Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
1
ČESKÝ HYDROMETEOROLOGICKÝ ÚSTAV
UNIVERSITA KARLOVA, MATEMATICKO-FYZIKÁLNÍ FAKULTA
VÝZKUMNÝ ÚSTAV VODOHOSPODÁŘSKÝ T. G. M., V. V. I.
CENTRUM VÝZKUMU GLOBÁLNÍ ZMĚNY AV ČR, V. V. I.
VÝZKUMNÝ ÚSTAV ROSTLINNÉ VÝROBY, V. V. I.
2011
Zpřesnění dosavadních odhadů
dopadů klimatické změny v
sektorech vodního hospodářství,
zemědělství a lesnictví a návrhy
adaptačních opatření
TECHNICKÉ SHRNUTÍ VÝSLEDKŮ
PROJEKTU 2007 – 2011
Ministerstvo životního prostředí
Projekt VaV – SP/1a6/108/07
N A Š A B A T C E 1 7 , 1 4 3 0 6 P R A H A 4
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
2
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
3
ČESKÝ HYDROMETEOROLOGICKÝ ÚSTAV
UNIVERSITA KARLOVA, MATEMATICKO-FYZIKÁLNÍ FAKULTA
VÝZKUMNÝ ÚSTAV VODOHOSPODÁŘSKÝ T. G. M., V. V. I.
CENTRUM VÝZKUMU GLOBÁLNÍ ZMĚNY AV ČR, V. V. I.
VÝZKUMNÝ ÚSTAV ROSTLINNÉ VÝROBY, V. V. I.
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické
změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství
a lesnictví a návrhy adaptačních opatření
TECHNICKÉ SHRNUTÍ VÝSLEDKŮ PROJEKTU
v letech 2007–2011
Odpovědný řešitel
projektu:
RNDr. Jan Pretel, CSc. (ČHMÚ)
Odpovědní řešitelé
dílčích projektů:
RNDr. Ladislav Metelka, Ph.D. (ČHMÚ)
Ing. Oldřich Novický (VÚV)
RNDr. Jan Daňhelka, Ph.D. (ČHMÚ)
RNDr. Ing. Jaroslav Rožnovský, CSc. (ČHMÚ)
Doc. Ing. Dalibor Janouš, CSc. (CVGZ)
Řešitelé: RNDr. Radim Tolasz, Ph.D.
Mgr. Stanislava Kliegrová, Ph.D.
Mgr. Jana Pechková
Ing. Bohuslava Kulasová
Ing. Pavla Řičicová
RNDr. Tomáš Vlasák, Ph.D.
Ing. Miloň Boháč
RNDr. Pavel Kukla
Ing. Hana Kourková
Ing. Libor Elleder, Ph.D.
Mgr. Václav Vajskebr
Ing. Libuše Bubeníčková
Ing. Radek Vlnas
RNDr. Theodor Fiala
RNDr. Mojmír Kohut
RNDr. Petr Štěpánek, PhD.
Mgr. Petr Hora
RNDr. Filip Chuchma
Ing. Bc. Hana Středová, Ph.D.
Ing. Tomáš Středa, Ph.D. (všichni ČHMÚ)
Ing. Jan Haberle, CSc.
Ing. Zdeněk Strašil, CSc. (oba VÚRV)
Doc. RNDr. Jaroslava Kalvová, CSc.
RNDr. Eva Holtanová, Ph.D.
Mgr. Jiří Mikšovský, Ph.D.
RNDr. Petr Pišoft, Ph.D.
RNDr. Aleš Raidl, Ph.D.
Mgr. Naděžda Zíková (všichni MFF UK)
Ing. Martin Hanel, Ph.D.
Ing. Ladislav Kašpárek, CSc.
Ing. Stanislav Horáček
Ing. Magdalena Mrkvičková
Ing. Adam Vizina
Ing. Renata Fridrichová
Ing. Michal Vaculík (všichni VÚV)
Doc. RNDr. Pavel Cudlín, CSc.
Mgr. Lenka Štěrbová
Ing. Tereza Müllerová
Ing. Radek Plch
RNDr. Magda Edwards, PhD. (všichni CVGZ)
Dr. Ing. Jaromír Macků (ÚHÚL)
Ing. Jakub Krejčí, Ph.D. (AquaLogic)
prosinec 2011
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
4
Obsah
Úvod ................................................................................................................................................................6
Cíle projektu a jeho zaměření...........................................................................................................................7
Hlavní cíle projektu............................................................................................................................................. 7
Zaměření výsledků a jejich využití ...................................................................................................................... 8
TS.1 Zpřesnění a aktualizace regionálních scénářů klimatické změny ............................................................ 12
TS.1.1 Metodika konstrukce scénáře......................................................................................................... 12
TS.1.2 Model ALADIN-CLIMATE/CZ............................................................................................................ 13
TS.1.3 Validace modelu ALADIN 25............................................................................................................ 14
TS.1.4 Postprocesing výstupů modelu ALADIN 25..................................................................................... 16
TS.1.5 Scénář změny klimatu ..................................................................................................................... 17
TS.1.6 Zdroje nejistot ................................................................................................................................. 21
TS.1.7 Posouzení věrohodnosti regionálních scénářů klimatické změny................................................... 26
TS.2 Dopady změny klimatu na hydrologickou bilanci a vodní zdroje ............................................................ 27
TS.2.1 Odhad dopadů změn klimatu na hydrologickou bilanci povodí ČR a jeho nejistoty ....................... 27
TS.2.2 Možnosti adaptace na změnu klimatu ve vodním hospodářství..................................................... 29
TS.2.3 Posouzení věrohodnosti odhadů dopadů klimatické změny........................................................... 31
TS.2.4 Možnosti rámcového odhadu nákladů adaptačních opatření ........................................................ 32
TS.3 Dopady změny klimatu na extrémní hydrologické jevy.......................................................................... 33
TS.3.1 Trendy vybraných charakteristik průtoků ....................................................................................... 33
TS.3.2 Simulace průtokových charakteristik pro hodnocená období ........................................................ 34
TS.3.3 Využití výsledků modelových simulací ............................................................................................ 36
TS.3.4 Posouzení věrohodnosti odhadů dopadů klimatické změny........................................................... 37
TS.3.5 Experimentální povodí .................................................................................................................... 38
TS.4 Dopady změny klimatu a návrhy adaptačních opatření v sektoru zemědělství ...................................... 38
TS.4.1 Dopady změny klimatu na agroklimatologické podmínky .............................................................. 39
TS.4.2 Dopady změn teploty ...................................................................................................................... 40
TS.4.3 Dopady změn vláhových poměrů.................................................................................................... 42
TS.4.4 Posouzení věrohodnosti odhadů dopadů klimatické změny........................................................... 43
TS.4.5 Možnosti adaptace na změnu klimatu v zemědělství ..................................................................... 43
TS.4.6 Možnosti rámcového odhadu nákladů adaptačních opatření ........................................................ 45
TS.5 Dopady změny klimatu a návrhy adaptačních opatření v sektoru lesního hospodářství ........................ 45
TS.5.1 Odhad environmentálních rizik narušení vývoje stávajících lesních ekosystémů........................... 46
TS.5.2 Zhodnocení současného stavu porostů a odhad jeho dalšího pravděpodobného vývoje .............. 47
TS.5.3 Posouzení věrohodnosti odhadů dopadů klimatické změny........................................................... 50
TS.5.4 Možnosti adaptace na změnu klimatu v lesnictví ........................................................................... 51
TS.5.5 Možnosti rámcového odhadu nákladů adaptačních opatření ........................................................ 52
TS.D Vývoj základních klimatických indikátorů v období 1961–2010.............................................................. 54
TS.D.1 Teplota ........................................................................................................................................... 54
TS.D.2 Srážky............................................................................................................................................ 58
TS.D.3 Shrnutí poznatků o stavu a vývoji základních klimatických indikátorů......................................... 61
Odkazy na zdrojové informace....................................................................................................................... 64
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
5
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
6
Úvod
TECHNICKÉ SHRNUTÍ VÝSLEDKŮ PROJEKTU vychází ze ZÁVĚREČNÉ ZPRÁVY O ŘEŠENÍ PROJEKTU VaV SP/1a6/108/07
„Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství,
zemědělství a lesnictví a návrhy adaptačních opatření“ v letech 2007–2011.
TECHNICKÉ SHRNUTÍ VÝSLEDKŮ PROJEKTU (TS) je koncipováno jako přehledné shrnutí hlavních výsledků
dosažených v průběhu řešení. Výsledky jsou uvedeny v pěti kapitolách TS.1 až TS.5, a ve formě
dodatku (TS.D) je uveden přehled vývoje základních klimatických indikátorů na území ČR v období
1961–2010.
Na řešení projektu se kromě Českého hydrometeorologického ústavu (ČHMÚ) jako příjemce finanční
dotace, rovněž jako spolupříjemci dotace spolupodílely
Výzkumný ústav vodohospodářský T. G. Masaryka, v. v. i. (VÚV);
Univerzita Karlova v Praze, Matematicko-fyzikální fakulta (MFF UK);
Centrum výzkumu globální změny AV ČR, v. v. i. (dříve Ústav systémové biologie a ekologie
AV ČR, v. v. i.) (CVGZ); a
Výzkumný ústav rostlinné výroby, v. v. i. (VÚRV).
Důraz TECHNICKÉHO SHRNUTÍ VÝSLEDKŮ PROJEKTU je kladen na hlavní výstupy projektu, zaměřené na
zpřesnění a aktualizace regionálních scénářů vývoje klimatu na území ČR pro období
pro časové horizonty 2010–2039, 2040–2069 a 2070–2099;
zpřesnění předpokládaných dopadů klimatické změny na sektory vodního
hospodářství, zemědělství a lesnictví; a
podporu opatření na snižování rizik dopadů a formulace tezí relevantních sektorových
adaptačních opatření.
Výsledky projektu budou poskytovatelem finanční dotace (Ministerstvo životního prostředí) využity
zejména při přípravách Strategie přizpůsobení se změně klimatu v podmínkách ČR a Politiky ochrany
klimatu v ČR a dále budou poskytovatelem prezentovány na evropské úrovni (např. při jednáních
v souvislosti s implementací adaptačních opatření do domácích politik na národní, regionální a lokální
úrovni) a při jednáních Rámcové úmluvy OSN o změně klimatu. TECHNICKÉ SHRNUTÍ VÝSLEDKŮ PROJEKTU
tak vytváří pro poskytovatele materiál k přímému využití pro shora uvedené účely.
TECHNICKÉ SHRNUTÍ VÝSLEDKŮ PROJEKTU bude v upravené formě a pod pracovním názvem „Klimatická
změna a její dopady na území ČR“ vydáno v roce 2012 ve Sborníku prací ČHMÚ, do jehož edičního
plánu bylo zařazeno.
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
7
Cíle projektu a jeho zaměření
Jednou ze základních povinností České republiky, vyplývající z přijetí Rámcové úmluvy OSN o změně
klimatu a navazujícího Kjótského protokolu, je podpora základního i aplikovaného výzkumu v oblasti
klimatické změny a pravidelné sledování těchto změn a jejich dopadů (čl. 5, upřesněný např.
usnesením 9/CP.11).
Rámcová úmluva v definicích svých základních cílů mj. uvádí nutnost „…umožnit ekosystémům, aby se
přirozenou cestou přizpůsobily změně klimatu…“ (čl. 2), „…formulovat, uplatňovat, zveřejňovat a
pravidelně aktualizovat vnitrostátní a případně regionální programy obsahující opatření ke zmírnění
změny klimatu … a opatření, která by usnadnila přiměřenou adaptaci změně klimatu“ (čl. 4.1.b),
„…spolupracovat při přípravě na adaptaci vůči dopadům změny klimatu, vyvíjet a rozpracovávat
odpovídající a integrované plány…“ (čl. 4.1.e), apod. Z uvedených požadavků vyplývá důležitost
adaptačních opatření v procesu snah o zmírňování dopadů změn klimatu na společnost a na
nejvýznamnější oblasti jejích činností.
V současné době je význam uplatňování adaptačních opatření na zmírňování dopadů změny klimatu
stále více kladen na podobnou rovinu důležitosti jako význam opatření zaměřených na snižování
úrovně koncentrací skleníkových plynů v atmosféře, a tedy snižování jejich emisí. Porovnávání
přínosů obou typů opatření a jejich ekonomických nákladů je velmi obtížné. Přínosy adaptačních
opatření mají v porovnání s přínosem snižování emisí skleníkových plynů většinou pouze lokální či
regionální charakter, přesto jsou však v měřítku státu významným nástrojem pro snižování dopadů
změny klimatu a proto je nelze opomíjet.
Hlavní cíle projektu
Cíle projektu jsou podrobně definovány ve Smlouvě o poskytnutí účelové podpory na řešení
programového projektu formou dotace z výdajů státního rozpočtu na výzkum a vývoj podle zákona č.
130/2002 Sb., o podpoře výzkumu a vývoje z veřejných prostředků ze dne 27. 8. 2007 a byly
zaměřeny zejména na
(a) zpřesnění a aktualizace scénářů vývoje klimatu na území ČR pro časové horizonty 2021–
2050 a 2071–2100;
(b) upřesnění předpokládaných dopadů klimatické změny na sektory vodního hospodářství,
zemědělství a lesnictví;
(c) komplexní vyhodnocení možnosti sestavování dlouhodobých scénářů klimatologických
anomálií pro území ČR se zaměřením na anomálie teplot a srážek a upřesnění odhadů
variability a četnosti výskytu extrémních povětrnostních a hydrologických jevů;
(d) vytvoření podmínek pro dlouhodobé sledování dopadů klimatické změny na hydrologický
režim ve vybraných povodích a zpracování doporučení pro dovybavení některých povodí
technikou s příslušnými přenosy dat;
(e) podporu opatření na řešení změny klimatu a snižování rizik jejich dopadů;
(f) posouzení dříve doporučených sektorových adaptačních opatření, provedení jejich
konkretizace a příp. doplnění, přípravu základního odhadu jejich účinnosti a posouzení
jejich finanční náročnosti při zavádění;
(g) provedení syntézy získaných poznatků pro území ČR v kontextu s posledními vědeckými
výsledky a závěry Čtvrté hodnotící zprávy IPCC (2007) a doporučení opatření pro některé
další sektory činnosti člověka, která by mohla přispět k eliminaci rizik v regionálním či
národním měřítku;
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
8
(h) podporu plnění Národního programu na zmírnění dopadů změny klimatu v České
republice;
(i) příspěvek k promítnutí základních pilířů dokumentu Green Paper from the Commission to
the Council, the European Parliament, the European Economic and Social Committee and
the Committee of the Regions (Brussels, 29. 6. 2007, COM(2007) 354 final) "Adapting to
climate change in Europe – options for EU action" do národní strategie v oblasti klimatické
změny.
S ohledem na náplň řešení byl projekt členěn na šest úzce provázaných dílčích projektů, zaměřených
na
i. zpřesnění a aktualizace regionálních scénářů klimatické změny (DP 01 – odpovědný
řešitel L. Metelka, ČHMÚ);
ii. dopady změny klimatu na hydrologickou bilanci a vodní zdroje a návrhy adaptačních
opatření v sektoru vodního hospodářství (DP 02 – odpovědný řešitel O. Novický, (VÚV);
iii. dopady změny klimatu na extrémní hydrologické jevy (DP 03 – odpovědný řešitel J.
Daňhelka, ČHMÚ);
iv. dopady změny klimatu a návrhy adaptačních opatření v sektoru zemědělství (DP 04 –
odpovědný řešitel J. Rožnovský, ČHMÚ);
v. dopady změny klimatu a návrhy adaptačních opatření v sektoru lesního hospodářství (DP
01 – odpovědný řešitel D. Janouš, CVGZ); a
vi. syntézu dopadů změny klimatu a vlivu adaptačních opatření a odhad ekonomických
nákladů (DP 06 – odpovědný řešitel J. Pretel, ČHMÚ) a koordinaci řešení; hlavním
výstupem je zejména předkládané TECHNICKÉ SHRNUTÍ VÝSLEDKŮ PROJEKTU.
Zaměření výsledků a jejich využití
Řešení projektu orientováno zejména na:
zpřesnění a aktualizace scénářů vývoje klimatu na území ČR s využitím regionálních
klimatických modelů (RCM) s měsíčním a denním krokem pro časové horizonty 2010–2039,
2040–2069 a 2070–2099;
vyhodnocení možnosti sestavování dlouhodobých scénářů klimatologických anomálií pro
území ČR se zaměřením na anomálie teplot a srážek pomocí regionálních modelů
s vysokým rozlišením;
archivace a distribuce časových řad vybraných klimatologických charakteristik (teplota,
srážky, vlhkost, globální záření, rychlost větru) s měsíčním a denním krokem pro budoucí
klima;
porovnání vytvořených scénářů s výsledky projektů EU CECILIA a EU ENSEMBLES;
analýzu vývoje základních indikátorů klimatické změny (teplota a srážky) na území ČR
v období 1961–2010;
regionální analýzu dopadů klimatické změny na hydrologickou bilanci v ČR a hodnocení
základních prvků hydrologické bilance, průměrných a minimálních průtoků a výskyt
suchých období;
metodiku hodnocení dopadů klimatické změny na vodní hospodářství, zejména ve vazbě
na potřebu zásob vody v zemědělství a lesním hospodářství;
analýzu změn hodnot parametrů hydrologických modelů při odlišných klimatických
podmínkách a výpočty statistických charakteristik denních a ročních minimálních průtoků
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
9
na vybraných vodoměrných stanicích a zpracování trendů průměrných měsíčních a denních
průtoků;
analýzu očekávané změny povodňového režimu v důsledku klimatické změny;
analýzu dlouhodobých řad vybraných agroklimatických prvků a jejich statistická
vyhodnocení a regionální analýza dopadů klimatické změny na jejich další očekávaný vývoj;
přípravu databáze lesnických dat dokumentujících vliv abiotických a biotických stresorů na
lesní porosty pro vybrané přírodní lesní oblasti a shrnutí výsledků terénních průzkumů
poškození, vitality a adaptačního potenciálu vybraných porostů s převládajícím smrkem
ztepilým;
zhodnocení újmy na životním prostředí v důsledku snížení hodnoty celospolečenských
funkcí lesa za různých scénářů vývoje klimatu;
pilotní řešení vlivu vybraných typů adaptačních opatření na změny vodního režimu krajiny,
režimu odtoku z povodí a užívání vod v zemědělství a lesním hospodářství;
návrhy vybraných typů adaptačních opatření v oblasti vodního hospodářství, zemědělství a
pro jednotlivé typy vývoje lesa a pilotní cost-benefit analýza jejich účinnosti;
analýzy nejistot výsledků odhadu dalšího vývoje projevů klimatické změny na území ČR
v průřezových obdobích 2010–2039, 2010–2069 a 2070–2099 s ohledem na nejistotu
vstupů a dalších parametrů.
ZÁVĚREČNÁ ZPRÁVA O ŘEŠENÍ PROJEKTU v rozsahu 137 str. obsahuje pět kapitol, které jsou zaměřeny na
podrobný popis výsledků, dosažených v rámci DP 01 – DP 05 (každá obsahuje seznam relevantní
literatury k daným tématům).
Šestá kapitola v členění podle jednotlivých témat obsahuje přehled publikací řešitelů z doby řešení
projektu, které mají přímý vztah k řešené tématice. Jsou uvedeny publikace v impaktovaných,
recenzovaných i nerecenzovaných časopisech a sbornících, resp. presentace na národních a
mezinárodních konferencích či seminářích, příp. diplomové či disertační práce, zpracovávané na
řešitelských pracovištích. K termínu dokončování projektu tento přehled obsahuje 137 publikačních
aktivit ve vazbě na projekt.
V sedmé kapitole ZÁVĚREČNÉ ZPRÁVY O ŘEŠENÍ PROJEKTU je uveden seznam, resp. popis 22 příloh zprávy
na DVD, které rozšiřují informace zahrnuté v textové části zprávy. Příloha 01–1 obsahuje časové řady
hodnot analyzovaných meteorologických prvků pozorovaných a simulovaných modelem ALADIN 25
(korigovaných i nekorigovaných) pro jednotlivé uzlové body v textových souborech, které mohou
uživatelům sloužit jako výchozí materiál pro další výzkum klimatické změny v regionálních
podmínkách.
Podle Smlouvy o využití výsledků projektu SP/1a6/108/07 budou výsledky projektu poskytovatelem
finanční dotace (Ministerstvo životního prostředí) využity zejména při přípravách Strategie
přizpůsobení se změně klimatu v podmínkách ČR a Politiky ochrany klimatu v ČR a dále budou
poskytovatelem prezentovány na evropské úrovni (např. při jednáních v souvislosti s implementací
adaptačních opatření do domácích politik na národní, regionální a lokální úrovni, apod.) a při
jednáních k Rámcové úmluvě OSN o změně klimatu.
Kromě ZÁVĚREČNÉ ZPRÁVY O ŘEŠENÍ PROJEKTU jsou výstupy projektu rovněž dílčí zprávy za jednotlivé roky
řešení:
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
10
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství,
zemědělství a lesnictví a návrhy adaptačních opatření (I), Závěrečná zpráva o řešení projektu
VaV SP/1a6/108/07 za rok 2007, ČHMÚ 2007;
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství,
zemědělství a lesnictví a návrhy adaptačních opatření (II), Závěrečná zpráva o řešení projektu
VaV SP/1a6/108/07 za rok 2008, ČHMÚ 2008;
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství,
zemědělství a lesnictví a návrhy adaptačních opatření (III), Závěrečná zpráva o řešení projektu
VaV SP/1a6/108/07 za rok 2009, ČHMÚ 2009;
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství,
zemědělství a lesnictví a návrhy adaptačních opatření (IV), Závěrečná zpráva o řešení projektu
VaV SP/1a6/108/07 za rok 2010, ČHMÚ 2010.
