po uskladitvi inštrumentov meritve nadaljevali z barodiverji (Eijkelkamp) z natančnostjo 0,1 C in resolucijo 0,01 C. Urne meritve smo v jami opravljali na štirih mestih (Slika 1). Merilno mesto Črna jama 1 se nahaja ob vhodni mrežasti kovinski ograji v Črno jamo na višini 1,5 m nad tlemi in v nadmorski višini 533 m (debelina stropa je 26 m). Merilno mesto Črna jama 2 je na dnu vhodne dvorane v nadmorski višini 517 m, 1 m nad tlemi (debelina stropa je 38 m). Merilnik temperature je na mestu Črna jama 3 nameščen 1,2 m nad tlemi v nadmorski višini 513 m (debelina stropa je 41 m). Četrto merilno mesto Črna jama 4 je v najjužnejšem delu Pivke jame v nadmorski višini 498 m, okrog 1,2 m nad tlemi (debelina stropa je 59 m). Slika 1 Tloris jamskih rovov Črne in Pivke jame, prečni profil AB ter mesta meritev temperature zraka. 1- suhi rovi, 2- (a-vodni rov, b-občasno poplavljeni rov), 3- mesta meritev temperature zraka. Jamske temperature zraka smo primerjali z zunanjo temperaturo. V ta namen imamo v gozdu nad Pivko jamo vzpostavljeno merilno mesto z barodiverjem (Eijkelkamp). Rezultati Urne meritve temperature zraka v Črni jami in primerjava z zunanjimi razmerami prikazuje Slika 2. Temperature ob vhodni kovinski ograji (Črna jama 1) kažejo veliko 8

9 odvisnost od zunanje temperature, in sicer predvsem v zimskem obdobju, ko se temperatura, skladno z zunanjo temperaturo, lahko spusti do -6,0 C. V poletnem obdobju se temperatura ustali na okrog 10 C. Črna jama 2 je temperaturno mnogo bolj stabilno mesto kot Črna jama 1. Zaradi kovinskih vrat (Slika 1), ki zapirajo dostop v južni umetno izkopani rov, je vpliv iz toplejših predelov Lepih jam v turističnem delu Postojnske jame zanemarljiv. Nekoliko izrazitejši vpliv hladnejšega zimskega zraka na merilnem mestu Črna jama 2 se kaže pozimi, ko hladen zunanji zrak prodira v jamo. Ko pade zunanja temperatura zraka pod 0 C, se na mestu Črna jama 2 zniža temperatura za okrog 2-3 C. V poletnem obdobju pa na tej lokaciji temperatura zraka vseskozi rahlo raste. Ko je zunanja temperatura nižja od jamske, pride do zimske ventilacije in temperatura na merilnem mestu Črna jama 2 se začne zniževati zaradi vdora zunanjega hladnejšega zraka. Višek temperature smo zaznali , kar je glede na višek zunanje temperature v letu 2014 okrog 4 mesece kasneje. V letu 2015 pa je ta zamik nekoliko krajši. Tretja lokacija (Črna jama 3) kaže manjši vpliv zimskega zunanjega zraka kot Črna jama 2. Pozimi temperatura zraka pade za 2 C. V poletnem obdobju je temperatura na mestu Črna jama 3 za okrog 1-1,5 C višja kot na mestu Črna jama 2. V letu 2015 smo zasledili dve zanimivi obdobji (Slika 2, A in B). Prvo predstavlja sredino aprila, drugo pa konec junija. V obeh primerih je temperatura zraka v obdobju nekaj dni narasla za 1 C. Oba dogodka sta povezana s padavinami, zaradi katerih se je napolnila suha struga rova (Slika 1). Temperatura vode v poplavljenem rovu je vplivala na dvig temperature zraka na mestu Črna jama 3, ki je od tega rova oddaljeno okrog 50 m v dolžino in 17 m v višino. Slika 2 Urne meritve temperature zraka v Črni jami ( C) in na površju nad jamo v obdobju do Četrta lokacija Črna jama 4 je že v Pivki jami (Slika 1). Med Črno in Pivko jamo je umetni tunel, ki je vseskozi zaprt s kovinskimi vrati, tako da je klimatski vpliv med obema jamam zanemarljiv. Merilno mesto se nahaja v bližini podzemeljske reke Pivke, kar se vidi v krivulji temperature zraka na tem mestu. Temperatura zraka je od vseh merilnih točk tu 9

10 najvišja (Slika 2). Poleti doseže okrog 13 C, pozimi pa se spusti na 7 C. Višek temperature je v sredini avgusta. Temperatura podzemeljske reke Pivke močno vpliva na temperaturo zraka, čeprav je ponor reke Pivke oddaljen okrog 2,25 km. Osnovne statistike za obdobje enega leta do (Preglednica 1) kažejo, da je najnižja povprečna letna temperatura zraka na mestu Črna jama 2, in sicer 5,61 C. Najvišja povprečna letna temperatura zraka je v Pivki jami (Črna jama 4) in znaša 10,07 C. Vsa tri merilna mesta v Črni jami imajo povprečno letno temperaturo zraka precej nižjo kot je npr. v turistično najbolj obiskanih Lepih jamah, kjer znaša okrog 10,67 C (Šebela in Turk, 2011). Tudi letni razpon temperature zraka je v Črni in Pivki jami precej višji kot v Lepih jamah, kjer znaša okrog 0,70 C. Lepe jame so globlje v sistemu Postojnskih jam in precej oddaljene od vhoda v jamo, zato imajo tudi manjši razpon nihanja letne temperature zraka. Preglednica 1 Povprečne temperature zraka v Črni jami ( C) v obdobju od do povprečna T C min. T C max. T C Črna jama 1 6,76-0,9 10,9 Črna jama 2 5,61 2,8 6,9 Črna jama 3 7,06 5,3 8,5 Črna jama 4 10,07 6,8 13,4 Zunaj 10,56-10,81 31,82 Črna jama kljub nizkim temperaturam zraka ni jama s stalnim ali občasnim ledom v jamskih tleh. V zimskih obdobjih pa zasledimo ledene kapnike na vhodu v jamo (Črna jama 1). Glavni vir ledenih kapnikov je prenikajoča voda, ki potuje skozi okrog 26 m debelo plast apnenca in zaradi jamske temperature zraka pod 0 C zmrzuje (Slika 3). V Ledenici (Županova jama) so ob taljenju snega na površju opazili pospešeno rast ledenih stalagmitov v jami (Ravbar in Košutnik, 2014). Slika 3 Ledeni kapniki na vhodu v Črno jamo v zimskem obdobju in mesto meritev temperature zraka na kovinski ograji - Črna jama 1 (foto S. Šebela). 10

11 Občasne zgodovinske meritve temperature zraka v Črni jami (Preglednica 2) kažejo podobne razmere, kot v zadnjih letih. Ker gre za enkratne meritve, je direktna primerjava z zveznimi meritvami nekoliko vprašljiva. Kljub temu današnje meritve v Črni jami ne kažejo tako velikega povišanja temperature zraka glede na meritve iz let (Crestani in Anelli, 1939) in iz leta 1972 (Gams, 1974), kot je bilo ugotovljeno za turistično bolj obremenjene dele Postojnske jame, kjer od leta 1852 beležimo dvig za okrog 2 C (Šebela et al. 2015). Na primeru Črne jame bi od leta 1933 do danes lahko govorili o dvigu temperature zraka, ki ne preseže 0,5 C. Preglednica 2 Meritve temperature zraka v Črni jami ( C) Crestani in Anelli (1939), 1972 (Gams). Črna jama 4- Črna jama 1 ( C) Črna jama 2 ( C) Pivka jama ( C) ,5 2, ,5 4,5 7, , , ,9 7, , , ,2 6, ,2 Črna jama je najhladnejši predel v celotnem Postojnskem jamskem sistemu. Hladen zrak se tudi poleti ne segreje, zaradi morfologije vhoda in morfologije rovov Črne jame, saj zaradi odsotnosti poletne ventilacije s površjem, ostane ujet v jami. Raziskave vezane na nastanek in izvor črnih prevlek, ki prekrivajo kapnike in tla v Črni jami, pa kažejo, da je podoben vhod v Črno jamo, kot je danes, verjetno obstajal že vsaj 8.394±35 let BP (Alfonso et al. 2015). Glede na to bi lahko sklepali, da je bila Črna jama tudi v začetnem obdobju Holocenu hladna jama. Zaključek Črno in Pivko jamo obišče mnogo manj turistov kot Postojnsko jamo. V obdobju 2002 do 2008 letno število obiskovalcev v Pivki in Črni jami ni preseglo Vpliv obiskovalcev na klimo v Črni jami je torej zanemarljiv. Kljub temu pa je raziskave jamske klime vredno nadaljevati v smislu razumevanja dolgotrajnega vpliva zunanje klime na jamsko atmosfero, saj je temperatura zraka v Črni jami najnižja v celotnem Postojnskem jamskem sistemu. Raziskava je del programa Raziskovanje krasa (P6-0119) in del projektov: Ocena vpliva naravnih in antropogenih procesov na mikrometeorologijo Postojnske jame z uporabo numeričnih modelov ter sodobnih metod zajemanja in prenosa okoljskih podatkov (L2-6762), Okoljske spremembe in trajnost v kraških sistemih (IGCP UNESCO projekt 598), Strokovni nadzor in svetovanje pri upravljanju z jamskimi sistemi (Postojnska jama d.d.), Klimatski in biološki monitoring jamskih sistemov (Postojnska jama d.d.), elter (H2020, ). 11

12 Literatura Alfonso, P., Šebela, S., Zupančič, N., Miler, M., Skobe, S. in Grčman, H. 2015: Black coatings in Črna Jama (Postojnska Jama) as evidence of Mesolithic events. (V: N. Zupan Hajna, A. Mihevc in P. Gostinčar eds.: 23 rd International karstological school»classical Karst«, Caves- Exploration and Studies), Karst Research Institute ZRC SAZU, str. 88. Crestani, G. in Anelli, F Ricerche di meteorologia ipogea delle grotte di Postumia. Istituto polografico dello stato Libreria, str., Roma. Čuk, A Postojna Cave, Turizem Kras, destinacijski management, 112 str., Postojna. Gams, I Koncentracija CO 2 v jamah v odvisnosti od zračne cirkulacije (na primeru Postojnske jame). Acta Carsologica, 6, Gregorič, A., Vaupotič, J. in Gabrovšek, F Reasons for large fluctuation of radon and CO 2 levels in a dead-end passage of a karst cave (Postojna Cave, Slovenia). Natural Hazards and Earth System Sciences, 13, Gregorič, A., Vaupotič, J. in Šebela, S The role of cave ventilation in governing cave air temperature and radon levels (Postojna Cave, Slovenia). International Journal of climatology, 34/5, Ravbar, N. in Košutnik, J Variations of karst underground air temperature induced by various factors (Cave of Županova jama, Central Slovenia). Theoretical and Applied Climatology, 116, Schmidl, A Die Grotten und Höhlen von Adelsberg, Lueg, Planina und Laas, Akademie der Wissenschaften, str., Wien. Šebela, S. in Turk, J Local characteristics of Postojna Cave climate, air temperature, and pressure monitoring. Theoretical and Applied Climatology, 111, Šebela, S. in Turk, J Natural and anthropogenic influences on year-round temperature dynamics of air and water in Postojna show cave, Slovenia. Tourism Management, 40, Šebela, S., Turk, J., in Pipan, T Cave micro-climate and tourism: towards 200 years ( ) at Postojnska jama (Slovenia). Cave and Karst Science, 42/2,

13 Skalni podori ob potresu leta 1998 v Krnskem pogorju in možnost njihove uporabe za oceno seizmičnih intenzitet po Environmental Seismic Intensity lestvici (ESI 2007) Andrej Gosar 1 Povzetek Potres leta 1998 v Krnskem pogorju z navorno magnitudo 5,6 in največjo intenziteto VII-VIII po Evropski potresni lestvici (EMS-98) je povzročil obsežne učinke v naravnem okolju. Uporaba običajnih intenzitetnih lestvic, ki temeljijo predvsem na poškodbah objektov, je bila pri oceni intenzitet v nadžariščnem območju omejena, saj gre za redko poseljeno visokogorje. Uvedba nove Environmental Seismic Intensity lestvice (ESI 2007) je zato spodbudila raziskavo z namenom oceniti njeno uporabnost za ta potres. Vse okoljske učinke potresa smo opisali, razvrstili in ocenili na podlagi terenskih raziskav, analize letalskih posnetkov in makroseizmičnih vprašalnikov. Izkazalo se je, da so le podori dovolj razširjeni za določitev intenzitete. Porazdelitev velikih in zelo velikih podorov je jasno definirala eliptično območje, razpotegnjeno vzdolž seizmogenega Ravenskega preloma, za katero je bila opredeljena intenziteta VII-VIII ESI Ta se dokaj dobro ujema z območjem enake intenzitete opredeljenim po EMS-98 lestvici na podlagi podatkov iz le štirih naselij v različnih dolinah, ki se zajedajo v Krnsko pogorje. Raziskave so pokazale, da je ESI 2007 lestvica, ki se sicer uporablja predvsem za zelo močne potrese, v določenih primerih učinkovito orodje za oceno intenzitet v redko poseljenih goratih območjih tudi za srednje močne potrese. Ključne besede: potres, intenziteta potresa, učinki potresa na naravno okolje, ESI 2007 lestvica, skalni podori, Krnsko pogorje Key words: earthquake, seismic intensity, seismic effects on natural environment, ESI 2007 scale, rockfalls, Krn Mountains Uvod Potres 12. aprila 1998 z navorno magnitudo Mw=5,6 v Krnskem pogorju in največjo intenziteto VII-VIII EMS-98 (Zupančič et al., 2001) je povzročil hude poškodbe objektov v Zgornjem Posočju ter imel obsežne učinke na naravno okolje v Julijskih Alpah. Prizadeto območje je zaradi goratosti razmeroma redko poseljeno. Pri oceni največje intenzitete potresa je bila zato uporaba običajnih intenzitetnih lestvic, ki temeljijo na analizi učinkov na ljudi, predmete in stavbe, omejena na samo nekaj naselij in vasi v nadžariščnem območju. Po drugi strani so bili učinki na naravno okolje (predvsem skalni podori) izraziti in zelo razširjeni. Opisani so bili kmalu po potresu (Vidrih & Ribičič, 1999), čemur je sledila prva ocena njihove uporabnosti za določitev intenzitet po Evropski potresni lestvici EMS-98 (Vidrih et al., 2001). V tej študiji se je pokazalo, da EMS-98 (Grünthal, 1998) ni dovolj natančna v opisu in analizi učinkov potresov na naravno okolje. Posebej nedorečena je v kvantitativnem opisu učinkov, ki so značilni za posamezne intenzitetne stopnje. Uvedba povsem nove lestvice, ki temelji le na učinkih na naravno okolje Environmental Seismic Intensity scale (ESI 2007) (Guerrieri & Vittori, 2007), je predstavljala zato velik napredek pri makroseizmičnih analizah. Izraziti učinki potresa leta 1998 na naravno okolje ter nedavno predstavljena lestvica ESI 2007, sta predstavljala glavno spodbudo za izvedbo 1 Agencija RS za okolje, Urad za seizmologijo in geologijo, Vojkova 1b, 1000 Ljubljana in Univerza v Ljubljani, Naravoslovnotehniška fakulteta 13

14 nove študije. Ta obsega podroben opis, klasifikacijo in analizo vseh učinkov tega potresa na naravno okolje, novo oceno največje intenzitete po ESI 2007 in primerjavo rezultatov z makroseizmično analizo, ki je temeljila na učinkih na ljudi, predmete in stavbe (slika 1) skladno z EMS-98 (Cecić et al., 1999). Ker gre za potres srednje moči, je bil cilj ovrednotiti uporabnost ESI 2007 tudi za tak potres, saj je znano da učinki na naravno okolje sicer prevladujejo pri močnih in zelo močnih potresih. Slika 1 - Karta intenzitet (EMS-98) potresa 12. aprila 1998 z izoseisto VII-VIII EMS-98 (podatki Ine Cecić, Zupančič et al., 2001). Prikazan je tudi potek Ravenskega preloma. Učinki potresov na naravno okolje in intenzitetne lestvice Različne dvanajstopenjske intenzitetne lestvice, ki so bile razvite tekom dvajsetega stoletja (MCS, MSK, EMS), so sicer temeljile na učinkih potresov na ljudi, predmete, stavbe in naravno okolje, vendar so bili slednji praviloma zelo pomanjkljivo obravnavani. Ta pomanjkljivost se je s časom še stopnjevala, verjetno zaradi kompleksnosti in spremenljivosti teh učinkov, ki sta zahtevali posebna znanja in izkušnje, zato se je dajalo prednost učinkom na ljudi in stavbe, ki jih je praviloma lažje ovrednotiti. Novejše študije pa so pokazale, da tudi kosezmični učinki na naravno okolje dajejo dokaj natančne podatke o intenzitetnem polju potresov in so komplementarni drugim makroseizmičnim podatkom (Guerrieri & Vittori, 2007). Čeprav je novejša Evropska potresna lestvica EMS-98 (Grünthal, 1998) sicer zelo izboljšala makroseizmične analize, pa so ostali učinki na naravno okolje razmeroma skopo opisani. V tej lestvici so razdeljeni na: a) hidrološke učinke, b) pobočne premike (zemeljski plazovi, podori itd.), c) učinke na ravnih tleh (razpoke) in d) kompleksne učinke (likvefakcija). Eden od glavnih problemov je, da je posamezen učinek (razvrščen kot možen, tipičen ali diagnostičen) pripisan zelo širokemu razponu intenzitet. Zato so Vidrih et al (2001) predlagal, da so tudi pri skalnih podorih in 14

15 zemeljskih plazovih, podobno kot pri stavbah, uporabi koncept ranljivosti terena ter pogostosti in stopnje poškodovanosti zaradi posameznih pojavov. Nova Environmental Seismic Intensity lestvica (ESI 2007) (Guerrieri & Vittori, 2007) temelji, za razliko od predhodnih lestvic, le na učinkih potresov na naravno okolje, sledi pa osnovni strukturi dvanajststopenjskih lestvic in je namenjena za komplementarno rabo z njimi. Učinki so klasificirani v primarne in sekundarne. Primarni so površinske manifestacije seizmogenega tektonskega izvora in obsegajo površinske pretrge, dvige in ugreze. Mnogo številčnejši so sekundarni učinki, ki so posledica močnega tresenja tal: a) razpoke v tleh, b) pobočni premiki (skalni podori in zemeljski plazovi), c) likvefakcija, d) anomalni valovi (sejš), e) hidrogeološke anomalije in f) nihanje dreves. Za vsako vrsto učinka ESI 2007 opisuje njegove značilnosti in velikost kot diagnostični pojav za določen razpon intenzitet ter njegov geološki ali geomorfološki izraz. Za intenzitete manjše ali enake IX, je glavna naloga ESI 2007 lestvice, da učinke na naravno okolje vzporedi z drugimi indikatorji poškodb. Pri intenzitetah med X in XII pa postanejo učinki na naravno okolje najbolj diagnostični za oceno intenzitete, saj je večina stavb porušenih. Analize učinkov potresa na naravno okolje Pri raziskavah smo uporabili tri različne pristope: terenski ogled, analizo letalskih posnetkov in analizo makroseizmičnih vprašalnikov. Kmalu po potresu smo s terenskim delom sistematično skartirali in popisali vse podore in izdelali njihovo podatkovno bazo. Geodetska uprava RS je tri mesece po potresu izvedla že prej načrtovano ciklično letalsko snemanje tega dela Slovenije. To je bilo zelo koristno, saj smo brez dodatnih stroškov pridobili kvalitetne posnetke na katerih so sveži podori še zelo dobro vidni, kar bi se zaradi procesov preperevanja in vegetacije spremenilo, če bi med potresom in snemanjem preteklo dlje časa. Posnetke smo analizirali kot stereo pare, kasneje, ko so bili pretvorjeni v Digitalni Orto Foto (DOF), pa še z GIS programskimi orodji. Na podlagi DOF je bil izdelan tudi nov Digitalni Model Višin (DMV) z ločljivostjo 25 m. Pred tem je bil v Sloveniji na voljo le 100 metrski DMV. Kljub temu je primerjava obeh DMV, ki kažeta relief pred in po potresu, omogočala izračun prostornine dveh največjih skalnih podorov, kar je bilo pomembno pri njihovi kvantitativni opredelitvi (Gosar, 2012). Po potresu smo na takratni Upravi RS za geofiziko razposlali makroseizmične vprašalnike vsem (4300) opazovalcem v Sloveniji, ki smo jih imeli v podatkovni bazi. Ti so vrnili 2900 izpolnjenih vprašalnikov (Cecić et al., 1999). Vprašalnik vsebuje dve vprašanji o hidroloških učinkih, poleg tega pa so bili opazovalci naprošeni, da sporočijo tudi vse druge učinke na okolje, ki so jih opazili ob potresu. Skalni podori in drugi učinki potresa Podrobni terenski ogledi in analiza letalskih posnetkov so pokazali, da je potres povzročil 78 skalnih podorov (slika 2). Glede na njihovo ocenjeno prostornino sem jih klasificiral v pet skupin (preglednica 1). Celotno prizadeto območje na katerem so se pojavljali podori je bilo veliko približno 15 x 12 km (180 km 2 ). Porazdelitev zelo majhnih podorov, ki prevladujejo (53) je zelo neenakomerna. To je pričakovano, saj je odvisna predvsem od geološke zgradbe in naklona pobočij. Po drugi strani so srednje veliki, veliki in zelo veliki podori jasno porazdeljeni na območju, ki je 5 km široko in 9 km dolgo, ter razpotegnjeno v smeri SZ-JV vzdolž seizmogenega Ravenskega preloma (slika 2). Tudi gostota podorov je neenakomerna, saj je odvisna od ranljivosti pobočij. Povprečno so bili 15

16 trije podori na km 2, razpon pa od enega do petih podorov na km 2 (Zupančič et al., 2001). Zanimivo je, da je meja pojavljanja podorov zelo ostra na JZ, na območju doline Tolminke in bolj postopna proti SZ, Z in S. Iz seizmoloških podatkov je znano, da je potres povzročil globinski pretrg ob Ravenskem prelomu med Bovško kotlino in izvirom Tolminke v dolžini 12 km. Vzdolž istega segmenta je nastalo tudi največ podorov. Slika 2 - Karta lokacij skalnih podorov, ki jih je povzročil potres 12. aprila 1998 z izoseisto VII-VIII ESI 2007 določeno na podlagi učinkov na naravno okolje. Preglednica 1: Porazdelitev skalnih podorov glede na njihovo velikost. velikost podora ocenjena število prostornina (m 3 ) zelo majhen majhen srednje velik velik zelo velik >

17 Večji skalni podori in nekateri drugi zanimivejši učinki potresa na naravno okolje so prikazani na slikah 4, 5 in 6, sitacijska karta teh pojavov pa je na sliki 3. Slika 3 - Karta lokacij skalnih podorov in drugih učinkov na naravno okolje, ki so prikazani na slikah 4, 5 in 6. Dva podora sem klasificiral kot zelo velika (preglednica 1). Največji je nastal na V. Lemežu nad Lepeno (slika 4a). S primerjavo obeh DMV sem izračunal njegovo prostornino na 15 x 10 6 m 3. Največja debelina odtrganih skalnih gmot je bila 120 m. Drugi največji podor se je zgodil na Osojnici nad dolino Tolminke (slika 4b). Primerjava DMV je dala prostornino 3 x 10 6 m 3 (slika 5). Štiri podore sem klasificiral kot velike in šest kot srednje velikih (slike 2, 3 in 4). 17

18 Slika 4 - Izbor največjih podorov v Krnskem pogorju z ocenjenimi intenzitetami po ESI 2007 (v oklepaju). (a) V. Lemež (VIII), (b) Osojnica (VIII), (c) Krn (VII), (d) Škril (VII), (e) V. Šmohor (VI), (f) Lipnik (VII). 18

19 Slika 5 - Digitalni model višin Osojnice nad dolino Tolminke, ki kaže topografijo površja pred in po potresu, (a) v perspektivi, (b) s konturami, skupaj z razliko med obema modeloma. Poleg skalnih podorov, je potres povzročil tudi druge učinke na pobočjih ali ravnih tleh. Zemeljski plazovi so bili redki, saj je ozemlje zgrajeno predvsem iz karbonatnih kamnin, zato so nastali le na brežinah rek, v glaciofluvialnih sedimentih in na flišu. Zanimiv je pojav drobirskega toka v Lepeni (slika 6a). V času potresa je bilo v hribih zelo veliko novega snega, ki je bil dovzeten za plazenje. Drobirski tok je nastal kot mešanica skal, zemljin in snega in je zdrsel po strmi grapi kot zelo hiter plaz. Ko je dosegel ravno dno doline, se je drobir odložil v pahljačasti obliki. Po pobočjih se je zvalilo tudi veliko skalnih blokov, ki so zelo poškodovali gozd in celo uničili parkiran avto v dolini Soče. Največji skalni blok (slika 6b), ki je nastal pri podoru na Lipniku (slika 4f), je imel prostornino okoli 200 m 3. Poročila o razpokah v tleh so bila redka (slika 6c), v vseh primerih je šlo za sekundarni pojav. Del obale Bohinjskega jezera (slika 6d), ki je oddaljeno 25 km od nadžarišča potresa, je spolzel v jezero. Terenski ogled je pokazal, da glaciofluvialni grušč ni bil podvržen likvefakciji, ampak je šlo za zdrs. 19

20 Slika 6 - Izbor drugih učinkov potresa na naravno okolje. (a) drobirski tok v dolini Lepene. (b) velik balvan v Doliču, (c) razpoke v tleh v Magozdu, (d) zdrs obale Bohinjskega jezera. Pogovori z domačini in analize makroseizmičnih vprašalnikov so pokazali, da je potres povzročil tudi nekatere hidrološke učinke, predvsem spremembe v barvi vode, vendar ni bilo mogoče ugotoviti ali je do njih prišlo že pri samih izvirih ali šele kasneje zaradi zemeljskih plazov in podorov. Jasnih poročil o spremembah pretokov ali nivojev vode v vodnjakih ni bilo. Ker pa je pred in po potresu močno deževalo in so bili pretoki veliki, je to tudi razumljivo. Določitev intenzitete potresa Analiza vseh učinkov potresa na naravno okolje je pokazala, da so bili le skalni podori dovolj razširjeni, da jih lahko uporabimo za oceno intenzitete, poleg tega pa še celotna velikost prizadetega območja. Po ESI 2007 ustreza redu velikosti prizadetega območja 100 km 2 intenziteta VIII in redu velikost 1000 km 2 intenziteta IX. Po tem kriteriju, bi bila lahko intenziteta tega potresa VIII. Zdi se, da je ESI 2007 nekoliko pomanjkljiva pri kvantitativnem opisu pobočnih pojavov. Le za intenziteto VIII razlikuje med pričakovano prostornino za "razširjene" zemeljske plazove ( m 3 ) in "včasih velike" ( m 3 ) podore. Za intenziteto VII je prostornina plazov in podorov kvalitativno in kvantitativno opredeljena skupaj kot "včasih pomembno" ( m 3 ). Enako velja za intenziteto IX pri kateri so lahko plazovi in podori "pogosto veliki" (10 5 m 3 ) in "včasih zelo veliki " (10 6 m 3 ). Pri intenziteti X so 20

21 veliki (> m 3 ) plazovi in podori "pogosti" (Guerrieri & Vittori, 2007). Prostornina in pogostost podorov torej nista enoznačno diagnostični za oceno intenzitete v razponu VII- IX, kar je sicer razumljivo, saj so pojavi odvisni tudi od ranljivosti pobočij. Z upoštevanjem teh omejitev, sem se v primeru potresa 1998 odločil za delovno hipotezo v kateri sem pripisal zelo velikim podorom VIII stopnjo, velikim VII, srednje velikim podorom pa VI stopnjo po ESI Ocenil sem tudi, da majhnih in zelo majhnih podorov v tem primeru ne moremo uporabiti kot diagnostične za oceno intenzitete. Z upoštevanjem tudi pogostosti podorov določenega velikostnega razreda sem izrisal izoseisto VII-VIII ESI 2007 (sliki 2 in 7). Ker sta se zgodila le dva zelo velika in štirje veliki podori, intenziteta VIII ne bi bila opravičena, zato je smiselna vmesna intenziteta VII-VIII. Izoseisto sem narisal tako, da vključuje vse velike in zelo velike podore ter ima izrazito eliptično obliko razpotegnjeno vzdolž poteka seizmogenega Ravenskega preloma. Dolžna elipse je 9,5 km in širina 5,5 km ter vključuje tudi vseh šest srednje velikih podorov. Na žalost se temu ni bilo mogoče izogniti, ker se slednji vsi nahajajo v bližini velikih in zelo velikih podorov. Pri tem potresu torej ni mogoče uporabiti srednje velikih podorov kot diagnostične za intenziteto VI, kot sem postavil v delovni hipotezi. Učinkov na naravno okolje samih tudi ni mogoče uporabiti za izris izoseiste VII ali nižjih intenzitetnih stopenj. Tudi kriterija velikosti celotnega prizadetega območja ni mogoče uporabiti samega za določitev največje intenzitete na VIII ESI Slika 7 - Primerjava dveh izoseist za potres 12. aprila 1998: izoseista VII-VIII EMS-98 dobljena iz makroseizmičnih podatkov in izoseista VII-VIII ESI 2007 dobljena iz analize učinkov na naravno okolje. Za intenzitete po EMS-98 v predhodnih raziskavah (Cecić et al, 1999) niso izrisali izoseist, so pa podali povprečne polmere in sicer 13 km za VII in 25 km za VI stopnjo, ne pa polmera za največjo intenziteto VII-VIII (Zupančič et al., 2001). To je sicer 21

22 metodološko pravilno, saj se "vmesne" intenzitete praviloma ne izrisujejo. Za namen te študije sem to vseeno naredil in sicer tako da izoseista VII-VIII EMS-98 (sliki 1 in 7) vključuje vse štiri naselja v nadžariščnem območju z intenziteto ocenjeno na VII-VIII. Tudi ta izoseista ima izrazito eliptično obliko in je 18 km dolga ter 9,5 km široka. Njena velikost pa je močno odvisna od ene same točke (Tolminske Ravne), ki ježi precej daleč od ostalih proti JZ. Pri tem je treba upoštevati, da se Tolminske Ravne nahajajo na ledeniški moreni, kjer lahko pričakujemo lokalne vplive na potresne valove, ki povečujejo intenziteto. Zaključki Obe oceni intenzitete potresa 1998 v Krnskem pogorju, prva je temeljila na učinkih na ljudi, predmete in stavbe po EMS-98, druga pa na učinkih na naravno okolje (predvsem podorih) po ESI 2007, sta dali enako največjo intenziteto VII-VIII. Celotno prizadeto območje in dva zelo velika podora bi sicer lahko kazala tudi na intenziteto VIII, vendar menim, da samo ti kriteriji ne zadoščajo za pripis višje intenzitete. Raziskava je tudi potrdila, da ESI 2007 ne moremo uporabljati samostojno za intenzitete nižje od IX, ampak vedno v kombinaciji za drugimi lestvicami, predvsem EMS-98. Obe metodi določitve sta dali jasno razpotegnjeno obliko izoseiste največje intenzitete (slika 7), ki je vzporedna seizmogenemu Ravenskemu prelomu. Območji, ki ju obsegata se sicer razlikujeta, vendar je izoseista VII-VIII EMS-98 močno odvisna od ene same točke, ki je precej oddaljena in kjer so verjetni lokalni vplivi, ki povečujejo intenziteto. Raziskave so tudi pokazale, da je ESI 2007 lestvica učinkovito orodje za oceno intenzitete v redko poseljenih goratih območjih ne le za zelo močne, temveč tudi za srednje močne potrese. Zahvala. Avtor se zahvaljuje Ini Cecić za makroseizmične podatke ter Mihaelu Ribičiču, Renatu Vidrihu, Marku Kočevarju in Tomažu Begušu, ki so opravili večino dela pri terenskem popisu podorov. Sliki 6c in d je posnel Renato Vidrih. Literatura Cecić, I., Godec, M., Zupančič, P., Dolenc, D. (1999). Macroseismic effects of 12 April 1998 Krn, Slovenia, earthquake: An overview. XII General Assembly of the IUGG, Abstract Book B, Birmingham, p.189. Gosar, A. 2012: Application of Environmental Seismic Intensity scale (ESI 2007) to Krn Mountains 1998 Mw = 5.6 earthquake (NW Slovenia) with emphasis on rockfalls. Nat. hazards earth syst. sci. 12, Grünthal, G. 1998: European Macroseismic Scale Conseil de L'Europe, Cahiers du Centre Europeen de Geodynamique et de Seismologie, Luxemburg, 99 p. Guerrieri L., Vittori E. 2007: Intensity scale ESI Mem. Descr. Carta Geologica d'italia, 74. Servicio Geologico d'italia, APAT, Rome, 41 p. Vidrih R., Ribičič, M. 1999: Slope failure effects in rocks at earthquake in Posočje on April, and European Macroseimic Scale (EMS-98). Geologija 41, Vidrih, R., Ribičič, M., Suhadolc, P. 2001: Seismogeological effects on rocks during 12 April 1998 upper Soča Territory earthquake (NW Slovenia). Tectonophysics 330, Zupančič, P., Cecić, I, Gosar, A., Placer, L., Poljak, M, Živčić, M. 2001: The earthquake of 12 April 1998 in the Krn Mountains (Upper Soča valley, Slovenia) and its seismotectonic characteristics. Geologija 44,

23 Kaj in zakaj določa vpliv opazovanj na kvaliteto vremenskih napovedi: primer letalskih opazovanj Mode-S MRAR in prognostičnega modela ALADIN-Slovenija Benedikt Strajnar 1, Nedjeljka Žagar 2 Povzetek V članku obravnavamo vpliv dodatnih letalskih opazovanj na analizo in numerično napoved vremena nad Slovenijo. Nove letalske meteorološke meritve Mode-S MRAR, ki vsebujejo podatke o vetru in temperaturi v vidnem polju letalskega radarja na ljubljanskem letališču so dostopne že nekaj let. Na podlagi primerjave z drugimi opazovanji in modelskimi izračuni pokažemo, da so podatki Mode-S v splošnem zelo kvalitetni. Vpliv meritev Mode-S na kvaliteto numerične napovedi raziskujemo v različnih letnih časih ter za primer močnega žleda leta Uporabljamo operativni model za numerično napovedovanje vremena ALADIN-Slovenija. Rezultati pokažejo, da imajo podatki Mode-S pomemben vpliv na analizo in kratkoročne napovedi na območju Slovenije. V prihodnje se v primeru širitve sistema pričakuje vpliv tudi na daljše napovedi. Ključne besede: Mode-S MRAR, letalske meritve, asimilacija podatkov, ALADIN, numerično napovedovanje vremena, variacijska asimilacija, multivariatne povezave Keywords: Mode-S MRAR, aircraft observations, data assimilation, ALADIN, NWP, variational assimilation, multivariate coupling Uvod Kvaliteta numeričnih modelov vremena ter s tem napovedi vremena za splošno javnost se tekom zadnjih desetletij stalno povečuje. Pri tem igra pomembno vlogo neprestano povečevanje računske moči, ki omogoča izračune v vse bolj podrobni prostorski skali. Ključno vlogo za napredek meteorologije pa ima izjemen razvoj numeričnih meteoroloških modelov vključno z metodami priprave začetnih pogojev za numerično napoved. Napoved vremena je problem začetnih pogojev, njihova priprava pa je znana kot postopek asimilacije podatkov. Priprava začetnih pogojev, t.i.analize, temelji na optimalnem kombiniranju predhodne modelske informacije z novimi opazovanji, v namen priprave čimbolj natančnega opisa stanja atmosfere. Zaporedno popravljanje kratkoročnih modelskih napovedi z asimilacijo novih opazovanj imenujemo asimilacijski cikel, ki skrbi, da se napoved stanja ozračja neprestano osvežuje z rešitvami, ki so rezultat uporabe bolj aktualnih opazovanj. Kvaliteta napovedi vremena je, poleg od kvalitete modela in natančnosti analize, odvisna tudi od trenutnih in splošnih lastnosti cirkulacije, ki jo opisuje. Da bi bila asimilacija opazovanj optimalna, morajo biti lastnosti obeh glavnih virov informacije, prejšnje napoved in opazovanj, ustrezno opisane. Predvsem je potrebno poznati lastnosti napak opazovanj in napak predhodne kratkoročne modelske napovedi, t.i. prvega približka. Na podlagi korelacij napak predhodne napovedi se vpliv opazovanj razširi horizontalno in tudi vertikalno. Ta postopek je od izjemnega pomena ker so opazovanja relativno redka in je njihov vpliv potrebno čimbolj ustrezno razpršiti u 1 MOP, ARSO, Urad za meteorologijo, Vojkova 1b, 1000 Ljubljana 2 Univerza v Ljubljani, Fakulteta za matematiko in fiziko, Jadranska 19, 1000 Ljubljana 23

24 modelskem prostoru. Pomembno je tudi, da se med asimilacijo ohranjajo osnovna ravnovesja med meteorološkimi spremenljivkami kot so definirana z fizikalnimi enačbami procesov. Zato imajo opazovanje ene količine lahko pomemben vpliv tudi na stanje (oz. analizo) drugih spremenljivk. Napredek v modeliranju kovarianc napak prvega približka je bil v zadnjih desetletjih zelo pomemben za pravilno uporabo satelitskih meritev, ki so predvsem meritve sevanja. S povečevanjem prostorske ločljivosti modelov in s tem povečevanjem prostostnih stopenj problema se primanjkljaj meteoroloških opazovanj vedno bolj opaža. Optimalna uporaba dodatnih opazovanj, prej nedostopnih za uporabo pri napovedovanju, je kritična komponenta dela na izboljšavi kratkoročnih napovedi. V članku predstavljamo primer takšnih podatkov in njihovo uporabo v operativnem prognostičnem modelu Agencije za okolje Republike Slovenije, ALADIN-SI. Novi podatki so visoko časovno ločljive letalske meritve temperature in vetra Mode-S Meteorological Routine Air Report (MRAR) dostopne na ljubljanskem letališču. V prispevku predstavljamo njihovo uporabo in vpliv na kvaliteto napovedi z modelom ALADIN (fr. Aire Limitée Adaptation dynamique Développement INternational, npr. Fischer in sod., 2005). Pri uporabi novih meritev je prvi cilj oceniti njihovo kvaliteto, nato preučujemo njihov vpliv na analizo različnih modelskih spremenljivk ter na koncu dolžino vpliva na numerično napoved v odvisnosti od letnega časa in vremenske situacije. Kvantitativno oceno vpliva novih podatkov na analizo in napoved preiskujemo s pomočjo dveh ločenih asimilacijskih eksperimentov, pri čemer so v enem izmed njih poleg vseh ostalih meritev ozračja uporabljeni tudi novi podatki Mode-S MRAR. Letalska opazovanja Mode-S MRAR V Evropi se za prenos meteoroloških podatkov z letal operativno uporablja sistem Automated Meteorological Data Relay (AMDAR). Sistem zahteva vgradnjo posebne opreme na letala, posledično je sistem na voljo le na zelo majhnem številu (večjih) letal. Za precejšnje povečanje števila dostopnih podatkov izmerjenih na letalih lahko izkoristimo letalski nazorni sistem Mode-S (angl.»selective mode«), ki omogoča selektivno dvosmerno povezavo med letalskimi radarji in transponderji na letalih. Mode-S postaja bistven del globalne infrastrukture za nadzor zračnega prometa. Na poziv radarja transponder pošlje zahtevane podatke, ki lahko, kot v primeru letalskega radarja na ljubljanskem letališču, vsebujejo tudi meteorološka opazovanja. Minimalni obseg parametrov, ki se pošiljajo prek sistema Mode-S, definira standard t.i. okrepljenega nadzora (angl. Enhanced Surveillance, EHS) - to so ciljna višina letal, hitrost glede na zrak in tlak, smer leta in njegova sprememba, Machovo število in usmerjenost letala glede na magnetni pol. 24