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
11
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
12
TS.1 Zpřesnění a aktualizace regionálních scénářů klimatické změny
Před odhady dopadů změny klimatu je nejprve potřeba vytvořit pro zvolené území a budoucí časové
horizonty tzv. scénáře změny klimatu, tedy specifikovat přijatelné alternativní stavy klimatu
v budoucnosti, které mohou za předpokládaných okolností (růstu emisí skleníkových plynů a aerosolů
v atmosféře podle určitých předpokladů – scénářů emisí) nastat. Scénáře mají pomoci najít rámec či
meze budoucího vývoje klimatu. Dělat tyto výhledy pro malé území ČR není jednoduché. Pro
konstrukci scénářů změny klimatu1
jsou obecně k dispozici výstupy globálních, a v posledním
desetiletí i regionálních klimatických modelů.
Do roku 2007 čerpala většina projektů zabývajících se odhady dopadů změny klimatu na různé
sektory hospodářství v České republice2
informace z globálních modelů (GCM). Použitelnost výstupů
GCM pro vytváření scénářů změny klimatu v malých regionech je však omezena jejich hrubým
rozlišením. GCM jsou schopny zachytit podstatné rysy průměrných klimatických charakteristik
v makroměřítku, nelze od nich např. očekávat zachycení vlivu složité orografie ČR na atmosférické
srážky či teplotu vzduchu.
Jednou z možností jak zvýšit horizontální rozlišení, je využít regionální klimatické modely (RCM)
s vysokou rozlišovací schopností, pro které výstupy GCM slouží jako okrajové podmínky. Po roce 2000
se rozvoj regionálních modelů v Evropě urychlil, rozlišení modelů se z počátečních cca 50 km zvýšilo
na 25 až 10 km. Dva z regionálních modelů, model HIRHAM (viz *9+) řízený globálním modelem
ECHAM4/OPYC a model RCAO (viz *3+) řízený HadCM3 byly použity v ČR pro odhady dopadů změny
klimatu na hydrologické a ekologické systémy *20+.
Do regionálního klimatického modelování se zapojili i pracovníci Českého hydrometeorologického
ústavu (ČHMÚ), Ústavu fyziky atmosféry AV ČR (ÚFA AV ČR) a Matematicko-fyzikální fakulty UK (MFF
UK) vývojem českého regionálního modelu označovaného ALADIN-CLIMATE/CZ (*5+, *4+, *8+), který je
provozován v ČHMÚ. Výstupy tohoto modelu integrovaného v horizontálním rozlišení 25 km pro
SRES scénář emisí A1B (blíže viz část TS.1.2) tvořily základ scénáře změny klimatu ČR.
TS.1.1 Metodika konstrukce scénáře
Základ scénáře změny klimatu ČR tvoří výstupy regionálního klimatického modelu ALADINCLIMATE/CZ
v rozlišení 25 km pro období 1961–2100 opravené (blíže viz část TS.1.4) o chyby modelu,
které byly identifikovány při porovnávání modelové simulace pro referenční období 1961–1990
s naměřenými hodnotami (viz část TS.1.3). Jako základní prvky pro scénář byly vybrány: průměrná
denní teplota vzduchu, denní úhrn srážek, denní suma globálního záření, průměrná denní rychlost
1
Pro metodické postupy tvorby scénářů viz např. *7+, *11+, *10+, *16+, *18+ v české literatuře např. *15+, *12+).
2
Přehled projektů a studií zabývajících se v ČR v letech 1993 – 2005 změnou klimatu, jejími dopady a adaptačními
opatřeními lze najít např. v publikaci NKP [21].
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
13
větru a relativní vlhkost vzduchu. Výběr základních klimatických prvků vyplýval z požadavků sektorů
zabývajících se odhady dopadů a z dostupnosti výstupů regionálních klimatických modelů. Z denních
hodnot je možné pomocí programu ProClimDB *22+ vypočítat řadu dalších charakteristik,
vyjadřujících mj. i extrémní rysy klimatu (například počet tropických dní, počet mrazových dní, počet
dní s úhrnem srážek nad 20 mm). Kompletní seznam extrémních indexů lze nalézt v příloze k *26+.
Změny klimatických prvků vypočítané modelem ALADIN-CLIMATE/CZ pro období 2010–2100 podle
scénáře emisí SRES A1B jsou jen jednou z možných variant budoucího vývoje klimatu. Tyto změny je
nutno zařadit do kontextu neurčitostí vyplývajících z použití různých regionálních modelů (RCM),
řídících globálních modelů (GCM) a scénářů emisí. Posouzení, jak výstupy modelu ALADINCLIMATE/CZ
zapadají do spektra výstupů vybraných GCM a RCM je věnována část TS.1.6.
Při konstrukci scénáře jsme se zaměřili na tři třicetileté časové horizonty: 2010–2039, 2040–2069 a
2070–2099. Získal se tak první blízký horizont, který je důležitý pro bezprostřední aplikaci navržených
opatření. Dalším důvodem bylo, že pro vybraná období byly v databázi PCMDI (http://wwwpcmdi.llnl.gov/)
k dispozici výstupy globálních modelů tzv. skupiny AR4, což umožnilo do jisté míry u
teploty vzduchu a atmosférických srážek provést odhad neurčitostí odhadů změn spojených
s použitím více GCM a SRES scénářů emisí. Konečně, u řady regionálních modelů z EU projektu
ENSEMBLES jsou nyní k dispozici simulace podle scénáře A1B až do roku 2100 *24+. To umožňuje
posoudit jak zapadají změny vypočítané modelem ALADIN-CLIMATE/CZ do spektra změn dalších
současných RCM (blíže viz část TS.1.6).
TS.1.2 Model ALADIN-CLIMATE/CZ
Regionální klimatický model ALADIN-CLIMATE/CZ, na jehož integracích je scénář změny klimatu ČR
založen, byl řízený globálním modelem Arpege-Climat, který má proměnné horizontální rozlišení od
cca 50 km nad jižní Evropou po 300 km na protilehlé straně Země. Podrobnosti o vývoji modelu
ALADIN lze najít např. ve *4+. V jiné konfiguraci byl model ALADIN-CLIMATE/CZ použit v projektu
CECILIA (http://www.cecilia-eu.org/) a v projektu ENSEMBLES (http://www.ensembleseu.metoffice.com).
Každá z těchto integrací byla provedena na jiné oblasti a/nebo s jiným rozlišením.
Pro projekt CECILIA v rozlišení 10 km jen pro ČR a nejbližší okolí, pro projekty ENSEMBLES a pro VaVSP/1a6/108/07
v rozlišení 25 km, pro dvě různě velké oblasti, viz obr. TS.1.1. Integrace pro budoucí
klima byly provedeny podle SRES scénáře emisí A1B. Na výstupy modelu ALADIN-CLIMATE/CZ
v rozlišení 25 km, počítané na doméně HUNG25, bude dále zkráceně odkazováno jako na výstupy
modelu ALADIN 25.
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
14
Obr. TS.1.1: Porovnání integračních domén modelu ALADIN-CLIMATE/CZ pro výpočty v rámci projektu VaV-SP/1a6/108/07
(oblast označena HUNG25), ENSEMBLES (oblast označena ENS25) a CECILIA (oblast CEC10).
TS.1.3 Validace modelu ALADIN 25
Výstupy modelu ALADIN 25 ve formě řad pro období 1961–1990 v časovém rozlišení 6 hodin byly
nejprve konvertovány na denní data. Vypočteny byly denní průměrné, maximální a minimální teploty
vzduchu, denní úhrny srážek, denní průměrná relativní vlhkost vzduchu a denní suma globálního
záření. Následně byla provedena validace získaných polí, a to porovnáním se souborem pozorování,
získaným převedením dostupných staničních dat do pravidelné sítě modelu ALADIN 25 *23+.
Odchylky simulovaných sezónních průměrů teploty vzduchu od pozorování v referenčním období se
létě a v zimě na většině území pohybují do 1 °C, ale na jaře a na podzim je model podstatně
chladnější než pozorování (na jaře místy i o více než 3 °C).
Obr. TS.1.2: Rozdíl průměrných denních teplot (°C) simulovaných modelem ALADIN 25 a teplot pozorovaných pro období
1961–1990 během zimy (DJF), jara (MAM), léta (JJA) a podzimu (SON).
Obr. TS.1.3: Podíl srážkových úhrnů simulovaných modelem ALADIN 25 pro období 1961– 1990 a srážek pozorovaných pro
období 1961– 1990 během zimy (DJF), jara (MAM), léta (JJA) a podzimu (SON).
DJF MAM
JJA
SON
DJF MAM
JJA
SON
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
15
Pokud se týká atmosférických srážek, tak ve všech ročních obdobích model pozorované srážkové
úhrny v referenčním období v průměru nadhodnocuje, v zimě a na jaře místy až o 30–40 %. Na
druhou stranu jsou ale v některých oblastech ČR srážky podhodnoceny, zejména v zimě a na podzim.
Další podrobnosti viz *26+, *27+, *1+, *25+.
Velké odchylky od pozorování vykazuje zejména vlhkost vzduchu. Relativní vlhkost vzduchu model
ALADIN 25 na většině území nadhodnocuje, místy až o 30 %. U globálního záření model
nadhodnocuje letní hodnoty a spíše podhodnocuje hodnoty v zimních měsících. Rychlost větru v létě
má model ALADIN 25 tendenci spíše podhodnocovat (v západních Čechách dokonce o více než 30 %),
v zimě na většině území spíše pozorované hodnoty nadhodnocuje. (*27+, *1+).
Kromě průměrných hodnot meteorologických prvků jsou při projevech klimatu důležité i tzv.
extrémní hodnoty, které si sice vyskytují s malou četností, ale jejich dopady bývají značné. Proto byly
validovány i některé speciální charakteristiky související s teplotou vzduchu a srážkami (konkrétně
počet mrazových dní, tropických dní, 95. percentil srážek, maximální délka období beze srážek, počet
dní se srážkami ≥20 mm). Na obr. TS.1.4 je znázorněn rozdíl počtu mrazových dní mezi pozorovanými
a simulovanými hodnotami (vlevo) a rozdíl v počtu dní se srážkami nad 20 mm (vpravo). Velký rozdíl
v počtu mrazových dní, kdy model jich nasimuloval o 30 až 36 více než bylo naměřeno, souhlasí se
zjištěným podhodnocováním průměrných teplot vzduchu na jaře a na podzim modelem. Další
informace viz [27].
Obr. TS.1.4: Rozdíl počtu mrazových dní mezi pozorovanými a modelem ALADIN 25 simulovanými hodnotami (vlevo) a rozdíl
v počtu dní se srážkami nad 20 mm (vpravo).
Schopnost modelu ALADIN 25, řízeného globálním modelem ARPEGE-Climat, zachytit základní rysy
klimatu ČR byla porovnána i s úspěšností dalších simulací RCM, především z projektu EU ENSEMBLES.
Analýza byla zaměřena na teplotu vzduchu, srážkové úhrny a relativní vlhkost vzduchu, pro bližší
detaily viz *1+. S použitím vybraného typu skill skóre bylo vytvořeno pořadí regionálních modelů podle
jejich úspěšnosti simulovat vybrané charakteristiky klimatu referenčního období. Model ALADIN 25
se v tomto pořadí u většiny hodnocených charakteristik umístil v první polovině skupiny vybraných
RCM. Totéž potvrzují Taylorovy grafy3
pro sezónní průměry teploty vzduchu a úhrny atmosférických
srážek *1+. Detailní pozornost byla dále zaměřena na schopnost modelu ALADIN 25 zachytit
charakteristické rysy průměrného ročního chodu srážek na našem území. Zkoumáno bylo celkem 37
metrik *25+, vedle klasických byly vyzkoušeny i charakteristiky, vyjadřující stupeň ombrické
3
Taylorův graf hodnotí v jednom obrázku zároveň tři charakteristiky (směrodatnou odchylku, korelační koeficient a odmocninu
z centrované střední kvadratické chyby) modelového a pozorovaného pole dané veličiny.
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
16
kontinentality jako např. doba polovičních srážek, index ombrické kontinentality, poloha těžiště
srážek. Všechny tyto charakteristiky poukázaly na některé nedostatky modelu ALADIN 25, např.
schopnost zachytit rozdíly mezi přechodným a kontinentálním typem klimatu.
Výše uvedené analýzy se týkaly experimentů, kdy RCM byly řízeny různými GCM. Abychom nemuseli
uvažovat vliv neurčitostí spojených s vlivem různých řídících GCM, bylo dále provedeno porovnání
schopnosti RCM projektu ENSEMBLES a modelu ALADIN-CLIMATE/CZ simulovat průměrné měsíční a
sezónní teploty a srážky na území ČR (průměrné hodnoty těchto veličin za období 1961–1990,
směrodatné odchylky, meziroční variabilita) prostřednictvím experimentů, ve kterých byly všechny
RCM řízeny reanalýzami ERA40 *6+. Z výsledků vyplývá, že model ALADIN-CLIMATE/CZ mírně
podhodnocuje průměrnou roční teplotu vzduchu a zároveň nadhodnocuje průměrné roční srážkové
úhrny. Roční chod teploty a srážek model simuluje relativně dobře, v tomto ohledu patří k nejlepším
z 11 hodnocených modelů. Pokud se týká směrodatné odchylky a meziroční variability měsíčních
srážkových úhrnů, tak i jejich roční chod model simuluje poměrně dobře. Problémy se ale objevily u
ročního chodu směrodatné odchylky a meziroční variability teploty vzduchu.
Vzhledem k tomu, že podstatným zdrojem neurčitosti odhadů budoucích změn klimatu jsou GCM a
model ALADIN 25 byl řízen pouze globálním modelem ARPEGE-Climat a integrován za předpokladu
jediného středního scénáře vývoje emisí A1B, zaměřili jsme se i na analýzu výstupů AR4 GCM *17+,
Jednalo se o výstupy 23 GCM pro tři SRES scénáře emisí *19+: A1B (scénář s koncentracemi
skleníkových plynů dosahujícími 700 ppm v roce 2100), A2 (820 ppm v roce 2100) a B1 (550 ppm).
Rozlišení atmosférické části modelů se pohybuje od 4°–5° zeměpisné šířky/délky až po 1°–1,5°.
Seznam modelů lze nalézt v [13], *14+. Uvedené modely byly posouzeny z hlediska schopnosti
simulovat průměrné roční a měsíční teploty vzduchu a úhrny atmosférických srážek v oblasti ČR *13+.
Ukázalo se, že globální modely vesměs výrazně nadhodnocují průměrné roční úhrny srážek.
Průměrný roční chod teploty vzduchu většina modelů simuluje rozumně, u některých je ale roční
chod buď příliš plochý, nebo je naopak amplituda ročního chodu příliš velká. U ročních chodů srážek
je situace horší, řada modelů má roční chod příliš nevýrazný, některé dokonce simulují v podstatě
opačný roční chod, než odpovídá pozorováním. Na základě provedeného hodnocení a požadavku, aby
modelové simulace byly provedeny pro všechny tři zvolené časové horizonty a tři scénáře emisí,
zůstalo pro kvantifikaci neurčitostí (viz část TS.1.6) spojených s řídícím GCM a SRES scénáři emisí
pouze osm GCM [14].
TS.1.4 Postprocesing výstupů modelu ALADIN 25
Vzhledem k tomu, že se při validaci modelu ALADIN 25 objevily systematické chyby v simulacích
sledovaných klimatických prvků a charakteristik (viz část TS.1.3, *26+, *27+, *1+, *25+), bylo doporučeno
pro odhady dopadů buď použít výstupy modelů pro budoucí klima relativně, tj. u teploty vzduchu
pracovat s rozdíly, u dalších prvků s podíly průměrných hodnot pro nové a referenční období, anebo
použít data, která prošla tzv. postprocesingem, tj. aplikací statistických korektivních funkcí k redukci
systematických chyb. K odstranění hlavních rozdílů mezi modelem simulovanými hodnotami
a „pozorováními“, je možné použít řadu postupů *2+. Vzhledem k malým rozdílům výsledků různých
metod postprocesingu v porovnání s dalšími neurčitostmi byla v projektu použita kvantilová metoda
*2+: pro každý klimatický prvek, den a gridový bod byly zkonstruovány kvantilové funkce měřených a
simulovaných hodnot za období 1961–1990. Porovnáním hodnot odpovídajících si kvantilů pak byly
vypočteny korekce, v aditivní formě pro teploty a relativní vlhkosti, v multiplikativní formě pro srážky,
globální záření a rychlosti větru. Tyto korekce byly pak aplikovány na období popisující budoucí klima.
Vliv postprocesingu a chyby modelu jsou dobře patrné na obr. TS.1.5 a TS.1.6, na kterých jsou
uvedeny boxploty pro teplotu vzduchu, atmosférické srážky a relativní vlhkost vzduchu. S1 označuje
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
17
simulace modelu ALADIN 25, C2 jsou modelová data korigovaná kvantilovou metodou a „pozorování“
označuje pozorované hodnoty přepočtené do sítě modelu ALADIN 25. Boxploty jsou konstruovány
jako medián, dolní a horní kvartil a maximální a minimální hodnota, vypočítané ze souboru
průměrných měsíčních hodnot za referenční období v gridových bodech na území ČR. Korigovaná
data se blíží pozorováním, a to jak mediány, tak mezikvartilová rozpětí i rozpětí hodnot na území ČR
(nejvyšší a nejnižší hodnota na území ČR). Dobré přiblížení korigovaných hodnot pozorováním je vidět
i u srážek, vlhkosti vzduchu a globálního záření. Obraz o chybách modelu a vlivu korekcí dokresluje
tab. TS.1.1 (viz část TS.1.5) pro jednotlivé sezóny roku.
Obr. TS.1.5 :Boxploty 30letých (1961–1990) měsíčních průměrů teploty vzduchu na území ČR. Horní a spodní hrana obdélníku
označují horní a dolní kvartil, uvnitř obdélníku je vyznačen medián souboru hodnot v uzlových bodech sítě ALADINA 25 na
území ČR. Konce přerušovaných úseček označují minimum a maximum daného souboru.
Obr. TS.1.6: Jako obr. TS.1.5, ale pro srážkové úhrny (vlevo) a vlhkost vzduchu (vpravo).
TS.1.5 Scénář změny klimatu
Modelem ALADIN 25 simulované změny sezónních průměrných teplot vzduchu, rychlostí větru,
relativní vlhkosti vzduchu, úhrnů srážek a globální záření pro tři časové horizonty v průběhu 21.
století jsou uvedeny v tab. TS.1.1. U teploty vzduchu se jedná o rozdíl, u ostatních prvků o podíl
hodnot mezi budoucím a referenčním obdobím. Hodnoty představují průměr z hodnot ve všech
gridových bodech ležících na území ČR. Uvedeny jsou údaje jak pro korigovaná (viz část TS.1.4) data
(označení C), tak pro neupravené výstupy modelu ALADIN 25 (označení S). Časové řady korigovaných
a nekorigovaných hodnot pro jednotlivé uzlové body byly pro řešitele projektu dostupné na FTP MFF
UK. Mapy rozložení sezónních změn teploty vzduchu a atmosférických srážek pro korigovaná data pro
všechny tři časové horizonty jsou na obr. TS.1.7 až TS.1.9.
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
18
V prvním období 2010–2039 se teplota vzduchu na území ČR zvýší podle modelu ALADIN 25 cca o
1°C, oteplení v létě a zimě je jen o něco menší než na jaře a na podzim (tab. TS.1.1). Prostorové
rozložení změn sezónních průměrů teplot je uvedeno na obr. TS.1.7 vlevo. Patrné je systematické
zvýšení teplot relativně málo proměnlivé v prostoru.
V období 2040–2069 (obr. TS.1.8 vlevo) je již oteplení výraznější, nejvíce se zvýší teploty vzduchu
v létě (o 2,7 °C), nejméně v zimě (o 1,8 °C). Za zmínku stojí zvýšení teplot v srpnu o téměř 3,9 °C.
V jednotlivých gridových bodech ČR se oteplení může na jaře a v létě pohybovat od 2,3 °C po 3,2 °C,
na podzim od 1,7 °C po 2,1 °C a v zimě od 1,5 °C po 2,0 °C. V posledním období 2070–2099 (obr.
TS.1.9 vlevo) oteplení v létě dosahuje 4 °C (na území ČR se mění od 3,5 do 4,7 °C), na podzim a v zimě
činí „pouze“ 2,8 °C (v jednotlivých gridových bodech od 2,6 do 3,1 °C). Všechny uvedené údaje se
týkají korigovaných dat.
Obr. TS.1.7: Rozdíl průměrných denních teplot (°C) (vlevo) a podíl sezónních srážek (vpravo) vypočítané z korigovaných dat
modelu ALADIN 25 pro období 2010–2039 a 1961–1990 během zimy (DJF), jara (MAM), léta (JJA) a podzimu (SON)
Obr. TS.1.8: Jako obr. TS.1.7, ale pro období 2040–2069
Obr. TS.1.9: Jako obr. TS.1.7, ale pro období 2070–2099.
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
19
U změn sezónních úhrnů srážek je situace složitější. V prvním období je v zimě (obr. TS.1.7 vpravo) ve
většině uzlových bodů simulován pokles budoucích srážek (v závislosti na konkrétní lokalitě ČR do 20
%), na jaře jejich zvýšení (od 2 do cca 16 %), v létě a zejména na podzim se situace v různých částech
území ČR liší (na podzim najdeme na několika místech ČR slabý pokles o několik procent, jinde
zvýšení až o 20–26 %, v létě převládá slabý pokles, místy (např. západní Čechy) naopak zvýšení až o
10 %). Zároveň je patrná poměrně výrazná prostorová proměnlivost změn, je tudíž možné, že
případný klimatický signál může být v tomto blízkém období překryt projevy přirozených
(meziročních) fluktuací srážkových úhrnů. Pro období 2040–2069 (obr. TS.1.8) je již charakteristický
pokles srážek v zimě (např. Krkonoše, Českomoravská Vysočina, Beskydy až o 20 %) a zvýšení na
podzim. V létě začíná na území ČR dominovat pokles srážek, který je v období 2070–2099 (obr. TS.1.9
vpravo) ještě výraznější, zatímco pokles zimních úhrnů srážek je oproti předchozímu období menší.
Změny relativní vlhkosti, odvozené z korigovaných a simulovaných dat, jsou navzájem velmi podobné,
a menší než chyba simulovaných hodnot v referenčním období. Ve všech sezónách a ve všech třech
časových horizontech dává model ALADIN 25 pokles relativní vlhkosti vzduchu. Změny v prvním
časovém období (2010–2039) činí ale nejvýše 5 %, v průměru přes území ČR jen 1 %. V zimě jsou
změny menší než 5 % i v obou zbývajících časových horizontech. V létě dosahuje pokles relativní
vlhkosti ve vzdálenějších časových obdobích 5–10 %, na konci 21. století na některých místech až 15
% (část středních Čech, Vysočina), což je v souladu s přepokládaným zvýšením teploty vzduchu a
snížením srážkových úhrnů.
Časové řady hodnot relativní vlhkosti pro všechny uzlové body v ČR byly sice do databáze na MFF UK
přidány (soubory rhumi), vzhledem k rozdílům mezi modelovými a měřenými hodnotami relativní
vlhkosti v referenčním období 1961–1990 a slabému signálu změn v 21. století, a v neposlední řadě i
skutečnosti, že naměřené hodnoty relativní vlhkosti se v období 1961–2000 neměnily (osobní
komunikace s autory Atlasu podnebí Česka), bylo doporučeno při odhadech dopadů pro první časový
horizont pracovat s měřenými hodnotami relativní vlhkosti, v dalších s korigovanými daty nebo použít
tzv. delta postup, tj. aplikovat relativní změny mezi budoucím a referenčním obdobím na časové řady
pozorování v referenčním období 1961–1990 [2].
Tab. TS.1.1 Korigované (C) a nekorigované (S) sezónní průměry výstupů modelu ALADIN 25 pro referenční období a změny
pro tři vybrané budoucí časové horizonty. U teploty vzduchu se jedná o rozdíl, u ostatních prvků o podíl mezi budoucím a
referenčním obdobím.
Teplota vzduchu
1961–1990 2010–2039 2040–2069 2070–2099
C-Obs S-Obs Cbud-C(61–90) Sbud-S(61–90) Cbud-C(61–90) Sbud-S(61–90) Cbud-C(61–90) Sbud-S(61–90)
jaro -0,04 -2,26 1,16 0,98 2,59 2,12 3,54 2,87
léto -0,03 0,03 1,09 0,90 2,68 2,32 3,96 3,47
podzim -0,01 -1,02 1,16 1,23 1,92 2,04 2,83 3,04
zima -0,04 -0,06 1,14 0,90 1,76 1,44 2,83 2,29
Atmosférické srážky
1961–1990 2010–2039 2040–2069 2070–2099
C/Obs S/Obs Cbud/C61-90 Sbud/S61-90 Cbud/C61-90 Sbud/S61-90 Cbud/C61-90 Sbud/S61-90
jaro 0,98 1,33 1,12 1,10 1,00 0,98 1,10 1,07
léto 0,99 1,07 1,03 1,01 0,99 0,96 0,88 0,86
podzim 0,99 1,10 1,08 1,04 1,18 1,13 1,12 1,06
zima 0,99 1,32 0,92 0,91 0,91 0,88 0,96 0,94
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
20
Relativní vlhkost
1961–1990 2010–2039 2040–2069 2070–2099
C/Obs S/Obs Cbud/C61-90 Sbud/S61-90 Cbud/C61-90 Sbud/S61-90 Cbud/C61-90 Sbud/S61-90
jaro 1,00 1,19 1,00 1,00 0,97 0,98 0,97 0,98
léto 1,00 1,17 0,99 0,99 0,94 0,95 0,91 0,92
podzim 1,00 1,06 0,99 0,99 0,98 0,97 0,95 0,94
zima 1,00 1,08 0,99 0,99 0,99 0,99 0,99 0,99
Vítr
1961–1990 2010–2039 2040–2069 2070–2099
C/Obs S/Obs Cbud/C61-90 Sbud/S61-90 Cbud/C61-90 Sbud/S61-90 Cbud/C61-90 Sbud/S61-90
jaro 0,99 0,90 1,02 1,02 0,99 0,99 1,02 1,02
léto 0,99 0,80 1,00 1,00 1,00 1,00 1,01 1,01
podzim 0,99 0,96 0,98 0,98 1,01 1,01 0,97 0,97
zima 1,00 1,07 0,98 0,98 0,96 0,95 0,98 0,97
Globální záření
1961–1990 2010–2039 2040–2069 2070–2099
C/Obs S/Obs Cbud/C61-90 Sbud/S61-90 Cbud/C61-90 Sbud/S61-90 Cbud/C61-90 Sbud/S61-90
jaro 1 0,99 0,99 0,99 1,04 1,04 1 0,99
léto 1 1,04 0,99 0,99 1 1,01 1,04 1,01
podzim 1 1,02 0,99 1 0,98 0,97 1,04 1,00
zima 1 0,91 1,13 1,09 1,16 1,10 1,15 1,10
Ve všech třech časových horizontech jsou simulované změny sezónních průměrů denních sum
globálního záření největší v zimě (až o více než 10 %), v ostatních sezónách se na většině míst
pohybují do 4%. Ve srovnání s chybami modelu jsou změny globálního záření dopadajícího na zemský
povrch malé. Časové řady denních sum globálního záření jsou rovněž v databázi na MFF UK (soubory
solfx). Pro práci s těmito soubory platí doporučení uvedené u relativní vlhkosti.
U změn průměrné rychlosti větru stojí za zmínku pokles rychlosti o 5–10 % v zimě v období 2040–
2069, jinak jsou sezónní změny do 5 % (viz tab. TS.1.1). V porovnání s chybou simulovaných hodnot
oproti pozorováním v referenčním období jsou tedy hodnoty změn malé a neprůkazné. Změny
odvozené ze simulovaných a korigovaných dat se navzájem liší jen velmi málo. Pro odhady dopadů
platí stejné doporučení jako pro relativní vlhkost, časové řady jsou opět na ftp serveru MFF UK
(soubory winds).
V tab. TS.1.2 jsou uvedeny průměrné roční změny vybraných extrémních indexů (počet tropických
dní, počet mrazových dní a počet dní se srážkami ≥ 20 mm). Popis se shoduje s tab. TS.1.1.
Změna počtu mrazových a tropických dní odpovídá postupnému zvyšování průměrné teploty vzduchu
v uvedených budoucích obdobích. Velký rozdíl mezi simulovanými a korigovanými hodnotami ukazuje
vliv postpocessingu na tvar rozdělení, který se výrazně promítá právě do extrémních hodnot.
Nadhodnocování počtu mrazových dní modelem koresponduje s výrazným podhodnocováním
průměrných jarních a podzimních teplot vzduchu oproti pozorování. Počet dní se srážkami ≥ 20 mm
nevykazuje v průměrných hodnotách žádný jednoznačný trend.
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
21
Tab. TS.1.2 : Změny počtu tropických dní, mrazových dní a počtu dní se srážkami ≥ 20 mm.
Počet tropických dní
1961–1990 2010–2039 2040–2069 2070–2099
C-Obs S-Obs Cbud-C(61–90) Sbud-S(61–90) Cbud-C(61–90) Sbud-S(61–90) Cbud-C(61–90) Sbud-S(61–90)
rok -1 -3 4 1 14 8 23 13
Počet mrazových dní
1961–1990 2010–2039 2040–2069 2070–2099
C-Obs S-Obs Cbud-C(61–90) Sbud-S(61–90) Cbud-C(61–90) Sbud-S(61–90) Cbud-C(61–90) Sbud-S(61–90)
rok 1 33 -17 -19 -30 -35 -43 -50
Počet dní s úhrnem >=20 mm
1961–1990 2010–2039 2040–2069 2070–2099
C-Obs S-Obs Cbud-C(61–90) Sbud-S(61–90) Cbud-C(61–90) Sbud-S(61–90) Cbud-C(61–90) Sbud-S(61–90)
rok 0 -2 1 1 1 3 1 3
TS.1.6 Zdroje nejistot
Základ scénáře vytvořeného pro odhady dopadů (viz TS.1.5) představovaly simulace regionálního
klimatického modelu ALADIN 25. Odhady změn teplot vzduchu, úhrnů atmosférických srážek a
dalších klimatických veličin se však v závislosti na použitém regionálním modelu a řídícím globálním
modelu mohou výrazně lišit. S rozptylem výsledků klimatických modelů se tudíž musí počítat i při
odhadech dopadů na různé sektory hospodářství. Zaměřili jsme se proto na posouzení, jak změny
simulované modelem ALADIN25 zapadají do odhadů daných 12 experimenty provedenými
s regionálními modely projektu EU ENSEMBLES a osmi vybranými globálními modely. Bližší
podrobnosti o výběru globálních modelů viz *13+, o změnách teploty a atmosférických srážek podle
vybraných GCM viz *14+, o změnách teploty vzduchu a srážek podle RCM viz *28+. Dále jsou většinou
diskutovány nekorigované hodnoty (průměrná hodnota pro ČR) modelu ALADIN 25 vzhledem k tomu,
že výstupy ostatních modelů nebyly korigovány.
TS.1.6.1 Období 2010–2039
Změny sezónních průměrů teploty vzduchu simulované modelem ALADIN 25 nevybočují z hodnot
uváděných sledovanými RCM i GCM (obr. TS.1.10). Nejvíce se modely v odhadech očekávaných změn
teploty vzduchu liší v zimě, nejméně na podzim.
Zvýšení atmosférických srážek na jaře (obr. TS.1.10) o cca 10 %, simulované modelem ALADIN 25, leží
na horní hranici hodnot modelových odhadů udávajících zvýšení srážek, v zimě naopak ALADIN 25
patří do méně početné skupiny modelů, které simulují pokles sezónních srážkových úhrnů. Na jaře a
v zimě je rozpětí odhadovaných změn srážkových úhrnů větší než v létě a na podzim. Ve všech
sezónách se modely liší i ve „znaménku“ změny, některé modely dávají pokles srážek, jiné jejich
nárůst.
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
22
Obr. TS.1.10: Rozdíly průměrných sezónních teplot (horizontální osa) a podíly sezónních úhrnů srážek (vertikální osa) mezi
období 2010–2039 a 1961–1990. Uvedeny jsou průměrné hodnoty pro ČR. Zeleně jsou označeny hodnoty RCM modelů,
modře hodnoty globálních modelů. Červeně, resp. oranžově, jsou označeny korigované, resp. nekorigované, hodnoty modelu
ALADIN 25. Šedé pásy vyznačují oblast mezi 15 a 85% kvantily vypočítanými z multimodelového souboru RCM.
TS.1.6.2 Období 2040–2069
V tomto a následujícím období (obr. TS.1.11 a TS.1.13) se výstupy modelů mohou navíc lišit i
v závislosti na SRES scénářích emisí. Regionální klimatické modely projektu ENSEMBLES a model
ALADIN 25 počítaly pouze se scénářem SRES A1B, globální modely i se scénáři B1 a A2. Proto byly
výstupy modelu ALADIN začleněny alespoň do výstupů GCM pro tři scénáře emisí (obr. TS.1.12 a
TS.1.14).
TS.1.6.2.1 Scénář A1B (obr. TS.1.11)
Zvýšení sezónních průměrů teplot je v období 2040–2069 ve srovnání s předchozím obdobím větší,
větší je ale i rozpětí modelových výsledků. Model ALADIN 25 dává v zimě nejmenší zvýšení teploty
vzduchu (o 1,4 °C) ze všech analyzovaných modelů, u 6 modelů oteplení v zimě představuje 3 až 4 °C.
Na jaře, v létě a na podzim hodnoty simulované modelem ALADIN zapadají lépe do rozmezí změn
daných sledovanými RCM i GCM. U atmosférických srážek je nyní rovněž rozpětí odhadovaných změn
vyšší než pro předchozí období. Sezónní úhrny srážek na jaře zůstávají podle modelu ALADIN pro
období 2040–2069 téměř na úrovni úhrnů pro referenční období (je zajímavé, že v předchozím
období byly cca o 10 % vyšší), ostatní RCM i GCM se shodují na zvýšení srážkových úhrnů. Změny
jarních úhrnů srážek modelu ALADIN 25 tedy leží na spodním okraji změn daných vybranými GCM.
V létě dávají modely nárůst i pokles srážek, model ALADIN pokles o 4 %. Na podzim převažují modely
s nárůstem srážek, k nim patří i ALADIN se zvýšením podzimních úhrnů o 15 % (pouze 3 modely dávají
vyšší nárůst podzimních srážek); pokles srážek najdeme pouze u 4 modelů. Rovněž v zimě se modely
na znaménku změny neshodují, pouze 4 modely včetně modelu ALADIN však dávají pokles srážek,
největší pak model ALADIN, a to až o 10 %.
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
23
Obr. TS.1.11: Jako obr. TS.1.10, ale pro období 2040–2069
Obr. TS.1.12: Změny teploty vzduchu a atmosférických srážek dané 8 GCM pro SRES scénář emisí B1 (modře), A2 (červeně),
A1B (zeleně). Jednotlivé GCM jsou označeny čísly: (1) CGCM3.1(T47), (2) CNRM-CM3, (3) CSIRO-Mk3.0, (4) IPSL-CM4, (5)
MIROC3.2(medres), (6) ECHAM5/MPI-OM, (7) MRI-CGCM2.3.2, (8) UKMO-HadCM3, další podrobnosti o GCM viz tab. TS.1.3.
TS.1.6.2.2 Scénáře B1, A1B a A2 u GCM (obr. TS.1.12):
Změny sezónních průměrů teploty vzduchu na jaře, v létě a na podzim simulované modelem ALADIN
25 pro scénář A1B zapadají do hodnot daných osmi GCM pro uvedené tři SRES scénáře. V zimě však
zvýšení teploty vzduchu dané modelem ALADIN 25 pro scénář A1B představuje spodní odhad
očekávaných změn. Změny jarních a zimních úhrnů srážek daných modelem ALADIN 25 představují
v tomto porovnání spodní odhad změn, na podzim naopak horní. V létě zapadá změna srážek daná
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
24
modelem ALADIN do změn odvozených ze simulací GCM. Opět je ale dobře patrné, že GCM se
neshodují ve znaménku změny, což platí pro všechny tři SRES scénáře. Podobně je tomu i na podzim.
Na jaře a v zimě dává více GCM nárůst srážek.
Tab. TS.1.3: Použité GCM. Rozlišení atmosférické části modelu (poslední sloupec) je uvedeno ve formátu zeměpisná šířka x
zeměpisná délka.
Číslo
modelu
Provozovatel modelu Stát
Označení v databázi
PCMDI
Rozlišení atm. části
1 Canadian Centre for Climate Modelling & Analysis Kanada CGCM3.1(T47) 2,8°x2,8°
2 Météo-France / Centre National de Recherches Météorologiques Francie CNRM-CM3 1,9°x1,9°
3 CSIRO Atmospheric Research Austrálie CSIRO-Mk3.0 1,9°x1,9°
4 Institut Pierre Simon Laplace Francie IPSL-CM4 2,5°x3,75°
5
Center for Climate System Research
(The University of Tokyo), National Institute
for Environmental Studies, and Frontier
Research Center for GlobalChange (JAMSTEC)
Japonsko MIROC3.2(medres) 2,8°x2,8°
6 Max Planck Institute for Meteorology Německo ECHAM5/MPI-OM 1,9°x1,9°
Meteorological Research Institute Japonsko MRI-CGCM2.3.2 2,8°x2,8°
8 Hadley Centre for Climate Prediction
and Research / Met Office
Velká Británie UKMO-HadCM3 2,5°x3,75°
TS.1.6.3 Období 2070–2099
Pod toto období spadají modelové simulace, které zaujímají buď období 2069-2098, nebo období o
rok posunuté (2070–2099), tak jak byly experimenty provedeny. Vzhledem k tomu, že se hodnotí
30leté průměry, je posun o 1 rok nepodstatný.
Obr. TS.1.13: Jako obr. TS.1.10, ale pro časový horizont 2070–2099 (resp. 2069–2098)
TS.1.6.3.1 Scénář A1B (obr. TS.1.13)
Pro všechny sezóny je charakteristický další růst teploty vzduchu, největší oteplení je v zimě.
Podobně jako v předcházejícím období 2040–2069 dává i nyní ALADIN 25 malou změnu průměrné
zimní teploty, její hodnota je menší než hodnota 15% kvantilu souboru RCM. V ostatních sezónách
leží hodnoty změn teploty, simulované modelem ALADIN 25 v rozmezí, ve kterém leží hodnoty 70 %
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
25
RCM. Pokud se týká sezónních úhrnů srážek, s výjimkou léta dává většina RCM zvýšení srážkových
úhrnů, v létě převládá pokles srážek. Model ALADIN 25 vybočuje z obecného chování RCM v zimě,
kdy simuluje, na rozdíl od většiny modelů, pokles srážek.
Změny teploty vzduchu a atmosférických srážek (průměrné hodnoty pro ČR), simulované pro toto
období modelem ALADIN-CLIMATE/CZ v rozlišení 10 km, se od hodnot vypočítaných verzí modelu
s rozlišením 25 km téměř neliší, u sezónních průměrů teploty vzduchu činí rozdíl maximálně 0,3 °C, u
podílů srážkových úhrnů 0,02.
TS.1.6.3.2 Scénáře B1, A1B a A2 u GCM (obr. TS.1.14):
Podobně jako v období 2040–2069, zapadají na jaře, v létě a na podzim změny sezónních průměrů
teploty vzduchu simulované modelem ALADIN 25 pro scénář A1B do hodnot daných osmi GCM pro
uvedené tři SRES scénáře. V zimě představuje zvýšení teploty vzduchu dané modelem ALADIN 25
pro scénář A1B opět spodní odhad očekávaných změn. Většina GCM dává pro tři scénáře emisí
v zimě zvýšení srážek (podobně je tomu na jaře), model ALADIN 25 dává naopak pokles srážek.
V létě a na podzim, bez ohledu na scénář emisí, simulují některé GCM pokles, jiné zvýšení
srážkových úhrnů. Česká republika leží na rozhraní oblastí zvýšeného množství srážek ve vyšších
zeměpisných šířkách a poklesu srážek v subtropech.
Obr. TS.1.14: Jako obr. TS.1.12, ale pro časový horizont 2070–2099 (resp. 2069–2098).
Analýzy tedy ukázaly, že v některých případech představují sezónní změny očekávané podle modelu
ALADIN 25 spíše spodní, resp. horní odhad změn ve srovnání s dalšími analyzovanými regionálními a
globálními modely. Totéž potvrzuje i tab. TS.1.4, ve které jsou pro jednotlivé sezóny roku
nekorigované změny modelu ALADIN 25 porovnány s 15 a 85% kvantily multimodelového souboru 12
experimentů RCM projektu ENSEMBLES.
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
26
Tab. TS.1.4: Změny teploty vzduchu (rozdíl ve °C), a podíly srážkových úhrnů, relativní vlhkosti vzduchu, průměrné rychlosti
vzduchu a úhrnu globálního záření mezi daným budoucím časových horizontem a referenčním obdobím 1961–1990 na území
ČR. Uvedeny jsou 85% a 15% kvantily odvozené ze souboru 12 simulací ENSEMBLES RCM a hodnoty simulované modelem
ALADIN 25 (AL 25). Barevně označeny jsou případy, kdy hodnoty modelu ALADIN 25 vybočují z rozmezí uvedených kvantilů
souboru RCM modelů projektu ENSEMBLES, tučně jsou pak zvýrazněny hodnoty, které vybočují výrazněji (modře ty, které
vybočují pod a růžově ty, které vybočují nad rozmezí uvedených kvantilů).
Změny teploty vzduchu úhrnu srážek globálního záření vlhkosti vzduchu rychlosti větru
85% 15% AL 25 85% 15% AL 25 85% 15% AL 25 85% 15% AL 25 85% 15% AL 25
2010–2039
jaro 1,42 0,68 0,98 1,12 0,90 1,10 1,03 0,97 0,99 1,03 0,97 1,00 1,02 0,98 1,02
léto 1,76 0,81 0,90 1,11 0,95 1,01 1,02 0,98 0,99 1,03 0,96 0,99 1,00 0,98 1,00
podzim 1,51 0,96 1,23 1,12 1,02 1,04 1,01 0,97 1,00 1,01 0,98 0,99 1,03 0,99 0,98
zima 2,14 0,50 0,90 1,12 1,05 0,91 0,99 0,92 1,09 1,01 0,99 0,99 1,03 0,99 0,98
2040–2069
jaro 2,56 1,33 2,12 1,12 1,01 0,98 0,99 0,93 1,04 1,04 0,98 0,98 1,02 0,98 0,99
léto 3,15 1,72 2,32 1,05 0,86 0,96 1,04 0,98 1,01 1,01 0,90 0,95 1,01 0,97 1,00
podzim 2,90 1,84 2,04 1,18 0,95 1,13 1,02 0,96 0,97 1,02 0,97 0,97 1,01 0,97 1,01
zima 3,67 1,99 1,44 1,18 1,08 0,88 0,95 0,87 1,10 1,01 0,98 0,99 1,04 0,99 0,95
2070–2099
jaro 3,44 2,02 2,87 1,22 1,03 1,07 0,98 0,90 1,01 1,06 0,98 0,98 1,03 0,97 1,02
léto 4,22 2,59 3,47 0,98 0,81 0,86 1,05 0,98 1,03 1,01 0,88 0,92 1,00 0,97 1,01
podzim 4,53 2,64 3,04 1,22 1,01 1,06 1,02 0,93 1,00 1,02 0,95 0,94 1,01 0,97 0,97
zima 4,83 3,18 2,29 1,24 1,07 0,94 0,91 0,83 1,10 1,02 0,97 0,99 1,05 0,96 0,97
Co se týče změn vybraných teplotních a srážkových speciálních charakteristik (počet tropických dní,
počet mrazových dní, 95% kvantil srážkových úhrnů, počet dní s úhrnem srážek ≥ 20 mm, maximální
délka období beze srážek) byly výsledky modelu Aladin 25 porovnávány s výsledky 6 RCM, pro které
byly tyto indexy k dispozici. Lze konstatovat, že výsledky modelu Aladin 25 nevybočují z výsledků
ostatních RCM.