25 Slika 1: Pokritost zračnega prostora nad Slovenijo s vsemi podatki Mode-S EHS 15. aprila 2011 ter s podatki, ki vsebujejo tudi temperaturo in veter (Mode-S MRAR). Vsaka točka predstavlja eno opazovanje. Podatki Mode-S EHS so pred kratkim bili uporabljeni v meteorologiji. de Haan (2011) je razvil postopek, po katerem je mogoče s pomočjo spremenljivk, dostopnih v okviru EHS, izračunati veter in posredno prek hitrosti zvoka tudi temperaturo zraka. Ker morajo vsa letala, opremljena s sistemom Mode-S, sporočati EHS spremenljivke, je ta tip meteoroloških meritev vedno na voljo. Pomanjkljivost tako pridobljenih podatkov je slabša natančnost meritev temperature (ugotovljena napaka je 5 K) ter potreba po kalibraciji orientacije letala pri izračunu vetra. V nasprotju z metodo Mode-S EHS pa posebni register Mode-S, poimenovan MRAR vsebuje direktne meritve vetra in temperature. Za prenos tega posebnega vremenskega registra mora biti Mode-S radar posebej nastavljen (od letal mora zahtevati register s tehnično oznako BDS 4.4). Takšen prenos podatkov je bil vzpostavljen na Kontroli zračnega prometa Slovenije (Hrastovec in Solina, 2013). Proizvajalci transponderjev oziroma letalske družbe trenutno niso obvezane podpirati registra MRAR, zato so meritve na voljo le z določenih tipov letal (oz. tipov letalskih transponderjev). Slika 1 prikazuje dnevno količino podatkov nad Slovenijo prek sistema Mode-S. Opazna je razlika med številom vseh Mode-S odčitkov (EHS parametri), ki ustrezajo vsem preletom nad Slovenijo v enem dnevu, in številom podatkov o temperaturi in vetru MRAR. Teh je le za okrog 5 % vseh podatkov. S splošnim imenom Mode-S bomo v nadaljevanju teksta označevali Mode-S MRAR, torej direktne meteorološke meritve, katere mi uporabljamo. Meritve Mode-S imajo časovno ločljivost 4 sekunde. Reprezentativnost podatkov za večja območja se nekoliko izboljša s časovnim glajenjem, hkrati pa je na ta način zaradi manjšega števila opazovanj omogočeno hitrejše procesiranje. Za naše potrebe so opazovanja zato glajena znotraj 12 sekund (4 zaporednih meritev) v fazi vzletanja in pristajanja ter znotraj 1 minute (16 zaporednih opazovanj) med letom na konstantni višini. 25

26 Primer vpliva glajenja prikazuje Slika 2. Ugotovljeno je bilo, da meritve temperature na letališču niso reprezentativne zaradi asfaltne površine, zato se te izključijo iz seta meritev.. Slika 2: Mode-S vertikalni presek spuščajočega se letala 19. junija 2011 okoli 15 UTC. Narisana so surova (pike) in glajena opazovanja (črte in točke). Kvaliteta opazovanj Mode-S MRAR 8.4 Ker resnice ne poznamo, kvaliteto novih podatkov kvečjemu lahko ocenimo s primerjavo z drugimi meritvami. Primerjava je bila opravljena s pomočjo metode kolokacije, to je statistike razlik med pari bližnjih opazovanj v prostoru in času. Set podatkov, uporabljen pri primerjavi, obsega meritve Mode-S, AMDAR in radiosondne meritve v obdobju med 19. majem 2011 in 1. marcem 2012 (Strajnar, 2012b). Podatkovni set obsega opazovanj AMDAR in 5-7 milijonov meritev Mode-S, odvisno od spremenljivke (opazovanj temperature je za okoli 30% več kot opazovanj vetra). Na letališču v Ljubljani nobeno letalo, opremljeno z sistemom AMDAR, ne pristaja redno, zato AMDAR omogoča le primerjavo v višjih plasteh ozračja. Radiosondni podatki zajemajo meritve s postaj Ljubljana, Udine, Zadar in Zagreb. Ker razlika med bližnjimi meritvami vsebuje poleg napak Mode-S še napako referenčne meritve, pa tudi naravno variabilnost ozračja, absolutne napake na ta način ni mogoče določiti. Če pa so razlike, ugotovljene pri kolokaciji opazovanj, majhne, lahko zaključimo, da je kvaliteta meritev podobna. Ker AMDAR in Mode-S izvirata iz istih instrumentov in sta le drugače procesirana, je lahko kriterij pri iskanju parov opazovanj strog. Upoštevajoč frekvenco sporočanja meritev AMDAR je dovoljena maksimalna horizontalna razdalja 5 km. Pri tej razdalji od opazovanja AMDAR bo pri tipični hitrosti letala 250 m/s zagotovo tudi vsaj ena Mode-S meritev. Maksimalna vertikalna oddaljenost je 100 m, dovoljena časovna razlika pa največ 1 minuta. Tem kriterijem je v navedenem obdobju ustrezalo približno 7000 opazovanj. Slika 3 prikazuje histograme razlik med Mode-S in AMDAR za različne spremenljivke. Porazdelitev je normalna s povprečjem skoraj nič, le pri temperaturi so meritve Mode-S v povprečju za 0.14 K hladnejše kot AMDAR. V tej primerjavi tudi ni opaznih parov meritev z zelo velikimi odstopanji. Standardni odklon 26

27 razlik med zglajenimi Mode-S in AMDAR je 0.35 K za temperaturo, 0.8 m/s za hitrost vetra in pod 10 stopinj za smer vetra. Slika 3: Histogram razlik med AMDAR in podatki Mode-S. Dodan tudi fit normalne porazdelitve. Pri primerjavi opazovanj Mode-S z radiosondami je potrebno dovoliti večje horizontalne oddaljenosti. V tej študiji je uporabljena razdalja 25 km, ki je približna razdalja med meteorološko postajo v Ljubljani in letališčem. Maksimalna časovna razlika za podatke Mode-S se v tem primeru poveča na 15 minut, vertikalna razdalja pa ostaja največ 100 m. Rezultati pokažejo, da so porazdelitve razlik še vedno normalne, le razsip je pričakovano večji kot pri primerjavi z opazovanji AMDAR. Standardni odkloni so 1,7 K pri temperaturi, 3 m/s pri hitrost ter 25 stopinj pri smeri vetra. Ugotovljene vrednosti so povsem primerljive z drugimi študijami za sistem AMDAR (npr. Schwartz and Benjamin, 1995). Ker validacija z metodo kolokacije zajame le sorazmerno majhen del vseh opazovanj ter še posebej, ker primerjava z opazovanji AMDAR zajema le letala, ki so z njim opremljena, je bila opravljena še dodatna validacija v primerjavi z modelskimi vrednostmi. Znotraj časovnega obdobja dveh let (od junija 2011 do junija 2013) je bil za vsako opazovanje Mode-S izračunan modelski ekvivalent, in sicer 6-urna operativna napoved z modelom ALADIN. Opravljena je bila analiza za vsako letalo posebej in tudi po tipih. Glavna ugotovitev je, da nekatera letala sporočajo sistematsko previsoke temperature. V večini gre za manjša letala, ki ne letijo na rednih linijah. Ta so bila iz nadaljnje analize izključena. Asimilacija opazovanj v model ALADIN 8.3 Model ALADIN (npr. Fischer in sod., 2005) je prognostični model za omejeno območje kar pomeni, da numerično rešuje tridimenzionalni sistem primitivnih enačb (dinamike in termodinamike tekočin) v 3D mreži računskih točk. ALADIN od leta 1997 operativno uporablja tudi slovenska meteorološka služba. Trenutno operativna verzija modela uporablja 432 krat 432 modelskih točk v ločljivosti 4,4 km ter 87 hibridnih vertikalnih nivojev. Model se na stranskih robovih sklaplja s polji modela Evropskega centra za srednjeročne vremenske napovedi (ECMWF). V postopku asimilacije ALADIN uporablja širok nabor konvencionalnih opazovanj in opazovanj daljinskega zaznavanja, kot npr. opazovanj prizemne meteorološke mreže, opazovanj AMDAR, vektorjev premikov oblakov ter sevalnosti geostacionarnih in polarnoorbitalnih satelitov (npr. Strajnar 2012a). Opazovanja se asimilirajo vsake 3 ure z 27

28 časovnih oknom opazovanj +/- 1,5 ure glede na čas analize. Model ima napreden sistem za kontrolo kvalitete podatkov, pri čemer se odstranijo nekvalitetni ali odvečni podatki. Med postopkom asimilacije se analizira 5 glavnih prognostičnih spremenljivk, to so vrtinčnost, divergenca, temperatura, specifična vlažnost in zračni tlak pri tleh. Analizirane spremenljivke so med seboj povezane skozi uporabljene enačbe. Stanje atmosfere oz. analizo izračunamo s pomočjo tridimenzionalne variacijske asimilacije opazovanj (3D-Var). Analiza je določena kot modelsko stanje (vektor, ki vsebuje vse modelske spremenljivke v vseh modelskih točkah), pri katerem asimilacijska cenovna funkcija (), definirana kot ()= ( ) ( ) + ( ()) ( ()), doseže minimum (npr. Bouttier and Courtier, 1999). Z je označen prvi približek, je vektor opazovanj, () pa modelski ekvivalent opazovanj v točkah meritev. Matriki in sta kovariančni matriki napak prvega približka in opazovanj. Pri 3D-Var se privzame, da so vsa opazovanja znotraj triurnega asimilacijskega okna izmerjena ob istem času, to je času analize. Vpliv, ki ga imajo v analizi opazovanja in prvi približek, je določen s kovariancami napak obeh virov informacije. Posebno pomemben je opis kovarianc napak prvega približka, saj je od njih odvisna oblika tridimenzionalnih prirastkov analize zaradi opazovanj. Te kovariance določajo predvsem, kako gladka bo analiza, kako daleč od mesta opazovanj bo segal njihov vpliv in v kakšni meri bo v analizi ohranjeno ravnotežje med analiziranimi spremenljivkami. Formulacija kovarianc napak prvega približka ni enostavna, saj teoretično predstavlja matriko dimenzije vektorja stanja. Zato je potrebno poiskati poenostavitev, primerno za izračun na visoko zmogljivih računalnikih. Po enem izmed pogosto uporabljenih pristopov je kovariančna matrika definirana v spektralnem prostoru v obliki produkta redkih matrik (Derber in Bouttier, 1999; Berre, 2000). Ker kovariance napak prvega približka niso znane, jih je potrebno določiti empirično. Empirične metode se lahko zasnujejo na uporabi korelacij med inovacijami, to je razlikami med opazovanji in prvim približkom, ali izračunu medsebojnih razlik modelskih napovedi, veljavnih ob istem času (npr. Brousseau in sod., 2011). Tudi opazovanja vsebujejo raznovrstne napake, ki jih lahko razdelimo na instrumentalne in napake reprezentativnosti. Slednje so zelo odvisne od ločljivosti modela (Kalnay, 2003). Običajno se privzame, da so napake opazovanj prostorsko nekorelirane in je matrika diagonalna. To dobro velja predvsem za konvencionalna opazovanja, manj pa pri opazovanjih daljinskega zaznavanja. 28

29 Slika 4: Vertikalni presek temperature v modelu ALADIN nad Ljubljano dne 11. decembra 2013 ob 21 UTC. Prikazani so analiza (polna črta), prvi približek (prekinjena črta) eksperimenta EXP (črna) in REF (rdeča) ter bližnja opazovanja Mode-S (modri krogci). Za referenco je dodana radiosondna meritev 6 ur kasneje (ob 3 UTC, zelena črta). Vpliv Mode-S MRAR na analizo in napoved Za oceno vpliva meritev Mode-S na numerično napoved vremena na območju Slovenije uporabljamo eksperiment, v katerem se poleg vseh operativno uporabljenih opazovanj asimilira tudi podatke Mode-S (EXP) in referenčni ekperiment (REF). Rezultati, predstavljeni v tem poglavju, so objavljeni v Strajnar in sod. (2015). Asimilacijski cikel za oba eksperimenta je bil pognan štiri dni pred začetkom posameznega primerjalnega obdobja, kot prvi začetni pogoj pa je bila uporabljena interpolirana analiza modela ECMWF. Ker se 3D-Var analize izvajajo pogosto (vsake 3 ure), lahko rečemo, da gre za štiridimenzionalno asimilacijo, ki približno opiše tudi časovno razporejenost opazovanj. Vsakih 6 ur je bila izvedena tudi daljša, 24-urna napoved, namenjena verifikaciji. Podatki Mode-S predstavljajo okoli 5% vseh opazovanj, uporabljenih za asimilacijo v modelu ALADIN-Slovenija. Zimska evaluacija je obsegala obdobje od 12. decembra 2013 do 10. januarja 2014 in je vsebovala tako stabilno zimsko anticiklonalno vreme v prvem delu decembra 2013 kot tudi nestanovitno vreme s padavinami ob prevladujočem jugozahodnem vetru v drugem delu obdobja. Slika 4 prikazuje primerjavo vertikalnega profila temperature v analizi asimilacijskega cikla EXP in REF v primeru stabilne vremenske situacije. Prikazane so tudi bližnje meritve Mode-S ter poznejša radiosondna meritev. 29

30 Slika 5: Veter na pritiskovi ploskvi 600 hpa in simulirana radarska odbojnost (dbz) za (a) EXP, (c) REF in (e) referenčna radarska meritev za analizo 24. junija ob 12 UTC in (b, d, f) 3-urna napoved veljavna 24. junija 2013 ob 15 UTC. Opazimo lahko, da EXP veliko bolje opiše temperaturno inverzijo. Zanimivo je tudi, da je pri EXP vidno izboljšanje v profilu vlage, ki sicer ni opazovana spremenljivka. Pozitiven vpliv na analizo se prenese tudi v napoved. V primerjavi z opazovanji Mode-S je bil ugotovljen pozitiven vpliv na temperaturo od 2 do 5 ur v napoved, tik pri tleh tudi do 24 ur. Vpliv na veter je največji med 600 in 400 hpa. Med poletnim eksperimentom (od 22. junija do 20. julija 2013) so bila v Sloveniji vroča in stabilna obdobja, ki so jih prekinjale neizrazite fronte z nestanovitnim vremenom. Vpliv Mode-S na numerično napoved vremena v tem obdobju prikaže primer prehoda vremenske fronte 24. junija 2013 (Slika 5). Prikazana je simulirana radarska odbojnost iz obeh eksperimentov ob času analize in po 3 urah napovedi, kot referenca pa še izmerjena radarska odbojnost. Opazna je razlika v času prehoda in strukturi fronte, ki je bolje opisana v EXP. Prav tako je frontalna cona v polju vetra točneje opisana zahvaljujoč podatkom Mode-S. Podobno kot v zimskem obdobju je povprečen vpliv Mode-S pozitiven ob samem začetku napovedi, a je v poletnem obdobju nekoliko krajši tudi bolj mešan (Slika 6 levo). Razlika med EXP in REF v poletnem obdobju pa je najbolj opazna v planetarni mejni plasti, kjer se napoved temperature v EXP poslabša. Nadaljnja primerjava z talnimi meritvami v Ljubljanski kotlini pokaže, da je EXP pri tleh v tem obdobju sistematično pretopel in tudi preveč suh. To pomeni, da je vpliv Mode-S na inicializacijo polja vlažnosti 30

31 prek kovarianc v polju prvega približka v poletnem obdobju podoptimalen. To hipotezo preverjamo z dodatnima eksperimentoma, pri katerih pa je analiza vlage univariatna (Slika 6 desno). Napoved temperature se pri tleh bistveno izboljša glede na multivariaten pristop, ki je v poletnem času ter za letalska opazovanja, ki ne vsebujejo meritev vlažnosti, zelo pomemben. Kovariance napak prvega približka, uporabljene v modelu ALADIN, so bile izračunane na omejenem nizu modelskih napovedi v pomladnem obdobju in tako niso reprezentativne za konkretno poletno obdobje. Slika 6: Razlika RMSE med eksperimentoma EXP and REF za 9-urno napoved temperature v poletnem obdobju, z uporabo multivariatne (levo) in univariatne (desno) analize specifične vlažnosti. Zelene in modre barve predstavljajo izboljšanja v EXP v primerjavi z REF. Kot referenca pri verifikaciji so uporabljena opazovanja Mode-S. Slika 7: Horizontalni krajevni presek temperature (K, izolinije), dežja (kg/m, zelena) in snega (kg/m3, rumena) od zahodne do osrednje Slovenije v analizi dne 1. februarja 2014 ob 6 UTC za eksperimenta EXP (levo) in REF (desno). Vpliv Mode-S je bil raziskan tudi ob izrednem vremenskem dogodku nad Slovenijo, žledom pozimi leta Konec januarja in v začetku februarja 2014 je bila nad Slovenijo stacionarna vremenska fronta. V višjih slojih ozračja je z jugozahodnimi vetrovi pritekal topel in vlažen zrak, v spodnjih zračnih plasteh pa z vzhodnikom zelo hladen zrak. Padavine, ki so se v plasti med 1000 in 1400 metrov stalile, so nato blizu tal in na tleh zmrzovale in nastajal je žled (Forbes in sod., 2014). To dogajanje je trajalo več dni ter 31

32 povzročilo obsežno škodo na gozdovih in infrastrukturi. Primerjava analiz in napovedi z in brez podatkov Mode-S pokaže, da imajo tudi v tem primeru meritve Mode-S značilen pozitiven vpliv, predvsem pa izboljšajo opis debeline plasti zraka z negativnimi temperaturami blizu tal (Slika 7). S tem se je omogočila bolj natančna kratkoročna napoved in izboljšana diagnostika procesa nastajanja žledu. Ker je bil veter tako v spodnji (hladnejši) kot v zgornji (toplejši) plasti ozračja močan, daljši vpliv Mode-S v napovedih zaradi advekcije ni bil opažen. Zaključek V prispevku smo opisali nove letalske meritve vetra in temperature Mode-S MRAR, ki omogočajo bistveno povečanje števila opazovanj nad Slovenijo za uporabo v postopku numeričnega napovedovanja vremena. Z uporabo opazovanj enega letalskega radarja na letališču Ljubljana je predstavljen vzorčen primer, kako takšne podatke zajemati, predprocesirati in uporabiti za podatkovno asimilacijo (Hrastovec in Solina, 2013; Strajnar, 2012b; Strajnar in sod., 2015). Bistvenega pomena je, da so podatki podobno kvalitetni kot uveljavljene letalske meritve AMDAR. To pomeni, da bi bilo s širitvijo sistema (trenutno le okrog 5% vseh letal odgovarja z registrom MRAR) mogoče pridobiti veliko zelo kvalitetnih meritev na območjih, kjer je letalski promet gost. Definiran je bil izbor letal z dobrimi podatki glede na daljše evaluacijsko obdobje, pri čemer so kot referenca uporabljene operativne napovedi modela ALADIN. Izbrani podatki Mode-S se že redno pošiljajo v izmenjavo tudi sosednjim meteorološkim službam. Za oceno vpliva na napoved sta bila uporabljena asimilacijska cikla modela ALADIN z in brez Mode-S pri horizontalni ločljivosti 4.4 km ter z uporabo tridimenzionalne variacijske asimilacije. Ugotovljeno je bilo, da imajo podatki Mode-S razmeroma velik vpliv na kvaliteto lokalne analize vremena nad Slovenijo ter na zelo kratkoročno napoved z dolžino nekaj ur. V primeru bolj persistentnega vremena je vpliv še nekoliko daljši. Vpliv na napoved je v splošnem kratek zaradi omejene prostorske pokritosti s Mode-S opazovanji. Predstavljeni so primeri, kako Mode-S izboljšajo napoved nekaterih vremenskih situacij. V poletnem času je bil vpliv manj izrazit. Inicializacija vlažnosti v modelu je tudi odvisna od opazovanj vetra in temperature Mode-S zaradi multivariatnih povezav v kovariancah napak prvega približka. Pokazali smo, kako z modifikacijo opisa kovarianc napak izboljšati vpliv podatkov Mode-S v poletnem obdobju. Rezultati sicer nakazujejo, da bo potrebno v prihodnje dodatno pozornost posvetiti uporabi meritev vlažnosti. Vpliv opazovanj Mode-S bo v prihodnje odvisen od količine podatkov, ki bodo na voljo z letalskih radarjev v posameznih državah. V Evropi je vsaj 200 radarjev, ki bi prenos meritev Mode-S lahko omogočali. Trenutno se podatki Mode-S MRAR že zbirajo tudi na Češkem in testno v Avstriji, dodan je dodaten letalski radar v Ljubljanski kotlini. Za pridobitev večjega števila opazovanj bo pomembno tudi sodelovanje proizvajalcev transponderjev in letalskih družb, ki bi v izboljšanju vremenskih napovedi lahko zaznale svoj interes. Poleg rasti omrežja Mode-S pa bo vpliv na analizo vremena napovedi odvisen tudi od nadaljnjega razvoja metod za asimilacijo, predvsem izboljšanega opisa vpliva opazovanj v odvisnosti od vremenske situacije. Pričakujemo lahko tudi sinergijske učinke pri kombiniranju Mode-S z drugimi meritvami. 32

33 Literatura Berre, L. Estimation of synoptic and mesoscale forecast error covariances in a limited-area model. Mon. Wea. Rev. 128, (2000). Bouttier, F., Courtier, P. Data assimilation concepts and methods. Meteorological training course lecture series, ECMWF (1999). Brousseau, P., Berre, L., Bouttier, F., Desroziers, G. Background-error covariances for a convective-scale data-assimilation system. Q. J. R. Meteor. Soc. 137, (2011). Derber, J., Bouttier, F. A reformulation of the background error covariance in the ECMWF global data assimilation system. Tellus A 51, (1999). Forbes, R., Tsonevsky, I., Hewson, T., Leutbecher, M. Towards predicting high-impact freezing rain events. ECMWF Newsletter 141 (2014). Fischer, C., Montmerle, T., Berre, L., Auger, L., Ştefănescu, S. E. An overview of the variational assimilation in the ALADIN/France numerical weather-prediction system. Q. J. R. Meteor. Soc. 131, (2005). de Haan, S. High-resolution wind and temperature observations from aircraft tracked by Mode-S air traffic control radar. J. Geophys. Res. 116 (2011). Kalnay, E. Atmospheric modeling, data assimilation and predictability (Cambridge University Press, 2003). Hrastovec, M., Solina, F. Obtaining meteorological data from aircraft with Mode-S radars. Aerospace and Electronic Systems Magazine 28 (2013). Strajnar, B. Analiza vremena z lokalno asimilacijo opazovanj. Vetrnica 4, (2012a). Strajnar, B. Validation of Mode-S Meteorological Routine Air Report aircraft observations. J. Geophys. Res. 117 (2012b). Strajnar, B., Žagar, N., Berre, L. Impact of new Mode-S MRAR observations in a mesoscale model. J. Geophys. Res. 120 (2015). Schwartz, B. E., Benjamin, S. G. A comparison of temperature and wind measurements from ACARS-equipped aircraft and rawinsondes. Weather Forecasting 10, (1995). 33

34

35 Študij atmosferskih procesov v Vipavski dolini na podlagi razširjanja aerosolov Maruška Mole 1, Longlong Wang 1, Asta Gregorič 1, Klemen Bergant 1,2, Luka Drinovec 3,4, Griša Močnik 3,4, Samo Stanič 1, Janja Vaupotič 4, Marko Vučković 1 Povzetek Vipavska dolina je geomorfološko dokaj zaprta, kar po eni strani omogoča pojav močne burje, po drugi strani pa ob stabilnih meteoroloških razmererah ugodne pogoje za kopičenje aerosolov znotraj prizemne mejne plasti. Poznavanje dinamike višinske porazdelitve aerosolov s sočasno uporabo prizemnih meritev omogoča raziskave lokalnih emisij aerosolov, transporta aerosolov na daljše razdalje ter značilnih atmosferskih struktur, ki se pojavijo v različnih vremenskih pogojih. Pri meritvah smo uporabili metode daljinskega zaznavanja z lidarjem, ki omogočajo opazovanje časovnega in prostorskega spreminjanja koncentracij aerosolov, ter točkovne meritve, ki omogočajo njihovo prepoznavanje in določanje njihovih lastnosti. Ugotovili smo, da je mogoče lidarske meritve uporabiti za študij vrste atmosferskih procesov in struktur v zelo različnih vremenskih pogojih. Opazili smo manjše konvekcijske strukture znotraj prizemne mejne plasti in gravitacijske valove nad njo. Meritve vsebnosti in lastnosti aerosolov pri tleh kažejo, da se lahko ob stabilnih atmosferskih pogojih v primerih povečanja lokalnih emisij njihove koncentracije hitro povečajo. Dinamiko in strukturo razširjanja aerosolov znotraj Vipavske doline bomo v prihodnje podrobneje raziskali s sočasnim prostorskim pregledovanjem z metodami daljinskega zaznavanja. Ključne besede: aerosoli, atmosferski procesi, daljinsko zaznavanje, Vipavska dolina Keywords: aerosols, atmospheric processes, remote sensing, Vipava valley Uvod Na področju raziskav atmosfere postaja v zadnjih letih vedno pomembnejše poznavanje vzrokov razširjanja in značilnih prostorskih porazdelitev aerosolov, ki igrajo pomembno vlogo v atmosferski fiziki, kemiji in pri klimatskih spremembah, vplivajo pa tudi na zdravje ljudi (Pósfai & Buseck, 2010). Aerosoli so suspenzija trdnih delcev in kapljic v zraku z velikostmi od nekaj 10 nm do nekaj 10 µm. S sipanjem in absorbcijo sončnega sevanja vplivajo na Zemljino radiacijsko ravnovesje. Ker delujejo kot nukleacijska jedra, vplivajo na razvoj oblakov in padavin ter s tem posledično na hidrološki cikel, hkrati pa aerosoli preko kemijskih reakcij s plini v atmosferi vplivajo tudi na koncentracije plinskih komponent (Lohmann & Feichter, 2005; Pöschl, 2005). Opazovanja dinamike prostorskih porazdelitev aerosolov lahko izkoristimo tudi za sledenje gibanja zračnih mas, saj so dovolj lahki, da se gibljejo z zračnimi masami. Na osnovi izmerjene časovne dinamike porazdelitev aerosolov je mogoče slediti tako regionalnemu gibanju zračnih mas kot tudi lokalnim procesom in strukturam znotraj prizemne mejne plasti (PBL, ang. Planetary Boundary Layer). 1 Univerza v Novi Gorici, Center za raziskave atmosfere, Vipavska 11c, 5270 Ajdovščina 2 MOP, ARSO, Urad za meteorologijo, Vojkova 1b, 1000 Ljubljana 3 Aerosol d.o.o., Kamniška 41, 1000 Ljubljana 4 Institut "Jožef Stefan", Jamova 39, 1000 Ljubljana

36 Aerosoli lahko izvirajo iz različnih naravnih in antropogenih virov. Velike količine primarnih aerosolov izhajajo v ozračje ob vulkanski izbruhih (Gao et al., 2011; Shibata & Kinoshita, 2016) in z vetrno erozijo (mineralni prah, na primer saharski pesek) (Abdelkader et al., 2015; Knippertz & Todd, 2012), glavni antropogeni vir primarnih aerosolov pa predstavljajo ogljični delci, ki absorbirajo svetlobo in so produkt nepopolnega izgorevanja ogljičnih goriv. Najpomembnejši delež predstavlja črni ogljik, za katerega je značilna močna absorbcija svetlobe v vidnem delu svetlobnega spektra (Petzold et al., 2013). Poleg aerosolov, ki so produkt primarnih emisij, nastajajo v ozračju s pretvorbo iz plinastega v trdno agregatno stanje tudi sekundarni aerosoli (Wonaschütz et al., 2015). Aerosoli so v ozračju podvrženi številnim fizikalnim in kemijskim interakcijam in pretvorbam. Tako imenovano staranje aerosola predstavlja spremembe velikosti delcev, njihove strukture in sestave (Kojima et al., 2006) ter posledično vpliva na njihove optične lastnosti (Adachi et al., 2014; Drinovec et al., 2015). Časovno in prostorsko spreminjanje koncentracije in sestave aerosolov v večji meri zavisi tudi od atmosferskih pogojev. Izpusti antropogenih aerosolov so večinoma v spodnjem delu troposfere, v prizemni mejni plasti. Aerosoli se s časom zaradi turbulentnega mešanja razpršijo (McGrath-Spangler et al., 2015; Quan et al., 2013). Vertikalni, horizontalni transport in redčenje emitiranih delcev so odvisni od stabilnosti atmosfere, zato je poznavanje dinamike PBL izredno pomembno pri študiju izvorov emisij. V prispevku predstavljamo različne vidike raziskav procesov v troposferi na območju Vipavske doline (Slika 1), ki se odražajo v značilnih porazdelitvah in lastnostih aerosolov. Vipavska dolina je geomorfološko dokaj zaprta, kar po eni strani omogoča občasno pojavljanje močne burje, po drugi strani pa ob stabilnih meteoroloških razmer ugodne pogoje za kopičenje aerosolov znotraj PBL. Izbrana lokacija tako nudi široke možnosti za raziskave procesov znotraj PBL, od določanja lokalnih izvorov in raziskav procesov staranja aerosolov do nukleacije sekundarnih aerosolov. Pri tem je pomembno tudi zaznavanje prispevka aerosolov, ki niso lokalnega izvora, saj lahko ob ugodnih razmerah pomembno vplivajo na koncentracije, prostorske in časovne porazdelitve aerosolov znotraj PBL. Poznavanje dinamike prostorske porazdelitve aerosolov lahko koristno uporabimo tudi pri raziskavah značilnosti burje. Prispevek nudi pregled raziskav treh procesov: lokalnih emisij aerosolov, kjer z uporabo prizemnih meritev in daljinskega zaznavanja opazujemo razširjanje aerosolov v PBL, transporta aerosolov na daljše razdalje, pri čemer opazujemo vnos mineralnih delcev ter atmosferskih struktur, ki se pojavijo ob burji ali v obdobjih mirnega vremena. Slika 1 Prerez Vipavske doline od Otlice do Planine (S J). Iz planote Trnovskega gozda (1300 m n.v.) na severu pade teren v Vipavsko dolino (100 m n.v.) ter se nato proti jugu dvigne v Kraško planoto (500 m n.v.). 36

37 Merilne metode Pri raziskavah atmosferskih procesov v Vipavski dolini smo uporabili različne merilne metode, ki omogočajo tako opazovanje časovnega in prostorskega spreminjanja koncentracij aerosolov kot njihovo prepoznavanje (identifikacijo) in določanje njihovih lastnosti (karakterizacijo). Meritve višinskih profilov atmosferskih struktur smo izvedli z lidarjem, ki deluje na osnovi detekcije povratno sipane svetlobe na aerosolih. Da bi dobili celostno sliko o dogajanju v atmosferi, smo lidarskim meritvam dodali lokalne točkovne meritve koncentracij in velikostnih porazdelitev delcev, koncentracij aerosoliziranega črnega ogljika in točkovne meritve vetra. Vse časovno odvisne meritve uporabljajo lokalni čas (CET oziroma LT). Lidar Lidar je naprava za meritve povratnega sipanja kratkih pulzov svetlobe na molekulah in aerosolih v ozračju (Kovalev & Eichinger, 2004 ). Mobilni lidarski sistem, ki smo ga uporabili pri meritvah, sestavljajo Nd:YAG laser5 kot svetlobni izvor ter Newtonski teleskop in sistem fotopomnoževalk kot sprejemnik (Slika 2). Laser oddaja sunke svetlobe dolžine 9 ns s frekvenco 10 Hz v infrardečem (IR, 1064 nm) in ultravijoličnem (UV, 266 nm) delu spektra. Povratno sipano svetlobo, ki jo zbere Newtonski teleskop premera 300 mm, s spektroskopskim filtrom razdelimo na tri komponente (1064 nm, 295 nm in 266 nm) in jih v elektronske signale spremenimo s fotopomnoževalkami. Signale ojačamo in digitaliziramo s komercialnim digitalizatorjem6, ki omogoča zajem podatkov s prostorsko ločljivostjo 3,75 m. Slika 2 Mobilni lidarski sistem Centra za raziskave atmosfere Univerze v Novi Gorici. Leva slika prikazuje shemo sprejemnika sipane svetlobe, ki zbrano svetlobo s pomočjo filtrov loči na UV, ki jo vodimo dalje na fotopomnoževalko (PMT), oz. IR, ki pot nadaljuje 5 6 Nd:YAG pulsed laser ULTRA CFR400 (Quantel) TR transient recorder (Licel) 37

38 na plazovno fotodiodo (APD). Desna slika prikazuje lidar med terenskim delom v Portorožu. Pri analizi lidarskih meritev moramo upoštevati upadanje moči svetlobnega toka s kvadratom razdalje, ki se odraža v časovnem profilu velikosti izmerjenih signalov, šum ozadja, ki je posledica sipanja sončne svetlobe v ozračju, ter elektronski šum fotopomnoževalke. Končna meritev časovne oblike izmerjenega sunka nam opiše prostorsko porazdelitev koncentracije sipalcev vzdolž poti pulza laserske svetlobe. Podatke o relativni koncentraciji aerosolov dobimo iz meritev Mievega sipanja, ponavljanje meritve pa nam omogoča opazovanje atmosferskih struktur in preverjanje modelov regionalnega transporta aerosolov v višjih plasteh ozračja. Pomanjkljivost meritve je odsotnost informacije o lastnostih delcev (oblika, velikost, sestava), na katerih se svetloba siplje, ter vrednosti absolutnih koncentracij delcev v ozračju. Relativna koncentracija opiše razmerje med absolutnimi koncentracijami na različnih višinah, kar pomeni, da potrebujemo za določitev absolutnih koncentracij umeritveno točko, kjer lokalno določimo koncentracijo delcev, ter jo nato uporabimo za izračun absolutnih koncentracij v kombinaciji z izmerjenimi relativnimi koncentracijami. Iz lidarskih meritev lahko določimo tudi koeficient atmosferske ekstinkcije, ki lahko služi kot dodaten kriterij pri razločevanju plasti v atmosferi. Koeficient ekstinkcije opisuje, koliko svetlobe na enoto dolžine se zaradi sipanja in absorpcije izgubi ob prehodu skozi posamezno plast v atmosferi. Za oblačne plasti večinoma velja, da se njihove lastnosti v primeru raztrganih oblakov spreminjajo na časovni skali nekaj 10 minut, v primeru homogene oblačne plasti pa lahko koeficient ekstinkcije ostane visok ves čas njenega trajanja. V obeh primerih je koeficient ekstinkcije višji od tistega, ki ga lahko izmerimo ob prisotnosti saharskega prahu, vulkanskega pepela ali drugih aerosolov v ozračju. Oblačne plasti so tako največja težava lidarskih meritev, saj v večini primerov omejijo doseg meritev na višino baze najnižjih oblakov. V primeru Mievega sipanja moramo za določitev koeficienta ekstinkcije predpostaviti matematično zvezo med koeficientom povratnega sipanja in koeficientom atmosferske atenuacije (Klett, 1981). Aethalometer Meritve koncentracije črnega ogljika v zraku so potekale z aethalometrom 7 (Drinovec et al., 2015b), ki vzorči zrak skozi filtrski trak iz steklenih vlaken. Nad filtrom je vir svetlobe, pod njim pa so detektorji, ki merijo prepustnost traku za svetlobo. Koncentracijo črnega ogljika izračunamo iz sprememb atenuacije svetlobe z valovno dolžino 880 nm. Na delu filtra, skozi katerega teče zrak, se nabirajo aerosoli. Absorpcijo (oziroma atenuacijo) merimo relativno glede na vzporedno meritev optične prepustnosti referenčnega dela istega filtra, skozi katerega zrak ne teče. To naredimo enkrat na merilno periodo, ki je tipično nekaj minut. Atenuacija je definirana kot logaritem razmerja izmerjene intenzitete svetlobe pod referenčnim delom filtra in delom, na katerem se nabirajo aerosolizirani delci. Aethalometer AE33 omogoča meritve absorbcije svetlobe v širokem svetlobnem spektru (pri valovnih dolžinah 370 nm, 470 nm, 520 nm, 590 nm, 660 nm, 880 nm in 950 nm), kar omogoča karakterizacijo absorpcije aerosolov v področju od ultravijolične do infrardeče. Ångströmov eksponent opisuje, kako se absorpcijski koeficient aerosolov spreminja z valovno dolžino svetlobe in predstavlja parameter, na osnovi katerega je mogoče ločiti delež črnega ogljika, ki nastaja pri izgorevanju dizelskih goriv, in delež, ki nastaja pri 7 Aethalometer AE33 (Magee Scientific / Aerosol d.o.o.) 38

39 izgorevanju lesa in biomase (Sandradewi et al., 2008). Pri tem je Ångströmov koeficient za popolnoma črne aerosole enak 1, kar pomeni, da ti povsem absorbirajo svetlobo ne glede na njeno valovno dolžino. Vrednost Ångströmovega koeficienta je visoka za tiste aerosole, ki dobro absorbirajo pri nizkih valovnih dolžinah. Razvrščevalnik delcev po velikosti (SMPS) Za meritve velikostne porazdelitve in številčne koncentracije aerosolov v velikostnem razredu od 10 do 1000 nm smo uporabili SMPS 8. Instrument je sestavljen iz dveh delov, DMA (Differential Mobility Analyzer) in CPC (Condensation Particle Counter) enote. Vzorec zraka gre najprej skozi DMA, ki delce loči po velikosti glede na njihovo mobilnost v električnem polju. Električna mobilnost zavisi od velikosti delca in naboja. S spreminjanjem napetosti v DMA poteka zaporedna meritev delcev v različnih velikostnih razredih, tako da en ciklus meritev odvisno od nastavitev traja nekaj minut. Po velikosti ločena frakcija delcev nato vstopi v CPC enoto, kjer se delci najprej oplaščijo v zraku, nasičenem z alkoholom, da so dovolj veliki, da jih lahko zazna laserski detektor. Tako dobimo porazdelitev števila delcev v različnih velikostnih razredih. Ultrazvočni merilec hitrosti vetra Ultrazvočni 2D anemometer 9 omogoča visokofrekvenčno zajemanje podatkov o hitrosti in smeri vetra. Hitrost vetra določa na osnovi časa preleta zvočnih sunkov med sprejemnikom in oddajnikom zvoka, informacijo o smeri vetra pa prejmemo na podlagi meritev hitrosti vetra med tremi sprejemniki/oddajniki. Rezultati meritev Lokalne emisije aerosolov Pri meritvah lokalnih emisij aerosolov nas zanimajo predvsem antropogeni izvori, ki jih na tem območju praviloma predstavljajo kmetijska dejavnost (kmetijski stroji na dizelsko gorivo) in lokalna kurišča v hišah. Merilno kampanjo v obdobju do smo izvedli z namenom ugotavljanja velikostne porazdelitve in koncentracije aerosolov, povezanih s kurjenjem ob kresovanju v noči s na (Slika 3). 8 Scanning Mobility Particle Sizer (Grimm Aerosol Technik) 9 Ultrasonic Wind Sensor WMT702 (Vaisala) 39

40 Slika 3 Pogled z Otlice na kresove v Vipavski dolini v noči na (avtor: Jurij Lavrenčič). Meritve velikostnih porazdelitev in koncentracij delcev v velikostnem območju do 1 μm ter koncentracij črnega ogljika (BC) smo izvedli v vasi Planina (Slika 1). Zanimalo nas je predvsem prostorsko razširjanje lesnega dima (dim, ki nastaja pri izgorevanju lesa) in redčenje koncentracij delcev v zraku po končanem kresovanju. V obdobju izvedbe meritev je prevladovalo stabilno vreme s šibkimi vetrovi brez prevladujoče smeri. Meritve črnega ogljika kažejo na veliko število kratkotrajnih povišanj njegove koncentracije. Povišane vrednosti BC so posledica lokalnih izvorov iz prometa oziroma kurjenja lesa. Povišanja so običajno kratkotrajna, saj se vnešeni delci v ozračju hitro razredčijo. V meritvah je še posebej opazno povečanje koncentracije BC ob kresovanju v noči s na Prvemu vrhu, ko so koncentracije BC narastle na 5000 ng/m 3, je sledilo obdobje s konstantno povišanimi vrednostmi, kar je posledica prisotnosti lesnega dima iz večjega števila lokalnih izvorov na širšem območju Vipavske doline. Koncentracije so se znižale šele dne zjutraj. Meritve BC se skladajo z meritvami številčne koncentracije in velikostne porazdelitve delcev, iz katerih lahko razberemo, da so v omenjenem obdobju prevladovali delci velikosti od 60 do 180 nm (Slika 4a). 40

41 Slika 4 Izsek meritev koncentracije in velikostne porazdelitve delcev in koncentracije črnega ogljika: a) obdobje kresovanja: opazne so visoke koncentracije delcev v velikostnem območju nm in povišane koncentracije črnega ogljika od zvečer do zjutraj, b) dva dogodka nukleacije sekundarnih delcev: od 13:00 do 18:00 in od 11:00 do 15:00 (BC koncentracija črnega ogljika, BC wb prispevek izgorevanja biomase). Iz meritev dne in 6. 5., ko je prevladovalo sončno vreme, je opazen pojav nukleacije sekundarnih delcev (Slika 4b). Sekundarni delci nastajajo neposredno v atmosferi s pretvorbo iz plinastega v trdno stanje pod vplivom fotokemičnih reakcij, zato je njihova velikost v začetku rasti na nivoju okrog 1 nm (v našem primeru pod mejo detekcije), s časom pa se delci večajo. Dne 5. in je bila koncentracija delcev (premer delcev nm) pred nukleacijskim dogodkom okrog 5000 delcev/cm 3, prevladovali pa so delci velikosti 100 do 200 nm. V obeh dnevih je v popoldanskem času prišlo do nastanka sekundarnih delcev, kar lahko vidimo iz povišanih koncentracij: okrog delcev/cm 3 v prvem primeru in okrog delcev/cm 3 v drugem primeru. Ob začetku nukleacijskega dogodka so delci veliki 10 nm ali manj, v prvih dveh urah, ko je rast najhitrejša, pa dosežejo velikost 40 nm. Med nukleacijskimi dogodki je koncentracija BC ostajala nespremenjena, saj se sekundarno nastali delci po sestavi razlikujejo od črnega ogljika. Transport aerosolov na velike razdalje Meritve transporta aerosolov na velike razdalje so potekale v obdobjih prisotnosti mineralnega prahu v aprilu in maju Z lidarskim sistemom smo merili višinske profile relativnih koncentracij aerosolov in koeficentov atmosferske ekstinkcije med višinami 0,2 41