TS.1.7 Posouzení věrohodnosti regionálních scénářů klimatické změny
Nejistoty scénářových modelových simulací, provedených v rámci tohoto projektu, mají v zásadě 3
zdroje:
nejistota emisního scénáře
nejistota řídícího globálního modelu
nejistota vnořeného regionálního modelu.
Simulace pomocí modelu ALADIN-CLIMATE/CZ byly prováděny pro scénář SRES A1B, který je
považovaný za jeden ze středních a realistických scénářů. V modelových výstupech se navíc rozdíly
mezi scénáři pro období 2010–2039 a do značné míry i 2040–2069 příliš neprojevují, závislost na
emisním scénáři je patrná až pro období 2070–2099, a to prakticky jen v teplotách (největší změny
z posuzovaných scénářů pro A2, menší pro A1B a nejmenší pro B2). U změn srážek patrnější závislost
na emisním scénáři není (posuzováno pomocí výstupů GCM).
Rozptyl změn mezi jednotlivými RCM, podobně jako mezi jednotlivými GCM, s časovým horizontem
postupně roste. Většina nárůstu rozptylu se projevuje podobně jak u RCM, tak i u GCM (pro emisní
scénář A1B), což naznačuje převažující vliv nejistoty GCM na nejistotu výstupů RCM. GCM tedy
vnášejí do scénářů větší nejistotu, než navazující RCM.
Ve srovnání s dalšími regionálními modely pro scénář A1B lze konstatovat, že model ALADIN 25 pro
období 2010–2039 příliš nevybočuje z kontextu ostatních regionálních modelů, pouze v zimě indikuje,
na rozdíl od většiny ostatních modelů, mírný pokles srážek. Pro období 2040–2069 a 2070–2099 se
však zejména v zimním období odlišuje více od charakteristik ostatních modelů. Dává systematicky
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
27
menší vzestup teplot, spíše pokles srážek a nárůst globálního záření, což nezapadá zcela do kontextu
ostatních modelů. Příčinou může být velká simulovaná anticyklonalita v zimním období ve srovnání
s ostatními regionálními modely. Z tohoto důvodu lze konstatovat, že scénáře modelu ALADIN 25 pro
zimu vykazují větší nejistotu, než v ostatních ročních obdobích, zatímco pro ostatní roční období
většinou dobře zapadají do kontextu ostatních RCM.
TS.2 Dopady změny klimatu na hydrologickou bilanci a vodní zdroje
TS.2.1 Odhad dopadů změn klimatu na hydrologickou bilanci povodí ČR a jeho nejistoty
Změny klimatu ovlivňující hydrologický režim lze v České republice pozorovat již řadu let.
Nejmarkantněji jsou změny patrné na teplotách vzduchu, které např. mezi obdobími 1961–1980 a
1981–2005 vzrostly v ročním průměru o cca 0,6–1,2 °C. Tyto změny jsou nejvíce patrné v letním
období nejvíce na jihu a jihovýchodě, v zimě a na jaře zejména v západní části republiky. Naopak na
podzim dochází pouze k minimálním změnám.
Teplota je zásadní faktor ovlivňující hydrologickou bilanci zejména z toho důvodu, že s rostoucí
teplotou roste potenciální evapotranspirace (a pokud je v povodí dostupná voda tak i územní výpar).
Dochází tedy k rychlejšímu úbytku vody z povodí. Pozorovaný růst teploty vede k růstu potenciální
evapotranspirace v ročním průměru přibližně o 5–10 %, stejný růst lze konstatovat i pro jaro a léto. K
nejvýraznějšímu růstu evapotranspirace dochází v zimě a to až o více než 20 %, což je způsobeno
větším počtem dní s kladnými teplotami vzduchu. Naopak na podzim k zásadním změnám potenciální
evapotranspirace nedochází, neboť není pozorováno zvyšování teploty vzduchu.
Růst potenciální evapotranspirace je nicméně na velké části našeho území kompenzován růstem
srážek (viz obr. TS.2.1). V roční bilanci činí tento nárůst až 10 %. V ročním chodu můžeme konstatovat
výraznější nárůst u podzimních srážek (až 20 %, zejména v jižní části ČR). Výjimkou je oblast středních
Čech, kde namísto zmiňovaného růstu srážek, dochází k jejich poklesu, na jaře až o 20 %. Z rozdílu
změn srážek a potenciální evapotranspirace je zřejmé, že v roční bilanci dochází na velké části našeho
území k účinné kompenzaci růstu potenciální evapotranspirace zvýšenými srážkami, nicméně ve
střední části ČR se nacházejí povodí, pro která změny srážek nejsou schopny kompenzovat zvýšení
potenciální evapotranspirace, takže hydrologická bilance je v těchto oblastech dlouhodobě pasivní.
Obr. TS.2.1 Pozorované změny srážek mezi obdobími 1961–1980 a 1981–2005
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
28
Právě v těchto oblastech se nacházejí povodí, která již v současnosti pociťují negativní dopady změn
klimatu v podobě nedostatku vodních zdrojů v některých letech. Příkladem jsou povodí Rakovnického
potoka, Srpiny, Blšanky a další. V současnosti jde zejména o povodí přirozeně chudá na srážky,
nicméně v budoucnu (naplní-li se projekce klimatických modelů) můžeme očekávat podobné
problémy i v jiných oblastech České republiky.
Pro účely projektu bylo provedeno rozsáhlé modelování dopadů změn klimatu na hydrologický režim
pomocí hydrologického modelu BILAN *7+ na 250 povodích v ČR. Metodika tvorby scénářů v
měsíčním kroku je podrobně popsána např. v *6+. Pro celkové vyhodnocení možných dopadů změn
klimatu byla uvažována konzistentní sada patnácti simulací regionálních klimatických modelů, jež
mají srovnatelné horizontální rozlišení (cca 25 km x 25 km) a pokrývají stejný časový úsek (1961–
2099). Regionální modely byly řízeny různými globálními klimatickými modely podle emisního
scénáře SRES A1B. Hydrologická bilance je modelována pro současné podmínky a podmínky
klimatické změny dle všech uvažovaných simulací regionálních klimatických modelů. Následně byly
odvozeny změny vybraných ukazatelů hydrologické bilance a jako střední odhad těchto změn byl dále
uvažován průměr nebo medián změn ze sady modelů. Posuzovány byly změny mezi obdobími 1961–
1990 a 2010–2039, 2040–2069 a 2070–2099. Tyto časové horizonty jsou dále označovány pomocí
jejich středů jako 2025, 2055 a 2085.
Základní podstata možných změn hydrologické bilance na našem území je známa již řadu let. Vyplývá
z projekcí srážek a teploty pro Evropu, tj. postupné zvyšování teplot během celého roku a pokles
letních, růst zimních a stagnace ročních srážek *3+. Poloha České republiky v oblasti přechodu mezi
předpokládaným růstem srážek na severu a jejich poklesem na jihu Evropy přispívá k nejistotě
odhadu změn roční bilance srážek, respektive odtoku a ostatních složek hydrologického cyklu.
Nerovnoměrné rozložení projektovaných změn srážek během roku patří mezi jevy společné pro
velkou řadu simulací klimatických modelů. Princip změn hydrologické bilance může být shrnut
následovně: V období od začátku podzimu do začátku léta dochází k růstu srážek, jenž je doprovázen
řádově stejným růstem územního výparu způsobeným růstem teploty. V letním období dochází k
poklesu srážek a v důsledku úbytku zásob vody v povodí nemůže docházet k výraznému zvyšování
územního výparu. Důležitým faktorem ovlivňující změny odtoku je posun doby tání v důsledku vyšší
teploty přibližně z dubna na leden-únor. Změny odtoku v období leden-květen jsou tedy dominantně
určeny právě odlišnou dynamikou sněhové zásoby, změny v letním období zejména úbytkem srážek.
Průměrné změny odtoku z uvažované sady regionálních klimatických modelů pro jednotlivá roční
období pro časové horizonty 2025 a 2085 jsou uvedeny na obr. TS.2.2. Změny odtoků jsou
konzistentní pro všechny časové horizonty – zpravidla můžeme konstatovat růst odtoků v zimním
období a jejich pokles po zbytek roku a pro velkou část našeho území i v roční bilanci. K větším
poklesům zpravidla dochází v jižní polovině našeho území. Mírně se vymyká nejbližší časový horizont
(obr. TS.2.2a), pro který se i v letním období a na podzim vyskytují povodí, na kterých odtoky
stagnují, případně výjimečně dokonce rostou. V roční bilanci tak můžeme pro toto období očekávat
stagnaci odtoků v severní a západní části našeho území a pokles (většinou do 10 %) v jižní a
jihovýchodní části republiky. Pro časové horizonty 2055 a 2085 (jež jsou do značné míry srovnatelné,
proto ilustrujeme výsledky pouze pro vzdálenější období na obr. TS.2.2b) je možno jasně rozlišit
období růstu odtoků v zimě (většinou 5–10 %, místy až 20 %) a poklesu v ostatních obdobích, nejvíce
v létě (20–40 %), v roční bilanci zpravidla 5–20 %). Na obr. TS.2.2 jsou zároveň šrafováním vyznačena
povodí, pro která se 9 (jednoduché šrafování) respektive 12 (dvojité šrafování) simulací klimatických
modelů shodne na znaménku změny. Je evidentní, že zejména změny roční bilance odtoku jsou pro
všechny časové horizonty na většině území relativně nejisté.
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
29
a)
b)
Obr. TS.2.2 Průměrné změny odtoku pro období (a) 2010–2039 a (b) 2070–2099 dle uvažované sady klimatických modelů.
Jednoduchým šrafováním jsou znázorněna povodí, pro která více než 9 modelů z 15 indikuje stejné znaménko změny, dvojité
šrafování odpovídá povodím, pro něž více než 12 modelů vykazuje souhlasné změny
TS.2.2 Možnosti adaptace na změnu klimatu ve vodním hospodářství
Klimatická změna může způsobit nebo zvětšit potíže zejména v obou extrémech hydrologického
režimu, v obdobích hydrologického sucha i při výskytu povodní. V obou případech se jedná o situaci,
kdy nejsou splněny požadavky lidí, v případě sucha zejména na odběry vody a ředění vypouštěných
odpadních vod, v případě povodní požadavky na ochranu lidí a všeho co využívají (v dosahu účinku
povodně). Oba extrémy mohou poškozovat ekosystémy v plošném měřítku krajiny, zejména však
ekosystémy přímo spojené s vodními toky. Podstatné je že, výskyt období s nedostatkem vody je
podle dosud provedených výzkumů očekáván s větší pravděpodobností, než zvětšení intenzity a
četnosti přívalových srážek, které jsou příčinou povodní.
Adaptační opatření vedoucí k předcházení a zmenšení negativních dopadů změn klimatu jsou
založena buď na zmenšování požadavků (na vodní zdroje, zábor půdy apod.) nebo zmenšování účinků
(kompenzace nedostatku vodních zdrojů, protipovodňová opatření). Na evropské úrovni byla
vypracována řada více či méně podrobných katalogizací možných adaptačních opatření. Nicméně ne
všechna z možných adaptačních opatření jsou vhodná a aplikovatelná na území České republiky. V
rámci projektu byl proto vypracován přehled zásadních adaptačních opatření, jež je možno uvažovat
pro naše podmínky. Podrobně jsou tato opatření rozvedena a shrnuta v závěrečné zprávě o řešení
projektu *5+ a v připravované publikaci *1+. Zde uvádíme zjednodušený výtah (tab. TS.2.1).
V rámci projektu byla pozornost věnována zejména následujícím negativním jevům:
dopady na průtoky – možný pokles průměrných a minimálních průtoků, případně úplné
vyschnutí toku, zvýšení maximálních průtoků;
dopady v krajině – zvýšení přímého odtoku, vodní a větrné eroze, zhoršení mikroklimatu a
ohrožení stávajících ekosystémů;
ohrožení odběrů vody; a
zhoršení kvality vody.
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
30
Z možných adaptačních opatření lze uvažovat zejména:
a) opatření v krajině – organizační (podpora plošné rozmanitosti v rámci komplexních
pozemkových úprav, podpora zalesnění a zatravnění, omezení plodin, pod nimiž se vytváří
nepropustná krusta, např. kukuřice), agrotechnická (osevní postupy podporující infiltraci
atp.), biotechnická (průlehy, zasakovací pásy atd.);
b) opatření na tocích a v nivě – revitalizace toků (úpravy řečišť zpomalující odtok vody a
zlepšující komunikaci s přípovrchovou zvodní), uvolnění nivy pro rozlivy;
c) opatření v urbanizovaných územích – zvýšení infiltrace dešťové vody (retenční a vsakovací
objekty), jímání a využívání srážkových vod;
d) obnova starých či zřízení nových vodních nádrží;
e) zefektivnění hospodaření s vodními zdroji – převody vody mezi povodími a vodárenskými
soustavami, zpětné převody vody uvnitř povodí, dočasné využití statických zásob podzemní
vody, umělé infiltrace, vícenásobné využití vody, zhodnocení a přerozdělení kapacit vodních
zdrojů;
f) zmenšení spotřeby vody – minimalizace ztrát ve vodárenských soustavách, racionalizace
stanovení minimálních průtoků, stanovení priorit pro kritické situace nedostatku vody; a
g) dokonalejší čištění odpadních vod.
Tab. TS.2.1 Zjednodušené shrnutí dopadů změn klimatu a možných adaptačních opatření včetně rámcového vyhodnocení
účinnosti a omezujících faktorů
Adaptační opatření
vkrajině
natokuavnivě
legislativníopatření
Dopady
v krajině
nedostatek + · + + · · · ·
přívalové srážky ++ · ++ · · · · ·
na průtoky
minima - + · +++ +++ · ++ ·
maxima + ++ + +++ +++ · · ·
na odběry · · + +++ +++ ++ ++ ·
na kvalitu vody · + · + +++ · · +++
Omezení
Velikost území, na němž je možno realizovat opatření ×× × ×× · · · · ·
Morfologie toku · ×× · × · · · ·
Hydrogeologické podmínky × × × · × · · ·
Srážko-odtokové poměry ×× ×× ×× ×× × · · ×
Majetkoprávní vztahy ×× ×× · ×× · · · ·
Vůle zavádět nové technologie, normy a legislativu · · ×× · ×× ×× ×× ××
vurbanizovaném
území
obnova/zřízení
vodníchnádrží
hospodařenís
vodnímizdroji
zmenšováníspotřeby
vody
lepšíčištění
odpadníchvod
+++ vysoce účinné, ++ účinné, + s pozitivním efektem, - s možným negativním efektem, · nevýznamný efekt
×× klíčový význam, × význam, · bez významu
Zjednodušeně je účinek jednotlivých opatření na zmírnění vybraných dopadů znázorněn v tab. TS.2.1.
Význam opatření v krajině spočívá zejména ve zlepšení vodního režimu krajiny a zmenšení
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
31
povodňového odtoku z přívalových povodní a s tím spojených negativních jevů (např. eroze). Na
druhou stranu, lepší uplatnění vody v krajině vede ke zvětšení územní evapotranspirace, takže na
odtok ze srážek v období sucha zůstane vody méně. Pro zvětšení průtoků a zásob podzemní vody
v období hydrologického sucha nemají reálně proveditelná opatření v krajině (zejména vzhledem k
rozloze pozemků, na nichž je možno tato opatření realizovat) tedy znatelný význam. Podobně i
opatření na toku a v nivě mají vliv zejména na snížení odtoků za povodní, jejich význam pro zlepšení
hydrologických podmínek v období sucha je marginální. Velký potenciál z hlediska opatření vedoucích
ke zmírnění dopadů hydrologického sucha mají zejména vodohospodářská opatření různých typů a to
jak opatření již známá a využívaná (využití vodních nádrží, převodů vody), tak opatření, jejichž efekt je
sice slibný, nicméně doposud nebyl komplexně kvantifikován (recyklace průtoků, řízené vícenásobné
využití vody). Z hlediska snížení odtoku z urbanizovaných území nelze pominout potenciál jímání a
následného užití dešťových vod. Prostředky racionalizace využívaní a ochrany vodních zdrojů je nutné
spatřovat i v legislativních opatřeních a snižování požadavků na odběr vody.
Každé z vybraných adaptačních opatření je aplikovatelné a má dostatečnou účinnost za jiných
podmínek. Mezi zásadní omezení účinnosti/realizovatelnosti adaptačních opatření patří zejména
problémy s řešením majetkoprávních vztahů, omezení přírodními podmínkami (např. srážkoodtokovými
poměry, ale i hydrogeologií apod.), nevhodná morfologie koryta a velikost plochy, na
které je možno realizovat adaptační opatření. Vodítkem k výběru může být rámcové posouzení
účinnosti a limitů jednotlivých opatření (tab. TS.2.1 či podrobněji v *1+ a *5+). Další zobecnění naráží
na jedinečnost každého řešení. Stejně tak není možné obecně kvantifikovat finanční náročnost
jednotlivých opatření či jejich kombinace a je nutné každý jednotlivý návrh adaptačních opatření
posuzovat samostatně.
Hypoteticky by bylo možné na základě regionální diverzifikace předpokládaných dopadů změn
klimatu identifikovat vhodná adaptační opatření pro dané oblasti. V klasické analýze rizika je riziko
součinem pravděpodobnosti negativního jevu (např. povodní, hydrologického sucha) a zranitelnosti.
Z hlediska projekcí klimatických modelů nelze regionálně vymezit oblasti s větší pravděpodobností
zvýšení intenzity či četnosti extrémních srážek *2+ ani přívalových povodní. V případě hydrologického
sucha je situace obdobná, nicméně simulace klimatických modelů naznačují, že poklesy odtoků
budou vyšší a pravděpodobnější v jižní části republiky, spíše v Čechách než na Moravě. Pokud bude
pokračovat dosavadní trend oteplování a stagnace srážek ve středních Čechách, lze v této oblasti v
nejbližším období očekávat prohlubování a rozšiřování problémů s nedostatkem vody. Na druhé
straně, hydrologické sucho je jev plošný a v případě velkého sucha bude pravděpodobně zasažena
významná část republiky. Rizika jsou tedy i pro budoucí období podstatnou měrou určena
zranitelností jednotlivých povodí spíš než zvyšováním pravděpodobnosti negativních jevů. (Nicméně
se jak v případě povodní, tak zejména v případě hydrologického sucha do budoucna zvyšují). S tím
souvisí i výběr adaptačních opatření.
TS.2.3 Posouzení věrohodnosti odhadů dopadů klimatické změny
Obecně je možno věrohodnost jednotlivé projekce klimatického modelu hodnotit ze dvou různých
hledisek: (1) dle schopnosti simulovat kontrolní klima a (2) dle odchylky projekcí daného klimatického
modelu od projekcí ostatních klimatických modelů pro budoucí klima.
Odchylky srážek a teploty mezi simulacemi klimatických modelů a pozorovanými daty nejsou
zanedbatelné – v uvažované sadě modelů se průměrná chyba v teplotě pohybuje pro jednotlivá roční
období v rozmezí 0–1 °C, přičemž v případě jednotlivých modelů může být v rozmezí -2 – 5 °C. Srážky
jsou v klimatických modelech typicky nadhodnoceny (mimo letní období). V zimě dosahuje chyba až
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
32
50 %, nejmenší rozdíly jsou v případě letních srážek. Z uvedeného je evidentní, že nekorigované
simulace nemohou být přímo použity pro (hydrologické) modelování. Z toho důvodu se používají
různé formy tzv. post-processingu – např. korekce systematických chyb (viz TS.1) nebo přírůstková
(delta) metoda.
Rozpětí projekcí mezi jednotlivými simulacemi klimatických modelů je značné a vede k výrazné
nejistotě závěrů navazujících na hydrologické modelování dopadů změn klimatu. Tato nejistota
pochází z různých zdrojů. Jednak modelování klimatu samo o sobě zahrnuje řadu nejistot spojených
zejména s počátečními a okrajovými podmínkami klimatických modelů (emisní scénář, množství
dopadajícího slunečního záření apod.) a s jejich strukturou a parametry *8+. Při použití výstupů
klimatických modelů pro hydrologické modelování se k těmto nejistotám přidávají další – zejména
nejistoty spojené s volbou metody pro převedení výstupu klimatického modelu do měřítka
jednotlivých povodí (downscaling), metodikou tvorby scénářů změn klimatu a strukturou
hydrologického modelu a jeho parametry. Ze studií porovnávajících podíl jednotlivých zdrojů nejistot
na celkovou nejistotu v hydrologickém modelování *4+ vyplývá, že nejistota pramenící z modelování
budoucího klimatu (tj. s volbou klimatického modelu) značně převyšuje nejistotu spojenou s volbou
emisního scénáře nebo nejistotu vyplývající z hydrologického modelování. V měřítku jednotlivých
povodí můžeme zpravidla konstatovat, že pokles odtoků v období od dubna do října je společný valné
většině modelů a míra i pravděpodobnost tohoto poklesu se směrem do budoucna zvyšuje. Růst
odtoku v zimních měsících je nejistý pro všechny časové horizonty. S tím souvisí i nejistota spojená se
změnami roční bilance odtoků.
TS.2.4 Možnosti rámcového odhadu nákladů adaptačních opatření
Obecný odhad nákladů adaptačních opatření ve vodním hospodářství (byť rámcový) je značně složitý
a zpravidla každý problém vyžaduje specifickou studii řešící konkrétní podmínky v dané lokalitě
s přihlédnutím k primárnímu účelu posuzovaných adaptačních opatření. Obecně, z hlediska přímých
nákladů, lze za nejefektivnější považovat opatření vedoucí k optimalizaci hospodaření s vodními
zdroji, jelikož tato opatření nemusí vyžadovat enormní investice. Nicméně zjednodušeně lze
konstatovat, že náklady na opatření jsou do jisté míry přinejmenším řádově úměrné účinnosti
opatření a jeho rozsahu, tzn. mezi nejnákladnější (a zároveň nejúčinnější) opatření patří budování
nových vodních nádrží a jiné rozsáhlé vodohospodářské infrastruktury. Proto je nezbytné vždy jasně
definovat účel a priority adaptačních opatření a na jejich základě zvažovat jejich potenciál a finanční
únosnost.
V dalším textu pro ilustraci předkládáme příklady studií rámcových návrhů adaptačních opatření pro
povodí již v současnosti negativně ovlivněna změnou klimatu, jež v minulých letech řešil Výzkumný
ústav vodohospodářský T. G. Masaryka, v.v.i. Uvedené příklady mohou sloužit pro rámcovou
představu o možných nákladech na různé varianty adaptačních opatření.
TS.2.4.1 Povodí Rakovnického potoka
Povodí Rakovnického potoka nad Rakovníkem leží v nadmořských výškách cca 315–600 m n.m.
Významná je velká míra zemědělského využití povodí a nerovnoměrné rozmístění zalesněných částí
povodí, 59 % plochy povodí je využito jako orná půda, 18 % je zalesněno. Na nepříznivý stav
hydrologické bilance, která se v povodí Rakovnického potoka projevuje nejen v odtokových
poměrech, ale i nedosahováním optimálních výnosů zemědělských plodin v důsledku sucha,
upozornila představitele ministerstva zemědělství a následně i VÚV T.G.M., v.v.i Zemědělská
agentura Rakovník. Z provedeného porovnání charakteristik hydrologické bilance vyplývá, že při
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
33
relativně malém poklesu srážek je pokles průměrného průtoku extrémní, při porovnání období 1988–
2008 s obdobím 1931–1980 poklesl průtok na 53 %. Příčinou je jednak zvyšování teploty, jednak
změna časové struktury srážek, kdy podstatná část ročního úhrnu spadne v podobě srážek s nízkou
intenzitou a z velké části se vypaří.
Posuzována byla řada opatření. Z výsledků hydrologického modelování dopadů vlivu využití pozemků
na kulminační průtoky a dotaci zásob podzemní vody vyplynulo, že zejména vzhledem k malé ploše,
na níž je možné reálně se změnami využití pozemků počítat, je význam těchto opatření poměrně
malý (v řádu jednotek procent) v případě obou extrémů. Jako opatření reálně vedoucí k zlepšení
hydrologické bilance (byť finančně relativně náročná) bylo identifikováno zřízení nových či obnova
zaniklých vodních nádrží. Souhrnné nalepšení průtoku by v průměru mohlo být v řádu 20 %
dlouhodobého průměru a i v případě pokračujícího extrémního oteplování (o 4 °C) by bylo
pravděpodobně možné průtoky nalepšit o řádově 5 %. Jako další slibná varianta se jeví převod vody z
Ohře (cca 30 km), jenž by pravděpodobně byl realizovatelný i v případě pokračujících změn klimatu. Z
hrubého ekonomického porovnání nákladů na realizaci a provoz jednotlivých opatření (za
předpokladu stejného nalepšení průtoků) vyplývá, že náklady na obě uvedená opatření jsou řádově
stejná (vodní nádrže cca 150 mil. Kč, převod vody cca 91 mil. Kč), přičemž spolehlivost zajištění
vodních zdrojů pomocí převodu by mohla být vyšší než v případě nádrží. Jako alternativní možnost
nahrazující, či doplňující tato dvě základní opatření je dále uvažováno o převodu vody z ČOV Rakovník
do vyšších částí povodí (do toku nebo vodní nádrže). Kvantifikace nákladů a účinnosti těchto opatření
vyžaduje další výzkum.
TS.2.4.2 Povodí Horní Srpiny
Srpina je přítok Bíliny pramenící mezi Mostem a Chomutovem v oblasti výrazně ovlivněné důlní
činností. Horní povodí Srpiny leží v oblasti přirozeně chudé na srážky. V současné době, kvůli
zvyšování teploty dochází v některých letech k výraznému poklesu průtoků, jenž znemožňuje obecné
užívání vody. Vzhledem k špatným srážkovým poměrům byla jako jediná opatření s reálným účinkem
posuzována opatření technická – zejména čerpání z vrtů v kombinaci s převody vody a tvorba nebo
zvýšení kapacity vodních nádrží. Další výpočty ukázaly, že efekt vodních nádrží je vzhledem ke
srážkovým, ale i geomorfologickým podmínkám nejistý. Jako finančně nejvýhodnější vzhledem k
pořizovacím a provozním nákladům a spolehlivosti daného řešení se ukázal být převod vody z
Průmyslového vodovodu Nechranice (jenž vede jen několik kilometrů od toku). Celkové náklady na
realizaci tohoto opatření jsou do 10 mil. Kč a skládají se zejména z nákladů na zdvojené vodovodní
potrubí, výústní a rozdělovací objekty a z malé části i jednoduché technické úpravy na toku vedoucí k
zúžení průtočného profilu koryta.
TS.3 Dopady změny klimatu na extrémní hydrologické jevy
TS.3.1 Trendy vybraných charakteristik průtoků
Pro 150 vodoměrných stanic zpracovány trendy vybraných charakteristik průtoků (průměrných a
minimálních průtoků) za období 1961–2005. Analyzovány byly pozorované řady denních průměrných
průtoků především ve stanicích, které nejsou průtokově významně ovlivněny provozem vodních
nádrží. Hodnoceny přitom byly různé charakteristiky minimálních průtoků – byly vyhodnoceny Mdenní
průtoky stanovené z řad denních průměrných průtoků (běžný přístup používaný v ČR) a navíc i
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
34
z řad denních průtoků vyrovnaných klouzavými průměry za 7 dní (přístup používaný v některých
evropských zemích). K podrobnější analýze trendů minimálních průtoků byly vybrány průtoky Q330d,
Q355d a Q364d, jejichž hodnoty, vypočítané oběma přístupy, byly vzájemně porovnány. Dále bylo pro
vybrané profily provedeno i hodnocení velikosti a délky trvání nedostatkových objemů pod hranicí
Q330. Hodnoceny byly trendy z pohledu celého roku i jednotlivých kalendářních měsíců.
Obr. TS.3.1 Trendy 7denních minimálních průtoků a průtoků Q355d
Obr. TS.3.2 Trendy průměrných červnových měsíčních průtoků
Výsledky ukázaly, že i když v průměrném ročním odtoku nedochází k výrazným změnám, určité
změny jsou pozorovány u průměrných měsíčních průtoků, statisticky významný rostoucí trend
vykazují leden, únor a březen a naopak měsíce květen a červen vykazují statisticky významný trend
klesající, viz obr. TS.3.1 a obr. TS.3.2. V případě charakteristik minimálních průtoků a nedostatkových
objemů však byly významné trendy identifikovány jen výjimečně.
TS.3.2 Simulace průtokových charakteristik pro hodnocená období
Simulace budoucích průtokových řad (pro povodí Orlice, Výrovky, Jizery, horní Vltavy, Otavy, Smědé a
Bečvy a pro tři časová období 2010–2039, 2040–2069 a 2070–2099 a emisní scénáře A1B, A2 a B1)
byly založeny na vybraných klimatických scénářích nejlépe hodnocených klimatických modelů
(MIROC3_2_M; MPI_ECHAM5; UKMO_HADCM3; ALADIN-CLIMATE/CZ) a také střed ansámblu osmi
nejúspěšnějších hodnocených GCM modelů (dále označován jako MED).
Pro zjištění citlivosti povodí na změnu klimatických vstupů byly jako protiváha vytvořeny také tři
scénáře reprezentující chladnější období (1861 až 1890), a to na základě vyhodnocení měsíčních
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
35
změn průměrné teploty vzduchu a srážek ve stanici Praha-Klementinum (scénáře označeny jako
CHLAD).
Na základě pozorovaných dat byly vytvořeny řady průměrných denních srážek (MAP) a průměrné
teploty vzduchu přepočtené na nadmořskou výšku 500 m. Na základě takto zpracovaných dat a
měsíčních změn klimatických charakteristik z použitých scénářů byly pro vybraná zkoumaná povodí
stochastickým generátorem LARS-WG (Semenov, 2008) vytvořeny syntetické 1000leté řady denních
hodnot maximální denní teploty vzduchu, minimální denní teploty vzduchu a denního srážkového
úhrnu odpovídající výše uvedeným scénářům.
Modelování hydrologické odezvy na řídící klimatické proměnné bylo řešeno za použití hydrologického
modelovacího systému AquaLog. Pro potřeby simulací byly upraveny parametry jednotlivých modelů
s cílem, nejen dosáhnout dobré shody simulovaného a pozorovaného odtoku v kalibračním a
verifikačním období 2000–2008, ale rovněž co nejvěrněji vystihnout hydrologickou bilanci včetně
míry evapotranspirace.
-40
-30
-20
-10
0
10
20
30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 360
M [dny]
OdchylkyQMvariantmodelůodQMřadyBase[%]
ALAD_1_A1B
MED_1_A1B
ECHAM_2_A1B
ECHAM_2_A2
ECHAM_2_B1
HAD_2_A1B
HAD_2_A2
HAD_2_B1
ALAD_2_A1B
MED_2_A1B
MED_2_A2
MED_2_B1
MIRO_2_A1B
MIRO_2_A2
MIRO_2_B1
ECHAM_3_A1B
ECHAM_3_A2
ECHAM_3_B1
HAD_3_A1B
HAD_3_A2
HAD_3_B1
ALAD_3_A1B
MED_3_A1B
MED_3_A2
MED_3_B1
MIRO_3_A1B
MIRO_3_A2
MIRO_3_B1
Obr. TS.3.3 Relativní odchylky průtoku Q355d variant modelů od řady Base ve stanici Písek.
-60
-50
-40
-30
-20
-10
0
10
20
30
Kostelecn.O.
Čermnán.O.
Týništěn.O.
Plaňany
Bohuňovsko-Jesenný
ŽeleznýBrod
Tuřice
Chlum-Volary
VDLipno
Sušice
Podedvory
Písek
Předlánce
Jarcová
Val.Meziříčí
Dluhonice
OdchylkyQ355dvariantmodelůodřadyBASE[%]
ALAD_1_A1B
ALAD_2_A1B
ALAD_3_A1B
Obr. TS.3.4 Relativní odchylky průtoku Q355d modelu Aladin od řady Base na 16 stanicích
Následně byly provedeny simulace ve výpočetním kroku 6 hodin a 1 den o délce 1 000 let. Přitom
plošný rozpočet byl realizován upravenou metodikou Schaake shuffle na základě náhodného výběru
historických analogů, tedy situací s podobným celkovým srážkovým úhrnem MAP. Pro účely
podrobnějšího hydrologického modelování pak bylo přistoupeno rovněž k náhodnému rozdělení
srážek do 6h intervalů na základě výběru historických analogů, nebo dříve odvozeného třístupňového
náhodného generátoru.
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
36
Pro simulace byla vybrána následující povodí: Orlice po Týniště nad Orlicí (1 554 km2
), Výrovky po
Plaňany (265 km2
), Jizery po Předměřice (2 159 km2
), Vltavy po VD Lipno (948 km2
), Otavy po Písek
(2 914 km2
), Smědé po Předlánce (244 km2
) a Bečvy po Dluhonice (1 593 km2
).
Simulované 1000leté řady průměrných denních průtoků byly použity pro analýzu minimálních
průtoků z čáry překročení M-denních průtoků (Qa, Q330d, Q355d a Q364d) a minimálních sedmidenních
průtoků a spolu se simulací v 6hodinovém kroku pro analýzu změn empirických křivek dob opakování
povodňových průtoků.
TS.3.3 Využití výsledků modelových simulací
Z výsledků analýzy je patrné, že charakteristiky řad namodelovaných průměrných i minimálních
průtoků mají výrazný rozptyl a tedy nejistotu. Přesto je patrný převažující signál směrem k poklesům
(výjimkou jsou scénáře založené na MIROC3_2_M, které předpokládají navyšování srážek v letním
období a tím i minimálních průtoků). Pro nejbližší časové období 2010–2039 vycházejí relativně malé
odchylky průtoků Qa, Q330d, Q355d a Q364d, a to do -5%. Ve druhém časovém období 2040–2069
dosahují průtoky výraznějších poklesů. Průměrná hodnota poklesu průtoku Qa je cca -5%, pro průtok
Q355d cca -13%. Pro nejvzdálenější časové období 2070–2099 jsou zjištěny ještě výraznější poklesy
průtoků. Průměrná hodnota poklesu průtoku Qa je cca -13%, pro průtok Q355d činí cca -23%.
-40
-30
-20
-10
0
10
20
30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 360
M [dny]
OdchylkyQMvariantmodelůodQMřadyBase[%]
ALAD_1_A1B
MED_1_A1B
ECHAM_2_A1B
ECHAM_2_A2
ECHAM_2_B1
HAD_2_A1B
HAD_2_A2
HAD_2_B1
ALAD_2_A1B
MED_2_A1B
MED_2_A2
MED_2_B1
MIRO_2_A1B
MIRO_2_A2
MIRO_2_B1
ECHAM_3_A1B
ECHAM_3_A2
ECHAM_3_B1
HAD_3_A1B
HAD_3_A2
HAD_3_B1
ALAD_3_A1B
MED_3_A1B
MED_3_A2
MED_3_B1
MIRO_3_A1B
MIRO_3_A2
MIRO_3_B1
Obr. TS.3.3 Relativní odchylky průtoku Q355d variant modelů od řady Base ve stanici Písek.
Porovnáme-li mezi sebou chování průměrných hodnot relativních odchylek minimálních průtoků
Q330d, Q355d a Q364d, zjistíme, že ve většině stanic dochází ve sledovaných obdobích k nejvýraznějším
poklesům směrem k minimálnímu průtoku Q364d.
-60
-50
-40
-30
-20
-10
0
10
20
30
Kostelecn.O.
Čermnán.O.
Týništěn.O.
Plaňany
Bohuňovsko-Jesenný
ŽeleznýBrod
Tuřice
Chlum-Volary
VDLipno
Sušice
Podedvory
Písek
Předlánce
Jarcová
Val.Meziříčí
Dluhonice
OdchylkyQ355dvariantmodelůodřadyBASE[%]
ALAD_1_A1B
ALAD_2_A1B
ALAD_3_A1B
Obr. TS.3.4 Relativní odchylky průtoku Q355d modelu Aladin od řady Base na 16 stanicích
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
37
U hodnocení minimálních sedmidenních průtoků (průměrů i 100-letých sedmidenních minim
Q100min7d) oproti referenčnímu období se ze všech hodnocených stanic a variant modelů v nejbližším
časovém horizontu průměry téměř neliší (+0,2%) a Q100min7d klesají o 2%, v druhém horizontu průměr
klesá o 7,9 % a Q100min7d o 11,0%, v nejvzdálenějším horizontu průměr klesá o 15,5 % a Q100min7d o
18,2%.
U hodnocení minimálních průtoků z čáry překročení M-denních průtoků a minimálních sedmidenních
průtoků vycházejí v průměru ze všech hodnocených stanic a variant modelů poklesy průtoků, které
jsou výraznější ve vzdálenějších časových horizontech.
0
5
10
15
20
25
30
1 10 100 1000
return period (y)
Q(m3.s-1)
MED 2010-2039 A1B
MED 2040-2069 A1B
MED 2040-2069 A2
MED 2040-2069 B1
MED 2070-2099 A1B
MED 2070-2099 A2
MED 2070-2099 B1
ECHAM 2040-2069 A1B
ECHAM 2040-2069 A2
ECHAM 2040-2069 B1
ECHAM 2070-2099 A1B
ECHAM 2070-2099 A2
ECHAM 2070-2099 B1
HAD 2040-2069 A1B
HAD 2040-2069 A2
HAD 2040-2069 B1
HAD 2070-2099 A1B
HAD 2070-2099 A2
HAD 2070-2099 B1
MIRO 2040-2069 A1B
MIRO 2040-2069 A2
MIRO 2040-2069 B1
MIRO 2070-2099 A1B
MIRO 2070-2099 A2
MIRO 2070-2099 B1
CHLAD 1
CHLAD 2
CHLAD 3
ALAD 2010-2039 A1B
ALAD 2040-2069 A1B
ALAD 2070-2099 A1B
Base 1961-1990Obr. TS.3.5 Vyhodnocení změny empirické křivky překročení průtoku pro Výrovku v Plaňanech.
Výsledky ukazují, že předpokládaná reakce povodňového režimu na změněné klimatické podmínky se
výrazně liší v závislosti na použitém řídícím klimatickém scénáři. Zatímco scénáře založené na modelu
MPI_ECHAM5 všeobecně pro všechny zkoumané časové periody udávaly zmenšení velikosti
povodňových průtoků, scénáře vycházející z modelu MIROC3_2_M odhadovaly naopak většinou
významné zvýšení rizika povodní. Přitom se zdá, že zásadní vliv na simulovaný povodňový režim,
zejména v oblasti delších dob opakování průtoků, má předpokládané množství srážek v letním
období.
Simulace pro referenční období 1961–1990 je blízká středu rozptylu ansámblu všech provedených
simulací. Nelze proto identifikovat jednoznačný trend, avšak většina simulací, zejména scénář A1B,
ukazuje spíše pokles velikosti povodní pro vzdálenější časové horizonty, zatímco pro nejbližší
simulované období (do roku 2039) jsou získané signály nejednoznačné a objevují se ve
vyhodnocených profilech jak nárůsty, tak také poklesy velikosti povodní. Pouze u emisního scénáře
A2 převládá nárůst směrem k pozdějšímu období.
Simulované rozdíly jsou vůči referenčnímu scénáři většinou relativně malé, průměrná změna
dosahuje do +/-5 %. Nejednoznačnost trendu jde na vrub antagonistickému působení vlivu srážek
(méně časté, ale extrémnější) a menšího průměrného počátečního nasycení půdy (v důsledku vyšší
potenciální evapotranspirace a delšího období výskytu suchých epizod v letním půlroce).
Rovněž byly provedeny simulace odtoku při celkově nižší průměrné teplotě vzduchu než
v referenčním období, které většinou signalizovaly větší průtoky v celém rozsahu křivky překročení.
TS.3.4 Posouzení věrohodnosti odhadů dopadů klimatické změny
Vzhledem k výsledkům řešení pro nejbližší časový horizont (2010–2039), kdy poklesy průtoků
v porovnání s referenčním obdobím vycházejí relativně malé, nenavrhujeme při poskytování
dlouhodobých průměrných a M-denních průtoků zvláštní opatření. Zatím je dostačujícím opatřením,
že ČHMÚ bude poskytovat v blízké budoucnosti (od roku 2013) tyto průtoky za nové referenční
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
38
období (1981–2010), které lépe charakterizuje současný hydrologický režim, než dosud používané
období 1931–1980.
Protože nebyl prokázán jednoznačný a robustní trend změn ve velikosti povodní v budoucím období
21. století, lze se domnívat, že případný dopad klimatických změn na povodňový režim ve střední
Evropě nebude znamenat zásadní změny ve velikosti návrhových průtoků. Z hlediska adaptačních
opatření proto může být pravděpodobným vhodným opatřením například při odvození návrhových
průtoků se započtením možného vlivu klimatických změn snížení spolehlivosti daných údajů (spíše
než jejich změna).
TS.3.5 Experimentální povodí
Během celého období probíhal terénní monitoring hydrometeorologických veličin v experimentálních
povodích ČHMÚ se zvláštním důrazem na měření výšky a vodní hodnoty sněhové pokrývky. Jedná se
o exp. povodí Uhlířská (povodí Lužické Nisy), Blatný potok, Kristiánov, Jezdecká, Jizerka (povodí
Jizery), Bílá a Černá Smědá (povodí Smědé). Experimentální povodí byla postupně vybavena dalšími
automatickými srážkoměry a limnigrafy s dálkovým on-line přenosem sloužícími též prognózním
účelům. Pozorovaná data byla kontrolována a ukládána do databáze ČHMÚ.
Bylo provedeno vyhodnocení pozorovaných klimatických a hydrologických dat z hlediska identifikace
trendů v časových řadách, přičemž jen výjimečně byly identifikovány trendy v odtoku v některých
měsících, zatímco byl ověřen trend nárůstu teploty vzduchu.
Pro povodí Smědé byl následně proveden výpočet hydrologické bilance modelem BILAN pro
referenční období 1986–2008, byly zjišťovány trendy v modelovaných prvcích hydrologické bilance.
Modelována byla rovněž očekávaná změna hydrologické bilance na základě simulovaných
klimatických scénářů z RCM ALADIN-CLIMATE/CZ a středu ansáblu 20ti RCM (PRUDENCE) pro cílová
30letá období se středem v roce 2025 a 2085. Dosažené výsledky odpovídaly všeobecným
předpokladům nárůstu evapotranspirace, nárůstu odtoku v zimním období spolu s úbytkem sněhové
pokrývky a naopak poklesu průměrného odtoku v letním období.
TS.4 Dopady změny klimatu a návrhy adaptačních opatření v sektoru
zemědělství
Výnosy zemědělských plodin jsou významně limitovány přírodními podmínkami. Počasí v interakci s
půdními a agrotechnickými faktory je hlavní příčinou meziročníkové variability jejich výše.