42 in 15 km. Prvo povišanje ekstinkcijskega koeficienta v zgornjih plasteh troposfere smo opazili (Slika 5), kar se sklada s petdnevno napovedjo povratnih trajektorij za Ajdovščino modela HYSPLIT (Draxler & Rolph), ki nakazuje prihod zračnih mas iznad severne Afrike (Slika 6). Na Sliki 5 je prikazan časovni razvoj lidarskega signala med 15:00 in 24:00 uro, iz katerega lahko razberemo, da je na višini med 6 in 12 km kot posledica povišanih koncentracij aerosolov prihajalo do močnega sipanja svetlobe. Močnejše sipanje je po pričakovanju opazno tudi v spodnji plasti atmosfere, kjer je signal povišan zaradi vnosa snovi s površja v PBL. Dogajanje v spodnjih 2 km atmosfere je prikazano na Sliki 7. Od 20:00 ure dalje so se pojavili oblaki nad planetarno mejno plastjo in po 22:30 popolnoma onemogočili nadaljnja opazovanja na večjih višinah. Slika 3 Lidarske meritve povratnega sipanja na aerosolih v ozračju dne Barvna skala predstavlja logaritem velikosti izmerjenega signala. Med 18:30 in 21:00 je na višini okoli 6 km še posebej lepo opazna plast aerosolov, ki s prostim očesom ni bila vidna. V večernih urah je na višini okrog 2 km opazen nastanek oblačne plasti, kar onemogoča opazovanje struktur v višjih plasteh atmosfere. Razvoj oblakov smo potrdili tudi vizualno. Obnašanje različnih plasti v ozračju je razvidno tudi iz višinskih profilov koeficienta atmosferske ekstinkcije (Slika 8 in Slika 9). V popoldanskih urah je bilo ozračje še pretežno jasno. Zgornja meja planetarne mejne plasti se je nahajala na višinah med 2 in 2,5 km, kar sovpada s strmim padcem ekstinkcijskega koeficienta nad to višino (Slika 8). Nad PBL pade vrednost koeficienta ekstinkcije praktično na nič, na višinah med 5 in 10 km, kjer je prisoten mineralni prah, pa ponovno naraste in doseže svoj maksimum. Ob prehodu vremenske fronte se je pooblačilo, kar je razvidno tudi iz koeficienta ekstinkcije (Slika 9), modra in zelena krivulja). Pojavi se močan vrh na višini med 2 in 4 km, kjer se je nahajala oblačna plast. Koeficient ekstinkcije je za oblake bistveno večji kot za plast mineralnega prahu. 42

43 a) b) Slika 4 Meteorološke razmere v času meritev mineralnega prahu, : a) 5- dnevne povratne trajektorije modela HYSPLIT (Draxler & Rolph) prikazujejo prihod zračnih mas iz severne Afrike; b) Vetrovne razmere v dolini v času lidarskih meritev. Prevladoval je šibek zahodni veter, ki je ponoči z vremensko fronto prinesel oblake in padavine. Slika 5 Podrobna lidarska slika prizemne mejne plasti ob prisotnosti mineralnega prahu kaže 10-minutno glajeno povprečje lidarskega signala. V večernih urah je na višini med 1,5 in 2 km opazen nastanek oblačne plasti. Barvna skala predstavlja logaritem velikosti izmerjenega signala. 43

44 Slika 6 Ekstinkcijski koeficient ob različnih časih tekom Na višinah med 0 in 2,0 do 2,5 km je razvidna prizemna mejna plast s povečanim koeficientom ekstinkcije. Nad to višino ekstinkcije praktično ni, pojavi pa se zopet na višinah med 5 in 10 km, kjer je bila prisotna plast mineralnega prahu. Slika 7 Koeficient ekstinkcije v primeru jasnega vremena (rdeča in oranžna krivulja), kjer prevladuje plast aerosolov na višini približno 8 km, ter oblačnega vremena (modra in zelena krivulja), kjer prevladuje oblačna plast. Koeficient ekstinkcije za oblake je bistveno večji od koeficienta za mineralni prah. Profila za oblačno vreme sta zaradi boljše preglednosti zamaknjena za 0,1 glede na profila ob jasnem vremenu. Vpliv vetra na porazdelitev aerosolov v ozračju Podatke o hitrosti in smeri vetra z visoko časovno ločljivostjo neprekinjeno shranjujemo od februarja 2015 dalje. Za meritve uporabljamo ultrazvočni anemometer na strehi stavbe Univerze v Novi Gorici v Ajdovščini. Analiza smeri vetra za celotno obdobje meritev je pokazala tri prevladujoče smeri jugozahodnik (JZ), jugovzhodnik (JV) in severovzhodnik (SV oziroma burja), ki dobro sovpadajo s potekom orografije v okolici Ajdovščine. Jugozahodnik je običajno šibek veter, pri katerem hitrosti vetra večinoma ne presegajo 5 m/s. Jugovzhodnik se pojavlja po prehodu vremenske fronte ali ob oslabitvi burje in v nekaterih primerih lahko dosega primerljive hitrosti kot zmerna burja (20 30 m/s). Najbolj značilen veter za Ajdovščino je zagotovo burja, ki ob svojem višku lahko preseže 50 m/s. 44

45 Slika 8 Frekvenčna porazdelitev smeri in hitrosti vetra z vetrnimi rožami za izbrana obdobja z različno jakostjo vetra. a) šibek JZ veter; b) šibka burja; c) zmerna burja. Slika 9 Lidarske meritve in hitrost vetra ob šibkem JZ vetru dne Meritve so potekale v popoldanskem času. Slabenje vertikalnega mešanja je posledica zmanjševanja sončnega obsevanja, ki je bilo do 15:00 še dovolj veliko, da so aerosoli dosegli vrh PBL. Kasneje se pojavljajo zgolj manjša vertikalna gibanja, ki ne premešajo celotne plasti. Barvna skala na grafu lidarskih meritev predstavlja logaritem velikosti izmerjenega 45

46 signala. Hitrost vetra je prikazana na intervalu med 0 in 6 m/s, kjer modra črta prikazuje trenutne meritve, rdeča pa je 1-minutno glajeno povprečje meritev. Vetrovne razmere v dolini močno vplivajo na koncentracije aerosolov in njihovo prostorsko porazdelitev. Pri interpretaciji točkovnih in lidarskih meritev aerosolov je zato informacija o hitrosti in smeri vetra ključna za ustrezno razlago stanja v atmosferi. V nadaljevanju so predstavljeni trije primeri sočasnih lidarskih in vetrovnih meritev ob različnih prevladujočih hitrostih in smereh vetra (Slika 10), ki kažejo na velike razlike v opaženi atmosferski strukturi. V prvem primeru z dne je pihal šibek JZ veter z najvišjo hitrostjo pod 6 m/s in povprečno vrednostjo okoli 2 m/s, vreme pa je bilo sončno in brez oblakov (Slika 10a, Slika 11). Zaradi nizke hitrosti vetra in sončnega obsevanja je bil opazen vertikalni razvoj PBL, kjer je mešanje potekalo po njeni celotni višini. Po 15:00 uri je začela višina PBL in vertikalno mešanje počasi upadati, kar sovpada z upadanjem moči sončnega obsevanja. V drugem primeru smo dne opazovali pojav šibke burje z najvišjimi hitrostmi okoli 16 m/s in povprečno vrednostjo med 2 in 8 m/s (Slika 10b, Slika 12), ki so po 13:00 uri padle pod 6 m/s. Ob močnejšem vetru je bila višina PBL zelo nizka, vertikalni razvoj je poleg vetra zavirala tudi oblačna plast na višini nad 2 km. Po 13:00 uri, ko je veter oslabel, se je kljub spuščanju plasti oblakov začela višina PBL povečevati, mešanje aerosolov pa je podobno kot v primeru šibkega JZ vetra z dne zajelo celotno PBL. Slika 10 Lidarske meritve in hitrost vetra ob šibki burji dne Med 10:00 in 13:00 je bil veter še toliko močan, da je zaviral vertikalno mešanje, kar se odraža v tanjši plasti PBL. Z upadanjem hitrosti vetra je kljub prisotnosti plasti oblakov višina PBL začela naraščati. Po 16:00 uri se je oblačna plast spustila na višino okoli 1,5 km. Barvna skala na grafu lidarskih meritev predstavlja logaritem velikosti izmerjenega signala. Hitrost vetra je prikazana na intervalu med 0 in 16 m/s, kjer modra črta prikazuje trenutne meritve, rdeča pa je 1-minutno glajeno povprečje meritev. 46

47 V tretjem primeru smo dne opazovali atmosferske strukture ob zmerni burji (Slika 10c, Slika 13). Smer vetra kot tudi povprečna hitrost vetra sta bili na ta dan bolj stabilni kot v opazovanjih z dne Najvišje hitrosti vetra niso presegle 12 m/s, povprečna hitrost pa je bila 5 m/s. Ves čas meritev je bila zgornja meja PBL nekje med 1 in 1,2 km. Zaradi stalnega horizontalnega mešanja ozračja se vertikalne strukture ne morejo razviti skozi celotno PBL, zato je znotraj PBL možno razločiti tri plasti, kjer prihaja do vertikalnega mešanja. Nad PBL so skozi celoten čas meritev prisotni gravitacijski valovi, ki nastanejo ob prehodu zračnih mas čez orografsko oviro. Prisotnost gravitacijskih valov ob pojavu burje smo opazili tudi , v preostalih primerih pa so jih zakrili nizki oblaki tik nad PBL. Slika 11 Lidarske meritve in hitrost ob zmerni burji, Ves čas meritev je bila PBL polna aerosolov, vendar zaradi prevetrenosti ni opaznega dviganja zračnih mas skozi celotno plast. Nad PBL so bili v čistejšem ozračju prisotni gravitacijski valovi, ki nastanejo kot posledica prehoda zračnih mas čez gorsko pregrado. Barvna skala na grafu lidarskih meritev predstavlja logaritem velikosti izmerjenega signala. Hitrost vetra je prikazana na intervalu med 0 in 12 m/s, kjer modra črta prikazuje trenutne meritve, rdeča pa je 1- minutno glajeno povprečje meritev. 47

48 Zaključek Na podlagi izvedenih meritev lahko zaključimo, da je mogoče lidarske meritve porazdelitev koncetracij aerosolov v ozračju uporabiti za študij vrste atmosferskih procesov in struktur v zelo različnih vremenskih pogojih. Omogočajo nam vpogled v strukturo in dinamiko PBL ter njihovo odvisnost od meteoroloških spremenljivk, kot so smer in hitrost vetra v dolini ter sončno obsevanje, ki povzročajo horizontalno in vertikalno razširjanje aerosolov. Opazili smo manjše omejene strukture znotraj PBL, kot so na primer konvekcijski stolpi, in gravitacijske valove, ki ob ustreznih vetrovnih pogojih (burja z določenimi lastnostmi) nastajajo nad PBL. Poleg lokalnih procesov lahko z daljinskim zaznavanjem spremljamo tudi aerosole v višjih slojih atmosfere, ki so posledica transporta aerosolov z zračnimi masami na večje razdalje. Predstavljen primer takega transporta je pojav mineralnega prahu iz S Afrike dne , ki lahko v primeru depozicije prispeva k povišani koncentraciji delcev PM 10 (prašni delci velikosti do 10 μm) v dolini, spremenjeni velikostni porazdelitvi ter delčni sestavi aerosolov v PBL. Atmosferski procesi, predvsem dnevna dinamika, odločilno vpliva na koncentracije aerosolov in ostalih onesnaževal iz antropogenih virov v PBL. Točkovne meritve vsebnosti in delčnih lastnosti aerosolov pri tleh kažejo, da se ob stabilnih atmosferskih pogojih v primerih povečanja lokalnih emisij (npr. kresovanje) lahko koncentracije v kratkem času zelo povečajo. Študijo emisij iz lokalnih izvorov bomo nadgradili s sočasnim prostorskim pregledovanjem z lidarjem (He et al., 2012), kar bo omogočilo vpogled v dinamiko razširjanja aerosolov znotraj Vipavske doline. Zahvala Raziskave je omogočila Javna agencija za raziskovalno dejavnost Republike Slovenije v okviru financiranja raziskovalnega programa Daljinsko zaznavanje atmosferskih lastnosti (P (E)) in usposabljanja mladih raziskovalcev na Univerzi v Novi Gorici. Literatura Abdelkader, M., Metzger, S., Mamouri, R.E., Astitha, M., Barrie, L., Levin, Z., Lelieveld, J. (2015). Dust air pollution dynamics over the eastern Mediterranean. Atmospheric Chemistry and Physics 15, Adachi, K., Zaizen, Y., Kajino, M., Igarashi, Y. (2014). Mixing state of regionally transported soot particles and the coating effect on their size and shape at a mountain site in Japan. Journal of Geophysical Research: Atmospheres 119, Draxler, R.R., Rolph, G.D. HYSPLIT (HYbrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory) Model access via NOAA ARL READY Website ( NOAA Air Resources Laboratory, College Park, MD. Drinovec, L., Gregorič, A., Remškar, M., Vaupotič, J., Močnik, G., Karg, E., Jakobi, G., Schnelle- Kreis, J., Zimmermann, R. (2015). Influence of coating on optical properties of carbonaceous aerosols, European Aerosol Conference, Milan. Gao, F., Stanič, S., Bergant, K., Bolte, T., Coren, F., He, T.Y., Hrabar, A., Jerman, J., Mladenovič, A., Turšič, J., Veberič, D., Iršič Žibert, M. (2011). Monitoring presence and streaming patterns of Icelandic volcanic ash during its arrival to Slovenia. Biogeosciences 8, He, T.Y., Stanič, S., Gao, F., Bergant, K., Veberič, D., Song, X.Q., Dolžan, A. (2012). Tracking of urban aerosols using combined LIDAR-based remote sensing and ground-based measurements. Atmospheric Measurement Techniques 5,

49 Klett, J.D. (1981). Stable analytical inversion solution for processing lidar returns. Applied Optics 20, Knippertz, P., Todd, M.C. (2012). Mineral dust aerosols over the Sahara: Meteorological controls on emission and transport and implications for modeling. Reviews of Geophysics 50. Kojima, T., Buseck, P.R., Iwasaka, Y., Matsuki, A., Trochkine, D. (2006). Sulfate-coated dust particles in the free troposphere over Japan. Atmospheric Research 82, Kovalev, V.A., Eichinger, W.E. (2004 ). Elastic Lidar: Theory, Practice and Analysis Methods. John Wiley & Sons, New Jersey Lohmann, U., Feichter, J. (2005). Global indirect aerosol effects: a review. Atmospheric Chemistry and Physics 5, McGrath-Spangler, E.L., Molod, A., Ott, L.E., Pawson, S. (2015). Impact of planetary boundary layer turbulence on model climate and tracer transport. Atmospheric Chemistry and Physics 15, Petzold, A., Ogren, J.A., Fiebig, M., Laj, P., Li, S.M., Baltensperger, U., Holzer-Popp, T., Kinne, S., Pappalardo, G., Sugimoto, N., Wehrli, C., Wiedensohler, A., Zhang, X.Y. (2013). Recommendations for reporting "black carbon" measurements. Atmospheric Chemistry and Physics 13, Pöschl, U. (2005). Atmospheric aerosols: composition, transformation, climate and health effects. Angew Chem Int Ed Engl 44, Pósfai, M., Buseck, P.R. (2010). Nature and Climate Effects of Individual Tropospheric Aerosol Particles. Annual Review of Earth and Planetary Sciences 38, Quan, J., Gao, Y., Zhang, Q., Tie, X., Cao, J., Han, S., Meng, J., Chen, P., Zhao, D. (2013). Evolution of planetary boundary layer under different weather conditions, and its impact on aerosol concentrations. Particuology 11, Sandradewi, J., Prévôt, A. S. H., Szidat, S., Perron, N., Alfarra, M. R., Lanz, V. A., Weingartner, E., and Baltensperger, U. (2008). Using aerosol light absorption measurements for the quantitative determination of wood burning and traffic emission contributions to particulate matter. Environmental Science & Technology 42, Shibata, T., Kinoshita, T. (2016). Volcanic aerosol layer formed in the tropical upper troposphere by the eruption of Mt. Merapi, Java, in November 2010 observed by the spaceborne lidar CALIOP. Atmospheric Research 168, Wonaschütz, A., Demattio, A., Wagner, R., Burkart, J., Zíková, N., Vodička, P., Ludwig, W., Steiner, G., Schwarz, J., Hitzenberger, R. (2015). Seasonality of new particle formation in Vienna, Austria Influence of air mass origin and aerosol chemical composition. Atmospheric Environment 118,

50

51 Lasersko skeniranje Slovenije in akumulacijske reliefne oblike v slovenskem visokogorju Mihaela Triglav Čekada *, Blaž Barborič *, Matija Zorn **, Mateja Ferk ** Povzetek S projektom Lasersko skeniranje Slovenije (LSS) smo pridobili zelo podroben digitalni model reliefa z velikostjo celice 1 m 1 m (DMR). Ta razkriva podrobne reliefna oblike tudi na območjih, ki so bila do sedaj geomorfološko neopažena bodisi zaradi gostega rastja ali slabše dostopnosti. Preverili smo uporabnost zračnega laserskega skeniranja (lidar) za določanje ledeniških in periglacialnih akumulacijskih reliefnih oblik v slovenskem visokogorju. Uporabili smo dva rezultata LSS: objekte smo iskali na podobi analitično senčenega digitalnega modela reliefa z velikostjo celice 1 m 1 m (PAS) ter podrobnosti preverili v georeferenciranem in klasificiranem oblaku točk (GKOT). S hitrim pregledom smo v Martuljških gorah pod Rutarškim Vršičem našli fosilni kamniti ledenik, drugod po Julijskih in Kamniško-Savinjskih Alpah pa še 14 drugih mogočih ledeniških ali nivacijskih moren. Kljub veliki resolucijski natančnosti podatkov LSS ter nesporni uporabnosti za geomorfološka preučevanja, pa za dokončno določitev in razlago reliefnih oblik ne smemo pozabiti na terensko delo. Ključne besede: geomorfologija, akumulacijske reliefne oblike, ledeniške reliefne oblike, LIDAR, Lasersko skeniranje Slovenije Key words: geomorphology, accumulation features, glacial features, LIDAR, Laser Scanning of Slovenia Uvod S podatki Laserskega skeniranja Slovenije (LSS) smo dobili najpodrobnejši digitalni model reliefa z velikostjo celice 1 m 1 m (DMR1) za celotno območje Slovenije do sedaj (Triglav Čekada & Bric, 2015). Ker lasersko skeniranje, v nasprotju z DMR-ji pridobljenimi na podlagi fotogrametričnih postopkov (Triglav Čekada & Zorn, 2014), omogoča tudi natančen zajem objektov pod rastjem, nam prvič omogoča, da preverimo obstoj ledeniških in periglacialnih akumulacijskih reliefnih oblik v slovenskem visokogorju tudi na območjih pokritih z rastjem (Triglav Čekada, 2011) ali na takšnih, ki so težje dostopni. Naš namen je pokazati nekatere reliefne oblike, ki jih opazimo že ob hitrem pregledu analitično senčenega DMR1 (PAS), ki je eden izmed osnovnih izdelkov projekta LSS. Akumulacijske reliefne oblike Najbolj očitni ostanki poledenitev so čelne in bočne morene ledenikov (Benn & Evans, 2013). Čelne morene nastanejo na koncu ledeniškega jezika, kjer se odlaga in kopiči gradivo, ki ga ledeniki nosijo s seboj. Zaporedje čelnih moren, ki jih ledenik pusti za seboj *Geodetski inštitut Slovenije, Jamova 2, 1000 Ljubljana ** Znanstvenoraziskovalni center Slovenske akademije znanosti in umetnosti, Geografski inštitut Antona Melika, Gosposka ulica 13, 1000 Ljubljana 51

52 ob umikanju, imenujemo stadialne morene. Bočne morene se odlagajo ob robu ledenika, pod ledeniki pa se odlagajo talne morene (primer Planice na sliki 10). Čelnim morenam podobne, a po nastanku drugačne, so nivacijske morene, ki nastanejo na spodnjih delih strmejših snežišč (Obu, 2011) ali pod strmimi stenami z obilo krušljivega materiala (grušča), kjer vlaga v spodnji plasti tega materiala zamrzne in omogoči premikanje materiala po strmem pobočju navzdol (Benn & Evans, 2013). Le na podlagi morfologije je ledeniške in nivacijske morene težko ločiti, zato je pri interpretaciji nujno upoštevati morfologijo okolice. Med akumulacijske oblike uvrščamo tudi kamnite ledenike, ki so oblika permafrosta (Benn & Evans, 2013; Colucci et al., 2013). Na površju jih ponavadi prepoznamo po več zaporednih lokih (nasipih) kamninskega gradiva, ki spominjajo na več zaporednih čelnih moren (slika 3). Nastanejo lahko na dva načina (Żuravek, 2003; Benn & Evans, 2013). Na dovolj visokih nadmorskih višinah, kjer voda pronica skozi mrzel grušč nastane permafrost. Da se kaminsko gradivo z ledom začne premikati mora biti v njem vsaj % zmrznjenega gradiva. Druga možnost nastanka je, da je nekdanji ledenik popolnoma zasul grušč. Aktivni kamniti ledenik se premika in iz njega teče voda tudi v sušnem delu leta, ker se v njem tali permafrost. Aktivni kamniti ledeniki se lahko premikajo s hitrostmi od nekaj centimetrov do nekaj metrov na leto (Kaufamann, 2012). Fosilni kamniti ledeniki se ne premikajo več in so večinoma že prerasli z vegetacijo. Kamnitih ledenikov je Alpah Italije, Avstrije, Švice in Francije skupno 4795, od tega je 75 % fosilnih kamnitih ledenikov (Frauenfelder & Kääb, 2000; Dramis et al., 2003; Cremonese et al., 2011). Pri prepoznavanju ledeniških in periglacialnih akumulacijskih oblik pa moramo paziti, da jih ne zamenjamo z oblikami, ki so nastale s pobočnimi procesi (Komac & Zorn, 2007). Tudi zemeljski plaz ima namreč na površju lahko vidne polkrožne oblike kot posledice rotacijskega plazenja. Vendar pa v primeru plazenja na pobočju lahko pričakujemo odlomno ploskev. Iskanje akumulacijskih reliefnih oblik Digitalni model reliefa (DMR) izdelan na podlagi Laserskega skeniranja Slovenije, ki je bil izveden v letih 2014 in 2015, prvič v celoti prikazuje slovensko površje pod rastjem z ločljivostjo 1 m (velikost celice 1 m 1 m), s položajno točnostjo boljšo od 30 cm ter višinsko boljšo od 15 cm (Triglav Čekada & Bric, 2015). Predhodni DMR Slovenije izdelan na podlagi podatkov Cikličnega aerofotografiranja Slovenije (CAS) je imel ločljivost 5 m (velikost celice 5 m 5 m) ter višinsko točnost 1 m na odprtem in delno poraščenem terenu ter 3 m na poraščenem terenu (Kosmatin Fras et al., 2014). Višine površja so bile določene tako, da so se višine dreves odštevale od avtomatsko izračunanega DMR, saj fotografije ne prikazujejo stanja pod rastjem (Triglav Čekada & Zorn, 2014). V praksi to pomeni, da so manjše reliefne oblike, kot so na primer ledeniške morene, pod rastjem zglajene in jih ne vidimo. Nasprotno pa lasersko skeniranje omogoča izdelavo veliko natančnejšega DMR, saj del laserskih točk prodre med rastjem tudi do tal (slika 1). 52

53 Slika 1 Prečni prerez skozi georeferenciran in klasificiran oblak točk (GKOT). Vidimo gozdno rastje (zeleno) in površje (vijoličasto); zgoraj: nasip pod Lepim vrhom v Karavankah (oznaka 9 v preglednici 1; slika 12), spodaj: stopničasto površje v dolini Belega potoka v Julijskih Alpah (oznaka 1 v preglednici 1; slika 3) fosilni kamniti ledenik. Visokogorje je v okviru projekta Lasersko skeniranja Slovenije (LSS) sodilo v snemalna bloka B31 in B37. Kljub temu, da se je večina snemanj LSS izvajala v neolistanem delu leta, pa sta se visokogorska bloka snemala sredi avgusta 2014, da bi se izognili ostankom snega. Žal je bilo poletje 2014 dokaj hladno in deževno, zato se je sneg ohranil vse do sredine avgusta (Pavšek & Demšar, 2014; Triglav Čekada & Bric, 2015). Visokogorje se je snemalo z gostoto 5 laserskih točk/m 2, kar lahko opredelimo kot majhno gostoto laserskih točk, a kljub temu primerno za preučevanje geomorfoloških pojavov (Triglav Čekada, 2011). Izdelki LSS so: georeferenciran in klasificiran oblak točk (GKOT), oblak točk reliefa (OTR), digitalni model reliefa z velikostjo celice 1 m 1 m (DMR1), predstavljen tudi v podobi analitičnega senčenja (PAS), ki je shranjen v obliki georeferencirane rastrske datoteke. GKOT ima točke razdeljene v šest klasifikacijskih razredov: tla, nizko rastje (do 1 m), srednje (med 1 m in 3 m) in visoko rastje (nad 3 m višine), stavbe ter neklasificirane točke. Podatki so shranjeni v datotekah velikosti 1 km 2, ki so poimenovanje po koordinati spodnjega levega vogala datoteke (preglednica 1). Tako se reliefna oblika s slike 3 nahaja v datoteki TMR_412_148, kar pomeni, da je njen spodnji levi vogal na koordinati m, m. Podobe analitičnega senčenja (PAS) so shranjene v datoteke velikosti 5 km 2, zato je reliefna oblika na sliki 3 shranjena v datoteki TMP_410_145. Podatki so shranjeni v dveh ravninskih koordinatnih sistemih: D96/TM (nov koordinatni sistem) in D48/GK (star koordinatni sistem). Pregled smo opravili v novejšem koordinatnem sistemu D96/TM, zato imajo datoteke predpono TM. 53

54 Iskanja reliefnih oblik smo se najprej lotili na podobi analitičnega senčenja PAS. Podrobno preučevanje oblik pa smo izvajali na georeferenciranem in klasificiranem oblaku točk (GKOT). Izbrane reliefne oblike V nadaljevanju predstavljamo bolj izstopajoče akumulacijske oblike, ki smo jih našli na podobi analitičnega senčenja PAS. Lokacija izbranih pojavov (slika 2) je določena s kvadratnim kilometrom podatkov laserskega skeniranja, v katerem se pojav nahaja. Vsakemu pojavu smo izmerili dolžino in širino ter srednjo nadmorsko višino (preglednica 1). Slika 2 Lokacija obravnavanih pojavov oštevilčenih glede na preglednico 1, prikazanih na izseku zemljevida merila 1 : (vir podlage: Geodetski inštitut Slovenije). Preglednica 1 Datoteke LSS z lokacijo reliefne oblike, snemalnim blokom in velikostjo oblike v ravninskem koordinatnem sistemu D96/TM. Oznaka na sliki 2 Lokacija 1 Beli potok (Julijske Alpe) 2 Beli potok (Julijske Alpe) 3 Beli potok (Julijske Alpe) 4 Za Akom (Julijske Alpe) 5 Triglavski ledenik (Julijske Alpe) 6 Planica (Julijske Alpe) 7 Krnica pod Visoko Ponco (Julijske Alpe) LSS blok B37 B37 B37 B37 B37 B37 B37 Ime datoteke: 1 km 2 (PAS 5 km 2 ) TM_412_148 (TMP_ 410_145) TM_412_148 (TMP_ 410_145) TM_142_147 (TMP_410_145) TM_410_147 (TMP_410_145) TM_411_138 (TMP_410_135) TM_401_148, TM_401_147, TM_401_146 (TMP_400_145) TM_400_147 (TMP_400_145) 54 Velikost: dolžina širina Srednja nadmorska višina 250 m 196 m 1040 m 50 m x 50 m 1040 m 70 m 50 m 1225 m levi: 210 m 60 m 1310 m desni: 130 m 30 m 100 m 20 m 2312 m 2400 m 400 m 1050 m 250 m 30 m 1608 m 8 Krnica pod Zadnjo B37 TM_400_ m 30 m 1730 m

55 Ponco (Julijske Alpe) 9 Pod Lepim vrhom (Karavanke) 10 Pod Murnovcem (Karavanke) 11 nad Planinskim domom Mrzli studenec (Karavanke) 12 Smokuška planina (Karavanke) 13 zahodna stran Smokuške planine (Karavanke) 14 Ledenik pod Skuto (Kamniško- Savinjske Alpe) 15 Logarska dolina (Kamniško- Savinjske Alpe) B31 B31 B31 B31 B31 B31 B31 (TMP_400_146) TM_413_153 (TMP_410_150) TM_414_154 (TMP_410_150) TM_440_143 (TMP_440_140) TM_439_143 (TMP_435_140) TM_439_143 (TMP_435_140) TM_465_136, TM_466_136 (TMP_465_135) TM_469_136 (TMP_465_135) 70 m 30 m 1680 m levi: 70 m 30 m 1730 m desni: 90 m 30 m 1695 m 190 m 30 m 1520 m 300 m 50 m 1375 m 90 m 50 m 1385 m čelna 100 m 50 m bočna 370 m 30 m 2020 m 300 m 30 m 965 m Pod Rutarškim Vršičem (1696 m) v Martuljških gorah, zahodno od nekdanje planine Zaprete najdemo na nadmorski višini 1114 m stopničasto površje (oznaka 1 v preglednici 1), ki morfološko ustreza fosilnemu kamnitemu ledeniku. Na podobi analitičnega senčenja (PAS) se lepo vidi osem lokov značilnih zaporednih grbin (slika 1 spodnja, slika 3 oznaka 1). V klasificiranem oblaku točk (GKOT), kjer odstranimo vse klasifikacijske razrede rastja, lahko podrobno preučujemo višinske razlike na reliefni obliki. Zgornji del je na nadmorski višini 1065 m, konec čela pa na nadmorski višini 1008 m. Njena dolžina je 250 m, širina na osrednjem najširšem delu pa 196 m. Povprečna višinska razlika med vrhom posameznega loka in njegovim dnom je okoli 6 m. Višina bočnega roba na severni strani je m, na čelu 11 m, na južnem boku pa je nižja. Ob severnem robu teče potok. Terenski ogled je pokazal, da reliefno obliko gradi karbonatni drobir različnih dimenzij (slika 4). Na zgornjem robu ne vidimo odlomne ploskve, ki bi nakazovala, da je oblika posledica plazenja. Južneje so še trije manj izraziti loki širine 50 m z manj strmimi robovi (slika 3 oznaka 2). Višinska razlika med vrhom loka in dolino je tu le nekaj metrov. 55

56 Slika 3 Fosilni kamniti ledenik (oznaka 1) ob nekdanji planini Zaprete pod Rutarškim Vršičem in trije manj izraziti loki (oznaka 2) (slika prikazuje 1 km 2 podobe analitičnega senčenja PAS). Slika 4 Stopničasto površje med dvema lokoma«fosilnega kamnitega ledenika (levo) in klastično gradivo, ki ga sestavlja (desno) (foto: B. Barborič). Približno 900 m gorvodno (južno) po dolini Belega potoka tudi najdemo polkrožne oblike (oznaka 3 v preglednici 1). PAS nam razkriva dva manjša loka (slika 5 oznaka 3). Vrh posameznega loka je največ 5 m višji od dna loka. Na GKOT se lepo vidi, da sta loka pod gostim iglastim gozdom. Čeli lokov, verjetno nivacijskih moren, sta obrnjeni proti Belemu potoku, torej je gradivo polzelo iz smeri Rutarškega Vršiča. 56

57 Slika 5 Nasipa v obliki loka (oznaka 3) v dolini Belega potoka (slika prikazuje 1 km 2 PAS). V sosednji dolini (proti zahodu), natančnejše Za Akom nad Zgornjim Martuljkovim slapom, so trije nasipi (oznaka 4 v preglednici 1), ki imajo v zaledju (srednji del slike 6) veliko pobočnega gradiva. Nasipi so pod gozdom na nadmorski višini 1310 m. Leva nasipa sta bolj izrazita kot desni. Njun vrh je visok največ 40 m, vrh desnega loka pa največ 20 m. Najverjetneje so ledeniške čelne morene. V dolini Za Akom so lepo vidna tudi melišča in procesi vodne erozije. Slika 6 Pobočno gradivo in polkrožni nasipi (oznaka 4) Za Akom (slika prikazuje približno 1,5 km 2 PAS). 57

58 V okolici Triglavskega ledenika je najbolj izrazita čelna morena nad Triglavsko severno steno (oznaka 5 v preglednici 1; slike 7, 8, 9). Nasip je visok 4 3 m in dolg 100 m. Za njim (južneje) je še več nasipov (Šifrer, 1963; Gabrovec et al., 2014). Zaradi hladnega mokrega poletja je bilo ob snemanju LSS sredi avgusta 2014 okoli Triglava še obilo snega, zato se večine akumulacijskih oblik na PAS ne vidi, saj je velik del pod snegom (sliki 7). Na PAS območja s snegom hitro ločimo od okolice po zelo zglajenem površju. Okolica Triglava je bila z laserskim skeniranjem posneta tudi septembra 2012, ko so bili Triglavski podi brez snega. Tudi takrat je bil eden izmed izdelkov DMR z velikostjo celice 1 m 1 m, le da je bil ta izdelan iz laserskih podatkov s povprečno gostoto 8 točk/m 2 (Triglav Čekada et al. 2103; slika 9). Slika 7 Območje Triglavskega ledenika na podatkih LSS, zgoraj desno se nahaja največja čelna morena (oznaka 5) nad Triglavsko severno steno (slika prikazuje približno 1 km 2 PAS). Slika 8 Čelna morena nad Triglavsko severno steno (foto: Matija Zorn). 58

59 Slika 9 Območje Triglavskega ledenika na DMR 1 m 1 m izdelanega na podlagi laserskega skeniranja septembra 2012; zgoraj desno se nahaja največja čelna morena (oznaka 6). V dolini Planice (slika 10) je obsežen nasip talne morene v dolžini 2,4 km in širine od nekaj deset do 400 m (oznaka 6 v preglednici 1). Nasip je porasel z gozdom. Pod Visoko Ponco (oznaka 7 v preglednici 1) je krnica z nasipom dolžine 250 m in višino 18 m (slika 11 levo). Nasip predstavlja stadialno moreno zadnjega umikalnega stadia ledenika. Viden je zlasti levi lok morenskega nasipa, desni je zgolj v skrajnem južnem delu. Med njima je erozijski jarek. Pod Zadnjo Ponco (oznaka 8 v preglednici 1) je v krnici nasip dolžine 120 m in višine do 5 m (slika 11 desno). Nasip verjetno predstavlja nivacijsko moreno. V obeh krnicah je bil v času LSS snemanja še sneg, kar vidimo po krajnih zeveh. Oba nasipa sta porastla z gozdom. Slika 10 Talna morena v Planici (oznaka 6) in nasipa v krnicah pod Poncami (oznaki 7 in 8) (slika prikazuje približno 4 km 2 km PAS). Rdeča črta je državna meja. 59

60 Slika 11 Levo krnica pod Visoko Ponco (oznaka 7) z nasipom na desni. Desno krnica pod Zadnjo Ponco (oznaka 8) z nasipom v sredini (sliki prikazujta približno 0,5 km 2 PAS). Podobne reliefne oblike najdemo tudi v Karavankah in Kamniško-Savinjskih Alpah. Nad Gozd-Martuljkom pod Lepim vrhom (1926 m) je nasip (oznaka 9 v preglednici 1), najverjetneje nivacijska morena, dolžine 70 m in višine približno 8 m (slika 12). Okoli je še več manjših nasipov. Nasipi se nahajajo pod gozdom (slika 1). Slika 12 Nasip (oznaka 9) pod Lepim vrhom v Karavankah (slika prikazuje približno 1 km 2 PAS). Približno kilometer proti vzhodu je v dolini med Maloškim Poldnem (1823 m) in Murnovcem (1864 m) naslednji nasip (oznaka 9 v preglednici 1). Njegova dolžina je 70 m, višina pa 7 m (slika 13). Glede na morfologijo nasipa bi oblika lahko bila nivacijska morena ali bočni morenski nasip. Tudi ob upoštevanju morfologije okolice ni mogoča 60

61 enoznačna razlaga oblike. Vzhodno sta še dva nasipa na nadmorski višini 1695 m; zahodni nasip je dolg 90 m, vzhodni pa 70 m. Nasipa najverjetneje predstavljata ostanek bočnega morenskega nasipa. Danes so vsi nasipi porastli z gozdom. Slika 13 Nasipi (oznaka 10) pod Murnovcem (slika prikazuje približno 1 km 2 PAS). Tudi pri Mrzlem studencu pod Vrtačo (2180 m) v Karavankah (slika 14-zgoraj desno) so akumulacijske oblike pod gozdom. V preglednici 1 je označena najbolj desna (oznaka 11), ki ima lep lok; dolga je 190 m, široka 30 m in visoka 5 m. Levo se nasip nadaljuje, a nima pravega loka. Dolg je 250 m in ponekod visok do 8 m. V južnem delu Smokuške planine je daljši 300 dolg nasip pod Velikim vrhom (2060 m) (oznaka 12; slike 14-spodaj, 15-spodaj in 16). V zaledju nasipa vidimo dodatna nasutja. Osrednji nasip je visok 10 m. Glede na morfologijo nasipa gre najverjetneje za čelno moreno. Vse odkladnine so pod gozdom. Na nasprotnem bregu Mrzlega potoka je manjši nasip dolg 90 m in širok 50 m (oznaka 13; slika 14-spodaj-levo), ki je najverjetneje nivacijska morena. Tudi ta se nahaja pod gozdom. 61

62 Slika 14 Nasipi (oznake 11, 12, 13) na Smokuški planini (slika prikazuje približno 1 km 2 PAS). Slika 15 Smokuška planina na DMR 1 m 1 m izdelanem na podlagi laserskega skeniranja z gostoto 8 točk/m 2 septembra Na sliki še podrobneje vidimo akumulacijske oblike (oznake 11, 12, 13). 62

63 Slika 16 Čelna morena na Smokuški planini: oznaka 12 v preglednici 1 in na slikah 14, 15 (foto: Aljaž Hrvatin). Nasip (čelna morena) pod Ledenikom pod Skuto (oznaka 14 v preglednici 1) je v povprečju visok 5 m. Na PAS vidimo (slika 17), da je snežišče ledenika v času snemanja segalo vse do nasipa. Levo in desno vidimo še dve manjši snežišči. Slika 17 Erozijski jarek in čelna morena (oznaka 14) Ledenika pod Skuto (slika prikazuje približno 1 km 2 PAS). V Logarski dolini (oznaka 15 v preglednici 1; slika 18) vidimo nasip, ki ga je Savinja predrla. Nasip je dolg 300 m, njegova srednja višina pa je 3 5 m. Gre za stadialno moreno, 63

64 čeprav je oblika loka ravno obratna kot bi pričakovali, glede na to, da je ledenik prišel iz zahoda. Nahaja se v gozdu, približno 500 m pod obračališčem pod slapom Rinka. Slika 18: Nasip (oznaka 15) v Logarski dolini (slika prikazuje približno 2 km 2 PAS). V okolici je še več akumulacijskih oblik. Sklep Predstavljeni primeri so samo nekatere očitnejše akumulacijske reliefne oblike, ki jih najdemo ob hitrem pregledu podobe analitičnega senčenja DMR 1 m 1 m (PAS) izdelanega iz podatkov Laserskega skeniranja Slovenije. Že takšen pregled je odstrl prvi fosilni kamniti ledenik pod Rutarškim Vršičem v Sloveniji. Vsekakor bo podrobna analiza teh podatkov pokazala še vrsto drugih, predvsem manjših oblik. Na podlagi prikazanega slikovnega gradiva lepo vidimo uporabnost tako natančnega DMR za geomorfologijo, predvsem kot hitro predpripravo na terensko delo. Zahvala: Delo je bilo delno financirano v okviru temeljnega raziskovalnega projekta J in raziskovalnega programa P Javne agencije za raziskovalno dejavnost Republike Slovenije. Literatura Benn, D. I., Evans, D. J. A. (2013). Glaciers & Glaciation. Routledge, New York, 802 p. Colucci, R.R., Boccali, C., Guglielmin, M. (2013). Il Permafrost montano del Friuli Venzia Giulia, Evidenze Attuali e Relitte. Sotto Zero, Semiannual Journal of the»unione Meteorologica del Friuli Venezia Giulia«, Nr. 2, Cremonese, E., Gruber, S., Phillips, M., Pogliotti, P., Boeckli, L., Noetzli, J., Suter, C., Bodin, X., Crepaz, A., Kellerer-Pirklbauer, A., Lang, K., Letey, S., Mair, V., Morra di Cella, U., Ravanel, L., Scapozza, C., Seppi, R., Zischg, A. (2011). Brief Communication: An inventory of permafrost evidence for the European Alps. The Cryosphere 5,