Mimořádné jsou vlivy extrémních jevů, u teplot se jedná převážně o výskyt minimálních teplot
vzduchu, zvláště holomrazů, u srážek jde o výskyty sucha, velké škody působí též povodně. Tento vliv
“ročníku” se projevuje u jednotlivých zemědělských plodin a jejich odrůd odlišně a je dále
modifikován fytopatologickými vlivy. Definovat a interpretovat vliv jednotlivých meteorologických
prvků na výnosy v provozních podmínkách je mimořádně obtížné. Nejde jen o přímý vliv podnebí na
plodiny, ale také o ovlivnění dalších podmínek, např. škůdců, uplatnění ekologicky zaměřených
technologií apod. Dokladem je vysoká proměnlivost výnosů zemědělských plodin v posledních letech.
Je však nutné zdůraznit, že souběžně roste výnosový potenciál nových odrůd, zlepšováním
efektivnosti hnojení, ochranou rostlin a uplatněním látek regulační povahy, významné jsou též změny
technologie zpracování půdy a setí.
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
39
Predikované změny klimatu budou mít vliv nejen na zemědělskou produkci, ale na celou krajinu, kde
neprobíhá jen zemědělská činnost [1]. Zvláště se jedná o oběh vody v krajině a její retenční kapacitu,
dynamiku vláhové bilance, vlhkosti půdy, uvolňování látek do ovzduší a půdy apod. V rámci zachování
rozmanitosti naší krajiny je nutné propojení mezi návrhy opatření též v lesnictví a vodním
hospodářství.
S ohledem na hledání vhodných adaptačních opatření je nutné zajistit rozvoj zemědělského výzkumu
a šíření informací o nejnovějších poznatcích zemědělské vědy k zemědělcům, tzn. vytvoření struktury
zemědělského další vzdělávání. Proces adaptačních opatření musí být podporován rozvojem
agrometeorologických služeb a další vhodnou podporou hospodařících subjektů, např. dotačními
tituly, systémem zemědělského pojištění na extrémy počasí apod. výzkum směřující ke konkrétním
doporučením, která budou poradci distribuovat a adaptovat na konkrétní podmínky; pro správné
fungování tohoto systému je potřeba zejména iniciovat vhodné rozšíření působnosti stávajících
institucí o operační monitoring extrémních meteorologických jevů (např. ČHMÚ, případně ve
spolupráci s klimatologickými ústavy univerzit) a také podpořit vývoj predikčních nástrojů pro
vylepšení sezónních prognóz.
Podkladem pro závěrečnou zprávu jsou i roční závěrečné zprávy za období 2007 až 2010, které
obsahují literární přehled včetně citací a metodickou část, které v této zprávě nejsou uváděny (*5],
[6], [7], [8]).
TS.4.1 Dopady změny klimatu na agroklimatologické podmínky
Zvýšení průměrné roční teploty vzduchu mezi obdobími 1961–1990 a 2070–2099 činí 3,3°C (tab.
TS.4.1). Průměrná roční teplota normálového období je 7,3°C, průměrná roční teplota období 2070–
2099 je 10,6°C (obr. TS.4.1).
Zvyšování teploty vzduchu způsobí prodloužení vegetačního období. Předpokládá se, že délka
velkého vegetačního období v celé České republice bude v letech 2070–2099 o 41 dní delší než
v období 1961–1990 (tab. TS.4.2). V období 2010–2039 (nadmořské výšky 300–400 m) bude délka
vegetačního období 234 dní, v období 2040–2069 246 dní.
Tab. TS.4.1 Teplota vzduchu, dlouhodobé měsíční a roční průměry *°C+ v referenčním a ve scénářových obdobích
období I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII rok
1961–1990 -2,9 -1,3 2,3 7,0 12,1 15,2 16,7 16,2 12,7 7,9 2,6 -1,1 7,3
2010–2039 -1,3 -0,2 3,6 7,6 13,7 15,6 18,4 17,5 13,8 9,6 3,2 -0,3 8,5
2040–2069 -1,4 1,0 4,9 10,2 14,2 16,4 19,7 20,1 14,9 9,9 4,2 0,5 9,6
2070–2099 0,4 1,6 6,5 10,9 14,8 17,5 21,1 21,5 16,5 10,8 4,5 1,2 10,6
Tab. TS.4.2 Délka velkého vegetačního období, jednotlivá vertikální pásma dlouhodobé roční úhrny *dny+ v referenčním a ve
scénářových obdobích
pod 200 200–300 300–400 400–500 500–600 600–700 700–800 nad 800
1961–1990 230 225 220 214 209 207 205 191 215
2010–2039 245 239 234 227 225 224 219 208 229
2040–2069 263 254 246 239 234 233 231 218 241
2070–2099 275 265 259 254 251 249 247 237 256
období
nadmořská výška [m]
celá ČR
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
40
0
1
2
3
4
5
6
I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII
[°C] 2010–2039 2040–2069 2070–2099
Obr. TS.4.1 Teplota vzduchu, dlouhodobé rozdíly jednotlivých scénářových období k období referenčnímu ve °C
Predikované úhrny srážek uváděné v tab. TS.4.3 vykazují vyšší variabilitu. Vychází, že bude narůstat
počet dnů bezesrážkového období (obr. TS.4.2).
Tab. TS.4.3 Úhrn srážek, dlouhodobé měsíční a roční úhrny *mm+ v referenčním a ve scénářových obdobích
období I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII rok
1961–1990 41,3 37,2 39,3 46,0 71,7 81,7 77,1 77,0 51,7 42,0 49,4 47,1 661,5
2010–2039 35,0 43,0 45,0 56,6 71,5 90,9 74,8 77,8 52,3 43,9 56,4 36,2 683,3
2040–2069 37,6 33,8 38,5 47,7 70,7 96,4 71,1 67,1 57,9 50,2 59,3 40,9 671,1
2070–2099 41,4 37,0 38,6 53,7 83,1 94,1 57,9 57,1 40,1 55,0 61,3 41,4 660,6
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII
[mm] 1961–1990 2010–2039 2040–2069 2070–2099
Obr. TS.4.2 Počet dnů bezesrážkového období, dlouhodobé měsíční úhrny *dny+ v referenčním a ve scénářových obdobích
Roční potencionální vláhová bilance travního porostu ve vertikálním pásmu 301–400 m n. m. (tab.
TS.4.4 je v období 1961–1990 stanoveno na 119,8 mm a v období 2070–2099 -14,9 mm, tzn.,
poklesne o 137,7 mm.
Tab. TS.4.4 Potenciální vláhová bilance travního porostu, vertikální pásmo 301-400 m n.m., dlouhodobé měsíční a roční
úhrny *mm+ v referenčním a ve scénářových obdobích
Období I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII rok
1961–1990 31,4 24,0 11,6 -6,1 -4,0 -4,2 -11,8 1,3 2,3 10,3 31,6 33,3 119,8
2010–2039 24,0 28,3 14,5 0,5 -9,9 9,9 -18,4 -5,5 -0,6 6,8 37,6 23,2 110,4
2040–2069 26,5 17,9 3,5 -15,9 -19,4 9,3 -32,1 -31,1 -1,5 14,2 39,3 26,0 36,6
2070–2099 28,9 20,0 0,5 -12,2 -4,8 3,2 -55,6 -52,9 -27,5 18,1 41,8 25,3 -14,9
TS.4.2 Dopady změn teploty
Vyšší teplota vzduchu, ale i půdy přináší celý komplex vlivů na agroklimatologické podmínky. Průběh
teplot určuje vývoj plodin a tím i načasování většiny agrotechnických operací. Nárůst teploty přináší
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
41
jak nové možnosti, tak rizika pro určité skupiny plodin. Vyšší teploty vyvolávají rychlejší vývoj plodin,
který též ovlivní organizace práce, například výsev řepky je limitován včasnou sklizní předplodiny.
Současně se vyskytují určitá rizika, jako kratší doba růstu, předčasný vývoj ozimů na podzim s vyšším
rizikem chorob (viróz), nedostatečné otužení ozimů a poškození epizodami vpádu studeného vzduchu
v zimě a na jaře. Dále možné problémy s fertilitou pylu a vlivem epizod vysokých teplot na vývoj
semen, pravděpodobné změny některých kvalitativních znaků, a odlišná dynamika vývoje chorob,
škůdců rostlin a plevelů – např. přežívání dříve běžně vymrzajících druhů. Predikované zvýšení
variability teplot je pro zemědělství jednoznačně nepříznivý jev, kterému bude nutné přizpůsobit
agrotechniku, plánování a organizaci práce v zemědělských podnicích. Operativní řízení na základě
místních podmínek, podmínek ročníku a prognózy počasí musí být více flexibilní, s technickou
rezervou pro zvládnutí agrotechnických operací v krátkém období. Předností bude rozšíření nových
druhů teplomilných plodin (C4 i C3), zelenin a ovocných dřevin, zlepšené podmínky pro celoroční
pastvu.
V zimním období se bude zmenšovat hloubka promrzaní od 20 cm v referenčním období 1961–1990
po 15 cm v polovině 21. století a v posledním studovaném období 2070–2099 by se dokonce
termoizopleta 0 °C v nejteplejších oblastech ani neměla vyskytovat. Zároveň by mělo postupovat
zkracování období se zápornou teplotou půdy. Následkem této skutečnosti se v rozložení teploty
v půdním profilu prodlouží období s letním režimem, to znamená s výrazným poklesem teploty od
povrchu k hloubce 100 cm.
Růst, a tím i výnosy rostlin, ovlivňuje teplota půdy často odlišným způsobem od působení teploty
vzduchu na nadzemní orgány. Vyšší teplota půdy (nad bodem mrazu) umožní příjem vody a živin déle
na podzim, v teplých oblastech a letech i v zimě a zvláště v předjaří, kdy relativně vysoké teploty a
evaporační požadavek způsobují zvýšený požadavek na vodu, který kořenový systém v
chladné/zmrzlé půdě není schopen saturovat. Teplota půdy je v přímé souvislosti s rychlostí rozkladu
půdní organické hmoty a posklizňových zbytků (snadno rozložitelných frakcí), tj. i mineralizací dusíku
a dalších živin. Je otázkou jaký bude mít vliv zvýšení teploty na bilanci organické hmoty, zvláště
v lehčích půdách ve vyšších polohách, emise NOx a CO2. Vyšší teplota (při dostatečné vlhkosti) půdy
na podzim a v zimě bude zvyšovat i obsah nitrátů a tím i riziko vyplavení do vod. Opačně bude
působit nižší vlhkost půdy a vysychání povrchových vrstev v důsledku nižších srážek, absence nebo
krátké doby trvání sněhové pokrývky a vyšší evapo(transpi)race. Delší vegetační doba a teploty nad
bodem mrazu umožní delší dobu aktivního pokryvu půdy, příjem a zadržení nitrátu a vyšší protierozní
účinnosti díky prodloužení doby trvání listové plochy u ozimů, strniskových meziplodin, krátkodobých
i trvalých travních porostů.
S vyšší teplotou dojde k posunutí začátku velkého vegetačního období z 31. března až na 1. března a
ke změně konce hlavního vegetačního období 30. října až na 10. listopadu. Délka vegetačních období
a jejich geografické rozložení je ukazatelem pro delimitaci plodin a různých zemědělských aktivit na
území ČR. Rajonizace plodin, odrůd a agrotechniky (např. systémů zpracování půdy) vychází z
výrobních oblastí a klimatických regionů, a bude ji třeba častěji aktualizovat. Z délky vegetační doby,
spolu s dalšími ukazateli, lze určit, které druhy teplotně náročnějších plodin bude u nás možné
výhledově pěstovat. Delší vegetační doba naznačuje možnost pěstování dvou kultur za rok, ale tento
potenciál bude zásadně limitován množstvím dostupné vody, včetně potřeby tvorby zásoby vody na
půdách s vyššími hodnotami VVK pro plodinu v následující sezóně (zvláště u pozdě sklízených plodin a
vysokou spotřebou vody v létě – cukrovka, kukuřice, slunečnice, vojtěška).
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
42
TS.4.3 Dopady změn vláhových poměrů
V podstatě jediným zdrojem vody pro zemědělství jsou srážky. Jejich množství by v blízké
budoucnosti mělo být mírně vyšší, ve vzdálenější budoucnosti zhruba srovnatelné s množstvím srážek
v normálovém období. V mnohem větší míře než u teploty vzduchu můžeme u srážek vidět
v budoucnosti větší variabilitu srážkových úhrnů, tedy nárůst bezesrážkových období.
Vyšší srážky na jaře a počátku léta budou výhodné pro ozimy a časně seté jařiny, nízké srážky v létě
vytvářejí méně příznivé podmínky pro pozdě seté druhy a plodiny s vysokou celkovou spotřebou
vody, nižší srážky zhoršují rozklad posklizňových zbytků a statkových hnojiv, a tím podmínky pro setí
následných plodin, horši kvalita a energetická náročnost zpracování půdy za sucha, menší riziko
utužení nadměrně vlhké půdy, mění se dynamika mineralizace živin z organické hmoty, zvýšená
variabilita srážek a nemožnost je dlouhodobě predikovat bude přinášet řadu problémů souvisejících s
různými agrotechnickými operacemi, nižší srážky mohou snížit infekční tlak houbových a
bakteriálních chorob. Predikovaná zvýšená meziročníková variabilita srážek i variabilita srážek v
rámci vegetační doby (s dopadem na dostupnost vody) způsobují řadu problému v plánování,
především výběru druhů a odrůd plodin, vhodných systémů zpracování půdy a hnojení, organizaci
porostu, aplikace regulátorů růstu a chemických prostředků, při výběru vhodné mechanizace.
Vláhové podmínky zemědělských půd budou odpovídat rozdílu mezi srážkami a evapotranspirací [2].
Použitý scénář budoucí klimatické změny poukazuje na skutečnost, že v budoucích obdobích bude
docházet k úbytku vody v půdě a tím ke snižování její vlhkosti. Deficit vody v půdě se bude stávat
kritickým zvláště v době vrcholícího léta. Rovněž v době začínajícího podzimu, tedy v době osevu
ozimými odrůdami zemědělských plodin, by měla být půda v budoucnosti výrazněji sušší než v období
normálovém (referenčním). Zřetelně zhoršující se podmínky pro pěstování zemědělských plodin lze
očekávat asi ve druhé polovině našeho století, jak dokládají hodnoty zásoby využitelné vody v půdě
(obr. TS.4.3).
V nižších vertikálních pásmech se podmínky pro zemědělskou produkci s ohledem na sucho obecně
zhorší. Pozitivem bude dřívější nástup vegetačního období zvýšením teplot. V této době bude
převažovat i příznivý obsah vody v půdě. V době vrcholného léta však podmínky pro pěstování
většiny zemědělských plodin budou značně nepříznivé. Rovněž v podzimní době bude sucho trvat
významněji déle než v současnosti. Danou situaci bude možné uspokojivě vyřešit pouze pravidelným
zavlažováním. Ve vyšších vertikálních pásmech se podmínky pro zemědělskou produkci mohou
zlepšit. Teploty vzduchu mohou umožnit pěstování teplomilnějších kultur, vlhkostní podmínky přitom
mohou být v těchto vertikálních pásmech obecně příznivější, než jsou vlhkostní podmínky současných
nížinných oblastí.
-40
-35
-30
-25
-20
-15
-10
-5
0
5
10
I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII
[%VVK] 2010 – 2039 2040 – 2069 2070 – 2099
Obr. TS.4.3 Zásoba využitelné vody v půdě pod travním porostem, bez vertikálního rozlišení, dlouhodobé rozdíly scénářových
období k období referenčnímu v %VVK
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
43
TS.4.4 Posouzení věrohodnosti odhadů dopadů klimatické změny
Vývoj produkce zemědělských plodin nezávisí jen na klimatických podmínkách, ale na vývoji dalších
faktorů, jako je výskyt chorob a škůdců nebo rezistentních plevelů, dále na výsledcích šlechtění a
vývoji technologických postupů, objevech v oblasti fyziologie rostlin (otázka vlivu zvýšení koncentrace
CO2).
Jednoznačně jistým poznatkem stávajících studií je skutečnost, že klesá rozmanitost pěstovaných
zemědělských plodin, snižuje se obsah organických látek v půdě a narůstá její eroze. V tomto lze
konstatovat, že navrhovaná adaptační opatření jsou nutná i při nejistotě výskytu predikované změny
klimatu. S jejím dopadem podle našich výpočtů a vyhodnocení jejich negativní dopad narůstá.
Z hlediska mechanismu vlivu různých meteorologických faktorů na růst a tvorbu výnosu generuje
nejistoty odhadu nejen predikce průměrných a sumárních hodnot, ale i jejich extrémy, variabilita a
rozdělení v průběhu roku nebo vzhledem ke kritickým obdobím u jednotlivých plodin. Nicméně
přímý i nepřímý vliv meteorologických faktorů na plodiny je dobře prozkoumaný takže nejistoty
dalšího vývoje odpovídají nejistotám v predikci budoucího klimatu. Vysoce pravděpodobný je
nedostatek vody v krajině, tzn. i v půdě. S využitím „principu aktuálnosti“ bude se výskyt sucha
v závěru století vyskytovat takřka každý druhý rok. V tomto pohledu je jednoznačně nutné věnovat
veškerá opatření ke zvýšené retenční kapacitě krajiny.
Pokud jde o produkci potravin, dojde s nejvyšší pravděpodobností ke zvýšení rozdílů v úrodách
v jednotlivých letech. Pozitivní roli, tedy zajištění vyrovnanosti výnosů, může sehrát šlechtění
zemědělských plodin.
TS.4.5 Možnosti adaptace na změnu klimatu v zemědělství
Výzkum změn klimatu včetně jeho možných dopadů a navrhovaných adaptačních opatření probíhá
v naší zemi takřka dvacet roků. Na řešení této problematiky bylo zaměřeno několik desítek různě
rozsáhlých výzkumných projektů. Z dosavadních poznatků lze uvést následující návrhy adaptačních
opatření pro zemědělství. Podrobné rozpracování struktury adaptačních opatření u agrotechnických
operací na orné půdě uvádí tab. TS.4.4.
TS.4.5.1 Úprava zemědělské činnosti
Zemědělskou činnosti je třeba zaměřit zejména na pěstování plodin tak, aby se neztrácela
rozmanitost. Při zohlednění nových cílových půdních a klimatických podmínek je třeba podporovat
souběžný výběr odrůd a druhů nejen polních plodin, ale i technických druhů, zelenin a okrasných
rostlin, včetně jejich šlechtění pro změněné podmínky. V této souvislosti je nutná i podpora
zpracovatelských oborů založených na nových produktech. Významná změna bude spočívat ve větším
rozšíření druhů C4, pro energetické účely, jako zdroj surovin i potravin (čirok, laskavec). Větší
pozornost je třeba věnovat i dopadům introdukce nových druhů a změně struktury plodin na velkých
plochách na biologickou diverzitu agroekosystému. Nutné je rovněž zlepšení postupů rajonizace
odrůd a druhů, stejně jako rajonizace systémů zpracování půdy, hnojení minerálními i organickými
hnojivy a dalších operací, na základě jejich biologických vlastností a komplexního popisu podmínek
prostředí.
TS.4.5.2 Využívání agrotechnické technologie
Je třeba, aby agrotechnické technologie vycházely z predikovaného zvyšování suchosti našeho
podnebí. V této souvislosti je nutné volit postupy snižující ztráty půdní vláhy, např. minimalizací
zpracování půdy. Zdánlivě jednoduchým adaptačním opatřením jsou změny systémů pěstování,
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
44
především termínů setí nebo jednotlivých ošetření v průběhu vývoje, a modifikace organizace
porostu. Úpravy dlouhodobě ověřených postupů (např. posun termínu setí) však přinášejí pro
pěstitele značná rizika, vyplývající z meziročníkové variability podmínek. Na tyto adaptační změny
pěstebních systémů musí navazovat i šlechtění vhodných odrůd, např. ozimých pšenic pro výsev v
pozdním podzimu nebo i v průběhu zimy.
TS.4.5.3 Udržení úrodnosti půdy
Udržení nebo zvýšení úrodnosti půdy s ohledem na klesající dostupnost hnojení organickými hnojivy,
zejména chlévského hnoje, je nezbytnou základnou adaptace na změněné podmínky. Vyrovnávání
poklesu přirozené úrodnosti zvýšenými vstupy (energeticky náročná minerální hnojiva a ochranné
prostředky, pomocné látky) je ekonomicky dlouhodobě neudržitelné a vede k rozkolísání systému. Je
potřeba získat nové vědecké poznatky o dopadu vyšších teplot a změny srážek v interakci se změnou
struktury plodin a změnami v organickém hnojení na půdní úrodnost, zvláště množství a kvalitu
organické půdní hmoty.
Rizikovým faktorem bude trvalá snaha využít organickou hmotu pro energetické účely (spalování,
bioplynové stanice), zde bude nutné využít poměrně razantní administrativní opatření (viz GAEC), aby
nedošlo k nepřímé těžbě energie z půdy. Na druhou stranu, správné zacházení s posklizňovými zbytky
při určité struktuře plodin a agrotechnice, je dostačující pro zachování půdní úrodnosti.
TS.4.5.4 Změna pěstebních postupů
Rozhodujícím opatřením omezení rizika větrné eroze a snížení aridizace krajiny jsou větrolamy.
Experimentální měření rychlosti větru v horizontálním profilu na návětrné a závětrné straně
vybraných typů větrolamů dokazují snížení rychlost pohybu vzduchu. Příznivě také ovlivňují
mikroklima prostředí zvýšenou tvorbou rosy, zachycením sněhu, snížením neproduktivního výparu a
vyrovnáním teplotních rozdílů. Primární funkcí větrolamů v krajině je ochrana půdního povrchu před
erozním působením větru. Vhodně situované větrolamy vykazují výrazný protideflační účinek, který
se mění v závislosti na fenologické fázi dominantních dřevin v době výskytu erozně nebezpečných
větrů. Půdy jsou k větné erozi nejnáchylnější v době, kdy jejich povrch je nedostatečně kryt vegetací a
kdy větrolamy z důvodu vysoké porózity nevykazují ideální protideflační účinky. Větrnou erozí jsou
primárně postihovány výsušné písčité půdy.