65 Dramis, F., Giraudi, C., Guglielmin, M. (2003). Rock glacier distribution and paleoclimate in Italy. Proceedings of the 8th International Conference on Permafrost, Zürich, Switzerland, 1, Frauenfelder, R., Kääb, A. (2000). Towards a palaeoclimatic model of rock-glacier formation in the Swiss Alps. Annals of Glaciology 31, Gabrovec, M., Hrvatin, M., Komac, B., Ortar, J., Pavšek, M., Topole, M., Triglav Čekada, M., Zorn, M. (2014). Triglavski ledenik. Geografija Slovenije 30. Založba ZRC, Ljubljana, 252 p. Kaufmann, V. (2012). The evolution of rock glacier monitoring using terrestrial photogrammetry: The example of Äusseres Hocheberkar rock glacier (Austria). Austrian journal of earth science 105/2, Komac, B., Zorn, M. (2007). Pobočni procesi in človek. Geografija Slovenije 15. Založba ZRC, Ljubljana, 217 p. Kosmatin Fras, M., Fabiani, N., Triglav Čekada, M. (2014). Kakovost državnega ortofota v različnih letnikih njegove izdelave. Geodetski vestnik 58 (4), Obu, J. (2011). Periglacialne in ledeniške oblike v zahodnem delu Pohorja, Dela 35, Pavšek., M., Demšar, M. (2014). Petdeset odtenkov sive: vreme in razmere v gorah v meteorološkem poletju Planinski vestnik 114 (10), Šifrer, M. (1963). Nova geomorfološka dognanja na Triglavu: Triglavski ledenik v letih Geografski zbornik 8, Triglav Čekada, M. (2011). Možnosti uporabe zračnega laserskega skeniranja (LIDAR) za geomorfološke študije, Geografski vestnik 83 (2), Triglav Čekada, M., Bric, V., Klanjšček, M., Barborič, B., Pavšek, M. (2013). Zračno lasersko skeniranje zasneženega površja. Raziskave s področja geodezije in geofizike 2012: zbornik predavanj. Ljubljana, SZGG, Triglav Čekada, M., Bric, V. (2015). Končan je projekt laserskega skeniranja Slovenije. Geodetski vestnik 59 (3), Triglav Čekada, M., Zorn, M. (2014). Ugotavljanje intenzivnosti geomorfnih procesov s pomočjo posnetkov cikličnega aerofotografiranja Slovenije. Geografski vestnik 86 (2), Żuravek, R. (2003). The problem of the identification of relict rock glaciers on sedimentological evidence. Landform Analysis 4,

66

67 Video kontrolni sistem prehajanja rib v ribji stezi Matej Sečnik *, Andrej Vidmar * Povzetek Na ribjih stezah pri zapornici na Ambroževem trgu in na jezu pri Fužinskem gradu smo namestili dve podvodni kameri za spremljanje prehajanja rib, ki sta bili izdelani na Fakulteti za gradbeništvo in geodezijo Univerze v Ljubljani (UL FGG). Kamera nam omogoča izvajanje neprekinjenega monitoringa delovanja ribjih stez. Sistem za monitoring rib v ribji stezi je sestavljen iz dveh osnovnih delov. Prvi del sestavlja vodoodporna škatla, v kateri je nameščen tablični računalnik, ki skrbi za obdelavo podatkov in za pošiljanje videa v realnem času v splet. Drugi del pa je sestavljen iz škatle v kateri je kamera in dodatna osvetlitev za nočno snemanje. Ključne besede: ribja steza, podvodna kamera, monitoring prehajanja rib Key words: fish pass, underwater camera, fish transition monitoring Uvod Dolgoročno, kvalitetno spremljanje prehajanja rib v ribjih stezah zahteva veliko vloženega dela. Uporaba podvodne nadzorne kamere za spremljanje prehajanja rib ima potencialne prednosti, v primerjavi z drugimi načini monitoringa prehajanja rib, kot so na primer izlov rib v ribji stezi ali izlov z vršami, ki jih namestimo na vhod ali izhod z ribje steze. Z relativno malo vloženega dela, dobimo kvalitetne in zvezne podatke o prehajanju rib skozi ribje steze (Boom et al., 2012). Samodejna obdelava zajetih fotografij ali posnetkov nam omogoča, da lahko obdelamo velike količine podatkov z relativno malo vloženega dela. Uporaba kamere v namene spremljanja prehajanja rib je za ribe neškodljiva in neinvazivna metoda. V okviru projekta LIFE Ljubljanica povezuje (Ljubljanica povezuje, 2015a) se je obnovila ribja steza pri zapornici na Ambroževem trgu in na jezu pri Fužinskem gradu. Po zaključeni obnovi je bilo potrebno vzpostaviti monitoring prehajanja rib skozi obnovljene ribje steze in s tem dokazati, da obnovljene ribje steze delujejo. Odločili smo se, da izdelamo podvodno kamero s katero lahko neprekinjeno spremljamo prehajanje rib skozi ribjo stezo. Sistem omogoča zajem slik in video posnetkov rib, na katerih lahko prepoznamo število in vrsto rib, ki prehajajo skozi ribjo stezo. Sestava video kontrolnega sistema Sistem za monitoring rib je sestavljen iz dveh osnovnih delov. Prvi del sestavlja vodoodporna škatla, v kateri je nameščen tablični računalnik. Uporabili smo tablični računalnik z Windows operacijskim sistemom. Za tablični računalnik smo se odločili, ker je majhen, relativno hiter, ima majhno porabo in je preprost za uporabo. Na računalniku teče programska oprema, ki omogoča zajem in shranjevanje slik iz spletnih ali mrežnih IP kamer. Program, ki je uporabljen za zajemanje slik, sliko ribe shrani na lokalni disk, zaradi večje varnosti pa se slika prenese tudi v oblak (Google Drive). Program hkrati omogoča * Univerza v Ljubljani, Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo, Jamova 2, 1000 Ljubljana 67

68 oddajanje (angl: streaming) videa v svetovni splet. Na spletni strani projekta (Ljubljanica povezuje, 2015b) si je tako mogoče ogledati posnetek z ribje steze v realnem času. Slika 1: Vodoodporna škatla s tabličnim računalnikom Druga škatla je sestavljena iz kamere in dodatne osvetlitve. Uporabili smo vodoneprepustno škatlo iz aluminija. Na prednjo stranico škatle smo namestili posebno zelo prosojno kaljeno steklo, ki je odporno proti praskam. Kamera je opremljena z dodatno osvetlitvijo. Uporabili smo dodaten infrardeči (IR) reflektor. Uporaba IR reflektorja nam omogoča snemanje rib tudi v slabših svetlobnih pogojih oziroma ponoči, kar je zelo pomembno, saj selitve rib potekajo predvsem v nočnem času (Jašić, 2010). Kamera je povezana z računalnikom. Za delovanje sistema moramo zagotoviti priključek na električno omrežje. Zaželen je tudi dostop do interneta. V primeru dostopa do interneta, lahko oddaljeno dostopamo do kamere, kamero lahko nastavljamo, spreminjamo nastavitve in na daljavo prenašamo slike. Poleg tega pa lahko omogočimo tudi on-line video spremljanje dogajanja v ribji stezi, ki si ga je mogoče ogledati na spletu v realnem času. Mesto postavitve kamere v ribji stezi je zelo pomembno. Na sliki 2 in 3 je prikazano mesto postavitve kamere v ribji stezi na Ambroževem trgu in na Fužinskem jezu. Odločili smo se, da kamero namestimo v bližino izhoda z ribje steze za zadnjo stopnico, kjer prevladuje mirni tok. Mirni tok brez mehurčkov je zelo pomemben, saj nam omogoča, da posnamemo kakovostne posnetke rib, kar nam kasneje olajša prepoznavo in analizo rib na slikah. Na ribji stezi na Fužinah je podobno kot na Amroževem trgu, saj smo kamero ravno tako namestili v bližino izhoda pred zadnjo stopnico, kjer je tok vode najbolj miren. Kamera je pritrjena na steno ribje steze. Nosilec kamere je narejen tako, da je mogoče kamero nastaviti oziroma usmeriti v poljubno smer. 68

69 Slika 2. Kontrolna kamera v ribji stezi na Ambroževem trgu (kamera je označena z belim pravokotnikom). Slika 3: Montaža kontrolne kamere v ribjo stezo na jezu pri Fužinskem gradu 69

70 Ogled videa z ribje steze na spletu v realnem času Pomembna lastnost video sistema za monitoring prehajanja rib skozi ribje steze je možnost prikaza videa v živo na spletu. Programska oprema omogoča postavitev t. i. stream strežnika, preko katerega si lahko kdorkoli, ki ima dostop do spleta ogleda video v živo z ribje steze. Pri tem načinu dostopa se lahko pojavi težava. V primeru, da si želi istočasno več uporabnikov ogledati video z ribje steze lahko pride do zmanjšanja kvalitete videa zaradi nezadostne pasovne širine internetnega ponudnika. Ta problem smo rešili z uporabo programa Open Broadcaster Software ( ki omogoča pretakanje posnetka v živo preko različnih ponudnikov. Odločili smo se, da uporabimo spletni servis YouTube ( predvsem zaradi njegove prepoznavnosti in enostavne uporabe. Spletni portal YouTube je brezplačen, nima omejitve števila ogledov in omogoča pretakanje vsebine v visoki ločljivosti. Poleg spletnega servisa YouTube obstajajo tudi drugi ponudniki kot sta naprimer Twitch ( in Dalymotion ( Video v živo z ribjih stez je na voljo na spletni strani projekta LIFE Ljubljanica povezuje: Dosedanji rezultati monitoringa Omenjeni sistem spremljanja prehajanja rib v ribji stezi se je izkazal za zelo uspešnega. Sistem je zmožen zaznati različne vrste rib med drugimi tudi zelo majhne ribe. V ribji stezi na Ambroževem trgu smo od poletja 2015 do začetka decembra 2015 v obdobju, ki ni migratorno značilno (Jašić, 2010), posneli že več kot fotografij rib. Na posameznih slikah je lahko tudi do 20 rib hkrati. Zelo izrazito je tudi sezonsko nihanje števila rib, ki prehajajo skozi ribjo stezo. Opazili smo, da se je predvsem v novembru in decembru število rib, ki prehajajo skozi ribjo stezo zelo zmanjšalo. Izvedli smo že delno analizo posnetih slik. Opazili smo, da skozi ribjo stezo prehaja vsaj sedem vrst rib: Klen (Squalius cephalus), Mrena (Barbus barbus), Pisanka (Alburnoides bipunctatus), Potočna mrena (Barbus balcanicus), Rdečeoka (Rutilus rutilus) in Zelenika (Alburnus alburnus). Poleg naštetih vrst pa smo posneli tudi pet Sulcev (Hucho hucho). Primeri so prikazani na slikah 4-7. Na podlagi teh posnetkov lahko sklepamo, da po sanaciji ribja steza deluje tako za manjše kot tudi za večje vrste. Kakšna pa je dejanska uspešnost pa bomo lahko ocenili po pregledu enoletnega obdobja delovanja video monitoringa. Slika 4: Klen (Squalius cephalus; levo) in Mrena (Barbus barbus; desno) 70

71 Slika 5: Rdečeoka (Rutilus rutilus; levo) in Zelenika (Alburnus alburnus; desno) Slika 6: Pisanka (Alburnoides bipunctatus; levo) in Potočna mrena (Barbus balcanicus; desno) Slika 7: Sulec (Hucho hucho) 71

72 Literatura Boom, BJ. et al. (2012). Long-term underwater camera surveillance for monitoring and analysis of fish populations. VAIB12. Jašić, A Izvedba prehoda za vodne organizme v verigi HE na spodnji Savi. Diplomska naloga. Maribor, Univerza v Mariboru, Fakulteta za gradbeništvo. str 3. Ljubljanica povezuje (2015b). Kamera v ribji stezi. 12_camera/default.htm. (Pridobljeno: ) Ljubljanica povezuje (2015a). Obnovitev koridorja Ljubljanice in izboljšanje rečnega vodnega režima. (Pridobljeno: ) 72

73 Absolutne meritve zemeljskega magnetnega polja Rudi Čop 1 Povzetek Komponente vektorja zemeljskega magnetnega polja se avtomatsko in zvezno merijo z digitalnimi magnetometri z običajno frekvenco 1 Hz. Vzporedno s temi variometričnimi meritvami se opravljajo absolutne meritve v časovnih razmakih več ur ali celo dni. Tudi te meritve so lahko avtomatizirane, vendar se v večini primerov izvajajo še vedno ročno s pomočjo teodolitskega deklinacijsko-inklinacijskega magnetometra DI. Absolutne meritve geomagnetnega polja se na geomagnetnih observatorijih izvajajo redno. Zato so v članku na kratko predstavljene tudi lastnosti sodobnih geomagnetnih observatorijev. Prav s sistematičnimi meritvami na geomagnetnih observatorijih so bili v sredini devetnajstega stoletja odkriti cikli geomagnetnih neviht. To odkritje je skupaj povezalo sončeve in geomagnetne aktivnosti tako, da pomeni proučevanje ene aktivnosti istočasno tudi proučevanje druge. Spremembe zemeljskega magnetnega polja, v katerem živimo in delamo, so kompleksne narave in je zato njihovo proučevanje zahtevno in širši strokovni javnosti manj poznano. Ključne besede: geomagnetno polje, absolutne meritve, geomagnetni observatoriji, cikli geomagnetnih neviht. Key words: geomagnetic field, absolute measurements, geomagnetic observatory, cycles of geomagnetic storms Odkritje ciklov geomagnetnih neviht V začetku sedemnajstega stoletja so začeli opazovati sončne pege s pomočjo teleskopa (Galilei & Scheiner, 2010). Eno največjih astronomskih odkritij je naredil Heinrich Schwabe ( ), ki je ugotovil, da se sončne pege pojavljajo ciklično (Arlt et al., 2013). Ti cikli se štejejo od leta 1755, ko so solarni astronomi začeli sistematično zapisovati število opaženih sončnih peg (SILSO, 2015). Za obdobje zadnjih 260 let je bilo ugotovljeno, da trajajo sončni cikli v povprečju 11,4 let (Air Force, 1985). Da pa je pojav geomagnetnih neviht vezan na sončne cikle je ugotovil Sir Edward Sabine ( ) (Sabine, 1852). Cikel geomagnetnih neviht je v maksimumu zamaknjen za eno do tri leta za ciklom sončnih peg in v minimumu za eno do dve leti (Campbell, 1989). Izbruh v sončni pegi je prvi opazoval Richard Carrington ( ) (Carrington, 1859; Cliver & Dietrich, 2013). Predvidel je tudi vpliv teh izbruhov na Zemljo in na pojav polarnih sijev na njej (Feldstein et al., 2014). Ugotovil je tudi, da se območja na Soncu vrtijo z različno hitrostjo, glede na njihovo solarno širino (ang.: Carrington rotation). V ekvatorialnem delu se zavri v 24 dneh, na področjih okoli njegovih polov pa v 34 dneh. Da sta si cikla sončnih peg in geomagnetnih neviht v časovnem sozvočju in da bliski v sončnih pegah vplivajo na zemeljsko magnetno polje je bilo potrjeno konec devetnajstega stoletja (Cliver, 1994; Stern, 2002). Šele v 60-tih letih dvajsetega stoletja je bil tudi potrjen obstoj področij M na Soncu, iz katerih izhaja sončni veter večjih gostot in hitrosti (Billings & Roberts, 1964). To so luknje v koroni Sonca, ki so jih zaznali s teleskopi na žarke X nameščenih na umetnih satelitih. S tem odkritjem je bila pojasnjena časovna razlika med ciklom sončnih peg in ciklom geomagnetnih neviht. 1 Zavod Terra Viva, Sv. Peter 115, 6333 Sečovlje/Sicciole 73

74 Danes je vpliv Sonca na Zemljo že sprejeto dejstvo. Meritve s pomočjo vesoljskih sond so potrdile, da sončni veter povezuje magnetne razmere na Soncu s tistimi na Zemlji. Odkritje ionosfere in meritve sevanja ultravijoličnih žarkov in žarkov X iz Sonca pa je omogočilo razumevanje rednih dnevnih variacij zemeljskega magnetnega polja. Intenzivno pa se raziskujejo energijske povezave med vplivom Sonca na magnetno polje Zemlje in njeno atmosfero (Applied, 1997; Hasegawa et al., 2009). Sodobni geomagnetni observatoriji Globalna mreža geomagnetnih observatorijev se je začela postavljati po ustanovitvi Göttingenske geomagnetne zveze leta 1834 (Cliver, 1994; Stern, 2002). Med vidnejše člane te zveze spada tudi Carl Friedrich Gauss ( ), ki je razvil harmonično analizo skalarnih vrednosti zemeljskega magnetnega polja (Glassmeier & Tsurutani, 2014). V prejšnjem stoletju je bilo za širitev mreže geomagnetnih observatorijev pomembno Mednarodno geofizikalno leto IGY (International Geophysical Year, ). Nekateri projekti, postavljeni v tem obdobju, se izvajajo še danes. V preteklosti je bil osnovni razlog za postavitev geomagnetnih observatorijev pridobivanje osnovnih podatkov za varno navigacijo v pomorstvu in nato tudi za letalstvo (Čop, 2001). Z razvojem satelitskih navigacijskih sistemov pa se je pomen geomagnetnih observatorijev navidezno zmanjšal. Magnetni navigacijski sistemi so v večini primerov postali sekundarni, ostajajo pa še vedno primarni za nadzor avtopilotov in radarjev ter pri geoloških vrtanjih. Geomagnetne meritve na satelitih in na geomagnetnih observatorijih na površini Zemlje se ne izključujejo, temveč se dopolnjujejo. Ostajajo pa meritve na geomagnetnih observatorijih na površini Zemlje še vedno osnovni izvor podatkov o spremembah zemeljskega magnetnega polja in posredno tudi o spremembah v ionosferi. Geomagnetni observatorij je referenčno mesto za geomagnetne meritve na ozemlju, ki ga tak observatorij pokriva. Zato mora biti postavljen na skrbno izbranem mestu, ki ustreza tudi mednarodnim priporočilom (Jankowski & Sucksdorff, 1996). Običajno je izbrano mesto kompromisna rešitev med priporočili in danimi možnostmi. Pri tem se mora poleg mednarodnih priporočil upoštevali tudi njegove geološke, seizmološke in hidrološke posebnosti. V naših razmerah tak observatorij še dodatno ogrožajo vandalizmi, gozdni požari in atmosferske prenapetosti (Čop et al., 2014), kar je tudi treba upoštevati pri izbiri mesta njegove postavitve. Da se lahko geomagnetni observatorij vključi v obstoječo mednarodno informacijsko mrežo INTERMAGNET (INTErnational Real-time MAGnetic observatory NETwork) mora biti tudi opremljen po ustreznih priporočilih (INTERMAGNET, 2012; Kerridge, 2007). Prav ta mednarodna povezava daje geomagnetnemu observatoriju veljavo, saj mu omogoča mednarodno sodelovanje, preverjanje merilnih rezultatov in mu priznava usposobljenost za opravljanje geomagnetnih meritev. Za digitalni geomagnetni observatorij je zanesljiva in robustna telemetrija potrebna ne le za prenos merilnih podatkov, temveč tudi za daljinski nadzor delovanja merilnih instrumentov in celotnega observatorija. Sodobna telemetrija, ki sloni na prenosu digitalnih signalov, je rezultat razvoja telekomunikacij in računalništva ter merilne tehnike iz področja meritev zemeljskega magnetnega polja. Ne omogoča samo povezave geomagnetnega observatorija v globalno informacijsko mrežo za izmenjavo merilnih podatkov, temveč tudi postavitev merilnih mest na oddaljenih in težko dostopnih krajih na površini Zemlje (Korte et al., 2009) in na morskem dnu (Di Mauro et al., 2006) ter tudi razpršitev merilnih mest po širšem ozemlju s skupnim nadzornim centrom (DMI, 2003). Razvoj telemetrije je povzročil spremembo v organizaciji geomagnetnih observatorijev 74

75 (Rasson & Van Loo, 2007). Največji dosežki na področju telemetrije in vesoljske tehnologije pa so vsekakor meritve magnetnega polja v medplanetarnem prostoru s pomočjo vesoljskih sond (Lockwood et al., 2004). Slika 1 Vektor zemeljskega magnetnega polja T in njegove komponente. Tradicionalni načini dela na geomagnetnih observatorijih zagotavljajo točne in stabilne podatke: srednje vrednosti letnih, urnih in minutnih meritev ter različne oblike geomagnetnih indeksov. Obstaja tudi skupina uporabnikov, ki jih bolj kot merilna točnost in stabilnost zanima merilna ločljivost in hitrost vzorčenja. Poleg tradicionalnih podatkov, ki so reducirani na osnovne vrednosti geomagnetnega polja, so za nekatere uporabnike bolj uporabni primarni podatki, ki še niso obdelani. Za geomagnetni observatorij so ti podatki izvor finančnih sredstev, kot tudi različne oblike dodatnih geomagnetnih meritev za posamezne naročnike. Drug pomemben izvor finančnih sredstev je izdelava merilnih instrumentov in njihovo umerjanje. Za nekatere geomagnetne observatorije pa njihova osnovna dejavnost niti ni primarni izvori finančnih sredstev (Newitt, 2007a). Merilo uspešnosti strokovnega dela na geomagnetnih observatorijih so tudi objave poročil in člankov njihovih raziskovalcev v strokovnih revijah. Te objave zahtevajo predhodno ureditev doseženega, omogočajo njegovo preverjanje s pomočjo širše strokovne javnosti in nakazujejo najbolj zanesljivo pot za njegovo uspešno nadgradnjo. Tako kanadski raziskovalci od sredine prejšnjega stoletja objavljajo v povprečju osem vrhunskih strokovnih člankov na leto. V vsem tem obdobju ostaja število letnih objav nespremenjeno, povečala pa se je v člankih uporabljena količina podatkov iz observatorijev. Iz začetnih 20% se je ta količina dvignila nad 80%, od katerih je polovica izraženih preko geomagnetnih indeksov (Newitt, 2007b). Zaradi izjemne kompleksnosti sprememb geomagnetnega polja pa je potrebno poleg standardnih geomagnetnih indeksov uporabljati tudi take, ki so bolj prilagojeni samemu namenu raziskovanja (Svalgaard & Cliver, 2007). Oblikovanje lastne razvojne poti je tudi ena od oblik zagotavljanja dolgoročnega razvoja geomagnetnega observatorija. Brez tega razvoja je delo na njem omejeno le na monotono zbiranje podatkov. 75

76 Absolutne meritve zemeljskega magnetnega polja Vektorsko polje zemeljskega magnetizma se spreminja s časom in s krajem. Na zemeljski površini se razdeli na tri osnovne komponente. Če točko meritve prevzamemo kot izhodišče pravokotnega koordinatnega sistema, potem je os X v smeri geografskega meridiana, os Y pravokotna na ravnino geografskega meridiana in os Z navpično navzdol (Lanza & Meloni, 2006). Tem osnovnim komponentam se pridružuje še horizontalna komponenta H, deklinacijski kot D, inklinacijski kot I in absolutna vrednost vektorja zemeljskega magnetnega polja F (Slika 1). Vse te komponente se dajo praktično tudi izmeriti. Za popoln opis vektorja zemeljskega magnetnega polja zadostujejo že tri od njih, ki pa morajo biti med seboj neodvisne. Ker ne obstaja neodvisna merilna metoda za merjenje vzhodne komponente Y, je zato potrebno izmeriti deklinacijski kot D. Na geomagnetnem observatoriju se morajo коličine zemeljskega magnetnega polja izmeriti z merilnimi instrumenti merilnih pogreškov 0,5 nt in ločljivostjo 0,1 nt (Korepanov, 2006). Spremembe komponent zemeljskega magnetnega polja so znotraj ± 3000 nt, le na višjih zemljepisnih širinah presežejo vrednost ± 4000 nt. Glede na način merjenja komponent zemeljskega magnetnega polja se ločita dve skupini meritev: a) variometrične meritve, ki so zvezne meritve in so na geomagnetnih observatorijih stalne (Čop et al., 2015) in b) absolutne meritve, ki se оpravljajo v enakomernih časovnih presledkih. Slika 2 - Teodolitski magnetometer DI zgrajen iz nemagnetnega teodolita Cooke Tavistock (Vickers Instruments Ltd., Anglija) in enoosnega fluxgate magnetometra FLM1/B (RIM- CPG Dourbes, Belgija). Z absolutnimi meritvami se odmerja velikost zemeljskega magnetnega polja, spremlja se njegove sekularne spremembe in določa kvaliteta varimetričnih meritev. Za to vrsto meritev se uporabljata deklinacijsko inklinacijski teodolitski magnetometer fluxgate DI 76

77 in protonski magnetometer PPM (proton procession magnetometer). Merjene vrednosti so kot deklinacije D, kot inklinacije I in absolutna vrednost vektorja zemeljskega magnetnega polja F. Magnetna deklinacija D je odklon magnetnega meridiana od geografskega meridiana (Slika1). Kot merimo v horizontalni ravnini na vzhod v pozitivni smeri in na zahod v negativni smeri. To predstavlja magnetni azimut. Ta se meri proti geografskemu severu, ki je določena z osjo rotacije Zemlje. Čeprav se orientacija proti geografskemu severu določa posredno, je z uporabo globalnih satelitskih navigacijskih sistemov pridobila na veljavi (Benett & Freislich, 1980; Ghilani, 2004). Magnetna inklinacija I ali magnetni naklon je kot za katerega se vektor zemeljskega magnetnega polja odklanja od horizontalne ravnine. Magnetni naklon je pozitiven, če so silnice magnetnega polja usmerjene k površini Zemlje. Na geomagnetnem observatoriju se absolutne meritve izvajajo z magnetometer DI na primarnem merilnem stebru, ki je običajno v hiši za absolutne meritve. Izven nje je še dodatni merilni steber na katerem se vsaj enkrat letno opravljajo dodatne absolutne meritve. Vsakoletne absolutne meritve na pomožnem stebru omogočajo poleg samega preverjanja tudi spremljanje sekularnih sprememb zemeljskega magnetnega polja. Te meritve so namreč enake meritvam sekularnih sprememb na ponavljalnih postajah (Newitt et al., 1996). Slika 3 - Meritev kota deklinacije na horizontalnem krogu nemagnetnega teodolita magnetometra DI po metodi ničenja. Magnetometer DI sestavljajo nemagnetni teodolit in enoosni magnetometer fluxgate (Rasson, 2007). Njegov senzor je nameščen na daljnogledu teodolita tako, da sta si magnetna in optična os vzporedni (Slika 2). Točnost (Urad za standardizacijo, 1999; JCGM, 2008) tega merilnega instrumenta je odvisna od merilne točnosti teodolita in od njegove magnetne čistosti. Merilna točnost magnetometra DI pa ni odvisna le od teodolita temveč tudi od magnetne čistosti merilca in od magnetnega šuma okolice, ki je v času magnetnih neviht zelo povečan. 77

78 Na srednjih zemljepisnih širinah se merjenje kotov D in I izvaja po metodi ničenja. Senzor magnetometra DI je usmerjen pravokotno na smer vektorja zemeljskega magnetnega polja. Takrat je merilna občutljivost tega senzorja največja in zazna že najmanjši odklonu iz te smeri. Visoka stabilnost instrumenta skupaj z merilnimi procedurami, ki izenačujejo pogreške elektronike in pogreške teodolita, omogočajo meritev kotov D in I z absolutno merilno točnostjo. Referenca za azimut pri meritvah deklinacije in inklinacije je določena glede na pozicijo teodolita (TD). Pri vsakem od osmih odčitavanj vrednosti azimutnega kota (TA) na nemagnetnem teodolitu (Slika 3) je potrebno odčitati tudi univerzalni čas UTC (Universal Coordinated Time) (Agilent Technologies, 2000). Poleg srednje vrednosti kota D in kota I je potrebno izračunati tudi srednjo vrednost časa UTC za obdobje vsake skupine štirih meritev. Deklinacijski kot D se izračuna kot srednja vrednost štirih meritev. Deklinacijski koti se odčitavajo na horizontalnem krogu teodolita in sicer: 1. S senzorjem zgoraj in z daljnogledom enkrat usmerjenim proti vzhodu (EU) in drugič proti zahodu (WU). Meritvi sta opravljeni v prvi krožni legi. 2. S senzorjem spodaj in z daljnogledom enkrat usmerjenim proti zahodu (WD) in drugič usmerjenim proti vzhodu (ED). Meritvi sta opravljeni v drugi krožni legi. Po opravljenih vseh štirih meritvah deklinacije po metodi ničenja se da izračunati magnetni meridian (MM): MM = (ED + WD + EU + WU)/4 Na osnovi dobljenih merilnih rezultatov se izračuna tudi deklinacijski kot D: D = MM + (TA) TD ± 90 Slika 4 - Meritev kota inklinacije na vertikalnem merilnem krogu nemagnetnega teodolita magnetometra DI po metodi ničenja v ravnini magnetnega meridiana MM. Pri merjenju inklinacije mora biti daljnogled magnetometra DI usmerjen točno v smeri predhodno izračunanega magnetnega meridiana MM ali MM+180. Meritev se odčitava na vertikalnem merilnem krogu (Slika 4). Inklinacija je srednja vrednost štirih meritev: 1. Z daljnogledom teodolita usmerjenim v magnetni meridian MM in doseženo ničelno vrednostjo enoosnega magnetometra fluxgate v primeru, ko je njegov senzor zgoraj (NU) in ko je senzor spodaj (SD). V obeh primerih je vertikalni merilni krog teodolita usmerjen proti zahodu. 78

79 2. Z daljnogledom teodolita usmerjenim v magnetni meridian MM +180 in doseženo ničelno vrednostjo enoosnega magnetometra fluxgate v primeru, ko je njegov senzor zgoraj (SU) in ko je senzor spodaj (ND). V obeh primerih je vertikalni merilni krog teodolita usmerjen proti vzhodu. Na osnovi izmerjenih vrednosti kota inklinacije I v štirih različnih pozicijah daljnogleda in senzorja je mogoče izračunati njegovo srednjo vrednost: I = [(360 -ND) + (180 -SU) + (SD-180 ) + NU]/4 V tem poglavju predstavljena metoda meritve absolutnih vrednosti vektorja zemeljskega magnetnega polja je klasična in najbolj pogosto uporabljena metoda na geomagnetnih observatorijih (Jankowski & Sucksdorff, 1996; Rasson, 2005) kot tudi na ponavljalnih postajah (Newitt et al., 1996). Tudi sama metoda meritev absolutnih vrednosti s pomočjo magnetometra DI se še izpopolnjuje (Geese et al., 2011). Analiza merilnih rezultatov in vpliv šuma na meritve Na osnovi meritve kota deklinacije in kota inklinacije je mogoče izračunati tudi kot med magnetno osjo senzorja in optično osjo teodolita (ang.: sensor misalignement) ter odstopanje elektronskega dela magnetometra fluxgate (ang.: sensor offset). Iz meritev kota deklinacije D se izračuna kot δ D, horizontalni kot ali azimutni kot med magnetno osjo senzorja magnetometra fluxgate in optično osjo daljnogleda teodolita, ter kot ε D, vertikalni kot ali elevacijski kot med tema dvema osema. Odstopanje elektronskega dela magnetometra fluxgate od nične vrednosti zemeljskega magnetnega polja ali magnetizacijski pogrešek senzorja je podana s faktorjem S 0D izraženim v nt (Lauridsen, 1985; Bartington Instruments, 1989; Matzka & Hansen, 2007). Pred izračunom faktorjev odstopanj se izmerjene vrednosti normirajo na poljubno izbrano vrednost kota deklinacije. Za spremljanje odstopanj posamezne serije meritev pri posameznem teodolitu pa to normiranje ni nujno potrebno. Odstopanje optične osi daljnogleda od magnetne osi senzorja v horizontalni ravnini ne vpliva na meritve kota inklinacije I. Zato se iz meritev tega kota lahko izračuna le vrednost ε I, horizontalni kot med magnetno osjo senzorja magnetometra fluxgate in optično osjo daljnogleda teodolita, in S 0I, odstopanje elektronskega dela magnetometra fluxgate od nične vrednosti zemeljskega magnetnega polja. Pri meritvah kota inklinacije se z razliko med rezultati meritev s senzorjem navzgor in s senzorjem navzdol izračuna faktor G 0I. Ta faktor podaja oceno o magnetni čistosti tako teodolita magnetometra DI kot uporabljenega nosilca zanj: stativa ali merilnega stebra. Nadzoruje pa se lahko tudi sprememba geomagnetnega gradienta merilnega stebra za absolutne meritve s pomočjo magnetometra DI (Csontos, 2013). V kolikor obstajajo večje razlike med številskimi vrednostmi odstopanj izračunanih iz meritev kota deklinacije in iz meritev kota inklinacije, potem so absolutne meritve slabo izvedene ali pa obstajajo znatni pogreški v variometričnih meritvah. Če se želi izračunana odstopanja uporabiti tudi za uravnavanje magnetnih osi senzorja magnetometra fluxgate, potem se mora uporabiti tudi pravilno zaporedje meritev kota D in kota I. Le v tem primeru so rezultati izračunov odstopanj po predlaganih formulah za ε D in ε I ter za S 0D in S 0I usklajeni tudi po predznaku. S 0D in S 0I je odstopanje meritve elektronskega dela magnetometra od nične vrednosti zemeljskega magnetnega polja za katere se priporoča, da se ju izračuna ob vsaki seriji meritev kota deklinacije D in kota inklinacije I. Je namreč pomemben pokazatelj sprememb med posameznimi serijami meritev in pokazatelj izvora sistematskih pogreškov. 79

80 Na absolutne meritve zemeljskega magnetnega polja z magnetometrom DI znatno vpliva tudi magnetni šum okolice (Turbitt et al., 2011; Marsal & Torta, 2007), ki vpliva tudi na točnost določitve osnovnih vrednosti komponent geomagnetnega polja (Changjiang & Zhang, 2011). Astronomsko določevanje azimuta z opazovanjem Sonca Astronomski azimut je določen s kotom med ravnino nebesnega poldnevnika opazovališča in ravnino, ki vsebuje opazovano točko in normalo na opazovališče. Astronomski azimut je kot merjen v horizontalni ravnini v smeri urinega kazalca od smeri proti geografskemu severu (ang.: true north). V času dnevne svetlobe je za opazovanje s pomočjo teodolita primernih večje število nebesnih teles. Vendar je Sonce tisto, ki je najprimernejše med njimi zaradi njegove svetlosti in takojšne prepoznavnosti. Gibanju Sonca se sledi z daljnogledom teodolita, ki mora biti obvezno dopolnjen s sončnim filtrom. Ta filter lahko nadomešča Roelofsova prizma, ki omogoča zanesljivejše določevanje središča sončnega diska (Nixon, 2011). V trenutku, ko se z daljnogledom teodolita doseže središče Sonca, se odčita horizontalni kot in registrira čas UTC. Podrobnejši opis tega opazovanja skupaj s prostorsko geometrijo je predstavljena v ustrezni literaturi (Jankowski & Sucksdorff, 1996; Newitt et al., 1996). Z malo izkušenj se lahko pri tej meritvi horizontalnega kota doseže pogrešek le nekaj kotnih sekund. Priporočljivo je, da se serija opazovanj Sonca opravi v jutranjih in večernih urah simetrično glede na poldne po lokalnem času. To je pa tudi čas, ko se opravljajo tudi geomagnetne meritve. Sonce je takrat nizko nad obzorjem, zaradi česar je manjši vpliv pogreška zaradi slabe postavitve instrumenta v vodoravni ravnini (Rasson, 2005). Ne sme pa biti Sonce preblizu obzorja, ker se takrat pogreški povečajo zaradi večjega vpliva astronomske refrakcije. Ta je največja v smeri horizonta. S simetričnim merjenjem glede na opoldanski čas se odpravlja ali vsaj zmanjšuje sistematični pogrešek pri določevanju časovnega kota. Zaradi različnih pogojev v atmosferi v dopoldanskem in popoldanskem času pa sistematičnega pogreška zaradi refrakcije svetlobe v ozračju ni mogoče prav enostavno odpraviti. Najbolj priporočljiva metoda za določevanje azimuta z opazovanjem Sonca je metoda časovnega kota. V primeru uporabe te metode mora biti čas določen točno na nekaj desetink sekunde. Najprimernejši kronometer je tisti, ki je sinhroniziran na standardni oddajnik časovnih signalov ali pa satelitski sprejemnik GNSS (Global Navigation Satellite System). Zaključki Današnji razvoj magnetometrov DI se odvija v dve smeri: a) dopolnjuje se klasični teodolitski magnetometer DI tako, da se poleg senzorja na njegov daljnogled montira tudi celotna elektronika in pomnilnik za shranjevanje merilnih podatkov; b) robotizira se magnetometer DI (Sapunov et al., 2006; Matzka et al.; 2010). Razvoj novega merilnega instrumenta za meritve zemeljskega magnetnega polja na observatoriju pa traja več kot deset let (Hegymegi, 2006), kar se tudi upošteva pri določevanju dobe amortizacije za to opremo. Ob nakupu novega tipa magnetometra DI je poleg cene odločujoče tudi število observatorijev, ki se jih nadzira iz enega centra. V primeru večjega števila dislociranih stalnih merilnih postaj se lahko na teh postajah postavi avtomatizirane magnetometre DI. 80

81 Ob takem nakupu se število stalnih sodelavcev geomagnetnega observatorija običajno zmanjša, poveča pa se obremenitev preostalih. Za meritev azimuta s pomočjo opazovanja Sonca se lahko uporablja teodolit klasičnega magnetometra DI, ki je obvezno dopolnjen s sončnim filtrom. En sam merilni instrument je v tem primeru uporabljen za določitev azimuta kot tudi za meritve magnetne deklinacije in inklinacije. Določevanje azimuta na astronomski način je bolj odvisno od vremenskih razmer in tudi zahteva več časa za dosego končnih rezultatov kot pa s pomočjo satelitskega navigacijskega sistema. Po obeh metodah pridobljeni končni rezultati so med seboj primerljivi. Omogočata določevanje azimuta z merilno točnostjo 0,25 kotne minute, kar je boljše kot pa najslabša priporočena merilna točnost (Jankowski & Sucksdorff, 1996; Newitt et al., 1996). Za določevanje azimuta s pomočjo satelitskega navigacijskega sistema pa moramo imeti na razpolago poseben satelitski navigacijski sprejemnik ter potrebno znanje in veščino za njegovo uporabo. Navigacijski sprejemnik omogoča samodejno zapisovanje in obdelavo merilnih podatkov ter zato hitreje ponudi končne rezultate za nadaljnjo uporabo (Gu et al., 2006; Dimal & Balicanta, 2009; Nixon, 2011). Uspešno lahko nadomesti ali vsaj dopolni tradicionalni astronomski način določevanja azimuta. Že pri izhodiščni avtomatizaciji sodobnega digitalnega geomagnetnega observatorija in njegovi vključitvi v mednarodno informacijsko mrežo INTERMAGNET se je nadzor nad merilnimi podatki prepustilo sodelavcem posameznega observatorija. Nadaljnja avtomatizacija merilnih instrumentov in ostale opreme ter postopkov obdelave merilnih podatkov ni odvisna samo od razpoložljivih denarnih sredstev temveč tudi od števila sodelavcev tega observatorija. Zmanjševanje njihovega števila zmanjšuje zanesljivost delovanja observatorija, zmanjšuje raziskovalno delo na njem, zmanjšuje število raziskovalnih dosežkov in geomagnetni observatorij lahko prav kmalu preide v sistem za zbiranje in shranjevanje merilnih podatkov. Literatura Agilent Technologies (2000). The Science of Timekeeping. Application Note AN SantaClara (CA, US): Agilent Technologies. Air Force Geophysics Laboratory (1985). Handbook of Geophysics anf the Space Environment. Scientific editor Adolph S. Jursa. ADA Springfield (VA, US): United States Air Force; Air Force system Command. Applied Physics Laboratory (1997). The Sun and Heliosphere in Three Dimensions. Report of the NASA Science Definition Team for STEREO Mission. Laurel (US): Johns Hopkins University. Arlt, R., Leussu, R., Giese, N., Mursula, K., Usoskin, I. G. (2013). Sunspot positions and sizes for from the observations by Samuel Heinrich Schwabe. MNRAS 433, Bartington Instruments (1989). Operation and Maintenance Manual for Mag-01H Fluxgate Declinometer / Inclinometer With non-magnetic WILD T1 Theodolite. OM2020 Issue 4. Witney (UK): Bartington Instruments Ltd. Benett, G. G., Freislich, J. G. (1980). Field astronomy for surveyors. Kensington (Australia): Now South Wales University, Billings, E. D., Roberts, O. R. (1964). The origin of M-region geomagnetic storms. Astrophisica Norvegica 9 (16), Campbell, H. W. (1989). The Regular Geomagnetic-Field Variations During Quiet Solar Conditions. Geomagnetism. Volume 3. Edited by J. A. Jacobs. London: Academic Press, Carrington, C. R. (1859). Description of a Singular Appearance seen in the Sun on September 1, Monthly Notices of the Royal Astronomical Society MNRAS 20, Changjiang, X., Zhang, S. (2011). The analysis of baselines for different fluxgate theodolites of geomagnetic observatories. Proceedings of the XIV IAGA Workshop on Geomagnetic 81

82 Observatory Instruments, Data Acquisition, and Processing, Changchun (China): Changchun Magnetic Observatory, 13 23, September, Editor Pieter B Kotzè. Data Science Journal 10, IAGA159-IAGA168. Cliver, W. E. (1994). Solar Activity and Geomagnetic Storms: The First 40 Years. EOS, Transactions, American Geophysical Union 75 (49), 569, Cliver, W. E., Dietrich, F. W. (2013). The 1859 space weather event revisited: limits of extreme activity. Journal of Space Weather and Space Climate 3, A31 (1-15). Csontos, A. (2013). Methods for measuring the gradient of the magnetic field using standard observatory instrumentation. Proceedings of the XVth IAGA Workshop on Geomagnetic Observatory Instruments, Data Acquisition, and Processing. Extended Abstract Volume. Edited by: Pavel Hejda, Arnaud Chulliat, Manuel Catalán. San Fernando; Cadiz (Spain): Real Instituto y Observatorio de la Armada, June 4th 14 th, Boletín Roa 03 (13), Čop, R. (2001). Radionavigacija in telemetika. Piran: samozaložba. Čop, R., Deželjin, D., De Reggi, R. (2015). Določitev lokalnega geomagnetenga indeksa K. Geodetski vestnik, 59 (4), Čop, R., Milev, G., Deželjin, D., Kosmač, J. (2014). Protection against lightning at a geomagnetic observatory. Geosci. Instrum. Method. Data Syst. 3, Dimal, L. M. O. R., Balicanta, P. L. (2009). Comparative Analysis of GPS Azimuth and Derived Azimuth for the Establishment of Project Controls. Proseedings. 7th FIG International Federation of Surveyors, Regional Conference; Spatial Data Serving People: Land Governance and the Environment Building the Capacity, Hanoi, Vietnam, October 2009; TS 6D Engineering Application of GNSS. Di Mauro, D., De Santis, A., Tozzi, R. (2006). The magnetometers and the geomagnetic data from GEOSTAR, a deep seafloor multidisciplinary observatory. Bollettino di Geofisica Teorica ed Applicata 47 (1-2), DMI (2003). Magnetic Results 2001: Brorfelde, Qeqertarsuaq, Qaanaaq and Narsarsuaq Observatories. Technical Report Copenhagen (Denmark): Danish Meteorological Institute - DMI; Solar-Terrestrial Physics Division, Feldstein, Y. I., Vorobjev, V. G., Zverev, V., Förster, L. M. (2014). Investigations of the auroral luminosity distribution and the dynamics of discrete auroral forms in a historical retrospective. History of Geo- and Space Sciences 5, Galilei, G., Scheiner, C. (2010). On Sunspots. Translated and introduced by Eileen Reeves and Albert Van Helden. Chicago: University of Chicago. Geese, A., Auster, U., Korte, M. (2011). DI3 A new procedure for absolute directional measurements. Proceedings of the XIV IAGA Workshop on Geomagnetic Observatory Instruments, Data Acquisition, and Processing, Changchun (China): Changchun Magnetic Observatory, 13 23, September, Editor Pieter B Kotzè. Data Science Journal 10, IAGA47 IAGA51. Ghilani, D. C. (2004). Astronomical Observation Handbook. University Park (PE, US): Pennsylvania State University. Glassmeier, K.-H. Tsurutani, B. T. (2014). Carl Friedrich Gauss General Theory of Terrestrial Magnetism a revised translation of the German text. History of Geo- and Space Sciences 5, Gu, Z., Zhan, Z., Gao, J., Yao, T., Han, W. (2006). Application of GPS in geomagnetic survey. Earth Planets Space 58, Hasegawa, H., Retino, A., Vaivads, A., Khotyaintsev, Y., Andre, M., Nakamura, T. K. M., Teh, W.-L., Sonnerup, B. U. O., Schwartz, S. J., Seki, Y., Fujimoto, M., Saito, Y., Reme, H., Canu, P. (2009). Kelvin-Helmholtz waves at the Earth s magnetopause: Multiscale development and associated reconnection. Journal of Geophysical Research 114, A Hegymegi, L. (2006). Problems of supply in DI-flux instrument. Geomagnetics for Aeronautical Safety; A Case Study in and around the Balkans. NATO Security through Science Series. Editors: Jean L. Rasson, Todor Delipetrov. Springer, INTERMAGNET Technical Reference Manual (2012). Version 4.6. Edited by: Benoît St-Louis. Edinburgh (UK): British Geological Survey. 82

83 JCGM 200:2008 (2008). International vocabulary of metrology Basic and general concepts and associated terms (VIM). Third edition. International Bureau of Weights and Measures (BIPM); Joint Committee for Guides in Metrology (JCGM). Jankowski, J., Sucksdorff, C. (1996). IAGA Guide for Magnetic Measurements and Observatory Practice. Boulder (US): International Association of Geomagnetism and Aeronomy. Kerridge, D. (2007). Magnetic Observatories in the 21st Century: an Endangered Species? XII IAGA Workshop on Geomagnetic Observatory Instruments, Data Aquuisition and Processing. Belsk, June Monographic Volume C-99 (398). Publications of the Insttitute of Geophysics, Polish Academy of Sciences C-99 (398). Korepanov, V. (2006). Geomagnetic instrumentation for repeat station survey. Geomagnetics for Aeronautical Safety; A Case Study in and around the Balkans. NATO Security through Science Series. Editors: Jean L. Rasson, Todor Delipetrov. Springer, Korte, M., Mandea, M., Linthe, H.-J., Hemshorn, A., Kotzé, P., Ricaldi, E. (2009). New geomagnetic field observations in the South Atlantic Anomaly region. Annals of Geophysics 52, Lanza, R., Meloni, A. (2006). The Earth s Magnetism. An Introduction for Geologists. Berlin; Heidelberg: Springer. Lauridsen, E. K. (1985). Experiences with the DI-fluxgate Magnetometer Inclusive Theory of the Instrument and Comparison with Other Methods. Volume 71 of Geofysiske meddelelser. Copenhagen; Danish Meteorological Institute. Lockwood, M., Forsyth, R. B., Balogh, A., McComas, D. J. (2004). Open solar flux estimates from near-earth measurements of the interplanetary magnetic field: comparison of the first two perihelion passes of the Ulysses spacecraft. Annales Geophysicae 22 (4), Marsal, S., Torta, J. M. (2007). An evaluation of the uncertainty associated with the measurement of the geomagnetic field with a D/I fluxgate theodolite. Meas. Sci. Technol. 18, Matzka, J., Hansen, T. L. (2007). On the Various Published Formulas to Determine Sensor Offset and Sensor Misalignment for the DI-flux. XII IAGA Workshop on Geomagnetic Observatory Instruments, Data Aquuisition and Processing. Belsk, June Monographic Volume C-99 (398). Publications of the Insttitute of Geophysics, Polish Academy of Sciences C-99 (398). Matzka, J., Chulliat, A., Mandea, M., Finlay, C. C., Qamili, E. (2010). Geomagnetic Observations for Main Field Studies: From Ground to Space. Space Sci. Rev.. Newitt, L. (2007a). Survey of Magnetic Observatory Charging Practices. XII IAGA Workshop on Geomagnetic Observatory Instruments, Data Aquuisition and Processing. Belsk, June Monographic Volume C-99 (398). Publications of the Insttitute of Geophysics, Polish Academy of Sciences C-99 (398). Newitt, L. (2007b). A Search for Users of Magnetic Observatory Data. XII IAGA Workshop on Geomagnetic Observatory Instruments, Data Aquuisition and Processing. Belsk, June Monographic Volume C-99 (398). Publications of the Insttitute of Geophysics, Polish Academy of Sciences C-99 (398). Newitt, L.R., Barton, C.E., Bitterly, L. (1996). IAGA Guide for Magnetic Repeat Station Surveys. Boulder (CO, US): NOAA Space Environment Center; International Association of Geomagnetism and Aeronomy; Working Group V-8: Analysis of the Global and Regional Geomagnetic Field and its Secular Variation. Nixon, R. P. (2011). Using sun observations to set an azimuth combining and comparing Automatic Target Recognition in a Total Station with GPS observed time and position. Project Dissertation. Course ENG4111/2 Research Project. Toowoomba (Australia): University of Southern Queensland; Faculty of Engineering and Surveying. Rasson, L. Jean. (2005). About Absolute Geomagnetic Measurements in the Observatory and in the Field. Bruxelles: L'Institut Royal Meteorologique de Belgique. Rasson, L. J. (2007). Manual for Tavistock DIflux Absolute Measurements of Geomagnetic Declination and Inclination. Karachi Magnetic Observatory. Training course at SUPARCO (Space and Upper Atmosphere Research Commission) headquarters, Karachi, Pakistan, November 6 14, Dourbes (Belgium): Institut Royal Météorologique de Belgique. 83

84 Rasson, L. J., Van Loo, S. (2007). New Concepts in Geomagnetic Observatories Operation. Publs. Inst. Geophys. Pol. Acad. Sc., C-99 (398). Sabine, E. (1852). On Periodical Laws Discoverable in the Mean Effects of the Larger Magnetic Disturbances. No. II. Phil. Trans. R. Soc. Lond. 142, Sapunov, V., Rasson, J., Denisov, A., Saveliev, D., Kiselev, S., Denisova, O., Podmogov, Y., Khomutov, S. (2006). Theodolite-borne vector Overhauser magnetometer: DIMOVER. Earth Planets Space 58, SILSO (2015). Sunspot number series: latest update [online]. World Data Center for the production, preservation and dissemination of the international sunspot number. Brussels (Belgium): Royal Observatory of Belgium; SILSO - Sunspot Index and Long-term Solar Observations. ( ). Stern, P. D. (2002). A Millennium of Geomagnetism. Reviews of Geophysics 40 (3), B1-B30. Svalgaard, L., Cliver, E. W. (2007). Long-term geomagnetic indices and their use in inferring solar wind parameters in the past, Adv. Space Res. 40, Turbitt, C., Baillie, O., Kerridge, D., Clarke, E. (2011). An investigation into techniques for isolating noise in observatory data. Proceedings of the XIV IAGA Workshop on Geomagnetic Observatory Instruments, Data Acquisition, and Processing, Changchun (China): Changchun Magnetic Observatory, 13 23, September, Editor Pieter B Kotzè. Data Science Journal, 10, IAGA174-IAGA182. Urad za standardizacijo in meroslovje (1999). Mednarodni slovar osnovnih in splošnih izrazov s področja meroslovja. Ljubljana: Urad RS za standardizacijo in meroslovje. 84

85 Sončni cikli in turistično gospodarstvo Slovenije Andrej Rojec 1, Damir Deželjin 1, Rudi Čop 1 Povzetek Naše življenje je pod vplivom naravnih cikličnih sprememb, ki nastajajo zaradi vrtenja Zemlje in njenega obhoda okoli Sonca. Ciklično pa se spreminjajo tudi lastnosti Sonca. V prispevku je predstavljen primer ugotavljanja povezave med cikli sončnih peg in prihodom tujih turistov v Slovenijo v zadnjih 65 letih ( ). Turistično gospodarstvo je izrazito sezonsko gospodarstvo in pod vplivom vremenskih sprememb. Predhodno je bila že raziskana produkcija soli v Piranskih solinah v času Maunderjevega minimuma ( ), ki je prav tako sezonska dejavnost in tudi pod vplivom vremenskih sprememb. Oba primera proizvodnih procesov se ne da več ponoviti v takšni obliki, kot sta se odvila v preteklosti. Zato smo uporabili induktivni način dokazovanja predpostavke, da je sezonsko gospodarstvo pod vplivom sončnih ciklov. Ključne besede: sončni cikli, prihod tujih turistov v Slovenijo, induktivni način dokazovanja Key words: Sun cycles, visits of foreign tourists in Slovenia, inductive way of validation of theory Uporaba arhivskih podatkov za dokazovanje teoretičnih predpostavk Teorija, ki izhaja iz sistematično urejenih podatkov, se dokazuje predvsem na induktivni način (Sage, 2004; Heatha & Cowley, 2004). Bolj ali manj je prilagojena zbranim podatkom, za njihovo obravnavo bolj ali manj primerna in uporabna ter bolj ali manj prilagodljiva tudi za na novo pridobljene in na novo urejene podatke. Takšna teorija (ang.: grounded theory) torej nastane na obraten način kot pa je običajni način postavljanja teorij ali tez. Kot vsaka raziskava v znanosti mora biti tudi teorija, ki izhaja iz podatkov, dokazljiva in ponovljiva (Kennett, 2014). Že v samem začetku pa mora biti konsistentna in ne sme vsebovati protislovij. Pri nadaljnjem dograjevanju njene vsebine so zato pomembne dodatne raziskave na več posameznih primerih. To omogoča njeno preverjanje, izločanje protislovnosti iz nje in zmanjšuje možnost oddaljevanja od realnosti. Tak pristop omogoča modeliranje na osnovi obravnave posameznega primera in ima svoje mesto tako v epistemologiji (teorija o znanju) kot tudi med znanstvenimi metodami (Moglia et al., 2011; Hoda et al., 2012). Raziskave, opisane v tem članku, temeljijo na podatkih shranjenih v različnih arhivih, ki so že bili predhodno primerno urejeni. Opazovani pojavi so enkratnega značaja in se ne morejo več ponoviti v takšni obliki, kot so bili takrat v preteklosti. Iz njih so na novo izločeni ciklični pojavi s periodami okoli 12 let v gospodarskih dejavnostih, ki so sezonskega značaja ter pod vplivom vremenskih sprememb. Na osnovi teh ugotovitev je bila postavljena teza, da na te dejavnosti vpliva tudi Sonce s svojimi cikli. Te predpostavke bi lahko služili tudi za dolgoročno napoved razvoja sezonskih gospodarskih dejavnosti, ki so pod vplivom vremenskih sprememb in tudi Sonca. S to napovedjo bi si pridobili možnost snovanja dolgoročnih strategij na podjetniški, področni ali celo na državni ravni za omilitev posledic zaradi spremembe turističnih tokov, ki jih povzroča Sonce s svojimi cikli. Zato bi se lahko te bazne raziskave (ang.: basic), ki izhajajo zgolj iz radovednosti in želje po razširitvi znanja, usmerile najprej na podrobnejše raziskave na posameznih področjih (ang.: strategic basic) in nato tudi na aplikativne raziskave (ang.: applied). 1 Zavod Terra Viva, Sv. Peter 115, 6333 Sečovlje/Sicciole 85

86 Slednje bi dale uporabno znanje za dolgoročno načrtovanje v tistih gospodarskih dejavnostih, za katere je že bil ugotovljen vpliv sončnih ciklov. To načrtovanje bi se predvsem nanašalo na izbiro metod in uravnavanje procesa vodenja, nikakor pa ne toliko na vse ostale dejavnike, ki tudi prispevajo k uspešnosti posamezne gospodarske dejavnosti (Adolpha et al., 2012; Dunne, 2011). Mednje spadajo predvsem ključne odločitve na najvišjem nivoju vodenja ter usposobljenost in izkušenost osebja. Sončne pege Že v Antiki je bilo poznano, da so na Soncu sončne pege in da se spreminjajo. Več kot dva tisoč let pred iznajdbo teleskopa so bile opazovane in tudi dobro opisane. Njihov pojav so povezovali s spremembami vremena (Galileo & Scheiner, 2010). Iznajdba teleskopa v začetku 17-tega stoletja ni le za vedno spremenila astronomska opazovanja, temveč tudi pospešila razvoj optike in epistemologije. S pomočjo teleskopa so začeli sistematično opazovati in opisovati nebesna telesa, med drugim tudi Mesec, Sonce in pege na njem. Odkritje ciklov sončnih peg v prvi polovici 19-tega stoletja je eno od najpomembnejših odkritij v sodobni astronomiji (Arlt, 2011). Vse naše sedanje vedenje o lastnostih Sonca, ki neposredno vpliva na Zemljo in na življenje na njej, izhaja iz tega odkritja. V obdobju zadnjih 150 let kaže kombinacija med številom sončnih peg in njihove porazdelitve po širini sončnega diska, da se največja sončna aktivnost ponavlja vsakih 9,5 do 11 let. Dolžina cikla sončnih peg se imenuje tudi Wolfovo število (Clette et al., 2007). Glede na dolžino našega življenja so to dolgi cikli in zato njihovega vpliva na naše vsakdanje življenje ne opazimo ali pa ga pozabljamo. V začetku dvajsetega stoletja pa je bilo ugotovljeno, da sončne pege nastajajo zaradi anomalij magnetnega polja na Soncu (Hale et al., 1919). Slika 1 - Korelacija med ceno morske soli v Beneški republiki in številom sončnih peg v času Maunderjevega minimuma ( ) V času Maunderjevega minimuma od leta 1645 do leta 1715 je bilo spremljano delovanje Sonca (Hoyt & Schatten, 1996). V vseh sedemdesetih letih tega minimuma so 86

87 opazovalci zaznali zelo majhno število sončnih peg in tudi polarni siji so bili zelo redki. Že ti podatki kažejo, da je Maunderjev minimum dejansko obstajal. V preteklem stoletju pa so to ugotovitev še dodatno podprli (Beer, 2000) z raziskavami ostankov živih bitij glede vsebnosti radioaktivnih izotopov ogljika 14 C (carbon -14) in ledu na Antarktiki glede vsebnosti berilija 10 Be (beryllium -10). Ta dva izotopa nastajata v zgornjih plasteh atmosfere pod vplivom kozmičnih žarkov (ang.: cosmogenic isotopes). V članku so uporabljeni podatki o letnem številu sončnih peg iz dveh različnih virov: ocenjene vrednosti letnega števila sončnih peg za obdobja od leta 1610 do leta 1700 (NOAA, 2007) in po tem letu srednje vrednosti letnega števila sončnih peg (SILSO, 2014). S temi preverjenimi in urejenimi arhivskimi podatki smo poskušali dokazati vpliv ciklov sončnih peg na nekatere gospodarske dejavnosti, ki se morajo prilagajati spremembam letnih časov ter so pod vplivom vremenskih sprememb. Proizvodnja soli v Piranskih solinah v času Maunderjevega minimuma ( ) Slovenska Istra in s tem tudi mesto Piran sta bila vse od konca trinajstega stoletja pa do njenega propada del Beneške republike. Prva znana pogodba za sol med Beneško republiko in piransko komuno je bila podpisana leta 1375 (Bonin, 2001; Bonin, 2005). V njej je bil določen limit proizvodnje morske soli v piranskih solinah na 3500 modijev letno (1 modio = 801 kg). Solne pogodbe sta sklepala Solni urad v imenu beneške vlade in Kolegij dvajsetih za sol (Colleggio dei XX del sal), ki jih je izmed lastnikov solnih fondov pooblastila piranska komuna. Te pogodbe so bile najprej sklenjene za dobo petih let. V začetku osemnajstega stoletja se je ta doba najprej podaljšala na dvanajst let, nato na petnajst let. Zadnja taka pogodba iz leta 1780 je bila sklenjena za dvajset let. Glavni predmet teh pogodb je bila cena soli. Letni limit pridelave soli v piranskih solinah se je do leta 1636 postopoma dvignil na 5200 modijev, ki je nato veljal nadaljnjih sto trinajst let. V vsem tem obdobju se velikost solin v piranski komuni ni bistveno spremenila. Tako nekatere solne pogodbe kot tudi podatke o proizvodnji soli v piranski komuni hrani Pokrajinski arhiv Koper, Enota Piran (Bonin, 2001; Bonin & Čop, 2008). V gradivu o solinah so prvi podatki o letni pridelavi soli iz leta 1637, ki se nadaljujejo vse do leta 1685, ko se konča sistematično zapisovanje teh podatkov. V tem oseminštirideset letnem obdobju manjkajo podatki za štiri leta: 1657, 1658, 1663 in O pridelavi soli za preostalih sedemdeset let od leta 1685 do 1744 obstajajo v tem arhivu le podatki za pet posameznih let in za pridelek soli v dveh petletnih obdobjih: (21170 modijev) in (21327 modijev). Cena soli v lirah (1 lira veneziana = 1/2 ducato d'oro = 20 soldi = 240 denari), pridelane v piranskih solinah od leta 1637 do leta 1744, je bila določena s solnimi pogodbami. Linearni koeficient korelacije (Stigler, 1989; Rodgers & Nicewander, 1988) med cenami soli in povprečnim številom sončnih peg v opazovanem obdobju je ρ = - 0,53 (Slika 1). Korelacija med tema dvema skupinama podatkov obstaja v obliki antikorelacije: cena soli se je povečala ob upadu števila sončnih peg in obratno. Linearni koeficient korelacije med letno proizvodnjo soli v piranskih solinah in številom sončnih peg od leta 1637 do leta 1685 je nižji od ρ 0,01. Linearne korelacije med opazovanima skupinama podatkov torej ni. Pri frekvenčni analizi FFT podatkov o proizvodnji soli v opazovanem obdobju je sicer prisotna perioda T = 12,25 let, vendar z zelo majhno močjo (2,64 %). 87

88 Slika 2 - Prihod tujih turistov v Slovenijo v obdobju od leta 1948 do leta 2012 Prihod tujih turistov v Slovenijo od leta 1948 do leta 2012 Letni podatki o številu prihodov tujih turistov v Slovenijo v obdobju 65 let so bili pridobljeni iz več virov (Zavod SRS, 1971; Zavod SRS, 1993; Statistični urad SR, 2013) in urejeni po letih (Slika 2). Od leta 1948 do leta 2012 sta opazna dva izjemna dogodka: v letu 1973, ko je prihod tujih turistov nehal naraščati, in v letu 1990, ko je ta izjemno močno upadel. Nastala sta zaradi takratnih političnih razmer v Sloveniji: leta 1973 kot posledica političnih nemirov v nekdanji Jugoslaviji in leta 1991 ob njenem razpadu (Wikipedia, 2014). Časovna razdalja med tema dvema dogodkoma je 16 ± 1 leto. V vsem opazovanem obdobju 65-tih let so stalno prisotne spremembe števila prihod tujih turistov s periodami od treh do petih let ter od šestih do osmih let. Opazni sta tudi dve manjši kratkotrajni znižanji števila prihod tujih turistov in sicer leta 1999 in leta Podatki o prihod tujih turistov v Slovenijo so sicer manj zanesljivi, kot na primer podatki o številu njihovih nočitev, vendar je vpliv političnih dogodkov nanje večji. Izračunani koeficient korelacije med naborom podatkov o letnem številu prihodov tujih turistov v Slovenijo in letnim številom sončnih peg v njihovih zadnjih sedmih ciklih znaša ρ = - 0,30 (antikorelacija). Glede na število sončnih ciklov v naborih podatkov je korelacija med spremenljivkama verjetna in v protifazi. Podrobnejši pregled grafične predstavitve prihodov tujih turistov in sočasnih sončnih ciklov pokaže, da se v času pospešenega naraščanja števila sončnih peg število prihodov tujih turistov v Slovenijo zniža in poviša v drugem delu cikla sončnih peg, ko njihovo število upada (Slika 3). Ta nihanja so imela v času naraščanja števila prihodov tujih turistov v obdobju manjšo amplitudo kot pa v naslednjih letih. Njihova perioda pa je ostala vedno ista ~ 7 let. Na skupini podatkov o številu prihodov tujih turistov v Slovenijo od leta 1948 do leta 2012 je bila narejena frekvenčna analiza FFT (fast Fourier transform) (Slika 4) (Cooly & Tukey, 1965; Bergland, 1969). Ciklična pojava s periodo 10,83 let in 13 let sta relativno velikih moči in po svoji dolžini enaka dobro poznanima naravnima cikloma: ciklu sončnih peg in ciklu geomagnetnih neviht (Cliver, 1994). Po moči je vsak od teh dveh cikličnih 88

89 pojavov primerljiv s prispevkom tistega s periodo 16,25 let, ki je nastal zaradi političnih dogodkov v Sloveniji. Slika 3 - Korelacija med številom prihod tujih turistov v Slovenijo in številom sončnih peg od osemnajstega do štiriindvajsetega sončnega cikla Zaključki Primerjava razpoložljivih podatkov o proizvodnji soli v piranski komuni v času Maunderjevega minimuma ( ) z ocenjenim letnim številom sončnih peg v istem obdobju ni dala pričakovanih rezultatov. Povišanje cene soli v Beneški republiki sicer kaže na pomanjkanje tega blaga na trgu, ki ga je državna uprava zelo strogo nadzorovala. Ker pa linearna korelacija med proizvodnjo soli v piranskih solinah in številom sončnih peg ni bila ugotovljena, se zastavlja isto vprašanje, kot se je že zbiralcu in urejevalcu podatkov: Ali so podatki o proizvodnji soli res točni? V letih je bila namreč organizirana preizkusna proizvodnja morske soli v piranskih solinah v enakih solnih bazenih, kot so bili za časa Maunderjevega minimuma. V njih se je dosegla proizvodnja od 3,1 modija/bazen v deževnem letu in 6,2 modija/bazen v času dobre letine. Beneška republika pa je to proizvodnjo s solnimi pogodbami omejevala na vsega 2 modija/bazen (Bonin, 2001). Zaradi lažje dosegljivosti in enostavnejšega preverjanja podatkov za nadaljnjo iskanje linearne korelacije s podatki o srednji letni vrednosti števila sončnih peg so bili uporabljeni podatki o številu prihodov tujih turistov v Slovenijo v zadnjih 65-tih letih ( ). Rezultati matematične obdelave so pokazali proti-fazno korelacijsko povezavo s faktorjem linearne korelacije ρ = - 0,30 (antikorelacija). Sonce s svojimi cikli deluje na turistično gospodarstvo posredno preko vpliva na ljudi (Palmer et al. 2006), na vreme (Marsh & Svensmark, 2000) in na celotno preostalo okolico s spremembo sevanja toplote, vidne svetlobe, ultravijolične svetlobe in žarkov X. V enem ciklu sončnih peg se na površini Zemlje spremeni sevalnost Sonca za malo več kot 0,1%. Ta sprememba je večja kot količina energije, ki jo naš planet dobi iz vseh ostalih virov: iz preostalega vesolja in iz svoje notranjosti. V zadnjih tridesetih letih je bilo s pomočjo umetnih satelitov ugotovljeno, da so spremembe sevanja v enem ciklu sončevih peg odvisne od valovne 89

90 dolžine elektromagnetnih valov. Tako se lahko v spektru ultravijoličnih žarkov, ki vplivajo predvsem na zgornje zračne plasti, sevalnost spremeni tudi v razmerju 1 proti 10 (USGS, 2000). Za primerjavo lahko navedemo vpliv Sonca na dnevno spremembo zemeljskega magnetnega polja, ki je neprimerno bolj neposreden kot pa na turistično gospodarstvo. Na osnovi vzporednih meritev z magnetometri iste vrste na dveh sosednih geomagnetnih observatorijih smo izračunali linearne korelacijske koeficiente v posameznem dnevu od ρ = 0,81 do ρ = 0,93 in s srednjo vrednostjo ρ = 0,85 (Čop et al., 2011). Slika 4: Frekvenčna analiza FFT nad podatki o prihodu tujih turistov v Slovenijo v obdobju od leta 1948 do leta 2012 Na osnovi frekvenčne analize se je izkazalo (Slika 4), da je vpliv sončnih ciklov na turistično gospodarstvo v Sloveniji v časovnem obdobju daljšem od dveh generacij celo večji od vpliva političnih dogodkov. To gospodarstvo, predvsem hotelirstvo, je kapitalno dolgoročno naravnano. Za njegovo zanesljivejše dolgoročno načrtovanje bi bilo potrebno raziskave o vplivu sončnih ciklov nanj razširiti tudi na primere iz drugih držav. Vzporedno bi morali raziskati tudi istočasne vplive ostalih parametrov, s katerimi se je že do sedaj ocenjevalo uspešnost turističnega gospodarstva. Literatura Adolpha, S., Kruchtena, P., Hallb, W. (2012). Reconciling perspectives: A grounded theory of how people manage the process of software development. The Journal of Systems and Software 85, Arlt, R. (2011). The sunspot observations by Samuel Heinrich Schwabe. Astron. Nachrichten 30 (20), Beer, J. (2000). Polar Ice as an Archive for Solar Cycles and Terrestrial Climate. The Solar Cycles and Terrastrial Climate. The solar cycle and terrestrial climate, Solar and space weather Euroconference. Tenerife (Spain); Santa Cruz de Tenerife, September Proceedings 90

91 of the 1st Solar and Space Weather Euroconference. Edited by A. Wilson. Noordwijk (Netherlands): ESA Publications Division, ESA SP, 463, Bergland, G. D. (1969). A guided tour of the fast Fourier transform. IEEE Spectrum 6, Bonin, F. (2001). Proizvodnja soli v Piranskih solinah od 16. do druge polovice 18. stoletja. Annales (Koper) Ser. Hist. Sociol. 11 (1=24), Bonin, F. (2005). Vloga beneških funkcionarjev v primorskih mestih v 16. in 17. stoletju. Magistrsko delo. Mentor red. prof. dr. Vasko Simoniti, somentorica red. prof. dr. Darja Mihelič. Ljubljana; Univerza v Ljubljani, Filozofska fakulteta, Oddelek za zgodovino. Bonin, F., Čop, R. (2008). Pridelki soli v piranski komuni v času Maunderjevega minimuma. Raziskave iz področja geodezije in geofizike Zbornik predavanj. Urednik Miran Kuhar. 13. strokovno srečanje Slovenskega združenje za geodezijo in geofiziko, 17. januar Ljubljana: Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo, Clette, F., Berghmans, D., Vanlommel, P., Van der Linden, R., Koeckelenbergh, A., Wauters, L. (2007). From the Wolf number to the International Sunspot Index: 25 years of SIDC. Advances in Space Research 40, Cliver, W. E. (1994). Solar Activity and Geomagnetic Storms: The First 40 Years. EOS, Transactions, American Geophysical Union 75 (49), 569, Cooly, W. J., Tukey, W. J. (1965). An Algorithm for the Machine Calculation of Compex Fourier Series. Matematics of Computation 19 (90), Čop, R., Deželjin, D., Mihajlović, S. J., Kosovac, P. (2011). Preliminary Measurements of Geomagnetic-field Variations in Slovenia. Elektrotehniški vestnik 78 (3), Dunne, C. (2011). The place of the literature review in grounded theory research. International Journal of Social Research Methodology 14 (2), Galileo, G., Scheiner, C. (2010). On Sunspots. Translated and introduced by Eileen Reeves and Albert Van Helden. Chicago; London: University of Chicago. Hale, E. G., Ellerman, F., Nicholson, S. B., Joy, A. H. (1919). The magnetic polarity of sun-spots. Astrophysical Journal 49, Heatha, H., Cowley, S. (2004). Developing a grounded theory approach: a comparison of Glaser and Strauss. International Journal of Nursing Studies 41, Hoda, R., Noble, J., Marshall, S. (2012). Developing a grounded theory to explain the practices of self-organizing Agile teams. Empirical Software Engireering 17 (6), Hoyt, V. D., Schatten, H. K. (1996). How Well Was the Sun Observed During the Maunder Minimum? Solar Physics 165, Kennett, B. (2014). Planning and Managing Scientific Research. A guide for the beginning researcher. Canberra (Australia): Australian National University. Marsh, N. Svensmark, H., Cosmic rays, clouds, and climate. Space Science Reviews 00, Moglia, M., Alexander, K., Perez, P. (2011). Reflections on case studies, modelling and theory building. In F. Chan, D. Marinova and R. Anderssen (Eds.). MODSIM2011, 19th International Congress on Modelling and Simulation, Australia: Modelling and Simulation Society of Australia and New Zealand. NOAA (2007). Sunspot Numbers. Estimated annual mean sunspot number, R, from Boulder (US,CO): National Geophysical Data Center NOAA. gov/stp/solar/ftpsunspotnumber.html ( ). Palmer, S., Rycroft, M., Cermack, M. (2006). Solar and geomagnetic activity, extremely low frequency magnetic and electric fields and human health at the Earth s surface. Surveys in Geophysics 27 (5), Rodgers, L. J., Nicewander, W. A. (1988). Thirteen Way to Look at the Correlation Coefficient. The American Statistician 4 (1), Sage (2004). Essential Guide to Qualitative Methods in Organizational Research. Edited by Catherine Cassell and Gillian Symon. London: Sage. SILSO (2014). Data Files. Yearly mean total sunspot number [ now]. Bressels: Royal Observatory of Belgium; WDC SILSO. ( ). 91

92 Statistični urad SR (2013). Statistični letopis Statistical Yearbook Ljubljana: Statistični urad Republike Slovenije, 423. Stigler, M. S. (1989). Francis Galton's Account of the Invention of Correlation. Statistical Science, 4 (2), USGS (2000). The Sun and Climate. USGS Fact Sheet FS Denver (US): U.S. Department of the Interior; U.S. Geological Survey. Wikipedia (2014). Socialist Federal Republic of Yugoslavia. Wikipedia, the Free Encyclopedia. ( ) Zavod SRS (1971). Statistični letopis Socialistične Republike Slovenije Ljubljana: Zavod Socialistične Republike Slovenije za Statistiko, 292. Zavod SRS (1993). Statistični letopis Republike Slovenije Ljubljana: Zavod Republike Slovenije za Statistiko,

93 Modeliranje plimovanja trdne Zemlje za geodetsko določanje 3D-položaja točk kombinirane geodetske mreže Polona Pavlovčič Prešeren *, Miran Kuhar * Povzetek Prispevek opisuje plimovanje trdne zemeljske skorje, ki je posledica sprememb gravitacijskega potenciala trdne Zemlje zaradi delovanja privlačnih sil nebesnih teles. Pojav je potrebno upoštevati pri prehodih med različnimi geodetskimi referenčnimi osnovami. Glede na velikostni red pojava, ki tekom enega dneva lahko znaša tudi do več kot 30 cm, ga moramo upoštevati pri gravimetričnih meritvah, pri GNSS-določanju absolutnega položaja in pri relativnem določanju, če obdelujemo daljše vektorje. Pri vzpostavitvi povezave med horizontalnim terestričnim koordinatnim sistemom in višinskim sistemom je potrebno plimovanju trdne Zemlje posvetiti večjo pozornost, saj je v definiciji terestričnih koordinatnih sistemov vpliv v celoti odstranjen, medtem ko je v višinskih sistemih pojav odstranjen le deloma. KLJUČNE BESEDE: plimovanje trdne Zemlje, gravitacijski potencial, nebesna telesa, horizontalni terestrični koordinatni sistem, višinski sistem Uvod Znanstveno razpravo o plimovanju srečamo že v Galilejevem Dialogu o dveh svetovnih sistemih, kjer je predpostavil, da je eden od vzrokov za plimovanje rotacija Zemlje. Danes Galilejevo domnevo lahko spremenimo v trditev, ki je nekoliko pomanjkljiva, saj ne vključuje upoštevanja delovanja privlačnih sil nebesnih teles. Nasprotno kot Galileo je Johannes Kepler zagovarjal, da na plimovanje vpliva privlačnost Lune in pojav ni v zvezi z Zemljino rotacijo. Galileo je plimovanje povezoval z rotacijo Zemlje in ne s privlačnimi silami nebesnih teles zato, ker je predpostavljal, da gravitacijska sila Lune najbolj deluje na predele Zemlje, ki so nebesnemu telesu najbližji, in najmanj na tiste, ki so od nebesnega telesa najbolj oddaljeni. Posledično je sklepal, da bi ob upoštevanju privlačnih sil nebesnih teles plimovanje moralo imeti dvakrat daljšo periodo, kot jo ima sicer. Nesoglasje med Galilejevim in Keplerjevim razmišljanjem je razrešil Isaac Newton, ki je z modeliranjem gravitacijskih sil vzdolž zveznice med nebesnim telesom in Zemljo potrdil Keplerjevo domnevo. Pokazal je, da se zaradi zunanjih privlačnih sil teles celotna Zemlja deformira v elipsoid in zato plima nastane tudi na nasprotni strani Zemlje, čeprav je tam privlačnost Lune manjša. Ta vpliva na manjšo»gravitacijsko napetost«v vodnih masah, kar povzroči, da je amplituda plimovanja nekoliko manjša kot na predelih Zemlje, ki so bliže nebesnemu telesu. Od takrat vemo, zakaj plima nastane dvakrat dnevno, vendar zaradi lunarnega dneva vsak dan 50 minut kasneje kot prejšnji dan. Danes s pojmom»plimovanje Zemlje«(angl. Earth tides) opisujemo pojav odzivanja oceanov in trdne zemeljske skorje na privlačne sile nebesnih teles. Pojav učinkuje na spremembe v gravitacijskem polju Zemlje in deformira Zemljo. Vpliv Lune je dvakrat večji od Sonca, medtem ko je vpliv ostalih nebesnih teles tako majhen, da ga v izračunih * UL, Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo, Jamova 2, 1000 Ljubljana 93

94 zanemarimo. V modeliranju večkrat zanemarimo tudi dejstvo kroženja Lune okoli Zemlje, saj je obhodni čas Lune daljši od rotacije Zemlje. Podrobnejše proučevanje pojava nam omogoča modelirati pojav in procese odzivanja Zemlje na privlačne sile. Modele potrebujemo pri redukciji geodetskih opazovanj, predvsem pri gravimetričnih meritvah in pri določanju položaja z globalnimi navigacijskimi satelitskimi sistemi (GNSS). Plimovanje zemeljske skorje je ključno tudi pri obravnavanju različnih vrst koordinatnih sistemov in povezovanju horizontalnih terestričnih z višinskimi sistemi. Modeliranje plimovanja trdne Zemlje je glede na oceanografsko bolj enostavno, saj trdna Zemlja ni podvržena tolikšnim prostorsko-časovnim spremembam. Hkrati je pojav veliko lažje predstaviti matematično in fizikalno. Plimovanje morij in oceanov je odvisno od razčlenjenosti obal, medtem ko plimovanje trdne Zemlje obravnavamo globalno. Nebesna telesa vplivajo na spremembo celotne oblike Zemlje, vendar ne v vseh smereh enako. Gre za preoblikovanje/deformacijo Zemlje v elipsoid, kjer deformacija poteka v smeri povezave med Zemljo in zunanjim telesom (Luno, Soncem) (Wang, 1997), vendar je na najbolj oddaljeni točki nekoliko manjši kot na območjih bliže nebesnemu telesu. Deformacijo oblike Zemlje zaradi plimovanja prikazujemo na sliki 1. Slika 1: Shematični prikaz vpliva Lune na globalno spremembo oblike površja Zemlje. Plimovanje vpliva na spremembo oblike Zemlje in na spremembe težnega pospeška. Spremembe pospeška zaradi vpliva zunanjih teles lahko znašajo tudi do 300 µgal, tj. 3 µms -2 (Ducarme, 2002). To pomeni, da moramo v primeru gravimetričnih meritev plimovanje ustrezno modelirati in v izračunih upoštevati. Na sliki 2 prikazujemo dnevno spremembo težnega pospeška za 28. januar 2016 za območje Ljubljane (Spiridonov in sod., 2015). Največja razlika težnih pospeškov znaša 140 µgal. Spremembe v gravitacijskem polju posledično vplivajo na fizikalno določitev višin. Zato podoben vendar zrcalen izris dobimo, če prikažemo dnevne spremembe v višinah (slika 3). 94

95 Slika 2: Spremembe težnega pospeška za Ljubljano za obdobje 24 ur ( ). Ker je površje Zemlje na eni za km bliže Luni kot na drugi strani, je tam velikost privlačne sile glede na diametralno stran za 7 % večja. To pomeni, da je vpliv plimovanja v danem primeru večji na območju bliže Luni. Na sliki 3 prikazujemo spremembe v višinski komponenti položaja za za točko v Ljubljani na Jamovi cesti 2 s položajem v globalnem koordinatnem sistemu: φ = ,72 S, λ = ,80 V. Ekstremni vrednosti vrhov, ko smo najbližje oziroma najbolj oddaljeni od Lune, se razlikujeta za več kot 9 cm. Amplituda plimovanja za obravnavani datum in izbrano območje znaša nekaj manj kot 22 cm. Plimovanje vpliva tudi na spremembo položaja, vendar so spremembe manjše. Slika 3: Spremembe v višini za Ljubljano za obdobje 24 ur ( ). Na sliki 4 prikazujemo spremembo horizontalnega položaja, ki tekom enega dneva znaša do 6 cm v posamezni horizontalni komponenti položaja. Sprememba 3D-položaja zaradi plimovanja ni vsak dan enaka, ampak je odvisna od oddaljenosti Lune od Zemlje. Do največjih vrednosti v položaju zaradi privlačne sile Lune pride v trenutku, ko je Luna v 95

96 perigeju, to je najbližje Zemlji. Po preteku 15 luninih ciklusov, kar znaša približno 14 mesecev, Luna zopet pride v točko perigeja. Slika 4: Spremembe v položaju za Ljubljano za obdobje 24 ur. V letu 2016 bo Luna najbližje Zemlji 14. novembra. Takrat bo oddaljenost med Zemljo in Luno znašala km in posledično bodo tudi amplitude plimovanja trdne Zemlje največje. V času tako imenovane»superlune«bo amplituda plimovanja znašala več kot 40 cm, torej 18 cm več kot na dan konference SZGG 2016 (slika 5). Slika 5: Slika prikazuje spremembe v višinski komponenti določitve položaja zaradi plimovanja v času pojava»superlune«2016. Modeliranje potenciala plimovanja trdne Zemlje Plimovanje trdne Zemlje v definicijah višinskih sistemov najprej obravnavamo kot direktni vpliv zunanjih nebesnih teles na spremembo potenciala Zemlje. Pojav postane kompleksen v trenutku, ko se Zemlja na direktni vpliv odzove. Govorimo o indirektnem učinku ali odzivu Zemlje na privlačne sile nebesnih teles. Zemljin odziv na plimovanje je 96