Vhodná lokalizace větrolamů v území spolu s volbou optimálních druhů dřevin je jedním
z významných adaptačních opatření agrárního sektoru na změnu klimatu, kdy se v souladu s výstupy
emisních scénářů a klimatických modelů předpokládá významné zvýšení výskytu suchých období. Při
nevhodném umisťování těchto prvků do krajiny mohou být výše uvedené pozitivní účinky větrolamů
převáženy jejich nepříznivým působením, zejména odčerpáním živin a vláhy kořeny stromů v blízkém
okolí, zastiňováním pěstovaných zemědělských kultur a částečně také omezením možnosti využití
mechanizace. Udržované a funkční větrolamy se podílí na zvýšení zemědělských výnosů, jsou
významným přínosem pro hospodaření na přilehlých pozemcích i pro venkovskou krajinu jako celek.
TS.4.5.5 Optimalizace závlahových systémů a stanovení závlahových dávek
Ve větší míře je třeba využít automatických systémů indikace podmínek (rostlina, půda, atmosféra)
ve spojení s inteligentními systémy (předpovědní modely) a technologickým vybavením (např.
kapková závlaha, metody částečné závlahy kořenové zóny) na základě znalosti o vlivu stresu,
efektivnosti využití vody apod. Adaptace zaměřené na zlepšené hospodaření vodou v rámci porostu
jsou současně jedním z nástrojů pro zlepšení odolnosti rostlin k epizodám vysokých teplot, které při
působení v kritické fázi počátku tvorby semen mají velmi nepříznivé dopady na výnos.
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
45
TS.4.5.6 Ochrana před zvýšeným tlakem infekčních chorob a škůdců
Dopady možné změny klimatu spočívají i ve změně podmínek pro výskyt chorob a škůdců, přičemž
jejich nároky jsou druhově velmi specifické. Obecně však lze říci, že zvyšující se teploty vzduchu i
půdy jejich rozšíření a četnost výskytu zvyšují. Nutná rostoucí chemická ochrana je zátěží pro životní
prostředí, proto je žádoucí snižovat počet chemických ošetření. Cestou je rozvoj stávajících
agrometeorologických modelů, převážně vycházejících z výpočtů teplotních sum jak aktivních, tak
efektivních. Vhodné je, aby potřebná meteorologická měření probíhala přímo v porostech.
K úspěšnému využití agrometeorologických modelů je nutné dále rozvíjet výzkum teplotních a dalších
nároků škůdců. S ohledem na možné rozšiřování dosud neznámých druhů škůdců na našem území je
nutné přebírat operativně poznatky o jejich výskytu v zemích jejich původu.
TS.4.6 Možnosti rámcového odhadu nákladů adaptačních opatření
Adaptační opatření vyžadují finanční prostředky, které tvoří jednak jejich příprava, ale hlavně použití
v praxi [4]. V mnoha případech je obtížné prokázat, že náklady na jejich zavedení budou prokazatelně
navráceny snížením výše škod, vyvolaných negativními dopady změny klimatu. Protože pro dané
ekonomické vyhodnocení je nutné mít podklady o finančních nákladech před jejich zaváděním, lze
v současné době jen velmi obtížně uvést jejich ekonomický přínos.
Určitým pokusem může být příklad zavedení agrometeorologických modelů předpovědi výskytu
škůdců. Kalkulovat můžeme, že jeden postřik chemickou ochranou látkou má náklady v průměru
2000 Kč za chemikálii a 500,- Kč za provedení postřiku včetně mzdy, opotřebení mechanizace apod.
Pokud dojde aplikací předpovědi výskytu škůdce k úspoře jednoho postřiku, při 100 ha výměře
ošetřované plodiny, činí úspora 250 tis. Kč. Ovšem do nákladů je potřeba započítat vynaložené
finance na získání pokladů k řízení ochrany. Buď jde o platbu za tyto služby, které se začínají rozvíjet
nebo za vlastní vybavení meteorologickou stanicí, příslušným programem a zajištěním vypracování
postupu ošetření, např. agronomem. Tyto náklady s ohledem na stávající ceny mohu být v daném
roce 10 až 15 tis. Kč. Z této jednoduché studie získané dotazy v zemědělských podnicích vyplývá
vysoká návratnost využívání agrometeorologických modelů. Ovšem je nutné zdůraznit, že jejich vývoj
zatím probíhá a výstupy je nutné zpřesňovat.
Analogicky je možné provést rámcový odhad například pro náklady na hnojení, zvláště pro pozdní
kvalitativní dávky, které jsou při výskytu letního sucha, zcela neúčinné. Typickým příkladem nákladů
je adaptace cestou změny systémů zpracování půdy, které vyžaduje značné prostředky na výzkum
změn v půdě, plevelů a půdních organismů, a současně náklady v zemědělských podnicích na
mechanizaci, modifikaci technologie hnojení apod.
TS.5 Dopady změny klimatu a návrhy adaptačních opatření v sektoru lesního
hospodářství
Výstupy zaměřené na sektor lesního hospodářství poskytují komplexní metodický postup pro odhad
současných i budoucích environmentálních rizik narušení stávajících lesních ekosystémů s převahou
smrku a odhad jejich dalšího pravděpodobného vývoje, zhodnocení změn v hodnotě služeb lesních
ekosystémů v důsledku jejich narušení a návrh strukturovaných adaptačních opatření pro zvyšování
adaptačního potenciálu lesů, včetně odhadu jejich finanční náročnosti.
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
46
Použité metody jsou aplikovatelné na různá prostorová měřítka, od celé republiky, přes jednotlivé
přírodní lesní oblasti (PLO) až po jednotlivé lesní revíry, případně až po porostní jednotky, konkrétně
až po porostní skupinu. Postupy řešení jsou dokumentovány dílčími výsledky v různých prostorových
měřítcích, které jsou z větší části shrnuty v *13+ a podrobně uvedeny v přílohách závěrečné zprávy
[14].
Výstupy jsou zaměřené zejména na
odhady environmentálních rizik narušení vývoje stávajících lesních ekosystémů s převahou
smrku pro vybraný scénář vývoje klimatu a odhad jejich dalšího pravděpodobného vývoje;
zhodnocení současného stavu porostů lesních dřevin (adaptační potenciál porostů, rizika
houbových patogenů a hmyzích konzumentů, aj.) a odhad jeho další pravděpodobného
vývoje;
návrhy strukturovaných adaptačních opatření pro zvyšování adaptačního potenciálu lesů na
základě druhové, genové a věkové diverzifikace porostů;
zhodnocení změn v hodnotě služeb lesních ekosystémů v důsledku snížení hodnoty
ekosystémových funkcí lesa a navrhovaných adaptačních opatření, včetně odhadu jejich
finanční náročnosti; a
posouzení věrohodnosti odhadů dopadů klimatické změny na procesy ovlivňující lesní
ekosystémy a plnění jejich ekosystémových funkcí pro období 2010–2099.
TS.5.1 Odhad environmentálních rizik narušení vývoje stávajících lesních ekosystémů
Při provádění odhadu environmentálních rizik narušení vývoje stávajících lesních ekosystémů
s převahou smrku pro vybraný scénář vývoje klimatu včetně odhadu jejich dalšího pravděpodobného
vývoje byl kladen hlavní důraz na odhad vývoje klimatických stresových faktorů do konce tohoto
století. Ve spolupráci s pracovníky Pb ČHMÚ v Brně byly spočítány prostorové průměry základních
klimatických charakteristik (průměrná denní teplota, denní úhrn srážek, průměrná denní rychlost
větru, vlhkost vzduchu a sluneční záření) pro všechny lesní vegetační stupně (LVS), vyskytující se
v jednotlivých přírodních lesních oblastech (PLO) a pro menší modelové oblasti (pro území LS
Jablunkov a horní část povodí Stropnice). Kromě těchto základních charakteristik byl zjišťován i výskyt
tří klimatických extrémů – počet dní s denním úhrnem srážek menším než 1 mm, které se ve
vegetačním období vyskytly v obdobích delších než 10 dnů za sebou (D10) (obr. TS.5.1), počet dnů ve
vegetačním období, kdy byla průměrná denní teplota vyšší než 30o
C (T30) (obr. TS.5.2) a počet
teplotních zvratů v předjaří (T zlom) - (období, kdy se v zimních měsících vyskytla alespoň 5 dnů po
sobě průměrná denní teplota vyšší než 5o
C a pak opět klesla pod bod mrazu).
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
47
Obr. TS.5.1 Průběh hodnot stresového faktoru 10D (počet dnů v suchých obdobích vegetační sezóny) dle lesních vegetačních
stupňů (LVS) v obdobích 1961–1990 (A), 1991-2009 (B), 2010-2039 (C), 2040-2069 (D) a 2070-2099 (E) na území ČR.
Obr. TS.5.2 Průběh hodnot stresového faktoru počtu tropických dnů ( T30) dle LVS v obdobích A-E na území ČR.
Vysvětlivky viz obr. 5.1.
Výpočet daného teplotního a srážkového pole probíhal na podkladě bodových pozorování a
uplatnění regresní závislosti dané veličiny na nadmořské výšce. Pro výpočet byly použity technické
řady stanic, tzn., že původní staniční řady byly podrobeny kontrole kvality, homogenizaci a byly
doplněny chybějící hodnoty v měřeních [10]. Vypočítané hodnoty byly poté interpolovány v ploše
metodou univerzálního lineárního krigingu. V loňském roce byly provedeny obdobné výpočty ze 131
gridových bodů poskytnutých z DP 1. Z výše popsaných, homogenních a doplněných staničních řad
byly vypočteny nové technické řady ve vybraných bodech (odpovídajících polohám původních stanic
nebo gridových bodů modelu). Samotný výpočet technických řad vychází z metody IDW, kdy použité
údaje okolních stanic jsou nejprve standardizovány na nadmořskou výšku bodu, pro který počítáme
novou řadu a po té je váženým průměrem spočtena nová hodnota. Nastavení parametrů výpočtů se
lišilo pro každý meteorologický prvek *11+. Pro potřeby validace a korekce výstupů RCM byl odladěn
software ProClimDB. Celý postup je podrobně popsán v *14, Příloha 05-2].
Odhady vývoje působení environmentálních rizikových faktorů na lesní ekosystémy s převahou smrku
pro vybrané přírodní lesní oblasti (PLO) pro období 2010–2039, vypracované na základě změn ve
vývoji zdravotního stavu lesních porostů v obdobích 1961–1990 a 1991–2009 byly postupně
upřesňovány na základě výše popsaných prostorových průmětů základních i odvozených klimatických
parametrů pro jednotlivé lesní vegetační stupně (LVS) v rámci jednotlivých PLO, odvozených ze
scénářových dat pro období 2010–2039, připravených v rámci řešení DP 01.
TS.5.2 Zhodnocení současného stavu porostů a odhad jeho dalšího pravděpodobného
vývoje
Tato část zprávy je zaměřena na hodnocení dřevin zejména z hlediska adaptačního potenciálu
porostů, rizika houbových patogenů a hmyzích konzumentů, apod. Synergické působení extrémních
klimatických výkyvů, dlouhodobé přirozené acidifikace půdy a antropogenních vlivů, především imisní
zátěže a hospodářských zásahů, má na téměř celém území Střední Evropy v posledních desetiletích za
následek snižování vitality lesních porostů. Naprosto zásadní význam mají v procesu chřadnutí smrku
abiotické, především klimatické stresové faktory jako predispoziční, případně iniciační stresory.
K nejvýznamnějším abiotickým stresorům náleží sucho, především v předjaří a jarních měsících. Letní
přísušky se uplatňují jako významný predispoziční faktor pro vznik kořenových hnilob. Významným
rizikem je u smrku kombinace abiotických stresorů, kterými jsou letní přísušky a vysoká teplota
v kombinaci s vysokou vzdušnou vlhkostí, které mohou jako mortalitní stresor zapříčiňovat přehřátí
pletiv. Klimatické extrémy v zimě jsou pro smrk rizikové především narušením dormance relativně
teplým obdobím a náhlým poklesem teplot pod bod mrazu. Biotické faktory se uplatňují především
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
48
jako iniciační stresory (např. savý a listožravý hmyz). V kombinaci s působením abiotických
predispozičních stresorů mohou působit jako mortalitní stresory. V případě lýkožrouta smrkového a
větru poskytují polomy vhodné podmínky pro nastartování jeho gradací a ohrožení okolních porostů.
Na základě celé řady poznatků o dopadu klimatické změny na evropské lesy lze vyslovit hypotézu, že
genetická variabilita převážné většiny hospodářských dřevin je širší než očekávaná změna klimatu [4].
To nepřímo potvrdily i výsledky vícerozměrné analýzy RDA v programu CANOCO, zjišťující míru
vysvětlené variability nahodilých těžeb různými faktory. Nejvíce variability, dané samotným porostem
a jeho stanovištěm, vysvětlily stanovištní podmínky zahrnuté do klasifikace lesního typu (10,5 %),
potom ostatní stanovištní a porostní charakteristiky, jako sklon, expozice, věk porostu a zásoba dřeva
v porostu (8,2 %), klimatická data vysvětlila jenom 3,7% (podrobněji viz *13], Příloha 05–2). Ovšem při
současné úrovni intenzifikace lesní výroby v České republice není možné na to spoléhat. I když
variabilita hospodářských dřevin je široká, ve významném měřítku jsou některé dřeviny pěstovány na
hranici své tolerance (zejména smrk ztepilý), a proto i relativně malá změna klimatu může mít
významné negativní ekonomické důsledky.
Metodika pro odhad pravděpodobného vývoje lesních porostů s převahou smrku ztepilého byla
vypracována pro úroveň PLO či větších agregovaných jednotek (např. do klimaticko-vegetačních
oblastí či až po celou ČR, zahrnující 41 PLO), resp. pro úroveň porostu (resp. jeho nejmenší plošné
jednotky – porostní skupiny) či jejich agregace (např. lesní revír či lesní hospodářský celek).
TS.5.2.1 Úroveň přírodní lesní oblasti (PLO)
Pro jak velká území, jaká jsou pokrývána PLO, je téměř nemožné pracovat s charakteristikami
jednotlivých porostních skupin. Jednou možností je využít údaje z Oblastních plánů rozvoje lesů
(OPRL) vypracovaných po roce 2000, kde lze nalézt jak údaje o druhové skladbě, věku a zdravotním
stavu porostů, tak i o působení abiotických i biotických činitelů a o jimi způsobených nahodilých
těžbách. Z těchto údajů byly pro vybrané PLO sestaveny odhady působení deseti nejvýznamnějších
abiotických i biotických stresových faktorů a z nich byl odvozen faktor ohrožení porostů s převahou
smrku pro nejvíce zastoupené cílové hospodářské soubory (HS). Tyto faktory ohrožení byly nakonec
modifikovány pomocí základních i odvozených klimatických parametrů, získaných ze scénářových dat,
zpracovaných formou prostorových průměrů pro lesní vegetační stupně vybraných přírodních lesních
oblastí.
Druhou možností je pracovat s agregovanými typologickými jednotkami, jako jsou skupiny lesních
typů (SLT) nebo cílové hospodářské soubory (HS) – v našem pojetí typy vývoje lesa (TVL), v kombinaci
s porostními typy (PT). Zatímco SLT a TVL informují o stanovištních podmínkách, PT charakterizuje
současnou dřevinnou skladbu.
Ohrožené porosty s převahou smrku ztepilého, vyskytující se v určitých typologických jednotkách TVL,
lesním vegetačním stupni a v konkrétní PLO byly vytipovány na základě srovnání základních i
odvozených klimatických parametrů (viz kap. 5.1) mezi všemi pěti sledovanými obdobími A až E
(1961–2099). Pro období (1961–1990) a B (1991–2009) byla použita data z klimatických a
srážkoměrných stanic, pro období C (2010–2039), D (2040–2069) a E (2070–2099) data vypočtená na
základě klimatického scénáře v rámci DÚ 01. Použity byly především průběhy průměrných denních
teplot a denních úhrnů srážek, včetně jejich minimálních a maximálních hodnot pro jednotlivé měsíce
a vegetační sezónu a stresových parametrů, vyjadřujících celkovou délku suchých období (10D) a
počet tropických dnů (T30) ve vegetační sezóně. Všechny klimatické parametry byly extrapolovány
pro jednotlivé lesní vegetační stupně (LVS) v rámci dané PLO. Začátek a konec vegetační sezóny byl
stanoven pomocí „pětistupňové konvence“.
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
49
Analýzy stresových faktorů 10D (obr. TS.5.1) a T30 (obr. TS.5.2) byly zpracovány v prvním kroku pro
jednotlivé lesní vegetační stupně (LVS) na celém území ČR pro období A-E. Pak byl porovnáván jejich
průběh za období C, D a E k současnému stavu – období B (1991–2009), resp. trendu jejich vývoje od
období A. Na tomto základě byl pak odhadnut možný „posun“ LVS.
V druhém kroku byl porovnáván průběh veličin stresových faktorů 10D a T30 v obdobích A až E po
jednotlivých přírodních lesních oblastech (PLO). Srovnávacím kritériem byly jejich hodnoty v období
B, resp. A dle LVS, a to jak za celou republiku, tak i pro srovnávací období v dané PLO. Tento přístup
umožnil rozdělit PLO na PLO s „normálním“ tedy „standardním“ průběhem stresových faktorů, dále
pak na PLO s charakterem „studeného“ klimatu, tj. min. pohybem LVS v analyzovaných obdobích a
na PLO s charakterem „teplého“ klimatu, resp. „super teplého“ klimatu s posunem LVS až do
dubového, respektive pseudodubového stupně.
Stresové klimatické faktory diferencují jednak tzv. “teplé“ PLO, resp. jejich LVS, nesplňující kritéria
ekologické valence smrku v současném období B, a jednak „studené“ PLO, které podle scénářů
vyhovují ekologické valenci smrku. Jsou to především horské PLO od LVS 6 výše (PLO 13, 21, 22, 27 a
40). Obecně se dá konstatovat, že období D a E v PLO pahorkatinného až vrchovinného typu
nebudou vyhovovat kritériím odpovídajícím ekologické valenci smrku ztepilého.
Výčet porostů nacházejících se na stanovištích TVL a v PLO, potenciálně ohrožených očekávanými
změnami klimatu, vyplývajícími z analýz na základě scénářových dat pro období 2010-2099, je uveden
v [14], Příloha 05-02.
TS.5.2.2 Úroveň porostu
Pro odhad dalšího vývoje porostů v síti trvalých či polotrvalých pokusných ploch byla v rámci projektu
vypracována metoda zjišťování adaptačního potenciálu porostů s převládajícím smrkem ztepilým.
Ověřena byla na dlouhodobě sledovaných plochách na lesní správě Jablunkov ve Slezských Beskydech
a v PLO Orlické hory.
Adaptační potenciál porostu souvisí se schopností stromu odolávat komplexnímu působení
stresových faktorů, (zjišťuje se pomocí odolnostního potenciálu), a jeho schopností regenerace
asimilačních orgánů cestou tvorby sekundárních výhonů *6+, (zjišťuje se pomocí regeneračního
potenciálu). Samotný adaptační potenciál, (v našem pojetí), není vlastností stromu a především závisí
na tom, na co se má strom adaptovat. Podrobná metodika jeho zjišťování je popsána v [14, Příloha
05–1] . Upřesnění procenta pravděpodobnosti rozpadu studovaných porostů ve Slezských Beskydech
v následujícím období 2010–2039 bylo provedeno na základě prostorových průměrů klimatických
parametrů odvozených ze scénářových dat [14, Příloha 05-2].
Jiným způsobem, jak odhadnout riziko rozpadu porostu s převahou smrku ztepilého je využít údajů
z LHP o stanovištních a porostních podmínkách jednotlivých porostních skupin a údajů o nahodilých
těžbách z lesní hospodářské evidence (LHE) a tyto údaje dosadit do regresní rovnice. V rámci projektu
byly srovnávány výpočty pomocí binomiální a polynomiální regrese, vícenásobné regrese a časových
řad. Každá z těchto metod je vhodná pro určité podmínky a jejich možnost použití závisí především
na dostupných datech. Pro některé výpočty je nutné mít ještě údaje z trvalých či polotrvalých ploch.
Pokud jsou pro část porostů k dispozici údaje o jejich zdravotním stavu, je nejvhodnější použít
metody logistické regrese a exponenciální-polynomické regrese s následnou aplikací stepwise
procedury, která blíže specifikuje významnost navrhnutých parametrů modelu. Když jsou k dispozici
pro porostní skupiny kromě dat z LHP jen data o nahodilých těžbách, lze použít polynomiální regresi s
aplikací stepwise procedury na stanovení signifikance jednotlivých parametrů. Hlavní závisle
proměnnou může být ve většině případů procento nahodilých těžeb v jednotlivých letech, nejlépe za
jedno a půl pořizovacího období LHP (cca 15 let). Tímto způsobem lze spočítat pravděpodobnost
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
50
rozpadu jednotlivých porostních skupin v rámci menšího (revír) či většího (lesní hospodářský celek)
území. Výpočet koeficientů rizika rozpadu porostů metodou obecných lineárních modelů, založený na
logistické regresi je dokumentován v [13, Příloha 05–3]; hlavní použité přístupy s výsledky jsou
uvedeny v [14, Příloha 05-2].
Predikované hodnoty pravděpodobnosti silného poškození a následného rozpadu porostů s převahou
smrku ztepilého, stejně tak jako hodnoty pravděpodobnosti rozpadu porostů, získané při zjišťování
adaptačního potenciálu porostů, mohou být použity jako vstupy do „stresového modulu“ růstového
simulátoru Sibyla pro odhad vývoje konkrétního porostu podle scénářů klimatické změny, včetně
změny v biomase lesních porostů, a tím i změny v poskytování hlavních služeb lesních ekosystémů.
Použití modelu pro tyto účely je uvedeno v [13, Příloha 05–4].