97 mogoče dobro globalno opisati z elastičnimi parametri, ki za seizmološke študije niso dovolj. Seizmološko obravnavanje je veliko bolj kompleksno, saj so lokalna dogajanja na površju Zemlje opisana z večjim številom parametrov. Globalno plimovanje trdne zemeljske skorje v seizmoloških študijah je pomembno v študijah določitve časovne in prostorske korelacije pojava potresov z elastičnim, tj. indirektnim odzivom trdne Zemljine skorje (Métivier in sod., 2009; Tanaka in sod., 2002; Chen in sod., 2012). Z geodetskega vidika, kjer Zemljo obravnavamo kot osnovo za določanje položaja, pa je ustrezno globalno obravnavanje direktnega plimovanja in indirektnega učinka bolj pomembno. Različne referenčne osnove v obliki koordinatnih sistemov plimovanje trdne Zemlje ne obravnavajo na enak način, zato je pri združevanju različnih vrst podatkov (npr. GNSS in fizikalno določenih višin) problematiko plimovanja potrebno poznati in jo na ustrezen način upoštevati. Plimovanje lahko opišemo z modeli, pri čemer poznamo ravnotežni potencial plimovanja (angl. equilibrium tidal potential), ki nastane zaradi delovanja zunanjih sil na Zemljo. Računamo ga s pomočjo gravitacijske in astronomske teorije. Nadalje modeli opisujejo odziv oceanov in trdne Zemlje na delovanje zunanjih sil. Model plimovanja trdne Zemlje podaja informacije o odzivu brezoceanskih območij na delovanje zunanjih sil (angl. body tides). Model plimovanja oceanov vključuje odziv oceanov in elastičnost zemeljske skorje (angl. load tides). Gre za spremembe trdne Zemlje (pravzaprav kopnega) zaradi sprememb položajev vodnih mas, ki nastanejo zaradi plimovanja. Oba odziva skupaj vplivata na spremembo trdnega dela zemeljske skorje. Nazadnje govorimo o modelu, ki opisuje spremembe v položajih točk (angl. site distortions). Matematično lahko proces opišemo z enačbo (Agnew, 2007): = d+ kjer sta sila plimovanja in pripadajoči šum. S funkcijo opišemo odziv lokalnega območja na plimovanje. Modeli plimovanja trdne Zemlje V konvencijah službe IERS (angl. International Earth Rotation Service) podajajo dva modela plimovanja trdne Zemlje. Prvega so predstavili v letu 1992 (McCarthy, 1992) in ga v letu 2003 nadgradili (McCarthy in Petit, 2004). Razlog za to je bila zaznana napaka v izračunih daljših vektorjev s programom Bernese 4.2 in 5.0 (Hugentobler, 2004). Šlo je za napako modeliranja, ki je vodila do centimetrske napake izračunov v višinah in do 4 mm napake v modeliranju troposferske refrakcije. Plimovanje trdne Zemlje na uporabnike tehnologije GNSS ni povzročalo večjih težav vse do pojava tehnike absolutnega določanja položaja s faznimi opazovanji PPP (angl. Precise Point Positioning), saj se je bilo vplivu v obdelavi krajših vektorjev moč izogniti na osnovi modeliranja faznih razlik opazovanj GNSS. V splošnem plimovanje trdne Zemlje razdelimo na direktni vpliv in indirektni odziv Zemlje. Direktni vpliv na količine, kot so gravitacijski potencial in oblika ekvipotencialnih ploskev, lahko modeliramo na osnovi znanih informacij o masah teles (Zemlja, Luna, Sonce in druga) in njihovih položajih v nebesnem koordinatnem sistemu. Direktni vpliv plimovanja spremeni elastičnost Zemlje in povzroča tako imenovani indirektni odziv Zemlje na vpliv zunanjih sil. Izračun indirektnega učinka zahteva poznavanje konstant Love in Shida, ki numerično opisujejo elastičnost Zemlje. Plimovanje trdne Zemlje kot 97

98 časovno odvisen pojav razdelimo v modeliranje pojava na stalno (časovno neodvisno) in periodično (časovno odvisno) komponento. Podobno kot spremembe potenciala modeliramo tudi deformacijo Zemlje zaradi stalnega in periodičnega vpliva delovanja nebesnih teles. Problem plimovanja trdne Zemlje (potenciala in zemeljske skorje) v definicijah obravnavamo tako, da (Ekman, 1996): plimovanje iz modeliranja potenciala kot tudi deformacij površja Zemlje odstranimo v celoti (angl. tide free geopotential/crust), pri modeliranju odstranimo periodičen vpliv, medtem ko stalen vpliv zunanjih sil na potencial in deformacije zemeljskega površja ostane (angl. mean tide potential/crust), podobno kot v prvem primeru (tide free) odstranimo periodičen in stalen vpliv nebesnih teles, vendar v danem primeru ostane indirekten stalen odziv Zemlje na delovanje zunanjih sil (angl. zero tide crust). Odstranitev plimovanja v celoti (»tide free«) Matematično lahko stalno deformacijo oblike Zemlje in njen odziv, ki nastane zaradi delovanja privlačnih sil Lune in Sonca, v celoti odstranimo. To pomeni, da iz vseh količin, ki jih dobimo z opazovanji v fizičnem prostoru Zemlje in so vezane na potencialno polje Zemlje, odstranimo tako direktni vpliv zunanjih teles (periodičen in stalen) kot indirektni odziv Zemlje na ta vpliv. Računsko to pomeni, da nebesna telesa, ki vplivajo na spremembo potencialnega polja Zemlje, postavimo v neskončnost in kot taka ne vplivajo niti na spremembe v potencialu niti na deformacijo Zemlje. Ker plimovanje odstranimo v celoti, se v teh sistemih oblika Zemlje precej razlikuje od dejanske oblike. Stalen vpliv plimovanja trdne Zemlje za opis časovno odvisnega plimovanja trdne Zemlje obravnavamo s h- in k- koeficienti Love in koeficientom l- Shida. V danem primeru govorimo o s plimovanjem neobremenjenih koordinatnih sistemih (angl. non-tidal ali tide free systems). Med te uvrščamo vse različice mednarodnega terestričnega referenčnega sistema ITRSyy (angl. International Terrestrial Reference System) in iz njega izpeljane regionalne koordinatne sisteme, kot je tudi ETRS89 (angl. European Terrestrial Reference System 1989). Odstranitev periodičnega dela plimovanja srednje plimovanje (»mean tide«) V tem sistemu odstranimo le periodični del delovanja zunanjih sil na Zemljo. Sistem bi lahko opisali kot fizikalno skladen, saj računsko nebesnih teles ne prestavljamo v neskončnost. Pri matematični predstavitvi moramo razrešiti robni problem, saj so mase, ki določajo spremembo potenciala, tudi izven Zemlje. To pomeni, da spremembe v gravitacijskem potencialu Zemlje nastanejo tako zaradi delovanja mas v notranjosti Zemlje kot tudi zaradi mas izven nje. Težava se pojavi v matematičnem obravnavanju Stokesove enačbe. Zunanja telesa namreč povzročijo dodatno spremembo potenciala, ki ga matematično ne moremo več obravnavati v harmonični obliki. Prva sta teoretično rešitev problema podala Grafarend in Sansò (1984), ki sta predstavila razširjen model potenciala z upoštevanjem zemeljskih in mas nebesnih teles. Kasneje so Zeman (1993) in Poutanen in 98

99 sod. (1996) izpostavili problematiko obravnavanja centrifugalnega potenciala, ki ga izven Zemlje ni. Pokazali so, da je v danem primeru pojav potrebno modelirati posebej za območja na in izven Zemlje. Spremembo potenciala zaradi delovanja nebesnih teles (zunanjih sil) sestavljata časovno neodvisna (permanentni/stalni del) in časovno odvisna komponenta (periodični del). Odstranitev periodičnega dela vodi do ti. obravnavanja srednjega plimovanja s časovno neodvisno komponento. Potencialno polje srednjega plimovanja (angl. mean-tide potential field) določa sistem, ki globalno opisuje, kako voda in ure dejansko tečejo, kar je v neposredni zvezi s splošno relativnostno teorijo. Odstranitev direktnega vpliva v celoti, medtem ko indirektni vpliv ostane (»zero tide«) V dani situaciji odstranimo direktni vpliv potenciala zunanjih privlačnih sil Lune in Sonca v obeh komponentah (periodični in permanentni del), medtem ko indirektni učinek oziroma elastični odziv Zemlje na delovanje privlačnih sil ostane. V tej različici je gravitacijsko polje določeno le na osnovi Zemljinih mas in centrifugalne sile. Podobno kot v sistemih tide free tudi tu pri obravnavanju direktnega vpliva, postavimo nebesna telesa v neskončnost. Nasprotno pa pri indirektnem odzivu tega ne moremo več storiti, saj se Zemlja na privlačne sile nebesnih teles v neskončnosti ne bi odzvala. Primer je EVRF 2007 (angl. European Vertical Reference Frame 2007). Problematika povezave terestričnega koordinatnega in višinskega sistema Obravnavanje plimovanja trdne Zemlje se v terestričnih (ITRSyy in ETRSyy) koordinatnih sistemih razlikuje od obravnavanj vpliva v višinskih sistemih. Medtem ko so vse realizacije ITRSxx in ETRS89 določene v sistemu brez plimovanja trdne Zemlje (angl. tide free), pa resolucija IAG iz leta 1983 zahteva izhodiščni sistem (angl. zero system) za gravitacijsko polje in enak sistem (angl. zero = mean system) za določitev 3D-položajev na Zemlji. Trenutno velja: zero tide za gravitacijsko polje, to je upoštevanje le indirektnega vpliva plimovanja trdne Zemlje, tide free za terestrično določanje položaja (ITRFyy, ETRS89) vpliv zunanjih sil je v celoti odstranjen in neusklajeno in različno obravnavanje vpliva v razlikah geopotencialnih kot, določenih z geometričnim nivelmanom in gravimetričnimi meritvami. Zemljini geopotencialni modeli, npr. EGM (angl. Earth Gravitational Model), se delijo glede na način obravnavanja plimovanja trdne Zemlje, in sicer je lahko vpliv plimovanja odstranjen (angl. tide free) ali pa je upoštevan le indirektni vpliv (angl. zero tide). Razlika med različicama je v upoštevanju sfernega koeficienta C 20. Modeli EGM so določeni na osnovi koordinat v koordinatnem sestavu ITRFyy in se nanašajo na upoštevanje le indirektnega učinka plimovanja (angl. zero tide). Če v izračunih preciznega nivelmana ne upoštevamo popravkov zaradi vpliva Lune in Sonca (velikokrat jim rečemo luni-solarni popravki), govorimo o srednji različici obravnavanja plimovanja, kjer obravnavamo direktni vpliv, indirektnega pa ne (angl. mean tide). Upoštevanje luni-solarnega popravka vodi do konvencionalnega koordinatnega 99

100 sistema z ostranjenim vplivom plimovanja v celoti (angl. tide free system). Sistemi, kjer upoštevamo le indirektni vpliv plimovanja (angl. zero tide), so redki in jih na območju Evrope uporabljajo skandinavske dežele (primer Norveške, Švedske, Finske), ki že v osnovi višine zaradi post-ledenodobnega dvigovanja površja obravnavajo na njim specifičen način. Po definiciji pri EVRF 2007 upoštevamo le indirektni vpliv. Predhodne realizacije do vključno EVRF 2000 so po definiciji upoštevale vpliv Lune in Sonca (mean tide). Danes večina nacionalnih višinskih sistemov še vedno temelji na tej definiciji, medtem ko z GNSS-višinomerstvom določimo višine v sistemu brez plimovanja (angl. tide free). Mäkinen (2008) je pokazal, da bi v primeru prehoda višinskega sistema iz mean tide v zero tide ob enotnem višinskem izhodišču (npr. normalni reper v Amsterdamu NAP) bile spremembe v višinah do nekaj cm. S slike 6 lahko razberemo, da bi spremembe v višinah za območje Slovenije znašale okoli 3 cm. Slika 6: Odstopanja višin pri različnih načinih obravnave plimovanja trdne Zemlje (Mäkinen, 2008). Zaključek Vse aktivnosti na področju osnovnega geodetskega referenčnega sistema gredo v smer, ko bo potrebno vzpostaviti povezavo višinskega in terestričnega koordinatnega sistema. Glede na različne postopke pridobivanja podatkov v enem in drugem referenčnem sistemu se bo potrebno problema lotiti z razmislekom o optimalni povezavi med sistemoma, ki problematiko plimovanja zemeljske skorje obravnavata povsem drugače. Hkrati se je potrebno zavedati, da v primeru horizontalnega terestričnega koordinatnega sistema, kjer je vpliv plimovanja v celoti odstranjen, lahko pridobimo koordinate v časovni vrstah. Nasprotno pa dnevne ali tedenske časovne vrste pridobitve višinskih podatkov niso izvedljive. Fizikalne višine so vezane na strogo določen trenutek vzpostavitve višinskega sistema, saj meritve za določitev fizikalnih višin potekajo skozi daljše časovno obdobje. Poleg tega, da bomo v prihodnje morali uskladiti fizikalne višine s terestričnim 100

101 koordinatnim sistemom, bomo morali upoštevati še mednarodne smernice za določitev višinskega sistema v smislu obravnavanja problematike plimovanja trdne Zemlje. Danes večina držav, ki na novo določa višinsko komponento prostorskega referenčnega sistema, sledi resoluciji IAG št. 16, ki narekuje strategijo uskladitve nacionalnih višinskih sistemov in modelov geoida v skladu s sistemom zero tide, kjer direktni vpliv plimovanja odstranimo, medtem ko indirektni učinek oziroma elastični odziv Zemlje na delovanje privlačnih sil ostane. Zahvala Prispevek je nastal v okviru projekta Geodetske uprave Republike Slovenije z naslovom Implementacija kombinirane geodetske mreže in višinske komponente ESRS v državni geodetski referenčni sistem in raziskovalnega programa Geoinformacijska instrastruktura in trajnostni prostorski razvoj Slovenije (P2-0227) Javne agencije za raziskovalno dejavnost Republike Slovenije ARRS. Literatura Agnew, D. C. (2007). Earth tides. Treatise on Geophysics. Volume 3: Geodesy. Elsevier, New York, Chen, Y., Liu, L., Wan, W., Ren Z. (2012). Equinoctial asymmetry in solar activity variations of NmF2 and TEC. Annales Geophysicae 30 (3), Ducarme, B. (2002). Introduction to the theory of tides. Proceedings of the joint BGI/ICET 2002 Summer School on Terrestrial Gravity Data Acquisition Techniques, Louvain-la-Neuve, Belgija, september Ekman, M. (1996). The permnanent problem of the permanent tide: What to do with it in geodetic reference systems? Bulletin d'informations Marees Terrestres, No. 125, Grafarend, E., Sansò, F. (1984). The multibody space-time geodetic boundary value problem and the Honkasalo term. Geophysical Journal of the Royal Astronomical society, 78 (1), Hugentobler, U. (2004). Bernese GPS Software: Error in Computation of Tides. BSW Electronic Mail. Mäkinen, J. (2008). The treatment of permanent tide in EUREF products. Symposium of the IAG Sub-commission for Europe (EUREF), Bruselj, Belgija, junij McCarthy, D. D. (1992). IERS standards. IERS Technical Note 13. Central Bureau of IERS, Pariz, Francija, 151 str. McCarthy, D. D., Petit, G. (2004). IERS Conventions (2003). IERS Technical Note 32, Verlag des Bundesamtes für Kartographie und Geodäsie, Frankfurt na Majni, Nemčija, 127 str. Métivier, L., de Viron, O., Conrad, C. P., Renault, S., Diament, M., Patau, G. (2009). Evidence of earthquake triggering by the solid earth tides. Earth and Planetary Science Letters 278 (3 4), Poutanen, M., Vermeer, M., Mäkinen, J. (1996). The permanent tide in GPS positioning. Journal of Geodesy, 70 (8), Spiridonov, E., Vinogradova, O., Boyarskiy, E., Afanasyeva, L. (2015). ATLANTIDA3.1_2014 for Windows: A Software for Tidal Prediction. Bulletin D'Informations Marees Terrestres, No. 149, Tanaka, S., Ohtake, M., Sato, H. (2002). Evidence for tidal triggering of earthquakes as revealed from statistical analysis of global data. Journal of Geophysical Research 107 (B10),

102 Zeman, A. (1993). Influence of permanent tides on the shape and gravity field of the Earth: Comparison of different approaches. Marées Terrestres, Bulletin d Informations, 115, Wang, R. (1997). Tidal response of the solid Earth. V: Wilhelm, H., Zürn, W., Wenzel, H.-G. (ur.), Tidal Phenomena. Lecture Notes in Earth Sciences 66. Springer-Verlag, Berlin,

103 Raziskave strukture sedimentnega morskega dna v Strunjanskem zalivu s podpovršinskim sonarjem Ana Trobec *, Andrej Šmuc *, Marko Vrabec *, Sašo Poglajen ** Povzetek V reliefu morskega dna slovenskega morja je izraženo paleokorito, ki smo ga v Strunjanskem zalivu raziskali s snemanjem profilov parametričnega podpovršinskega sonarja v gosti pravokotni mreži. Na podlagi geometrije, zveznosti, frekvence in amplitude odbojev smo interpretirali šest akustičnih faciesov sedimentov, ki so se odložili v dveh stopnjah. Prvih pet faciesov predstavlja plio-pleistocenske sedimente, ki so se odložili pred zadnjo transgresijo, šesti akustični facies pa spada v potransgresijsko stopnjo razvoja raziskovanega območja. Na podlagi geomorfnih oblik, ki so razvidne iz sonarskih profilov in modelov zgornjih ploskev akustičnih faciesov, smo dokazali, da je paleokorito rečnega nastanka. Zaradi odsotnost zamikov paleokorit in deformacij, ki bi jih lahko pripisali tektonski aktivnosti, sklepamo, da raziskovano območje ni bilo tektonsko aktivno vsaj v zadnjih letih. Ključne besede: podpovršinski sonar, holocen, plio-pleistocen, paleokorito, Strunjanski zaliv, Tržaški zaliv, severni Jadran Keywords: sub-bottom sonar, Holocene, Plio-Pleistocene, paleochannel, Strunjan bay, Gulf of Trieste, northern Adriatic Uvod Predhodne batimetrične raziskave slovenskega morja z večsnopnim sonarjem (Slavec, 2012) so pokazale, da so v reliefu morskega dna izražene različne negativne morfološke oblike, ki spominjajo na ostanke nekdanje rečne mreže, ki je po Tržaškem zalivu tekla pred zadnjo transgresijo. Med njimi izstopa paleokorito, ki se razteza približno vzporedno z obalo v smeri SV-JZ in pri tem prečka tudi Strunjanski zaliv, kjer povije pri prehodu preko linearne morfološke stopnje. Z gosto pravokotno mrežo profilov parametričnega podpovršinskega sonarja v Strunjanskem zalivu (slika 1), ki omogoča kasnejše trorazsežno modeliranje izbranih horizontov, smo želeli preučiti seizmično stratigrafijo in geometrijo sedimentov morskega dna, dokazati rečni izvor domnevnega paleokorita in preučiti morebitne deformacije sedimenta zaradi tektonske aktivnosti. Geološka zgradba Območje skrajnega dela jugozahodne Slovenije se nahaja na stiku med Jadransko ploščo in Zunanjimi Dinaridi, natančneje v Zunanjedinarskem narivnem pasu (Placer, 2008, Placer et al., 2010). Za območje so značilne SZ-JV usmerjene strukture, presekane z nanje prečnimi sub-vertikalnimi prelomi (Placer et al., 2010, Carulli, 2011, Placer, 2015), ki se nadaljujejo tudi v notranjost Tržaškega zaliva (Busetti et al., 2008a, Vrabec et al., * UL, Naravoslovnotehniška fakulteta, Oddelek za geologijo, Privoz 11, 1000 Ljubljana ** Harpha Sea d.o.o., Čevljarska ulica 8, 6000 Koper 103

104 2014). Več avtorjev na podlagi različnih meritev sklepa na recentno aktivnost struktur v Tržaškem zalivu in okolici (Braitenberg et al., 2006, Rižnar et al., 2007, Romeo, 2009, Furlani et al., 2011, Vrabec et al., 2012, Biolchi et al., 2015, Zampa et al, 2015). Stratigrafsko zaporedje v Tržaškem zalivu po Carulliju (2011) gradijo štiri enote: kredno-paleogenska karbonatna platforma, kenozojski fliš, plio-pleistocenski sedimenti in holocenski morski sedimenti. Slednji so se na plio-pleistocensko podlago pričeli odlagati po zadnji transgresiji pred približno leti (Ogorelec et al., 1981, Covelli et al., 2006). Morsko dno slovenskega morja večinoma predstavljajo holocenski meljasti do peščeni sedimenti (Ogorelec et al., 1987, 1991), ki so mestoma erodirani do plio-pleistocenske podlage (Trobec, 2015, Trobec et al., 2015), v okolici Izole pa se na morskem dnu pojavljajo izdanki trdne kamnine (Slavec, 2012). Slika 1 - Lokacija posnetih profilov in potek paleokorita (rumena črta) v Strunjanskem zalivu. Metode Gosto mrežo pravokotnih sonarskih profilov (slika 1) smo posneli v treh snemalnih dneh oktobra 2013 in maja 2014 na krovu raziskovalnega plovila»lyra«v lasti Harpha Sea d.o.o. Za zajem podatkov smo uporabili Innomarjev parametrični podpovršinski sonar»ses-2000 Compact«, pri čemer smo uporabili frekvenco 8 khz in interval vzorčenja 69 µs. Mreža je bila sestavljena iz 50 profilov dolžine 500 m (SV-JZ) in 21 profilov dolžine 1225 m (SZ-JV). Profili so bili med seboj oddaljeni 25 metrov. Poleg tega smo na začetku vsakega snemalnega dne opravili meritev hitrosti potovanja zvoka skozi vodni stolpec z SVP sondo, kar nam je omogočilo kasnejšo pretvorbo odbojev iz časovne v globinsko domeno. Posnete profile smo iz proizvajalčevega *.ses datotečnega formata najprej pretvorili v standardni SEG-Y format, ki je združljiv s programsko opremo za obdelavo in interpretacijo seizmičnih profilov. Sledila je dekonvolucija podatkov s programom»kogeo«, za odstranitev vpliva morskega valovanja pa smo uporabili program»radexpro«. 104

105 Posnete sonarske profile smo interpretirali s pomočjo programa»ihs Kingdom«, pri čemer smo določili zgornje ploskve interpretiranih akustičnih faciesov. Za izdelavo trorazsežnih modelov ploskev in pretvorbo modelov iz časovne v globinsko domeno smo uporabili program»skua-gocad«. Rezultati Na sliki 2 je prikazan rezultat dekonvolucije, s katero smo izboljšali vertikalno ločljivost zajetih profilov. Na obdelanem profilu (slika 2B) je prvi odboj, ki predstavlja morsko dno, bolj izrazit, kot na neobdelanem profilu (slika 2A). Poleg tega so tudi vsi odboji v osrednjem delu profila precej bolj izraziti in natančneje določljivi. Na sliki 3 je prikazan rezultat odstranjevanja vpliva morskega valovanja iz sonarskega profila, ki smo ga dosegli s povprečenjem vrednosti zapisanih v glavah sledi SEG-Y datotek. Nazobčani odboji na neobdelanem profilu (slika 3A) zaradi odmika odboja od dejanskega položaja v časovni domeni otežijo interpretacijo in kasnejše modeliranje. Na sliki 3B je prikazan profil po odstranitvi vpliva morskega valovanja, na katerem je očitna izboljšava kvalitete zajetih podatkov. Slika 2 Primer sonarskega profila pred (A) in po dekonvoluciji (B). 105

106 Slika 3 Primer sonarskega profila pred (A) in po odstranitvi vpliva morskega valovanja (B). Na obdelanih profilih smo na podlagi geometrije, zveznosti, frekvence in amplitude odbojev določili šest akustičnih faciesov, katerih zgornje ploskve se nahajajo med 26,4 in 51,3 ms dvojnega potovalnega časa (slika 4). Modeli zgornjih ploskev akustičnih faciesov, ki smo jih pretvorili v globinsko domeno z uporabo povprečja meritev SVP sonde (1.514 m/s), se nahajajo na globinah med 20,2 in 39,4 m. Slika 4 Profil 68 z označenimi šestimi interpretiranimi akustičnimi. 106

107 Razprava Na podlagi interpretiranih sonarskih profilov, trorazsežnih modelov zgornjih ploskev akustičnih faciesov in predhodnih raziskav smo izdelali interpretacijo geološkega razvoja raziskovanega območja v poznem kvartarju (slika 5). Akustični faciesi od F do B predstavljajo zgornji del plio-pleistocenskih sedimentov, ki so se odlagali med kvartarnimi transgresijsko-regresijskimi cikli. Akustični facies A se je odložil po zadnji transgresiji. Akustični facies F (slika 5F) predstavlja kontinentalno sedimentacijo v bližini manjšega paleopritoka, ki ga prekrivajo sedimenti akustičnega faciesa E (slika 5E), ki so nastali s postopnim vdiranjem morja proti kopnemu in posledičnem prehodu iz kontinentalnega v paralično sedimentacijsko okolje, za katerega so bili značilni visoko-energijski pogoji odlaganja s pogostim premeščanjem in predelovanjem sedimenta. Sedimenti akustičnega faciesa D (slika 5D) so se odložili na poplavni ravnici v bližini paleokorita, ki se ne nahaja na raziskovanem območju. V facies D je vrezano paleokorito akustičnega faciesa C (slika 5D in 5C), ki pa je le deloma ohranjen zaradi kasnejše erozije paleokorita akustičnega faciesa B (slika 5B). Na podlagi bližine paleokorit in dušenja akustičnega signala med njima sklepamo, da je korito akustičnega faciesa B nastalo z migracijo korita akustičnega faciesa C. Akustični facies B predstavlja sedimente, ki so se odložili tik pred začetkom zadnje transgresije, zato so njihovi geomorfni elementi (prebojne pahljače, meandrske sipine, žlebovi, korito in nasipi) zelo dobro ohranjeni v stratigrafskem zapisu. Najmlajše sedimente predstavljajo holocenski morski sedimenti akustičnega faciesa A, ki so se na plio-pleistocenske sedimente začeli odlagati pred približno leti (Ogorelec et al., 1981, Covelli et al., 2006). Slika 5 - Modeli zgornjih ploskev akustičnih faciesov z označenimi geomorfnimi elementi (A: 20x razteg v vertikalni smeri; B-F: 10x razteg v vertikalni smeri). 107

108 Geomorfne oblike akustičnih faciesov C in B kažejo na to, da so negativne oblike, ki jih je v reliefu morskega dna opazovala Slavec (2012) obrisi koritnic pretekle rečne mreže v Tržaškem zalivu, ki jo prekrivajo holocenski morski sedimenti. Na raziskovanem območju je obris paleokoritnice akustičnega faciesa B izražen v morskem dnu (slika 5B), čeprav znaša debelina najmlajših sedimentov na večini območja več metrov. Na posnetkih podpovršinskega sonarja nismo opazili deformacij sedimenta, ki bi jih lahko pripisali tektonski aktivnosti. Poleg tega tudi paleokoriti akustičnih faciesov B in C nista vertikalno ali horizontalno zamaknjeni, zato izključujemo tektonsko aktivnost na raziskovanem območju vsaj v zadnjih letih. Uporaba parametričnega podpovršinskega sonarja za snemanje profilov v gosti pravokotni mreži se je izkazala za učinkovito in hitro metodo raziskovanja seizmične stratigrafije najmlajših sedimentov slovenskega morja. Korelacijo in potrditev interpretacije bi lahko dosegli z dodatnimi sedimentološkimi podatki in datacijami vzorcev cevnega jedrnika ali vrtin na raziskovanem območju. Zahvale Zahvaljujemo se zaposlenim v podjetju Harpha Sea d.o.o. in posadki»lyre«za sodelovanje pri zajemu sonarskih profilov. Poleg tega se zahvaljujemo tudi zaposlenim na inštitutu OGS Istituto Nazionale di Oceanografia e di Geofisica Sperimentale iz Trsta, da so prvi avtorici omogočili uporabo programa IHS Kingdom pri interpretaciji sonarskih profilov v sklopu Erasmus+ praktičnega usposabljanja. Raziskava je potekala pod okriljem raziskovalnega projekta L1-5452»Uporaba sonarja v raziskavah aktivne tektonike in paleoseizmologije na ozemljih z nizko intenzivnostjo deformacij«, ki ga financirata Agencija za raziskovalno dejavnost Republike Slovenije in podjetje Harpha Sea d.o.o. Literatura Braitenberg, C., Romeo, G., Taccetti, Q., Nagy, I. (2006). The very-broad-band long-base tiltmeters of Grotta Gigante (Trieste, Italy): Secular term tilting and the great Sumatra-Andaman islands earthquake of December 26, 2004, Journal of Geodynamics 41, Busetti, M., Volpi, V., Nicolich, R., Barison, E., Romeo, R., Baradello, L., Brancatelli, G., Giustiniani, M., Marchi, M., Zanolla, C., Wardell, N., Nieto, D., Ramella, R. (2008a). Dinaric tectonic features in the Gulf of Trieste (northern Adriatic sea), Bollettino di Geofisica Teoretica ed Applicata 51/2-3, Busetti, M., Volpi, V., Barison, E., Giustiniani, M., Marchi, M., Ramella, R., Wardell, N., Zanolla, C. (2008b). Meso-Cenozoic seismic stratigraphy and the tectonic setting of the Gulf of Trieste (northern Adriatic), GeoActa Special publication 3, Carulli, G. B. (2011). Structural model of the Trieste Gulf: A Proposal, Journal of Geodynamics 51, Covelli, S., Fontolan, G., Faganeli, J., Ogrinc, N. (2006). Anthropogenic markers in the Holocene stratigraphic sequence of the Gulf of Trieste (northern Adriatic Sea), Marine Geology 230, Furlani, S., Biolchi, S., Cucchi, F., Antonioli, F., Busetti, M., Melis, R. (2011). Tectonic effects on Late Holocene sea level changes in the Gulf of Trieste (NE Adriatic Sea, Italy), Quaternary International 232, Ogorelec, B., Mišič, M., Šercelj, A., Cimerman, F., Faganeli, J., Stegnar, P. (1981). Sediment sečoveljske soline, Geologija 24/2,

109 Ogorelec, B., Mišič, M., Faganeli, J., Stegnar, P., Vrišer, B., Vukovič, A. (1987). Recentni sedimenti Koprskega zaliva, Geologija 30, Ogorelec, B., Mišič, M., Faganeli, J. (1991) Marine geology of the Gulf of Trieste (northern Adriatic) : Sedimentological aspects, Marine Geology 99, Placer, L. (2008). Principles of the tectonic subdivision of Slovenia, Geologija 51/2, Placer, L., Vrabec, M., Celarc, B. (2010). The bases for understanding of the NW Dinarides and Istria peninsula tectonics, Geologija 53/1, Placer, L. (2015). Simplified structural map of Kras : Kras (Slovene), Carso (Italian) = Geographical unit, Geologija 58/1, Rižnar, I., Koler, B., Bavec, M. (2007). Recentna aktivnost regionalnih geoloških struktur v zahodni Sloveniji, Geologija, 50/1, Romeo, R. (2009): Studio geofisico integrato ad alta risoluzione dei depositi marini e della struttura del substrato della riviera di Miramare (Golfo di Trieste). Unpublished doctoral thesis, Universitá degli Studi di Trieste, Facolta' di Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali, 173 p. (in Italian). Slavec, P. (2012): Analiza morfologije morskega dna slovenskega morja (Slovenian seafloor morphology analysis). Unpublished master thesis, Univerza v Ljubljani, NTF, 58 p. (in Slovenian). Trobec, A. (2015): Raziskave zgradbe sedimentnega morskega dna v Strunjanskem zalivu s podpovršinskim sonarjem (Investigation of sea bottom sediment structure in the Strunjan bay with sub-bottom sonar profiler). Unpublished master thesis, Univerza v Ljubljani, NTF, 66 p. (in Slovenian). Trobec, A., Busetti, M., Zgur, F., Baradello, L., Babich, A., Cova, A., Gordini, E., Romeo, R., Tomini, I., Vrabec, M. (2015). Karta debeline holocenskih morskih sedimentov v Tržaškem zalivu. 22. posvetovanje slovenskih geologov, Ljubljana, november 2015, Razprave, poročila, Geološki zbornik 23, Ljubljana, Vrabec, M., Slavec, P., Poglajen, S., Busetti, M. (2012). Geomorphology of submerged river channels indicates Late Quaternary tectonic activity in the Gulf of Trieste, Northern Adriatic. European Geoscience Union, General Assembly 2012, Vienna, Austria, April 2012 : Geophysical Research Abstracts 14, Vienna, Vrabec, M., Busetti, M., Zgur, F., Facchin, L., Pelos, C., Romeo, R., Sormani, L., Slavec, P, Tomini, I., Visnovich, G., Žerjal, A. (2014). Refleksijske seizmične raziskave v slovenskem morju SLOMARTEC Raziskave s področja geodezije in geofizike 2013 : zbornik del, Ljubljana, Zampa, L., Busetti, M., Furlani, S., Baradello, L., Romeo, R. (2015). Evidence of neo-tectonic tilting in the Gulf of Trieste. Proceedings : GeoSUB - Underwater geology, Trieste, October 2015, Trieste,

110

111 Proces prestrezanja padavin: vpliv fenološke faze, trajanja padavinskega dogodka ter mikrostrukture padavin Katarina Zabret *, Matjaž Mikoš *, Jože Rakovec **, Mojca Šraj * Povzetek Prestrezanje padavin opisuje proces, do katerega pride ob padavinskih dogodkih nad tlemi, poraslimi z vegetacijo, saj ta del padavin zadrži in tako vse ne dosežejo tal. Kolikšen je delež padavin, ki tla dosežejo, je odvisno od številnih značilnosti drevesnih vrst in meteoroloških spremenljivk, ki opisujejo lastnosti rastlinskega pokrova in lastnosti padavinskega dogodka. Meritve padavin na prostem, prepuščenih padavin in odtoka po deblu za navadno brezo (Betula pendula Roth.) in črni bor (Pinus nigra Arnold), so potekale v urbanem okolju v Ljubljani. Obravnavali smo vpliv fenološke faze, trajanja padavinskega dogodka in njegove mikrostrukture na prepuščene padavine in odtok po deblu za izbrana drevesa. V obdobju olistane krošnje breza povprečno prestreže še enkrat več, bor pa tretjino več padavin kot v zimskem obdobju. Delež prestreženih padavin s trajanjem dogodka pada, kar je bolj opazno za brezo, pri kateri je poleg prepuščenih padavin večji tudi odtok po deblu. Z večanjem hitrosti dežnih kapljic drevesa prestrežejo več padavin, kar je povezano tudi s fenološko fazo, saj so padavinski dogodki z nizkimi hitrostmi kapljic pogostejši v zimskem času. Ključne besede: prestrezanje padavin, prepuščene padavine, odtok po deblu, fenološka faza, mikrostruktura padavin Key words: rainfall interception, throughfall, stemflow, phenophase, rainfall microstructure Uvod Hidrološki krog opisuje gibanje vode v vseh njenih agregatnih stanjih med zemljo in atmosfero. Sestavljajo ga padavine, površinski odtok, infiltracija, pronicanje v podtalnico, podpovršinski in podzemni tok, evaporacija in transpiracija (Brilly in Šraj, 2005). Pogosto prezrt del hidrološkega kroga je tudi prestrezanje padavin. Ko te padejo na tla, porasla z vegetacijo, vse ne dosežejo tal, saj jih nekaj zadržijo rastline. Te padavine imenujemo prestrežene padavine. Tekom padavinskega dogodka nekaj padavin vseeno doseže tla; padejo lahko skozi odprtine med listi in vejami oziroma prikapljajo z listov (prepuščene padavine) ali pritečejo po deblu (odtok po deblu). Ker je za prestrezanje padavin bistvena prisotnost vegetacije, se je ta proces najprej začel obravnavati kot del hidrološkega kroga gozdov, v zadnjem času pa postaja čedalje bolj prepoznan tudi drugod, na primer na zelenih površinah v urbanem okolju, kjer lahko znatno zmanjša površinski odtok (Berland in Hopton, 2014). Delež prestreženih padavin se lahko giblje med 6 % in 93 % (Ovington, 1954), vendar so vrednosti v urbanem okolju najpogosteje med 10 % in 50 % (Nakayoshi et al., 2009). Na delež prestreženih padavin vplivajo različne meteorološke spremenljivke in parametri ter značilnosti drevesnih vrst (Crockford in Richardson, 2000). Značilnosti * Univerza v Ljubljani, Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo, Jamova cesta 2, 1000 Ljubljana ** Univerza v Ljubljani, Fakulteta za matematiko in fiziko, Jadranska ulica 19, 1000 Ljubljana 111

112 drevesnih vrst opisujejo lastnosti rastline, najpogosteje dreves, meteorološke spremenljivke pa opisujejo lastnosti padavinskega dogodka in vremenske razmere, ki ga spremljajo. Značilnosti drevesnih vrst, ki vplivajo na prestrezanje padavin, so površina drevesne krošnje, skladiščna zmogljivost krošnje, indeks listne površine, struktura lubja, višina drevesa, prsni premer debla, naklon listov in omočljivost njihove površine, delež odprtin v drevesni krošnji ter hidrofobnost listov, vej in debla (Wood et al., 1998; Crockford in Richardson, 2000; Fleischbein et al., 2005; Deguchi et al., 2006; Nanko et al., 2006; Šraj et al., 2008; Vilhar, 2010; Zabret, 2013). Lastnosti se razlikujejo med iglavci in listavci, razlike pa lahko opazimo tudi med posameznimi drevesnimi vrstami in celo drevesi iste vrste. Pri analizi prestreženih padavin so največkrat upoštevane lastnosti drevesne krošnje, ki jih avtorji opisujejo z več spremenljivkami in parametri. V primeru listavcev je pogosto upoštevana fenološka faza, saj stopnja olistanja krošnje med drugim vpliva na skladiščno zmogljivost krošnje, indeks listne površine in delež odprtin v drevesni krošnji. Meritve na različnih drevesnih vrstah in lokacijah so pokazale, da listnata drevesa prestrežejo več padavin, ko je krošnja olistana kot takrat, ko je neolistana. Takrat se namreč močno poveča tudi odtok po deblu (Herbst et al., 2008; Muzylo et al., 2012; Siegert in Levia, 2014). Podobno drevesa z večjo gostoto krošnje prestrežejo več padavin (Livesley et al., 2014). Hrapavost lubja vpliva predvsem na odtok po deblu, ki ga v primeru dreves z bolj grobim in vpojnim lubjem avtorji največkrat kar zanemarijo (Liu, 1997; Llorens in Gallart, 2000; Pypker et al., 2005; Asadian in Weiler, 2009), medtem ko pri listavcih z gladkim lubjem lahko doseže tudi do 14 % (Bellot in Escarre, 1991). Meteorološke spremenljivke, ki jih pri prestrezanju padavin lahko upoštevamo, so intenziteta in trajanje padavin, hitrost vetra, temperatura in vlažnost zraka ter mikrostruktura padavin, ki jo približno opišemo s povprečnima spektroma velikosti in hitrosti dežnih kapljic (Crockford in Richardson, 2000; Uijlenhoet in Sempere Torres, 2006; Guevara-Escobar et al., 2007; Asadian in Weiler, 2009). Pri prestrezanju padavin so meteorološke spremenljivke pogosto odvisne ena od druge. Delež prestreženih padavin naj bi z večanjem količine padavin, daljšanjem trajanja dogodka in višjo intenziteto upadal (Toba in Ohta, 2005). Siegert in Levia (2014) sta na primeru dveh različnih listavcev v ZDA opazila, da na odtok po deblu vplivata količina in intenziteta padavin, ne pa tudi trajanje dogodka. Poleg količine padavin in trajanja padavinskega dogodka so Guevara- Escobar in sodelavci (2007) upoštevali še vlažnost zraka, veter in temperaturo, izmed katerih se je izkazalo, da veter občutno vpliva na prostorsko razporeditev prepuščenih padavin in zasičenje drevesne krošnje. Vpliv mikrostrukture padavin na prestrezanje se upošteva le redko (Uijlenhoet in Sempere Torres, 2006). Upoštevanje številnih različnih spremenljivk hkrati je zelo kompleksno (Siegert in Levia, 2014), zato se v študijah običajno osredotočimo le na manjše število spremenljivk, ki jih podrobneje predstavimo. Namen tega prispevka je predstaviti vpliv nekaterih spremenljivk na prestrezanje padavin dveh različnih drevesnih vrst v urbanem okolju. Upoštevali smo fenološko fazo in trajanje dogodka ter do sedaj le redko obravnavano mikrostrukturo padavin. Podatki Meritve prestreženih padavin od jeseni 2013 potekajo na merilni ploskvi v centru Ljubljane ob Oddelku za okoljsko gradbeništvo UL FGG (46º02'32 severno in 14 29'34 vzhodno) na 292 m nadmorske višine. Ploskev je velika približno 600 m 2, obsega pa travnato površino z dvema skupinama dreves, ki na severni in vzhodni strani meji na parkirišče, na južni ter zahodni strani pa na stavbe. Meritve izvajamo pod dvema 112

113 navadnima brezama (Betula pendula Roth.), ki se nahajata v levi skupini dreves, in pod dvema črnima boroma (Pinus nigra Arnold), ki se nahajata na desni strani merilne ploskve (slika 1). Z J S Slika 1: Merilna ploskev z vidnimi nekaterimi merilnimi inštrumenti. V Na merilni ploskvi merimo celotno količino padavin (P), količino prepuščenih padavin (TF) in odtok po deblu (SF). Meritve padavin potekajo z avtomatskim dežemerom Onset RG2-M (0.2 mm/prekuc) z avtomatskim zapisovalcem podatkov (Onset HOBO Event). Inštrumenti so postavljeni na treh lokacijah: na zunanjem robu merilne ploskve na čistini, na strehi zgradbe ob južni strani ploskve in na travniku na južni strani te stavbe. Prepuščene padavine merimo pod obema vrstama dreves s fiksno postavljenimi koriti (7500 cm 2 ) in premičnimi totalizatorji (78,5 cm 2 ). Tako pod brezama kot pod boroma sta vzdolž krošnje ob deblu postavljeni dve koriti, eno z avtomatskim zapisovanjem podatkov (prekucni tip dežemera Unidata 6506G in avtomatski zapisovalnik podatkov Onset HOBO Event) in drugo, ki se prazni v povezani plastični posodi z zaščito proti izhlapevanju in prostorninama 10 l in 50 l, ki se po vsakem dogodku praznita ročno. Pod vsako skupino dreves se nahaja tudi 10 premičnih totalizatorjev z ročnim praznjenjem, ki jih naključno premikamo pod krošnjama dreves ter tako zajamemo prostorsko spremenljivost prepuščenih padavin. Odtok po deblu se zbira z gumijasto polcevko, ki je ovita okoli debla, nanj pritrjena z žeblji ter dodatno zatesnjena s silikonom. Tako zbrane padavine se stekajo na avtomatski merilnik s prekucno posodico (Onset RG2-M) in avtomatskim zapisovalcem podatkov (Onset HOBO Event). Mikrostrukturo padavin (velikost in hitrost dežnih kapljic) merimo z disdrometrom (Ott Parsivel), ki je postavljen na strehi objekta na južni strani merilne ploskve. Ta lasersko 113

114 optični merilec padavin kapljice razdeli v 1024 razredov, 32 razredov velikosti glede na premer (od 0,062 mm do 24,5 mm) in 32 razredov hitrosti (od 0,05 m/s do 20,8 m/s). Zabeležene podatke smo razdelili na padavinske dogodke tako, da smo upoštevali, da so med koncem enega in začetkom drugega dogodka minile vsaj 3 ure (Hamilton in Rowe, 1949; Steinbuck, 2002). Obdobje sušenja krošnje smo po potrebi prilagajali za vsak dogodek glede na vremenske razmere, na primer upoštevan čas med dvema dogodkoma je bil daljši za zimske padavine, za dogodke, po katerih je bila prisotna megla, ali dogodke z zelo dolgim trajanjem padavin. Prestrežene padavine (I) so glede na izmerjene vrednosti in na osnovi bilančne enačbe definirane kot (Šraj, 2009): I = P TF SF (1) Prestrežene padavine V prispevku obravnavamo obdobje meritev od do Celotno leto 2014 je bilo zelo mokro, saj povprečne letne količine padavin niso bile tako visoke že vse od leta 1937, v Ljubljani pa je padlo kar 33 % več padavin od dolgoletnega povprečja (Cegnar, 2014). V obravnavanem obdobju smo zabeležili 99 padavinskih dogodkov s skupno vsoto 823,4 mm padavin. Od tega smo v analizi prestreženih padavin upoštevali 75 dogodkov s skupno vsoto 698,5 mm padavin, saj smo izločili podatke, zbrane med 1. in 10. februarjem, ko se je na drevesih nabrala velika količina žledu, in dogodke, pri katerih izmerjene vrednosti zaradi zamašenih merilnikov niso bile reprezentativne. Glede na vsoto padavin v prvi polovici leta je breza prestregla 23 % padavin, bor pa 53 % padavin (slika 2). Breza je prepustila več padavin kot bor, v primeru dveh dogodkov pa je bila vrednost izmerjenih prepuščenih padavin pod brezo celo večja od vsote padavin dogodka (prepuščene padavine so znašale 123 % in 104 %). Do tega lahko pride zaradi zbiranja prestreženih padavin na robu krošnje, od koder padavine po tem koncentrirano kapljajo na tla (Chang, 2003; Šraj et al., 2008). Prav tako je bil pri brezi večji odtok po deblu, ki je v povprečju znašal 1,23 mm, zabeležili pa smo ga pri 21 dogodkih s padavinami, višjimi od 7 mm. Vrednosti odtoka po deblu pri boru pa so skoraj zanemarljive, saj smo ga zabeležili le pri 13 dogodkih, povprečna vrednost pa je znašala le 0,02 mm. Slika 2: Deleži a) prestreženih in b) prepuščenih padavin ter c) odtoka po deblu za posamezne dogodke. Okvir prikazuje kvartile, ročaji najvišjo in najnižjo vrednost, sredinska črta mediano, pika pa povprečno vrednost. 114

115 Vpliv fenološke faze na količino prestreženih padavin Pri listnatih drevesih ločimo več navzven dobro opaznih morfoloških sprememb v letnem življenjskem obdobju, ki jih imenujemo fenofaze (Vilhar 2014). Določamo jih s fenološkimi opazovanji, pri čemer smo v naši raziskavi obravnavali zimsko obdobje, ko krošnje breze niso olistane, ter fenofazo prvih listov pri brezi (ARSO, 2015). V letu 2014 se je krošnja breze skoraj povsem olistala do 27. marca, ki smo ga postavili za mejo med dvema obdobjema: zimskim, ko krošnje breze niso olistane, ter pomladnim, ko so krošnje breze polno olistane. To delitev zaradi lažje primerjave uporabljamo tudi pri boru, čeprav spada med zimzelena drevesa, a ima lahko v pomladnem času tudi do 60 % več iglic kot pozimi (Margolis et al., 1995). Tako smo v zimskem obdobju zabeležili 29 dogodkov, v pomladnem pa 46 dogodkov. V zimskem obdobju je breza v povprečju prestregla 30 % padavin na dogodek, prepuščanje pa se je začelo že pri 0,2 mm padavin, med tem ko je za nastanek odtoka po deblu moralo pasti skoraj 10 mm padavin (slika 3). V zimskem obdobju je bor povprečno prestregel 60 % padavin na dogodek, minimalen odtok po deblu pa smo zabeležili le v osmih večjih dogodkih. Delež prestreženih padavin je v pomladnem obdobju večji kot v zimskem tako v primeru breze kot bora. Breza povprečno na dogodek v tem obdobju prestreže še enkrat več padavin, to je 60 %, bor pa kar 78 %. V pomladnem obdobju je pri brezi do prepuščanja padavin in odtoka po deblu prišlo kasneje, saj je bilo za prvega potrebnih vsaj 0,4 mm padavin, za drugega pa 15 mm padavin (slika 3). Do odtoka po deblu pri boru je prišlo še redkeje, in sicer v 5 dogodkih, ko so padavine presegle 20 mm, odtok po deblu pa ni nikoli znašal več kot 0,2 mm. Slika 3: Odvisnost med padavinami in prepuščenimi padavinami oziroma odtokom po deblu za zimsko in pomladno obdobje pri brezi in boru. 115

116 Poleg razlike v količini prestreženih padavin pa fenološka faza vpliva tudi na odvisnost med padavinami in prestreženimi padavinami. To odvisnost lahko opišemo z linearno empirično enačbo, ki ima v zimskem obdobju dokaj visok Pearsonov koeficient korelacije, medtem ko je njegova vrednost v pomladnem obdobju nižja, kar opisuje manjšo odvisnost med neodvisnima spremenljivkama (slika 3). Podobne rezultate so predstavili tudi Herbst in sodelavci (2008) za listnat gozd v Veliki Britaniji in Šraj s sodelavci (2008) za listnat gozd v Sloveniji. Na proces delitve padavin na prepuščene padavine in odtok po deblu, ko je krošnja olistana, vpliva več različnih značilnosti drevesnih vrst kot v zimskem času. Takrat je med vejami namreč veliko več odprtin, ki neposredno prepuščajo padavine, ki bi se sicer ujele na listju, se tam zadržale ali kapljale na tla oziroma se stekale po vejah. Vpliv trajanja padavinskega dogodka na količino prestreženih padavin Trajanje padavinskega dogodka smo določili kot časovno razliko med prvim in zadnjim zabeleženim zvratom merilnikov padavin. V obravnavanem obdobju so bili zabeleženi padavinski dogodki, dolgi od dveh minut do skoraj petinštirideset ur, v povprečju pa so trajali osem ur. Padavinske dogodke smo glede na trajanje razdelili v 4 skupine: manj kot 1 ura, od 1 do 5 ur, od 5 do 10 ur in več kot 10 ur. Delež prestreženih padavin upada s trajanjem padavin (slika 4). Upadanje je bolj izrazito v primeru breze, saj je povprečni delež prestreženih padavin pri dogodkih, krajših od 1 ure, enak 68 %, pri dogodkih, daljših od 10 ur, pa doseže le 11 %. S trajanjem padavinskih dogodkov padajo tudi najvišje dosežene vrednosti prestreženih padavin v časovnem razredu. V primeru bora prav tako pride do manjšanja količine prestreženih padavin s trajanjem padavinskega dogodka, vendar je to manj izrazito kot pri brezi. Pri dogodkih, krajših od ene ure, bor v povprečju prestreže 81 % padavin, v primeru padavinskih dogodkov, daljših od 10 ur, pa 47 % padavin. Tolikšno količino padavin pa v povprečju breza prestreže v primeru dogodkov z dolžino med 1 in 5 ur ter 5 in 10 ur (slika 4). Slika 4: Delež prestreženih padavin v odvisnosti od trajanja padavinskega dogodka za a) brezo in b) bor. Okvir prikazuje kvartile, ročaji najvišjo in najnižjo vrednost, sredinska črta mediano, pika pa povprečno vrednost. 116

117 Podobne rezultate padanja količine prestreženih padavin z daljšim trajanjem dogodka so pokazali še v drugih študijah (Guevara-Escobar et al., 2007; Asadian in Weiler, 2009). Xiao in sodelavci (2000) so na primer izmerili, da se v primerjavi s krajšimi dogodki pri tistih, ki trajajo od 1 do 2 uri, delež prestreženih padavin zmanjša za 3 % pri hrastu in za 4 % pri hruški. Zhang in ostali (2015) pa so obravnavali dve vrsti grmovja, enega listnatega (Caragana korshinskii) in drugega iglastega (Artemisia ordosica) ter opazili približno linearno naraščanje odtoka po deblu z daljšanjem trajanja padavin za listnato grmovje, v primeru iglastega pa je bil odtok po deblu konstanten ne glede na trajanje, delež prestreženih padavin pa je v obeh primerih z daljšim trajanjem padal. Bor in breza se na trajanje padavin odzivata različno, saj je pri brezi zmanjševanje prestreženih padavin veliko izrazitejše za daljše padavinske dogodke in bolj očitno glede na razrede trajanja dogodka kot pri boru (slika 4). Tako je različen odziv listavca in iglavca najverjetneje posledica drugačnega načina nastanka odtoka po deblu. Pri brezi se, predvsem v obdobju brez listja, odtok po deblu prične pojavljati že pri 20 minut trajajočem dogodku, z daljšanjem padavinskega dogodka pa se veča (povprečno 0 % za trajanje pod 1 uro, 1 % za 1 5 ur, 2 % za 5 10 ur in 5 % za več kot 10 ur). Pri boru pa smo odtok po deblu zabeležili šele pri vsaj 5 ur trajajočih padavinah, v povprečju pa dosega veliko nižje vrednosti kot pri brezi (0,2 %). Vpliv mikrostrukture padavin na količino prestreženih padavin Padavine imajo diskretno naravo, saj jih sestavljajo posamezne dežne kapljice, ki se razlikujejo po številu, hitrosti in velikosti. Te vrednosti opisujejo mikrostrukturo padavinskega dogodka, ki je kot taka pri meteoroloških in hidroloških analizah pogosto prezrta in nadomeščena na primer z intenziteto padavin (Uijlenhoet in Sempere Torres, 2006). Izmed 75 obravnavanih padavinskih dogodkov smo jih 61 zabeležili z disdrometrom, pri ostalih pa disdrometer ni deloval ali pa jih ni zaznal. Povprečna hitrost kapljic 61 padavinskih dogodkov se je gibala med 2,3 m/s in 5,5 m/s. Največje hitrosti so kapljice dosegale pri kratkih padavinskih dogodkih z majhno vsoto padavin (plohe, nevihte). V teh primerih so bile večinoma vse padavine tudi prestrežene (slika 5). Podobno so bili tudi dogodki z najnižjimi hitrostmi zelo kratki in z majhno količino padavin, vendar pa je v tem primeru pri brezi prišlo do skoraj zanemarljivega prestrezanja (slika 5). Dogodki z najnižjimi hitrostmi kapljic so bili vsi zabeleženi pozimi, do konca februarja, med tem ko so se dogodki z velikimi hitrostmi kapljic pojavljali od konca aprila naprej. Delež prestreženih padavin s hitrostjo kapljic narašča (slika 5), vendar pa na to seveda vpliva tudi fenološka faza, kar je opazno pri primerjavi rezultatov za brezo in bor. Pri dogodkih z najmanjšo hitrostjo kapljic breza skoraj ne prestreže nobenih padavin, kar je v veliki meri posledica tega, da so te padavine padale v zimskem obdobju, ko je bila krošnja neolistana. V nasprotnem primeru je bil delež prestrezanja pri boru tudi za take hitrosti kapljic dokaj visok. 117

118 Slika 5: Odvisnost prestreženih padavin od hitrosti dežnih kapljic za a) brezo in b) bor. Okvir prikazuje kvartile, ročaji najvišjo in najnižjo vrednost, sredinska črta mediano, pika pa povprečno vrednost. Povprečne vrednosti premera kapljic so se gibale v spodnjih velikostnih razredih in so znašale od 0,48 mm do 1,6 mm. Največji premeri dežnih kapljic so bili zabeleženi pri tistih dogodkih, katerih hitrosti kapljic so bile prav tako najvišje, podobno pa so bile na splošno najmanjše kapljice zabeležene hkrati z najnižjimi hitrostmi. Odziv breze in bora na kapljice različnih velikosti je podoben (slika 6). Najmanj padavin so drevesa prestregla ob dogodkih s srednjimi premeri kapljic, največ pa v primeru breze pri dogodkih z največjimi premeri in pri boru z najmanjšimi premeri kapljic. To odstopanje je ponovno najverjetneje posledica fenološke faze. Slika 6: Odvisnost prestreženih padavin od premera dežnih kapljic za a) brezo in b) bor. Okvir prikazuje kvartile, ročaji najvišjo in najnižjo vrednost, sredinska črta mediano, pika pa povprečno vrednost. Z vplivom mikrostrukture na prestrezanje padavin so se do sedaj ukvarjali le redki raziskovalci. Edino Calder (1996) je z dvostopenjskim stohastičnim modelom prestrezanja, ki upošteva velikosti dežnih kapljic, pokazal, da je prestrezanje nižje, ko so kapljice 118

119 majhne, za primer padavin z večjimi kapljicami pa pričakuje počasnejše vlaženje drevesne krošnje in s tem večje prestrezanje. Ostale meritve so se bolj osredotočale na določanje velikosti kapljic prepuščenih padavin pod drevesnimi krošnjami in njihovega vpliva na erozijo (Nanko et al., 2006; Nanko et al., 2008; Nanko et al., 2011) ali na potek omočitve drevesne krošnje pri dogodkih z različno mikrostrukturo (Calder, 1996; Calder et al., 1996; Hall et al., 1996). Zaključki Na proces prestrezanja padavin vplivajo različne spremenljivke in parametri, ki pa jih zaradi kompleksnosti posamezne spremenljivke ali parametra in samega procesa prestrezanja padavin ne moremo analizirati istočasno. Zato je potrebnih čim več meritev in analiz procesa prestrezanja padavin na primerih različnih drevesnih vrst v različnih okoljih in podnebnih območjih, ki upoštevajo manjše število spremenljivk naenkrat (Inkläinen et al., 2013). To pa je tudi cilj predstavljene raziskave. Analizirali smo vpliv fenološke faze, trajanja in mikrostrukture padavin na delež prestreženih padavin za dve različni drevesni vrsti (breza in bor) v urbanem okolju in pri celinskem podnebju v obdobju 6 mesecev od do Za vsako izmed obravnavanih spremenljivk smo zabeležili določen značilen vpliv na proces prestrezanja padavin, hkrati pa se vplivi teh spremenljivk med seboj tudi prepletajo. Tako lahko na splošno rečemo, da drevesa v pomladnem obdobju, ko so krošnje olistane, prestrežejo znatno več padavin kot v zimskem obdobju, ko so krošnje neolistane in da z daljšanjem trajanja dogodka prestrezanje padavin upada, torej drevesa zadržijo čedalje manjše količine padavin. Breza je namreč v pomladnem obdobju v povprečju na dogodek prestregla 60 % padavin, v zimskem obdobju pa le 30 % padavin, pri dogodkih, krajših od ene ure, je prestregla 68 %, pri dogodkih daljši od 10 ur pa v povprečju le še 11 %. V primeru fenoloških faz in trajanja padavin na opažene zakonitosti vplivajo tudi druge spremenljivke in parametri, ki pa nimajo tako izrazitega vpliva kot v primeru mikrostrukture padavin. V tem primeru se najprej pokaže, da z večanjem hitrosti dežnih kapljic delež prestreženih padavin narašča, najmanjši pa je, ko imajo kapljice srednji premer med 0,7 in 1 mm. Vendar pri podrobnejšem pregledu dogodkov ugotovimo, da v tem primeru pomembno vlogo igra tudi fenološka faza dreves. Proces prestrezanja padavin z drevesi lahko močno zmanjša površinski odtok tako v naravnem kot tudi v urbanem okolju. Na delež prestreženih padavin ter s tem tudi na zmanjšanje odtoka vplivajo različne spremenljivke, katerih vpliv pa še ni dovolj natančno poznan. Zato bo potrebnih še veliko raziskav, da bomo te spremenljivke in njihovo soodvisnost lahko bolje vključevali v modele in napovedi. Pomemben doprinos bodo predstavljale tudi neprekinjene meritve v urbanem okolju, obravnavane v tem prispevku, s katerimi bomo še nadaljevali. Literatura ARSO (2015). Fenologija. ( ) Asadian, Y., Weiler, M. (2009). A new approach in measuring rainfall interception by urban trees in coastal British Columbia, Water quality research journal of Canada 44, Bellot, J., Escarré, A. (1991). Chemical characteristics and temporal variations of nutrients in throughfall and stemflow of three species in Mediterranean holm oak forest, Forest ecology and management 4, 11 2,

120 Berland, A., Hopton, M.E. (2014). Comparing street tree assemblages and associated storm water benefits among communities in metropolitan Cincinnati, Ohio, USA, Urban forestry and urban greening 13, Brilly, M., Šraj, M. (2005). Osnove hidrologije. Univerzitetni učbenik. Univerza v Ljubljani, Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo, Ljubljana, 309 p. Calder, I.R. (1996). Dependence of rainfall interception on drop size: 1. Development of the twolayer stochastic model, Journal of hydrology 185, 1 4, Calder, I.R., Hall, R.L., Rosier, P.T.W., Bastable, H.G., Prasanna, K.T. (1996). Dependence of rainfall interception on drop size: 2. Experimental determination of the wetting functions and two-layer stochastic model parameters for five tropical tree species, Journal of hydrology 185, 1 4, Cegnar, T. (2014). Meteorologija. Naše okolje 21, 12, Chang, M. (2003). Forest hydrology - an introduction to water and forests. CRC Press, Boca Raton, Florida, 373 p. Crockford, R.D., Richardson, D.P. (2000). Partitioning of rainfall into throughfall, stemflow and interception: effect of forest type, ground cover and climate, Hydrological processes 14, Deguchi, A., Hattori, S., Park, H. (2006). The influence of seasonal changes in canopy structure on interception loss: Application of the revised Gash model, Journal of hydrology 318, Fleischbein, K., Wilcke, W., Goller, R., Boy, J., Valarezo, C., Zech, W., Knoblich, K. (2005). Rainfall interception in a lower montane forest in Ecuador: effects of canopy properties, Hydrological processes 19, Guevara-Escobar, A., Gonzales-Sosa, E., Veliz-Chavez, C., Ventura-Ramos, E., Ramos-Salinas, M. (2007). Rainfall interception and distribution patterns of gross precipitation around an isolated Ficus benjamina tree in an urban area, Journal of hydrology 333, Hall, R.L, Calder, I.R., Gunawardena, E.R.N., Rosier, P.T.W. (1996). Dependence of rainfall interception on drop size: 3. Implementation and comparative performance of the stochastic model using data from a tropical site in Sri Lanka, Journal of hydrology 185, 1 4, Hamilton, E.L., Rowe, P.B. (1949). Rainfall interception by chaparral in California. State of California, Department of Natural Resources, Division of Forestry, Sacramento, 43 p. Herbst, M., Rosier, P.T.W., McNeil, D.D., Harding, R.J., Gowing, D.J. (2008). Seasonal variability of interception evaporation from the canopy of a mixed deciduous forest, Agricultural and forest meteorology 148, Inkiläinena, E.N.M, McHalea, M.R., Blanka, G.B., Jamesb, A.L., Nikinmaac, E. (2013). The role of the residential urban forest in regulating throughfall: A case study in Raleigh, North Carolina, USA, Landscape and urban planning 119, Liu, S. (1997). A new model for the prediction of rainfall interception in forest canopies, Ecological modelling 99, Livesley, S.J., Baudinette, B., Glover, D. (2014). Rainfall interception and stemflow by eucalypt street trees - The impacts of canopy density and bark type, Urban forestry and urban greening 13, Llorens, P., Gallart, F. (2000). A simplified method for forest water storage capacity measurement, Journal of hydrology 240, Margolis, H., Oren, R., Whitehead, D., Kaufmann, M. (1995). Leaf area dynamics of conifer forests in W. Smith, J. Roy, T. Hinckley, Eds., Ecophysiology of Coniferous Forests. Academic Press, San Diego, Mużyło, A., Llorens, P., Domingo, F. (2012). Rainfall partitioning in a deciduous forest plot in leafed and leafless periods, Ecohydrology 5, Nakayoshi, M., Moriwaki, R., Kawai, T., Kanda, M. (2009). Experimental study on rainfall interception over an outdoor urban-scale model, Water resources research 45, Nanko, K., Hotta, N., Suzuki, M. (2006). Evaluating the influence of canopy species and meteorological factors on throughfall drop size distribution, Journal of hydrology 329, Nanko, K., Mizugaki, S., Onda, Y. (2008). Estimation of soil splash detachment rates on the forest floor of an unmanaged Japanese cypress plantation based on field measurements of throughfall drop sizes and velocities, Catena 72, 3,

121 Nanko, K., Ondab, Y., Ito, A., Moriwakic, H. (2011). Spatial variability of throughfall under a single tree: Experimental study of rainfall amount, raindrops, and kinetic energy, Agricultural and forest meteorology 151, 8, Ovington, J.D. (1954). A comparation of rainfall in different woodlands. Forestry London 27, Pypker, T.G., Bond, B.J., Link, T.E., Marks, D., Unsworth, M.H. (2005). The importance of canopy structure in controlling the interception loss of rainfall: Examples from a young and an old-growth Douglas-fir forest, Agricultural and forest meteorology 130, Siegert, C.M., Levia, D.F. (2014). Seasonal and meteorological effects on differential stemflow funnelling ratios for two deciduous tree species, Journal of hydrology 519, Steinbuck, E. (2002): The influence of tree morphology on stemflow in a redwood region secondgrowth forest. Unpublished Msc Thesis, Faculty of California State University, Chico, 55 p. Šraj, M., Brilly, M., Mikoš, M. (2008). Rainfall interception by two deciduous Mediterranean forests of contrasting stature in Slovenia. Agricultural and forest meteorology 148, Šraj, M. (2009). Prestrežene padavine: meritve in analiza. Geografski vestnik 81 1, Toba, T., Ohta, T. (2005). An observational study of the factors that influence interception loss in boreal and temperate forests, Journal of hydrology, 313, 3 4, Uijlenhoet, R., Sempere Torres, D. (2006). Measurement and parameterization of rainfall microstructure, Journal of hydrology 328, 1 2, 1 7. Vilhar, U. (2010). Padavinski režim v izbranih vrzelih in sestojih dinarskega jelovo-bukovega gozda. Zbornik gozdarstva in lesarstva 91, Vilhar, U. (2014). Priročnik za fenološka opazovanja dreves v mestu in urbanih gozdovih. Gozdarski inštitut Slovenije, Ljubljana, 18 p. Wood, M.K., Jones, T.L., Vera-Cruz, M.T. (1998). Rainfall interception by selected plants in the Chihuahuan Desert, Journal of range management 51, Xiao, Q., McPherson, E.G., Ustin, S.L., Grismer, M.E., Simpson, J.R. (2000). Winter rainfall interception by two mature open-grown trees in Davis, California, Hydrological processes 14, Zabret, K. (2013). Vpliv značilnosti drevesnih vrst na prestrezanje padavin, Acta hydrotechnica 26, Zhang, Y., Wang, X., Hu, R., Pan, Y., Paradeloc, M. (2015). Rainfall partitioning into throughfall, stemflow and interception loss by two xerophytic shrubs within a rain-fed re-vegetated desert ecosystem, north western China, Journal of hydrology 527,

122

123 Stanje horizontalne komponente državnega koordinatnega sistema D96 Oskar Sterle 1 in Bojan Stopar 2 Povzetek V prispevku prikazujemo analizo kakovosti horizontalne komponente državnega koordinatnega sistema D96, ki smo jo izdelali na osnovi obdelave opazovanj GPS. Opazovanja GPS smo pridobili skozi obdobje od leta 1994 do leta 2013, na 75-ih točkah pasivne mreže in na 63-ih postajah različnih omrežij stalno delujočih postaj na območju Slovenije in njene širše okolice. Primerjali smo dane koordinate D96 geodetskih točk z ocenjenimi koordinatami in ugotovili, da so dane koordinate skladne s pravo geometrijo geodetske mreže le še na nivoju centimetra za postaje omrežja SIGNAL in na nivoju okoli 5 centimetrov za točke pasivne mreže. Na osnovi tega smo ugotovili, da je horizontalna komponenta koordinatnega sistema D96 že zastarela in nujna obnove. Nujna je tudi nova definicija koordinatnega sistema, ki bo vključevala tudi premike točk v času. Ključne besede: koordinatni sistem D96, mreža pasivnih točk, omrežje stalno delujočih postaj SIGNAL, moderni koordinatni sistemi, GPS Key words: coordinate system D96, passive network, continuously operating reference station SIGNAL, modern coordinate systems, GPS Uvod Ena izmed osnovnih nalog geodezije je geometrični opis prostora. Geometrične lastnosti prostora pridobimo iz geodetskih opazovanj, ki se tekom časa spreminjajo tako po vrsti (smeri, dolžine, opazovanja GNSS ) kot tudi po kakovosti. Glavni vzrok sprememb je bil tehnološki razvoj, ki je podajal nove merske sisteme in posledično načine merjenja. Geometrični opis prostora z opazovanji je nepraktičen in velikokrat težko predstavljiv, zato se za opis prostora uporablja koordinatne sisteme (Chen 1983). Potrebam geodetske stroke zadošča le ustrezno vzpostavljen koordinatni sistem. Z razvojem merskih sistemov se je natančnost pridobljenih opazovanj večala in zato je bilo potrebno koordinatne sisteme ustrezno izboljševati tako glede natančnosti kot tudi točnosti (Seeber 2003). Ključni pogoj za ustreznost koordinatnega sistema je skladnost koordinat točk in geodetskih opazovanj, ki je zagotovljena skozi daljše časovno obdobje in je neodvisna od lokacije geodetskih točk. Moderni koordinatni sistemi temeljijo na satelitskih tehnikah izmere in so skoraj po pravilu časovno odvisni (Sterle in sod. 2009). Položaji geodetskih točk in stalno delujočih postaj so predstavljeni s koordinatami v izbranem koordinatnem sistemu za izbran trenutek s pripadajočim konstantnim vektorjem hitrosti. Koordinatni sistemi, kjer so položaji predstavljeni zgolj s koordinatami točk, so uporabni le za lokalne namene, kjer so spremembe koordinat točk skozi daljši čas zanemarljive v primerjavi z natančnostjo opravljenih geodetskih opazovanj. Horizontalna komponenta državnega koordinatnega sistema D96 je bila določena na osnovi izmer EUREF v letih 1994, 1995 in 1996 za pasivne točke (Berk in sod. 2003) in na osnovi tedenskih opazovanj GPS v letu 2007 za postaje omrežja SIGNAL (SI-Slovenija G- Geodezija NA-Navigacija in L-Lokacija) (GIS 2007). V sklopu izmer EUREF so meritve 1 UL FGG, Oddelek za geodezijo, Jamova 2, Ljubljana 2 UL FGG, Oddelek za geodezijo, Jamova 2, Ljubljana 123

124 potekale na 49-ih geodetskih točkah, med katerimi je bilo 35 točk slovenske triangulacijske mreže I. reda, preostale točke so bile točke II. reda in geodinamične točke. Na vseh točkah je potekala izmera v trajanju od treh do petih dni, kjer so za srednji trenutek vseh opravljenih izmer prevzeli trenutek 1995,55 (Berk in sod. 2003). Obdelavo opazovanj so izvedli leta 2003, pri čemer so bile koordinate točk določene v koordinatnem sistemu ETRS89. Na ta način je bila realizirana horizontalna komponenta novega koordinatnega sistema z imenom D96. Leta 2007 je na osnovi tedenskega niza opazovanj GPS 15 postaj stalno delujočega omrežja SIGNAL pridobilo koordinate v državnem koordinatnem sistemu D96. Srednji trenutek izmere je bil 2007,26. Ocenjene koordinate točk omrežja SIGNAL so se uskladile s koordinatnim sistemom D96 na osnovi petih uradnih točk EUREF (Donačka gora, Korada, Kucelj, Malija in Velika Kopa), ki so bile vključene obdelavo (GIS 2007). Koordinatni sistem D96 je danes predstavljen z nizom točk in postaj omrežja SIGNAL, ki imajo v D96 podane le koordinate. Točke EUREF predstavljajo geometrijo geodetske mreže Slovenije za trenutek 1995,55, medtem ko postaje omrežja SIGNAL predstavljajo geometrijo Slovenije za trenutek 2007,28. Če so točke EUREF realizirale koordinatni sistem ETRS89 za trenutek 1995,55, tega ne moremo trditi za točke omrežja SIGNAL. Horizontalna komponenta državnega koordinatnega sistema Slovenije D96 tako predstavlja geometrijo v trenutkih 1995,55 (točke EUREF) in 2007,28 (postaje SIGNAL), ki med seboj niso usklajene. Ker so vsi položaji točk podani samo s koordinatami, koordinatni sistem D96 tudi ni usklajen z globalnimi koordinatnimi sistemi, kot sta npr. ITRS ali ETRS. Zaradi nepoznavanja časovnih sprememb koordinat v koordinatnem sistemu D96 je nepoznana tudi skladnost geometrije koordinatnega sistema in opazovanj (Sterle 2015). Konec leta 2014 in v začetku leta 2015 smo končali obsežno obdelavo opazovanj GPS na območju Slovenije in njene ožje okolice. Opazovanja so obsegala ponovljene izmere na mreži pasivnih točk in večletna opazovanja GPS na stalno delujočih postajah različnih omrežij (Sterle 2015). Ugotovili smo, da se položaji točk na območju Slovenije spreminjajo in da je za daljše časovno obdobje te spremembe položajev potrebno nujno modelirati. Posledično je kakovost horizontalne komponente državnega koordinatnega sistema D96 le še na nivoju nekaj centimetrov, kjer je za točke EUREF evidentirana bistveno slabša natančnost kot za primer postaj omrežja SIGNAL. Pričujoči prispevek prikazuje rezultate obdelave teh opazovanj GPS in njihovo analizo. Najprej predstavljamo nabor geodetskih točk in postaj, obseg opazovanj in postopek obdelave opazovanj. Položaji točk so predstavljeni v koordinatnem sestavu IGb08 s koordinatami, določenimi v trenutku 2005,00, in pripadajočimi vektorji hitrosti. Na koncu naredimo še analizo ustreznosti in kakovosti koordinatnega sistema D96 za sedanji čas. Nabor podatkov v študiji Na območju Slovenije in njene okolice, predvsem na območju Hrvaške, je bilo v preteklosti izvedenih veliko izmer GNSS. Nameni izmer so bili različni, od geodinamičnih nalog do zagotavljanja koordinatne osnove lokalnih območij (Sterle 2015). Leta 2006 smo na območju Slovenije pridobili tudi polno operativno omrežje stalno delujočih postaj SIGNAL (Berk in sod. 2006). Skozi čas se je število izmerjenih točk in stalno delujočih postaj večalo, hkrati pa je postajal vedno večji tudi časovni interval izvedenih opazovanj GPS. Geodetske točke, ki smo jih uporabili v študiji, so pasivne točke kot tudi stalno delujoče postaje. Za celovito in kakovostno obdelavo opazovanj GPS ter za popolnejšo obravnavo časovnih sprememb koordinat točk smo v študiji obravnavali (Sterle 2015): 124

125 stalno delujoče postaje omrežja IGS, ki imajo kakovostne koordinate in vektorje hitrosti v koordinatnem sestavu IGb08 (Rebischung in sod. 2012), stalno delujoče postaje omrežje EPN, stalno delujoče postaje omrežij v okolici Slovenije in na njenem ozemlju, in sicer FReDNet, APOS in SIGNAL, ter tri stalno delujoče postaje KOPR (Harpha Sea d.o.o., Koper), ZAGR (postaja omrežja CROPOS) in ZALA (postaja omrežja GNSSnet.hu) ter številne pasivne točke na območju Slovenije in njene okolice. Postaje omrežja IGS predstavljajo dane količine in so realizirale koordinatni sistem ocenjenih koordinat za vse ostale točke v obdelavi. Končno število točk, katerih opazovanja GPS smo vključili v obdelavo, je bilo 138, od teh je bilo 75 pasivnih točk, na katerih so bile narejene terminske izmere, in 63 stalno delujočih postaj, izmed katerih jih je bilo le 16 na območju Slovenije. Časovni razpon opazovanj GPS je bil od leta 1994 do leta Preglednica 1: Količina podatkov (točk in opazovanj GPS), vključenih v obdelavo. Omrežje Število točk Število datotek Časovni razpon SIGNAL * FReDNet APOS EPN Ostalo Pasivna mreža IGS SKUPAJ V preglednici 1 podrobneje predstavljamo količino podatkov v obdelavi. Za vsako omrežje je prikazano število točk in obseg opazovanj GPS. Pomembni sta predvsem omrežji SIGNAL in pasivna mreža, saj se večina teh točk nahaja na območju Slovenije. Ostala omrežja so vključena za razširitev območja obdelave ali za zagotovitev koordinatnega sistema (omrežje IGS). V primeru omrežja SIGNAL je znak * pri Časovnem razponu zato, ker smo za časovno obdobje imeli na voljo le opazovanja postaje GSR1 v Ljubljani. Iz preglednice je razvidno, da smo imeli na voljo več kot dnevnih datotek RINEX s skupaj 138 točk, ki so bile pridobljene v skoraj 20-ih letih. Geografska porazdelitev geodetskih točk in stalno delujočih postaj širšega območja, t.j. območja celotne Evrope, prikazuje slika 1. Z oznako PT so prikazane točke pasivne mreže, ki so izven območja Slovenije. 125

126 Slika 1: Geografska porazdelitev geodetskih točk in stalno delujočih postaj širšega območja. Geografsko porazdelitev geodetskih točk in stalno delujočih postaj na ožjem območju Slovenije prikazuje slika 2, kjer je enako kot v primeru slike 1 oznaka PT podana za pasivne točke. Slika 2: Geografska porazdelitev geodetskih točk in stalno delujočih postaj območja Slovenije in njene ožje okolice. 126

127 Skupno je bilo od leta 1994 do 2013 kar dni, za katere smo imeli na voljo vsaj eno datoteko RINEX na katerikoli točki omrežij iz preglednice 1. Največje število datotek RINEX v enem dnevu je bilo 59, najmanjše pa 9. Količina opazovanj GPS je s časom naraščala, saj se je vzpostavljalo vedno več stalno delujočih postaj GPS. Obdelava opazovanj GPS Rezultat obdelave opazovanj GPS nam najprej predstavljajo ocenjene koordinate s pripadajočimi natančnostmi v globalnem koordinatnem sistemu za točke, ki so imele za določen dan podana opazovanja. Pri obdelavi opazovanj GPS poleg koordinat ocenjujemo še številne neznanke (npr. parametre troposfere, fazne nedoločenosti in podobno), vendar bomo tu obravnavali le ocenjene koordinate točk. Obdelava je potekala s programskim paketom Bernese GPS Software, Version 5.0 (Dach in sod. 2007), ki predstavlja visoko dovršen programski paket obdelave opazovanj GPS za pridobitev rezultatov najvišje natančnosti in točnosti. Za vsak dan podanih opazovanj GPS se s programom Bernese obdela vsa opazovanja GPS naenkrat, da dobimo dnevne rešitve koordinat, ki so določene v koordinatnem sistemu IGb08. Postopek poteka po spodaj prikazanih korakih. 1. Uvoz vseh podatkov v format, berljiv s programom Bernese. 2. Sinhronizacija ur sprejemnikov s časom GPS na osnovi kodnih opazovanj GPS. 3. Sestava baznih vektorjev med točkami na principu največjega skupnega števila opazovanj, kjer se najprej določi kratke bazne vektorje na območju Slovenije in njene ožje okolice, nato pa se le-te naveže na ostale točke. 4. Pregled in analiza faznih opazovanj, iskanje izpadov signala in določitev faznih nedoločenosti. 5. Prva rešitev geodetske mreže (izračun rezultatov), ki temelji na linearni kombinaciji L 3. Cilj obdelave je izračun popravkov opazovanj in odstranitev možnih grobih pogreškov. 6. Druga rešitev geodetske mreže, ki se opredeli kot realna rešitev (angl. float solution), saj so fazne nedoločenosti določene v območju realnih števil. 7. Določitev faznih nedoločenosti v območju celih števil. Pri krajših vektorjih temeljimo na linearni kombinaciji L 5, medtem ko pri daljših vektorjih uporabimo algoritem QIF. 8. Tretja in konča rešitev geodetske mreže, ki temelji na celih faznih nedoločenostih in linearni kombinaciji L Zagotovitev geodetskega datuma z minimalnim številom veznih enačb, kjer se določi le datumske parametre premika. Rezultat so koordinate geodetskih točk, ki so usklajene z globalnim koordinatnim sistemom IGb Primerjava ocenjenih in danih koordinat točk IGS, ki se izvede s Helmertovo transformacijo. Točke, za katere se dobi preveliko odstopanje, se izvzame iz niza danih točk in se ponovi prejšnji korak. Končni rezultat obdelave vseh opazovanj iz preglednice 1 na vseh točkah s slik 1 in 2 so ocenjene koordinate vseh točk za vse dni izvedenih opazovanj. Za vsako točko tako pridobimo časovne vrste koordinat točke v koordinatnem sistemu IGb08. Časovne vrste 6- ih točk so prikazane na sliki

128 Slika 3: Časovne vrste koordinat IGb08 6-ih točk, dve iz omrežja IGS (GRAZ, METS), dve iz omrežja SIGNAL (GSR1, MARI) in dveh pasivnih točk (MALJ, KANI) po odstranitvi trenda. Slika 3 prikazuje časovne vrste koordinat 6-ih točk, ko odstranimo linearen trend spreminjanja koordinat točk skozi čas. Prikazani sta dve postaji omrežja IGS (GRAZ in METS), ki imata podana opazovanja za celotno obdobje podatkov. Za primerjavo so prikazane časovne vrste dveh postaj omrežja SIGNAL (GSR1 in MARI). Z grafov je razvidno, da je ponovljivost koordinat vseh postaj na nivoju nekaj mm po horizontalnih koordinatah in pod-centimetrska ponovljivost za višino. Pri postaji METS se vidi prisotnost določenih periodičnih vplivov, ki so najbrž lokalnega značaja. Z grafov vseh točk se vidijo nezvezni preskoki, ki imajo lahko različne vplive. Največkrat se pojavijo zaradi sprememb koordinatnega sistema (npr. iz IGS05 na IGS08) oziroma zaradi zamenjave antene ali sprejemnika GPS na postaji. Na koncu so za primerjavo podane še časovne vrste koordinat za dve pasivni točki, in sicer FGG3 in KANI. Točka FGG3 je bila izmerjena največkrat, medtem ko je bila točka KANI izmerjena samo dvakrat. Razvidna je razlika med količino informacij, ki jo lahko dobimo iz časovnih vrst stalno delujočih postaj, in med količino informacij, ki jo lahko pridobimo iz časovnih vrst pasivnih točk. Na primeru točke KANI tako nimamo kontrole, ali so vsi podatki izmere pravilni (npr. pravilno izmerjene višine antene), saj imamo na voljo podatke le dveh izmer. 128

129 Modeliranje časovnih sprememb koordinat točk Časovne vrste koordinat točk, kot so predstavljene na sliki 3, podajajo možnost modeliranja sprememb koordinat točk skozi čas. Časovno odvisen položaj geodetske točke () modeliramo s koordinatami točk v izbranem referenčnem trenutku in s pripadajočim konstantnim vektorjem hitrosti (Altamimi in sod. 2012), kot prikazuje enačba (1): ()=+( ) (1) Za geodinamične raziskave v primeru kakovostno obdelanih opazovanj in pri kakovostni stabilizaciji, se je matematični model iz enačbe (1) izkazal za ustreznega (Amiri-Simkooei in sod. 2007). Slika 4 prikazuje ocenjene vektorje hitrosti za geodetske točke in postaje na območju Slovenije in njene okolice. Vektorji hitrosti so predstavljeni v koordinatnem sistemu IGb08, kjer se vidi premik vseh točk v smeri SV velikosti približno 3 cm. Slika 4: Ocenjeni vektorji hitrosti v koordinatnem sistemu IGb08 za geodetske točke in postaje na območju Slovenije in njene okolice. Vektorji hitrosti, ki so prikazani na sliki 4, v večji meri prikazujejo gibanje območja Slovenije v globalnem koordinatnem sistemu IGb08. Ne pokažejo pa relativnega gibanja točk na območju Slovenije, kar predstavlja ključno informacijo za analizo kakovosti horizontalne komponente državnega koordinatnega sistema D96. Relativne spremembe položajev točk skozi čas pridobimo na osnovi časovno odvisne transformacije (Sterle 2015). Rezultate prikazujemo na sliki

130 Slika 5: Ocenjeni vektorji hitrosti na območju Slovenije in njene okolice, ki prikazujejo le relativne premike geodetskih točk in postaj med seboj. Slika 5 prikazuje vektorje hitrosti točk, prikazanih na sliki 4, kjer je izvzet linearen trend gibanja celotnega območja Slovenije v globalnem koordinatnem sistemu. Preostanek, ki je predstavljen na sliki 5, prikazuje samo še relativne premike geodetskih točk in postaj med seboj. S slike je razvidno, da vektorji hitrosti med seboj niso enaki, razlikujejo se tako po velikosti kot tudi po smeri. Vektorji prikazujejo, da je ozemlje Slovenije podvrženo časovno odvisnim deformacijam in da je horizontalna komponenta državnega koordinatnega sistema D96, ki temelji samo na koordinatah točk, neprimerna. Kakovost horizontalne komponente državnega koordinatnega sistema D96 Kot je že bilo opisano, so bile koordinate točk v D96 določene v trenutku 1995,55 za pasivne točke in 2007,26 za postaje omrežja SIGNAL. Za oba primera velja, da vektorji hitrosti niso bili določeni, zato je horizontalna komponenta državnega koordinatnega sistema D96 definirana kot časovno neodvisna. Na ta način se je predpostavilo, da se koordinate točk in posledično geometrija slovenskega ozemlja ne bodo spreminjale. Slika 5 prikazuje ravno nasprotno, saj se relativni položaji točk med seboj spreminjajo. Ker se spreminja tudi geometrija slovenskega ozemlja, se posledično deformira tudi koordinatni sistem D96. Velikosti vektorjev s slike 5 sicer znašajo le nekaj mm/leto, vendar to v več kot 20-ih letih od določitve koordinat točk v D96 (za pasivne točke) pomeni spremembe v položajih točk od 5 in 10 cm. V primeru postaj omrežja SIGNAL je od določitve koordinat (2007,26) preteklo le okoli 8 let, zato so tudi relativni premiki točk manjši (okoli enega do dveh centimetrov). Oceno kakovosti horizontalne komponente državnega koordinatnega sistema D96 smo pridobili tako, da smo ocenjene koordinate točk v IGb08 primerjali z danimi koordinatami točk v D96. Problem se pojavi, ker je vsak niz koordinat podan v drugem trenutku, torej opisuje različno geometrijo koordinatnega sistema Slovenije. Edino možno poenotenje je z uporabo ocenjenih vektorjev hitrosti, s katerimi lahko izračunamo IGb08 koordinate točk v 130

131 poljubnem trenutku. Naslednji problem predstavlja izbira trenutka izračuna IGb08 koordinat. Prva možnost je trenutek 1995,55, v katerem so določene koordinate pasivnih točk, medtem ko je druga možnost trenutek 2007,26, v katerem so bile poračunane koordinate točk omrežja SIGNAL. Če obravnavamo vse pasivne točke in postaje omrežja SIGNAL v enotnem koordinatnem sistemu, optimalnega trenutka ne poznamo. Postopek določitve trenutka, v kateri izvedemo primerjavo med danimi in ocenjenimi koordinatami točk, smo izvedli kot (Sterle 2015): 11. Začetni trenutek nastavimo na 1989,00, končnega na 2010,00, korak, s katerim spreminjamo trenutek pa na 0, Za vsak trenutek med začetnim in končnim, s podanim korakom izračunamo ocenjene koordinate IGb08 vseh točk in postaj na območju Slovenije. 13. S 7-parametrično prostorsko transformacijo primerjamo ocenjene koordinate točk in postaj v IGb08 in dane koordinate točk in postaj v D96. Vezne točke transformacije določimo na 3 različne načine: 14. vezne točke so pasivne točke, 15. vezne točke so postaje omrežja SIGNAL in 16. vezne točke so vse pasivne točke in postaje omrežja SIGNAL. 17. Za vsako transformacijo izračunamo vrednost korena srednjega kvadratnega pogreška RMS (angl. Root Mean Square) iz odstopanj danih koordinat točk D96 od transformiranih koordinat točk IGb08. Rezultat zgornjih 4-ih alinej je prikazan na sliki 6, ki prikazuje, kako se spreminja vrednost RMS (odstopanja med danimi D96 in transformiranimi ocenjenimi koordinatami D96) skozi čas, to je med letoma 1989 in Slika 6 prikazuje tri grafe in sicer izračunane vrednosti RMS, ko so vezne točke pasivne točke (rdeča krivulja), ko so vezne točke postaje omrežja SIGNAL (modra krivulja) in ko so vezne točke vse točke in postaje (črna krivulja). Razvidno je, da je najvišja stopnja skladnosti koordinat D96 s pravo geometrijo koordinatnega sistema za trenutek 1996,20 pri pasivnih točkah in za trenutek 2007,60 pri postajah omrežja SIGNAL. V obeh primerih gre za kar dobro oceno pravih trenutkov, v katerih sta bila poračunana oba niza koordinat. Slika 6: Stopnja skladnosti med danimi koordinatami D96 in transformiranimi ocenjenimi koordinatami D96 za različne nize veznih točk skozi čas. 131

132 S slike 6 lahko ocenimo kakovost horizontalne komponente D96 skozi čas in v sedanjem času. Razvidno je, da so bile koordinate D96 pasivnih točk za trenutek 1995,55 določene z visoko kakovostjo in so skladne z našimi rezultati na milimetrskem nivoju. Enako velja za določene koordinate D96 postaj omrežja SIGNAL za trenutek 2007,26. Ne glede na to slika 6 prikazuje tudi na neskladnost koordinat pasivnih točk s koordinatami postaj omrežja SIGNAL, kar prikazuje črna krivulja na sliki 6. Oba niza koordinat sta določena v istem koordinatnem sistemu, a za različna trenutka, kar pomeni, da opisujeta različni geometriji ozemlja Slovenije. Praktično to pomeni, da koordinate nove točke ne bodo skladne, če jih določimo z navezavo na pasivno mrežo oziroma z navezavo na omrežje SIGNAL. Ključna informacija, ki jo pridobimo z grafov na sliki 6, prikazuje analizo kakovosti državnega koordinatnega sistema D96. Le-ta je v numerični obliki prikazana v preglednici 2, kjer prikazujemo vrednosti RMS po posamezni koordinatni komponenti za različne trenutke in sicer za 1996,20, 2007,60 in za trenutek 2015 (približno sedanje stanje). S je prikazana vrednost RMS v smeri SJ, z vrednost RMS v smeri VZ in z vrednost RMS za višino. Preglednica 2: Vrednosti RMS za tri trenutke (1996,20, 2007,60 in 2015,00), za tri različne nize veznih točk (pasivne točke, omrežje SIGNAL in vse točke skupaj) po koordinatnih komponentah. 1996, , ,00 MREŽA Pasivno 2,1 2,4 3,6 19,4 9,0 24,1 22,4 17,0 29,3 SIGNAL 21,1 14,7 30,7 2,5 1,1 4,4 7,6 6,7 8,8 Skupajs 11,8 8,4 17,1 16,0 7,4 19,9 18,9 14,5 24,4 Preglednica 2 prikazuje, da je trenutno (leto 2015) kakovost državnega koordinatnega sistema D96 v najboljšem primeru na centimetrskem nivoju za posamezno koordinatno komponento, če le-to določamo na osnovi omrežja SIGNAL. Če kakovost državnega koordinatnega sistema D96 vrednotimo preko pasivnih točk, je le-ta samo še na nekaj centimetrskem nivoju za posamezno komponento. Iz zgornjega sledi, da je stopnja skladnosti koordinat točk omrežja SIGNAL z opazovanj GNSS, ki jih pridobimo na teh točkah, le še na nivoju centimetra. Koordinate točk omrežja SIGNAL so torej slabše natančnosti, kot so izvedena opazovanja. Situacija je v primeru pasivnih točk še slabša, saj je stopnja skladnosti z opazovanji le še na nivoju nekaj centimetrov. Iz preglednice 2 in predvsem s slike 6 lahko vidimo, da je državni koordinatni sistem, ki temelji le na danih koordinatah referenčnih točk, hitro zastarel in ne zagotavlja svojega osnovnega poslanstva, to je skladnosti koordinat in opazovanj. Razvidno je, da je tak koordinatni sistem uporaben največ 5 let, potem pa neskladje naraste do take mere, da dane koordinate, ki so slabe kakovosti, posegajo v geometrijo geodetskih opazovanj in v ocenjene koordinate novih točk. Zaključek Prispevek prikazuje analizo horizontalne komponente državnega koordinatnega sistema D96 na osnovi obdelave opazovanj GPS s stalno delujočih postaj omrežja SIGNAL in ponovljenih opazovanj GPS na točkah pasivne mreže. Obdelana je bila velika količina opazovanj GPS, ki so bila pridobljena v skoraj 20-ih letih, od 1994 do Rezultat 132

133 obdelave so časovne vrste koordinat, na podlagi katerih smo ocenili vektorje hitrosti vseh točk v koordinatnem sistemu IGb08. Ocenjeni vektorji hitrosti kažejo na spreminjanje geometrije območja Slovenije z velikostjo do nekaj milimetrov na leto, kar obdobju dvajsetih let od vzpostavitve koordinatnega sistema D96 na osnovi točk pasivne mreže pomeni spremembo relativnih položajev točk več kot 5 cm. Koordinate vseh točk v državnem koordinatnem sistemu so tako stare 20 let (pasivna mreža) oziroma 8 let (omrežje SIGNAL). V obeh primerih smo ugotovili, da niso več skladne s trenutno geometrijo območja. Neskladnost je večja pri pasivni mreži in znaša okoli pet centimetrov, medtem ko neskladje pri postajah omrežja SIGNAL znaša okoli centimetra. V obeh primerih je točnost koordinat točk slabša od natančnosti opazovanj, ki jih lahko na točkah izvedemo (npr. opazovanja GNSS). Za velikosti relativnih premikov, ki so bili ugotovljeni na območju Slovenije, je bilo pokazano, da so časovno neodvisne koordinate geodetskih točk za opis geometrije s centimetrsko točnostjo uporabne največ 5 let. Koordinate, ki so starejše od 5 let, vsebujejo napako, ki se odraža v natančnosti novo vzpostavljene točke, ki jo lahko določimo največ s centimetrsko natančnostjo. Zaključimo lahko, da je horizontalna komponenta državnega koordinatnega sistema D96 že preko meje natančnosti in točnosti, kot bi jo državni koordinatni sistem moral zagotavljati. Natančnosti opazovanj GPS so določene z veliko višjo natančnostjo, zato se napake v starih in statičnih koordinatah že prenašajo na novo določene geodetske točke. Vzpostavitev novega koordinatnega sistema in sestava je tako nujna. Nujno je potrebno upoštevati premike točk in koordinate točk določiti na novo tako, da z novimi koordinatami ne bomo posegali v geometrijo opazovanj kot tudi ne v koordinate novih točk. Literatura in viri Altamimi, Z., Métivier, L., Collilieux, X.. (2012). ITRF2008 plate motion model. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 117(B7). Amiri-Simkooei, A. R., Tiberius, C. C. J. M., Teunissen, P. J. G. (2007). Assessment of noise in GPS coordinate time series: Methodology and results. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 112(B7). Berk, S., Komadina, Ž., Marjanović, M., Radovan, D., Stopar, B. (2003). Kombinirani izračun EUREF GPS-kampanj na območju Slovenije. Geodetski vestnih, 47(4), Berk, S., Kozmus, K., Radovan, D., Stopar, B. (2006). Planning and realization of the Slovenian permanent GPS network. Allgemeine Vermessungs-Nachrichten, 113(11-12), Chen, Y. (1983). Analysis of Deformation Surveys A Generalized Method. Doktorska disertacija, Fredericton, New Brunswick, Kanada, Univerza New Brunswick, 262 p. Dach, R., Hugentobler, U., Fridez, P., Meindl, M. (2007). Bernese GPS Software, Version 5.0. Bern, Švica, Astronomski inštitut Univerze v Bernu, 612 p. GIS (2007). Izračun koordinat stalnih postaj omrežja SIGNAL uskladitev s slovenskim geodetskih datumom. ( ). Rebischung, P., Griffiths, J., Ray, J., Schmid, R., Collilieux, X., Garayt, B. (2012). IGS08: the IGS realization of ITRF2008. GPS Solutions, 16 (4), Seeber, G. (2003). Satellite Geodesy, 2nd completely revised and extended edition. Walter de Gruyter, Berlin, New York, 589 p. Sterle, O. (2015). Časovno odvisne geodetske mreže in koordinatni sistemu. Doktorska disertacija, Ljubljana, Univerza v Ljubljani Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo, 196 str. Sterle, O., Pavlovčič Prešeren, P., Kuhar, M., Stopar, B. (2009). Definicija, realizacija in vzdrževanje modernih koordinatnih sistemov. Geodetski vestnik, 53 (4),

134

135 Orodje "sončnica" za analizo spremenljivk z dnevnimi cikli Marija Zlata Božnar *, Boštjan Grašič *, Sašo Vrbinc * Darko Popović *, Dragana Kokal *, Primož Mlakar * Povzetek Mnogo procesov v naravi ima dnevne cikle. Za statistično analizo dnevnih ciklov nismo imeli na voljo namenskih nazornih algoritmov in/ali orodij. V okviru projekta proučevanja sončnega obseva v Sloveniji smo razvili nov algoritem in namensko orodje za analizo dnevnih ciklov sončnega obseva. Graf, ki je produkt tega algoritma, smo poimenovali»sončnica«. Zatem pa smo sončnico prenesli še na številna druga področja in pokazali njeno uporabnost. Ključne besede: radialni frekvenčni diagram, analiza dnevnega cikla, sončni obsev Key words: radial frequency diagram, daily cycle analysis, solar radiation Uvod Sončni obsev določa številne procese v naravi in v veliki meri vpliva tudi na človeške dejavnosti. V osnovi ima sončni obsev dnevne cikle, poleg teh pa so pomembne seveda tudi sezonske variacije povezane v naših krajih s pojavom letnih časov. Ena od nalog, ki smo si jih zadali v projektu proučevanja sončnega obseva v Sloveniji, je bila tudi ta, da najdemo primeren način za statistično analizo sončnega obseva. Želeli smo identificirati predvsem krajevne razlike med vzorci sončnega obseva kar je pogojeno s kompleksnim terenom, in razlike v časovnih vzorcih na daljša obdobja, kar je neposredna posledica različnih značilnosti klime v meteorološko slikoviti Sloveniji. Slovenija je seveda bila izhodišče proučevanj, nikakor pa ne tudi omejitev. Za primerjavo smo si vzeli metropolo Sao Paulo v Braziliji in brazilsko postajo na Antarktiki. Proizvodnja bio-goriva ima tudi negativne učinke. Primer tega je poraba najkvalitetnejše kmetijske zemlje za takšno proizvodnjo. Dolgoročno lahko to povzroči probleme pri pridelavi hrane tudi zaradi klimatskih sprememb, poleg tega pa Slovenija ne proizvaja dovolj hrane za svoje lastne potrebe. Za statistično analizo smo si zadali nalogo, da morajo biti rezultati vizualizirani in ne, da jih predočimo zgolj kot množico števil. Vizualizacija namreč omogoča, da človek, katerega razumevanje zunanjih pojavov je vsekakor zelo slikovno orientirano, lahko hitro razume informacijo, ki je podana kot slikovni vzorec. Hkrati pa lahko množico načeloma podobnih vzorcev, ki pa se razlikujejo v niansah, zelo dobro medsebojno razlikuje. Običajno se za grafično analizo uporablja črtne grafe, xy grafe in histograme. Noben od teh pa ni zadovoljeval večine nalog, ki smo si jih zastavili. Pregled po drugih sorodnih strokah za analizo cikličnih spremenljivk pa tudi ni podal celovite rešitve. Naj omenimo najpomembnejše obstoječe prikaze / algoritme za grafično predstavitev in morda tudi statistično analizo cikličnih spremenljivk. Najprej moramo seveda omeniti analogni prikaz ure, ki prikazuje čas v obliki dveh kotov in 1-12 številčnice. Potem imamo prikaz smeri neba na kompasu. Podobno kot pri slednjem so smeri neba podlaga na meteorološkem prikazu rože vetrov (slika 1). Roža vetrov pa že omogoča tudi statistično analizo velike množice meritev vetra, ko vetrove grupiramo v krake rože. Vsak krak zavzema en sektor smeri. Potem pa znotraj kraka * MEIS storitve za okolje, d.o.o., Mali Vrh pri Šmarju 78, SI-1293, Šmarje-Sap, Slovenija 135

136 sortiramo hitrosti vetrov v razrede in še zastopanost le-teh prikažemo na grafičen način naprimer z dolžino, z barvo odseka na kraku in/ali z debelino kraka. Slika 1: Primer rože vetra za postajo Pustice za eno tedensko obdobje. Če govorimo o analizi cikličnih pojavov pa seveda ne smemo pozabiti na Fourierovo analizo in številne njene izvedenke in nadgradnje. Fourierova analiza je zelo široko uporabna, vendar pa žal ne za naš namen. Fourierova analiza nam poda prvenstveno zastopanost posameznih period / ciklov v signalu, ki je mešanica»osnovnih cikličnih signalov«z različnimi periodami in dodatno še»faznih zamikov«le-teh. Nas pa zanima praktično zgolj en cikel, dnevni cikel in neenakomerna razporeditev vrednosti analizirane spremenljivke znotraj tega cikla. To sicer s Fourierovo analizo vidimo kot zastopanost še drugih ciklov v skupnem signalu, vendar ne na enostaven nazoren način. Zamisel novega prikaza - metodologija Iz idej vseh teh prikazov smo si zamislili nov prikaz, ki smo ga poimenovali sončnica. Prikaz ima 24 krakov, po enega za vsako uro dneva. Znotraj posamezne ure pa spremenljivko, ki jo proučujemo, sortiramo v razrede in njihovo zastopanost prikažemo grafično z barvami, debelino in dolžino odseka na kraku. Dolžina je proporcionalna procentualni zastopanosti posameznega razreda, barva pa opredeljuje razred. Podrobno definicijo smo podali v našem članku v Applied Energy (Božnar et al., 2015). Vzorec, ki ga na ta način dobimo, je prikazan na sliki 2, ki analizira en teden sončnega obseva pomerjenega na postaji Pustice (na lokaciji pri podjetju MEIS). Poenostavljeno rečeno, na sliki vidimo kako močno sonce je v povprečju sijalo v posamezni uri dneva v analiziranih treh mesecih. Lepo se vidi trajanje dneva, naraščanje in upadanje povprečne moči in zastopanost posameznih moči v posameznih urah dneva. 136

137 Slika 2: Primer sončnice za postajo Pustice za eno tedensko obdobje, postaja je na dnu kotline. Uporaba sončnice Osnovna raba diagrama sončnica je bila namenjena analizi sončnega obseva. Sončnice lahko narišemo za posamezne dneve, za posamezne mesece ali letne čase in tako enostavno in nazorno pokažemo razlike med obravnavanimi periodami. Nadalje lahko sončnice narišemo za globalno, direktni ali difuzni sončni obsev in nazorno pokažemo njihovo medsebojno relacijo. Če katerokoli tako ali drugo kombinacijo sončnic narišemo za različne kraje, pa nazorno prikažemo različnost vremena v teh krajih (primer slike 3). Slika 3: Primer sončnice za postajo Veliki Ločnik za eno tedensko obdobje, v primerjavi s Pusticami se opazi drugačen režim megle, postaja je na hribu. Sončnico lahko uporabljamo za analizo majhnih ali velikih količin podatkov o izbrani spremenljivki. Smiselno je (ne pa obvezno), da minimalna količina podatkov obsega en dan, svojo analizno»moč«pa pokaže sončnica predvsem pri izbranih daljših časovnih obdobjih. 137

138 Sončnica kot onesnažnica, vetrovnica Raba sončnice seveda ni omejena samo na sončni obsev in seveda tudi ne samo na meteorologijo. Za vzorec možne drugačne rabe prikazujemo na sliki»onesnažnice«za analizo onesnaženja z delci PM10 v mestu Celje (Slika 4). Za razliko od rože vetrov lahko na»sončničen«način analiziramo tudi vetrove. Primer je na sliki»vetrovnice«(slika 5). Slika 4: Onesnažnice za več posamičnih zaporednih dni za mesto Celje prikazujejo onesnaženost z delci PM10. Slika 5: Vetrovnica za postajo Veliki Ločnik za enotedensko obdobje. Ti primeri drugih»sort rožic«nazorno pokažejo, kako zelo široka je lahko raba tega grafa. V MEISu smo jo uporabili praktično za skoraj vse spremenljivke s katerimi se srečujemo pri svojih projektih. V članku (Božnar et al., 2015) si bralec lahko pogleda»prometnico«, izvedenko iz sončnice, za prikaz pričakovane zgostitve cestnega prometa na izbrani točki, lahko pa bi jo uporabili tudi za prikaz in analizo števila kupcev v trgovini. Prikazali pa smo tudi časovne, krajevne in vsebinske variacije raznih spremenljivk analiziranih s temi rožami. 138

139 Sončnica kot vremenčica Zelo zanimiva pa je tudi izvedenka sončnice, ki smo jo poimenovali»vremenčica«. Namenili pa smo ji nalogo, da nazorno z vzorcem pokaže podrobnosti vremenske napovedi, ki so pomembne za vsakdanjo rabo. Omejili smo se na prikaz sonca, komplementarnih oblakov ter padavin. Temperature v dnevu pa zaenkrat namerno nismo podali kot dodatnega kroga in barvnih skal, ker menimo, da bi bila informacija preobsežna. Zato smo dodali le številski prikaz vrednosti najvišje in najnižje temperature v dnevu, s pikico na grafu pa smo pokazali kdaj nastopi. Primer je na sliki 6. Slika 6: Primer prikaza vremenčic za enotedensko obdobje (vremenska napoved v korakih po eno uro za sedem dni vnaprej), sonce je prikazano z intenzivnostjo oranžne barve, oblaki z intenzivnostjo sive barve, padavine pa z intenzivnostjo modre barve. Napoved se bere zgoraj levo v črno-beli različici za včeraj, potem za danes, jutri in pojutrišnjem, spodaj pa še za nadaljnje dni. Praktična uporaba Vremensko napoved (tudi) v obliki vremenčic lahko spremljate na naši spletni strani: Prave sončnice za sprotno rabo pa naprimer na Zaključki Zamislili smo si nov grafični diagram sončnica za statistično analizo pojavov, ki imajo dnevni cikel. Zamisel smo najprej izoblikovali za uporabo za analizo sončnega obseva. Zatem pa smo zamisel učinkovito uporabili še za druge spremenljivke z dnevnim ciklom, tudi izven področja meteorologije. 139

140 Sončnica in njene sorodne rožice nam omogočajo hitro in nazorno primerjavo velikih razlik pa tudi majhnih nians posameznega obravnavanega pojava za različna statistična obdobja obdelav in za različne kraje uporabe oziroma analize. Temeljno vodilo, ko smo si izmislili to novo orodje, pa je bilo znano reklo, da»slika pove več kot tisoč besed«(ali pa številk). Zahvala Za izvedbo vseh predstavljenih različic orodja smo bili sofinancirani s strani raziskovalnih projektov ARRS: L Izdelava modela za oceno razpoložljivosti sončne energije v Sloveniji na osnovi meteoroloških meritev, L Ocena vpliva naravnih in antropogenih procesov na mikrometeorologijo Postojnske jame z uporabo numeričnih modelov ter sodobnih metod zajemanja in prenosa okoljskih podatkov, L Razvoj in izvedba metode za sprotno modeliranje in napovedovanje onesnaženja zraka. Literatura Božnar, M. Z., Grašič, B., Mlakar, P., Soares, J. R., de Oliveira, A. P., Santos Costa, T. (2015). Radial frequency diagram (sunflower) for the analysis of diurnal cycle parameters : solar energy application. Applied energy, ISSN , vol. 154, str , doi: /j.apenergy

141 Uporaba lidarskih posnetkov v geomorfologiji krasa na primeru brezstropih jam Andrej Mihevc 1 Povzetek Padavinska voda na krasu raztaplja kamnino in povzroča enakomerno ploskovno zniževanja površja. Ko površje pri zniževanju doseže in prereže vodoravne in navpične prazne ali s sedimenti zapolnjene jame se te izrazijo v površju kot poseben pojav, ki ga imenujemo brezstrope jame. Brezstrope jame so ostanki najstarejših jam v nekem krasu, predstavljajo pa tudi pomemben del površinskih kraških oblik. Razprostranjenost, oblika in sedimentne zapolnitve nudijo pomembne informacije o razvoju krasa. Za proučevanje lege, dimenzij in oblike brezstropih jam so lidarski podatki z veliko gostoto točk zelo uporabni. Na primerih brezstrope jam v Lipovih dolinah nad Škocjanskimi jamami, brezstrope jame v Lozi, brezstrope jame pri Povirju in brezstropih jam na Podgorskem krasu so prikazane različne reliefne oblike tega pojava ter njihova interpretacija, ki pa temelji predvsem na terenskem delu in analizi sedimentov. Ključne besede: kras, geomorfologija, brezstropa jama, lidar. Key words: karst, geomorphology, unroofed cave, lidar. Uvod Padavinska voda na krasu izrabi svoj večino svojega korozijskega potenciala na površju ali tik pod njim. Voda raztaplja kamnino, ki jo v obliki raztopine skozi mrežo kraških kanalov odnaša navzdol in nato proti izvirom. Raztapljanje kamnine na površju povzroča ploskovno zniževanje ali kraško denudacijo, ki znaša pri nas v sedanjih pogojih med 20 in 50 m na milijon let (Gams 1963, Cucchi et al. 2006). Podzemno pretakanje in raztapljanje kamnine pa oblikuje mrežo povezanih votlin. Če so dovolj velike jih imenujemo jame. Kraška denudacija enakomerno znižuje površje saj so padavine razporejene enakomerno. Izrazite reliefne oblike pa lahko nastanejo, ko površje pri zniževanju doseže in prereže podzemne kraške oblike: vodoravne in navpične jamske rove ter korozijsko razširjene razpoke. Brezstrope jame so jame ali deli jam, ki jim je kraška denudacija odstranila, to je raztopila kamenino nad njimi in s tem odstranila njihov strop. Tako se stare podzemske oblike vključijo in postanejo del današnjega kraškega površja. Brezstrope jame imenujemo tudi pojave, ko površje prereže s sedimenti zapolnjene jame. Te v morfologiji reliefa niso izražene, se pa na površju pojavijo v jami odloženi sedimenti. To so siga, pa tudi alohtoni rečni sedimenti. Brezstrope jame so rezultat interakcije starih jam in recentnih površinskih geomorfnih procesov. Kjer uravnano površje preže bolj ali manj vodoravno jamo nastanejo razpotegnjene depresije, nekakšni jarki, podolgovate vrtače ali nizi vrtač. Če vodoravno jamo prereže pobočje pa dobimo kratko ovalno reliefno obliko ali pa jamski vhod. Površje reže tudi 1 Inštitut za raziskovanje krasa ZRC SAZU, Trg 2, 6230 Postojna 141

142 navpične jamske rove, po katerih se je voda spuščala ali dvigovala. Ko površje prereže tako votlino nastane brezno, oziroma vhod v brezno. Brezstrope jame so v preteklosti napak interpretirali kot geološke orgle ali pa kot korita površinskih rek, sedimente pa kot ostanke sedimentov površinsko tekočih rek iz časa pred razvojem krasa. Brezstrope jame moramo ločiti tudi od udornic, te nastanejo predvsem s preoblikovanjem sten in stropov in z rušenjem podzemnih votlin, kar pa spada med speleogenetske procese. Brezstrope jame so za krasoslovje pomembne iz več vidikov. So ostanek najstarejših jam, v njih so lahko ohranjeni sedimenti, ki nudijo informacije o paleokolju in o času njihovega nastanka. So pa tudi pomemben del kraške površinske morfologije. Za geomorfološka ali aplikativna proučevanja krasa sem brezstrope jame iskal in identificiral na terenu, le nekaj jih je bilo mogoče najti tudi na državnih topografskih kartah v merilu 1:5000, katastrskih kartah, na letalskih posnetkih v infrardeči tehniki (Mihevc 1996, 2001), ali na digitalnem modelu višin in s satelitskimi posnetki (Grlj & Grigillo 2014). V zadnjem času pri geomorfološkem delu na krasu, kjer je poudarek predvsem na terenskem delu in proučevanju sedimentov uporabljamo tudi karte ali digitalne modele reliefa narejene na osnovi lidarskih posnetkov z gostoto mreže točk 1 m in vertikalno ločljivostjo okrog 0,1 m (vir podatkov sta Geodetski Inštitut RS in Ministrstvo za okolje in prostor). Ta gostota točk omogoča zelo dobro natančnost pri določanju lege in oblike tudi majhnih in v reliefu slabo izraženih oblik, kot so brezstrope jame. Uporaba lidarskih podatkov za prikazovanje reliefa olajša terensko delo omogoča pa tudi boljšo analizo in njihov prostorski prikaz. Na nekaj primerih bom prikazal rabo lidarskih podatkov pri iskanju in prikazovanju različno izraženih brezstropih jam. Brezstropa jama v Lipovih dolinah Brezstropa jama leži nad Škocjanskimi jamami in je del najstarejših ohranjenih rovov, ki jih je oblikovala predhodnica Reke v nadmorski višini med 450 in 460 m (Mihevc 2001, 2007). V terenu je izražena kot m širok in povečini okrog 10 m globok jarek. Jarek, ki poteka med točkama s koordinatami: , in , 58923, se na več mestih zoži in tudi skoraj prekine. Ponekod je bolj podoben nizu vrtač z nekoliko nižjimi prehodi med njimi. Brezstropa jama je s sigo in sedimenti potrjena v dolžini 1800 m. Prevladujejo peščene gline z primešanimi do nekaj cm velikimi nekarbonatnimi prodniki. V severnem delu so v brezstropi jami kopali kremenčev pesek, na tem mestu so peski odloženi izmenično s plastmi sige. Siga je diagnostični sediment za brezstrope jame. V brezstropi jami jo najdemo na številnih mestih v obliki masivnih sigovih kop, stalagmitov ali tanjših plasti odloženih med plastmi fluvialnih naplavin, podobno kot jih danes vidimo jamah vzdolž podzemnega toka Reke v Škocjanskih jamah ali v Kačni jami. Lidarski posnetek površja dobro prikazuje obseg in obliko brezstrope jame. V severozahodnem delu je bil prvotni jamski rov širok okrog 30 m, visok pa preko 15 m. V osrednjem in vzhodnem delu je prvotni rov močneje preoblikovan s pobočnimi procesi in z vrtačami ter udornicami, verjetno pa je tudi denudacija konzumirala več kamnine nad in okrog jame. 142

143 Slika 1 Brezstropa jama v Lipovih dolinah na kraškem površju nad Škocjanskimi jamami se jasno loči od številnih vrtač in večjih udornic. Brezstropa jama je označena s črtkano črto, sedimenti, ki jo dokazujejo pa so označeni s svetlo rjavo bravo. Z modro barvo je označen obris Škocjanskih jam in podzemne reke. Na sliki so označeni še z jamski sedimenti potrjene brezstrope jam, nekatere podolgovate reliefne oblike v spodnjem delu slike pa so brez takih sedimentov, zato jih ne moremo genetsko opredeliti. Brezstropa jama v Lozi Brezstropa jama leži na Slavenskim ravniku med južno od Sajevč. Koordinate skrajnih točk jame so: , in , Reliefno zelo izrazito obliko sem našel na topografski karti v merilu 1:5000. Na terenu sem jo s sigo, alohtonimi sedimenti potrdil v skupni dolžini 3000 m (Mihevc 2005). Je najdaljša znana brezstropa jama v Sloveniji. Rovi prvotne jame so bili široki okrog 20 m ter do 20 m visoki. Ponekod so ožji, ker površje reže rov tik pod njegovim vrhom, na nekaj mestih pa je površje jamo že povsem konzumiralo. Brezstropa jama ima štiri segmente, ki jih ločijo krajši odseki, kjer je strop prvotne jame še ohranjen. Poleg tega se južni del brezstrope jame nadaljuje v jamo Markendelov spodmol, v boku brezstrope jame pa se odpirata še Šimčev spodmol in Spodmol 143

144 ob Selški poti v Lozo. To kaže na dezintegracijo stropa nekdanje jame in njeno postopno prehajanje v brezstropo jamo. Ker je površje do različne mere Slika 2 Brezstropa jama v Slavenskem ravniku. Deli brezstrope jame so označeni s črtkano črto. Ob njej so pomembne jame, 1 Spodmol ob Selški poti v Lozo, 2 Šimčev spodmol in 3 Markendelov spodmol. S fliša (označen je z rjavo barvo) pritekajo potoki (modre črte), ki ponikajo v ponorih na robu krasa (modri krogi). S svetlo modro barvo je označena Vodna jama v Lozi, ki leži m pod površjem. Brezstropa jama leži v nadmorskih višinah med 630 in 580 m nad morjem, zahodno ob nje pa potekajo v nadmorski višini okrog 530 m rovi 7,7 km dolge vodne jame v Lozi. Verjetno je brezstropo jamo oblikovala ista voda, ponikalnica z južnega roba Pivške kotline. 144

145 Brezstropa jama pri Povirju Pri zemeljskih delih AC na odseku Divača-Sežana so zaznali gradbeniki vzhodno od Povirja, v bližini današnjega počivališča v osi cestišča podolgovato območje s slabšimi geomehanskimi lastnostmi. Ko so izkopali hribino do nosilne skalne podlage se je izkazalo, da je bila to velika, s sedimenti zapolnjena, 350 m dolga brezstropa jama (Mihevc 1996). Pri proučevanju brezstrope jame se je izkazalo, da je v bližini (med točkama s koordinatami: , in , 62213) ohranjena še ena brezstropa jama, ki je dobro izražena na letalskih posnetkih v infrardeči tehniki, sezonsko pa tudi z razlikami v vegetaciji. Kartiranje in analiza sedimentov je potrdila, da gre za 160 m dolgo in 5-15 m široko brezstropo jamo, ki pa je v terenu komaj izražena. Izrazita je le vrtača v kateri se na vzhodnem delu konča. Po večjih sigovih blokih sodeč je vrtača nastala s preoblikovanjem manjše dvorane. Lidarski podatki kljub neizrazitemu reliefu brezstropo jamo zelo dobro pokažejo, severno od nje pa kažejo še nadaljevanje omenjene z avtocesto uničene brezstrope jame. Slika 3 Brezstropa jama pri Povirju. Topografska karta in prečni prerez sta narejena na osnovi lidarskih podatkov. Izohipse so na 0,1 m. Z rjavo barvo je s sedimenti dokazana brezstropa jama. 145

146 Brezstrope jame v podgorskem krasu Na Podgorskem krasu, ki je veliko kraško uravnano površje v nadmorski višini okrog 450 m je pri Črnotičah velik kamnolom. V njem sem več let spremljal izkopna dela pri katerih so naleteli na več velikih jam, ki pa so bile povečini zapolnjene z alohtonimi sedimenti. Datacije sedimentov z različnimi metodami so pokazale starost jamskih zapolnitev 4-5 Ma (Bosak 2004, Hajna et al. 2008). Številne jame je že doseglo površje in so bile delno spremenjene v brezstrope jame. Te so bile v površju izražene kot plitve uleknine ali zgolj pasovi sige ali alohtonih sedimentov, podolgovate vrtače, majhne vrtače ali kot spodmoli. Ko je jih je doseglo izkopno čelo kamnoloma je bilo v njih mogoče proučevati sedimente (Mihevc 2001, Horaček et al. 2007) in opazovati njihove prereze, ter sklepati na prehod votlin pod vplivom kraške denudacije in drugih površinskih procesov v brezstrope jame (Mihevc 2011). Slika 4 Prerezana brezstropa jama v črnotiškem kamnolomu. Profil je visok 17 m. Jama, ki je oblikovana v sivem paleogenskem apnencu je v celoti zapolnjena s sedimenti. V spodnjem delu predvsem z alohtonimi glinami in kremenovimi peski, v zgornjem delu pa z rdečkastimi sigami. Bloki, ki so se porušili iz profila so iz sige. Sediment je bil datiran z različnimi metodami na 3-4 Ma, na stenah jame pa so se ohranile cevčice jamske živali Marifugia cavatica. 146

147 Slika 5 Digitalni model reliefa dela Podgorskega krasa severno od črnotiškega kamnoloma. V uravnanem reliefu prepoznamo številne vrtače, poleg njih pa je v njem še vrsta podolgovatih plitvih uleknin, večino sem zaradi značilnih sedimentov interpretiral kot brezstrope jame. Velikost grida je 0,5 m. Legenda: z rumenorjavo barvo je označen fliš. Jame, ki jih je prerezal kamnolom so označene z zeleno barvo, brezstrope jame pa z rdečerjavo. S črkami so označene: A apnenice, ki so običajno zgrajene tam, kjer je veliko ilovice za pokritje vrha apnenice med žganjem, B brezna in S spodmoli. 147

148 Slika 6 Prečni prerez čez del Podgorskega krasa. Potek prereza je označen na prejšnji sliki. Na osnovi proučevanja prehajanja jam v površinske oblike lahko zanesljivo interpretiramo površinske oblike severno od kamnoloma. V enakem površju Podgorskega krasa, nekaj sto m severno od kamnoloma so na digitalnem modelu reliefa vidne brezstrope jame, brezna in spodmoli. Velik del brezstropih jam je v reliefu komaj izražen v obliki podolgovatih plitvih uleknin. V večini sem našel sigo in alohtone sedimente. V nekaterih brezstropih jamah so nastale vrtače, vendar genetska zveza ni jasna. Dve brezstropi jami pa se nadaljujeta v spodmola. Zaključek Brezstrope jame so kraški pojav v katerem se izraža recentna denudacija, obenem pa tudi stare jame, ki so nastale v povsem drugačnih geomorfnih pogojih. Pri tem je treba povedati, da pojem brezstropa jama ne označuje le reliefne oblike, ampak pojav, oziroma način vključevanja in prehajanja kraških votlin v kraško površje zaradi denudacije. Z izbranimi primeri sem skušal pokazati nekaj zelo različnih pojavnih oblik brezstropih jam, od velikih preoblikovanih rovov do komaj zaznavnih uleknin v reliefu. Pri vseh primerih ugotavljam, da so na osnovi lidarskih posnetkov terena izdelani digitalni modeli reliefa zelo uporabni oziroma že nepogrešljivi. Omogočajo natančno kartografsko predstavitev površja z vsemi segmenti nekega starega jamskega sistema, ki ga je denudacija v različni meri iz podzemlja izpostavila v površju. Številnih delov tega tudi pri terenskem delu težko zaznamo. Literatura Bosák, P., Mihevc, A., Pruner, P. (2004). Geomorphological evolution of the Podgorski Karst, SW Slovenia: Contribution of magnetostratigraphic research of the Črnotiče II site with Marifugia sp., Acta carsologica, 33/1, Cucchi. F., Forti. P., Furlani, S. (2006).Lowering rates on limestone along the Western Istrian shoreline and the Gulf of Trieste, Geografia Fisica e Dinamica Quaternaria 29, Gams, I. (1963): Meritve korozijske intenzitete v Sloveniji in njihov pomen za geomorfologijo, Geografski. vestnik, 34, Grlj, A., Grigillo, D. (2014). Uporaba digitalnega modela višin in satelitskega posnetka RapidEye za zaznavanje kraških kotanj in brezstropih jam Podgorskega krasa, Dela 42,