TS.5.3 Posouzení věrohodnosti odhadů dopadů klimatické změny
Hlavní analýza nejistot byla provedena v rámci tohoto projektu pro scénářová data v rámci DP 01.
V rámci DP 05 byla provedena korekce modelových výstupů pro polohy stanic. V případě teploty
vzduchu byla provedena korekce výstupů modelu ALADIN pro 9 nejbližších bodů dané stanici, v
případě srážkových úhrnů byly vybrány k dané stanici 4 nejbližší gridové body. Pro ohodnocení míry
nejistoty byla z korigovaných měsíčních řad spočtena směrodatná odchylka, která byla použita pro
vymezení intervalů spolehlivosti. Průměry rozdílů mezi scénářovými daty a naměřenými hodnotami
pro jednotlivé gridové body v období 1961–2009 se pro denní úhrny srážky pohybovaly od -2,362 do
3,414 a pro průměrnou denní teplotu od -4,552 do 3,305, měsíční průměry pro všechny body se
pohybovaly v rozmezí -0,1 až 0,6 u srážek a -2,264 až -1.29 u teploty. Pokud porovnáme výsledné
korigované řady pro stanice (medián z několika okolních bodů) s původními staničními údaji, pro
roční hodnoty se v rámci celé ČR pohybují rozdíly od -0.037 do 0.012°C u průměrné denní teploty
vzduchu a od -0.202 do -0.013 mm u denních srážkových úhrnů. Samozřejmě i další práce
s klimatickými daty, např. tvorba prostorových průměrů, vnáší do výsledků další nejistoty; ty by však
neměly být pro interpretaci výsledků zásadní.
Již samotné modelování vývoje lesních porostů v tak dlouhém časovém horizontu jako je 100 let, je
záležitostí vysoce hypotetickou. Proto je kladen důraz spíše na porovnání obou modelů obnovy
(s navrženými adaptačními opatřeními a se zachováním současné druhové skladby), než na
interpretaci vlastních vypočtených hodnot zásob hroubí pro jednotlivá desetiletí. Nepřesnosti modelu
vyplývají také ze vstupních dat LHP, která jsou přirozeně zatížena chybou (uvádí se max. 20%). Další
nejistotu ve vývoji lesa představují kalamitní situace (vítr, podkorní hmyz…), které nelze v horizontu
desítek let dopředu předvídat a tím nelze spolehlivě určit ani výši kalamitních těžeb v jednotlivých
obdobích. Zároveň je potřeba vzít v úvahu nerovnoměrné zastoupení jednotlivých věkových stupňů
v lesních porostech, které je navíc různé pro každou PLO, což v průběhu 100 let způsobuje
nevyrovnanost v plochách mýtně zralých porostů (velká plocha mýtně zralých porostů, které se ani
během obnovní doby nestihnou vytěžit versus příliš málo mýtně zralých porostů v jiných obdobích).
Počítalo se se situací, kdy celkový běžný přírůst (CBP) nebude již dále stoupat a zůstane na současné
úrovni. Ve starších modelech se počítalo s variantou postupného poklesu CBP po roce 2000 na
úroveň poloviny 19. Století, což se ale momentálně nejeví jako příliš pravděpodobné. Proto v našem
modelu počítáme se zachováním CBP na současné úrovni. Je však obtížné předvídat, jakým způsobem
se bude CBP v následujících 100 letech skutečně vyvíjet.
Též při odhadu finanční náročnosti zavádění strukturovaných adaptačních opatření pro zvyšování
adaptačního potenciálu lesů bylo třeba odhadnout produkci dřeva v celém studovaném období. Byla
využita data z růstových a taxačních tabulek České republiky, ve kterých je pro stanovení zásob
významným faktorem určení bonit dřevin. Pro budoucí vývoj porostu je nutné využít růstové modely,
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
51
které jsou vhodné pro porosty v ČR. Významným faktorem ovlivňujícím celkovou výší zisku je též tržní
cena dřeva, která je určována poptávkou a nabídkou na trhu. Pro výpočet ekonomických nákladů byly
použity průměrné hodnoty přímých nákladů z literárních zdrojů; skutečné náklady budou tedy o něco
vyšší.
TS.5.4 Možnosti adaptace na změnu klimatu v lesnictví
Ve spolupráci s dr. Jaromírem Macků z ÚHÚL Brno byl v posledním roce řešení projektu vypracován
návrh adaptačních opatření pro sedm v ČR nejrozšířenějších typů vývoje lesa (TVL). Současný stav
druhové skladby lesů ČR je oproti skladbě na úrovni přirozené potenciální vegetace značně rozdílný, a
to jak po stránce druhové skladby, (např. původní zastoupení SM činilo 11,2 % oproti současnému
stavu 55,8 %), tak po stránce prostorové a zejména po stránce genetické. Předpokladem úspěšných
adaptačních opatření je především kvantifikace citlivosti, zranitelnosti a adaptibility reprezentativních
porostních typů (PT) v jednotlivých TVL v porovnání s přirozenou potenciální vegetací na základě
analýz stupně přirozenosti s přihlédnutím k očekávaným změnám klimatických parametrů.
Pro návrh adaptačních opatření je potřeba zvolit takovou typizační jednotku, která agreguje přírodní
podmínky ještě s dostatečnou vypovídací schopností na straně jedné a umožňuje navrhnout a
realizovat dané opatření v provozních podmínkách na straně druhé. Jako vhodnou syntetickou
typizační jednotkou se jeví koncepce TVL. TVL lze definovat jako vývojový cyklus lesních porostů na
souboru stanovišť s podobně probíhající dynamikou přírodního lesa *13+ a podobným funkčním
zaměřením. Podle současné porostní skladby, vyjádřené porostním typem (PT) můžeme současný
porost z hlediska obtížnosti jeho přeměny na les přírodě blízký zařadit do segmentu porostního typu
modelového, modifikovatelného nebo vzdáleného. Na základě znalosti porostních typů a jejich
segmentů (vývojových stádií) byla navržena opatření pro cílový stav daného TVL (modelového
porostního typu) a současně jak se cílového stavu dopracovat, je-li aktuální stav porostů odlišný od
definovaného cíle.
Na základě klimatických údajů popsaných v části 5.1 této zprávy byly posouzeny růstové podmínky
smrkových porostních typů, rostoucích v LVS 3–6 na stanovištích se SLT náležejících k zonálním
lesním vegetačním stupňům, které se vyskytují na edafických (půdních) kategoriích S, B, K, okrajově
D, M, I, H, N a kategorii Z, resp. 8Z – jeřábová smrčina.
K lokalizaci LVS v jednotlivých přírodních lesních oblastech (PLO) byla využita Mapa LVS ČR (ÚHÚL
Brandýs n. L.). Srovnávacím materiálem pro II. klimatický normál byla studie *4+. Návrh rámcových
směrnic hospodaření byl zpracován pro smrkové PT ve vybraných TVL (TVL 43, 45, 47, 53, 55, 57, 73),
reprezentujících 68 % porostů v ČR. Návrhy cílové druhové porostní skladby (CDBS) pro porostní typy
a jejich segmenty výše zmíněných sedmi TVL a podrobné návrhy adaptačních opatření pro tyto TVL
jsou uvedeny v [14, Příloha 05-3].
Významným specifikem ovlivňujícím zastoupení dřevin CDPS je adaptace dřevin na změnu
klimatických podmínek. I když je ekologická valence dřevin přirozené druhové skladby velmi široká,
rozhodujícím kritériem je jejich zdravotní stav, zejména vazba na houbové patogeny. Tato skutečnost
zásadně eliminuje zastoupení smrku v LVS 3 a částečně i LVS 4. Neméně podstatnou roli však hraje
otázka nevratné degradace některých stanovišť na úroveň paraklimaxu či pseudozonality. Jedná se
např. o záměnu buku za smrk v LVS 7 v souvislosti se změnou klimatu a dlouhodobými dopady
imisního zatížení.
Rámcové teze pro výběr a přípravu adaptačních opatření jsou uvedeny v *13+, podrobná metodika
navrhování adaptačních opatření a příklad pro PLO 14 Novohradské hory v *12, Příloha 05-5] a v [14,
Příloha 05-3].
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
52
TS.5.5 Možnosti rámcového odhadu nákladů adaptačních opatření
V návaznosti na návrhy adaptačních opatření byly ohodnoceny změny biodiverzity *8] a biomasy
lesních porostů, a tím i změny v poskytování vybraných služeb lesních ekosystémů *9+, na základě
vývoje konkrétního porostu v současných klimatických podmínkách a v podmínkách klimatické
změny. V posledním roce řešení projektu byl učiněn pokus o odhad finanční náročnosti navrhovaných
adaptačních opatření.
Vývoj současných lesních porostů byl modelován pomocí dat LHP v zájmové oblasti horní části povodí
Stropnice, na části PLO 12 (Podhůří Šumavy a Novohradských hor), která zahrnuje většinu typů vývoje
lesa, pro která byla navržena adaptační opatření. Vývoj lesních porostů byl simulován pro 1140 ha
porostů v kroku 10 let na dobu 100 let od momentálně platného lesního hospodářského plánu (LHP),
pomocí předpokládané mýtné zásoby, délky obmýtí, obnovní doby a současně platných limitů těžby.
Z posledního platného LHP (2004–2013) byly vypočteny průměrné růstové charakteristiky, zejména
celkový běžný přírůst (CBP) pro jednotlivé dřeviny (BK, BO, DB, JD, SM), věkové stupně a zastoupené
lesní vegetační stupně. Model počítá s variantou, kdy CBP momentálně dosahuje svého maxima a do
budoucna jeho hodnoty zůstanou na podobné výši jako dnes. Výše ročních probírek byla stanovena
pomocí růstových a taxačních tabulek hlavních dřevin ČR [1] a příslušné bonity dřevin. Tabulkové
hodnoty probírek byly navýšeny o 4–6 % v každém desetiletí, tak aby se hodnoty přiblížily modelu s
konstantním CBP, neboť výše zmíněné taxační tabulky počítají s modelem, kdy CBP bude od r. 2000
klesat. Zásoby hroubí pro obnovované porosty byly vypočteny pomocí CBP a probírek pro jednotlivé
věkové stupně. Simulace těžeb se odvíjela od dosažené mýtné zásoby a mýtného věku (obmýtí a
obnovní doba). V modelovém příkladu těžba nepřevyšuje celkový průměrný přírůst. Následná obnova
porostů byla simulována jak pro model zachování současné druhové skladby dřevin, tak i pro
navržená adaptační opatření pro jednotlivé typy vývoje lesa, typologické jednotky a typy porostů.
Odhad vývoje přírůstu biomasy lze získat i pomocí modelu Sibyla, jak bylo pro modelové porosty
v zájmové oblasti Slezských Beskyd dokumentováno v [13, Příloha 05-4].
Z porovnání obou variant obnovy vyplývá, že navržená opatření budou mít různý dopad v LVS 4 a LVS
5. V LVS 4 a u porostů vzdálených cílovému stavu by se hektarové zásoby v mýtném věku snížily
v průměru o 12 % při uplatnění adaptačních opatření namísto obnovy se zachováním současné
druhové skladby. U porostů modifikovatelných by se hektarové zásoby naopak zvýšily v průměru o 3
%, nebo až o 7 % u porostů blízkých cílovému stavu, pokud by se skladba dřevin přiklonila
k maximálnímu možnému navrženému zastoupení smrku. Nyní jsou v těchto porostech již relativně
hojně zastoupeny listnáče a dle navržených adaptačních opatření by podíl listnáčů mohl i klesnout.
Celkově pro porosty v modelované části PLO 12 by se uplatněním adaptačních opaření ve 4. LVS
snížily hektarové zásoby hroubí o cca 2% (počítáno 100 let od začátku obnovy). V 5. LVS by zásoby
hroubí mohly zůstat stejné jako dnes, nicméně pokud by se využilo maximálního možného podílu
smrku a jedle v těchto porostech, které by nahradily některé listnáče, mohla by se zásoba i zvýšit, a to
až o 8 % oproti nynější skladbě dřevin.
Pro obě varianty obnovy porostů v PLO 12 byly vypočteny na základě porostní plochy, druhové
skladby a věkové struktury porostů v každém decéniu ekosystémové funkce: biodiverzita,
evapotranspirace, podpora malého vodního cyklu, produkce biomasy a fotosyntéza *10]. K určení
ekosystémových funkcí v jednotlivých věkových stupních listnatých a jehličnatých dřevin byly použity
hodnoty plnosti ekosystémových funkcí pro věkové stupně dle *9]. Změny v plnění ekosystémových
funkcí u lesních porostů by byly při uplatnění adaptačních opatření velmi pozvolné a spíše by hodnoty
jejich plnění stoupaly. Podrobnější zhodnocení změn v hodnotě služeb lesních ekosystémů při
současném stavu porostů, při rozpadu části porostů vlivem klimatické změny a pro navrhovanou
změnu druhové skladby je uvedeno v [14, Příloha 05-4]. Pro provedení odhadu finanční náročnosti
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
53
adaptačních opatření bylo provedeno srovnání odhadů ekonomické bilance (nákladů a výnosů)
smrkového a borového hospodářství s navrhovanou modelovou dřevinnou skladbou podle typu
vývoje lesa. Pro výpočet odhadů ekonomické bilance lesnického hospodaření byly využity dva
základní zdroje o lesních porostech: (1) růstové a taxační tabulky hlavních dřevin České republiky [1]
a (2) data z lesního hospodářského plánu pro Novohradské hory.
Ekonomické náklady (jen přímé náklady) byly rozčleněny na semenářství a školkařství, založení a
zajištění výsadeb, pěstební činnost a těžební činnost. Pro jejich kvantifikaci byly využity hlavní
literární zdroje *3], [8]. Tržní cena dřeva byla zjištěna z Českého statistického úřadu. Bonita dřevin
byla stanovena na základě bonitního stupně dřevin [6]. Ekonomická bilance byla spočtena za celý
životní cyklus lesa od pěstování sazenic po těžbu mýtného porostu. Náklady a výnosy jsou uvedeny
v průměrných aktuálních cenách k roku 2010. V ekonomické bilanci vypočtené s využitím dat
z lesního hospodářského plánu bylo nutné rozdělit vynaložené náklady do jednotlivých časových
intervalů (10 let) v závislosti na věku porostu, jeho druhovém složení, zásobě atd. Z lesního
hospodářského plánu byl zjištěn aktuální stav lesního porostu – výměra, % složení, věk, zásoby, těžby.
Modelový vývoj porostu v Novohradských horách byl proveden pro dvě varianty: i) při zachování
stávající druhové struktury a ii) při změně druhové struktury podle navrhované modelové skladby
podle Macků [14].
Ve všech sledovaných mýtních porostech poskytuje monokultura smrku nejvyšší ekonomický výnos
z 1 ha. Ekonomická bilance lesnického hospodaření byla kvantifikována pro TVL 53 – kyselé jedlové
bučiny se smrkem a TVL 57 – jedlové bučiny a bukové jedliny na pseudoglejích se smrkem. Varianta
se zachováním současné druhové skladby v zájmovém území dosáhla vyšších průměrných nákladů,
výnosů a zisku (v Kč/rok) při porovnání s variantou změny druhové skladby. Pokles průměrný
ekonomických nákladů byl přibližně o 10%, průměrných výnosů přibližně o 13% a průměrného zisku
přibližně o 16%. Porovnání ekonomické bilance pro různé, přirozené druhové skladbě různě vzdálené
porostní typy pro vybrané TVL 53 a 57 je uvedeno v [14, Příloha 05-4]. Do této ekonomické bilance
však nejsou nijak započítána rizika smrkového hospodářství, která jsou mnohem vyšší než u
smíšených porostů přírodě blízkých.
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
54
TS.D Vývoj základních klimatických indikátorů v období 1961–2010
Teplota vzduchu a srážkové úhrny jsou dvě základní klimatologické charakteristiky, které patří k
nejvýznamnějším indikátorům vývoje regionálního klimatu a jeho změn.
Vývoj uvedených základních indikátorů na území ČR v posledních padesáti letech byl vyhodnocen
zejména na základě analýzy řad tzv. územních teplot a srážkových úhrnů, které představují jejich
charakteristické hodnoty, beroucí v úvahu výsledky měření z celé staniční sítě ČR (teplota je
redukovaná na střední nadmořskou výšku).
Pro odhady proměnlivosti indikátorů a jejich změn byly použity řady denních teplotních, resp.
srážkových hodnot z 30 stanic na území ČR z období 1961–2010.
Jako doplňkovou informaci uvádíme rovněž výsledky zpracování řady měření průměrných měsíčních
a ročních teplot vzduchu a srážkových úhrnů na stanici Praha-Klementinum4
. Tato stanice má
k dispozici nejdelší řady pozorování v ČR (v případě teploty od roku 1775, v případě srážek od roku
1805) a jedny z nejdelších řad v Evropě a lze jich s jistým omezením využít i pro rámcový popis
dlouhodobého vývoje klimatu na území ČR.
TS.D.1 Teplota
TS.D.1.1 Klementinská řada
Průběh průměrné roční teploty vzduchu v období 1775–2010 ukazuje, že konec 18. století byl
provázen nárůstem teploty, který byl v první polovině 19. století vystřídán jejím poklesem; od druhé
poloviny 19. století se teplota postupně zvyšovala. V polovině 20. století byl nárůst zpomalen (v
kontextu obdobného poklesu zaznamenaného v Evropě i ve světě), ale od počátku osmdesátých let
minulého století začala teplota narůstat výrazněji (obr. TS.D.1a). Např. během posledních 150 let byla
v období 1861–1910 průměrná roční teplota 9,1 o
C, v období 1911–1960 9,6 o
C a v období 1961–2010
10,4 o
C, apod.
a) b)
Obr. TS.D.1 Průběh průměrné roční teploty vzduchu ve °C v období 1775–2010 (a) a pořadí dvaceti nejteplejších roků podle
průměrné roční teploty v období 1775–2010, Praha-Klementinum
4
Vzhledem k poloze stanice v centru města a s ohledem na rozvoj urbanizace v průběhu 19. a v první polovině 20. století je tato teplotní
řada ovlivněna fenoménem tzv. tepelného ostrova města a jeho časovým vývojem. Přesto však tato řada může přispět k dokumentaci
dlouhodobého vývojového trendu na našem území (srážková řada je tímto fenoménem ovlivněna pouze zanedbatelně). Z porovnání
naměřených hodnot na stanici Praha-Klementinum s hodnotami na stanicích ležících na okraji města lze rámcově odhadnout, že intenzita
tepelného ostrova během roku kolísá v rozpětí ca 2,0 – 2,4 o
C. Zvýrazněn je zejména v letních, potlačen v podzimních měsících; v posledních
dvou desetiletích jeví v teplé polovině roku tendenci k zesilování, zatímco v chladné polovině roku jsou změny minimální.
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
55
Z pořadí dvaceti nejteplejších roků v celé historii pozorování je zřejmé, že 13 roků ze dvaceti
(zvýrazněné na obr. TS.D.1b) spadá do období po roce 1980 a osm z nich pak již do 21. století.
Nejteplejším rokem v celé historii měření teploty na této stanici byl rok 2007 (průměrná roční teplota
12,1o
C), následovaný roky 2000 a 2008, atd.
TS.D.1.2 Územní teploty
Průběh průměrné roční územní teploty vzduchu v období 1961–2010 (obr. TS.D.2a) ukazuje na
výrazné meziroční změny (průměrná směrodatná odchylka 0,76 o
C) i na celkový trend jejího
postupného nárůstu (lineární trend 0,28 o
C/dek). Průměrná roční územní teplota byla v hodnoceném
období 7,6 o
C, nejchladnějším byl rok 1996 (6,3 o
C), nejteplejším rok 2000 (9,1 o
C).
a) b)
Obr. TS.D.2 Průběh průměrných ročních územních teplot vzduchu ve
o
C (a) změny průměrných měsíčních územních teplot
mezi obdobími 1961–1990 a 1991–2010 (b) na území ČR
V posledních dvou desetiletích (1991–2010) se průměrná roční teplota oproti standardnímu období
(1961–1990) zvýšila o 0,8 o
C, jak v Čechách, tak i na Moravě. Největší změny byly zaznamenány
v letních měsících, nejnižší na podzim; průměrné prosincové teploty v období 1991–2010 dokonce
poklesly o 0,2 (v Čechách), resp. o 0,4 o
C (na Moravě) – viz obr. TS.D.2b a tab. TS.D.1.
Tab. TS.D.1 Roční chody průměrné územní teploty (
o
C) na území ČR v období 1961–2010 a jejich změny
I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII ROK
1961–1990
ČR -2,7 -1,1 2,4 7,0 11,9 15,0 16,5 16,0 12,6 8,0 2,9 -0,7 7,3
Čechy -2,6 -1,1 2,4 6,8 11,7 14,9 16,3 15,8 12,5 7,9 2,8 -0,6 7,2
Morava -2,9 -1,1 2,5 7,4 12,3 15,2 16,7 16,3 12,8 8,3 3,1 -0,8 7,5
1991–2010
ČR -1,7 -0,5 3,0 8,2 13,2 16,3 18,2 17,7 12,8 7,9 3,2 -1,1 8,1
Čechy -1,5 -0,4 3,0 8,1 13,1 16,1 18,0 17,5 12,7 7,8 3,0 -1,1 8,0
Morava -1,9 -0,6 2,9 8,5 13,5 16,6 18,6 18,1 13,1 8,2 3,4 -1,3 8,3
změna mezi
oběma obdobími
ČR 1,1 0,7 0,5 1,2 1,4 1,3 1,6 1,7 0,3 0,0 0,2 -0,3 0,8
Čechy 1,1 0,8 0,6 1,3 1,4 1,2 1,5 1,7 0,3 0,0 0,1 -0,2 0,8
Morava 1,0 0,6 0,3 1,2 1,3 1,4 1,8 1,8 0,3 0,1 0,3 -0,4 0,8
Z porovnání trendů změn územních teplot je patrné, že v průběhu posledních 50 let se teplota
nejvýrazněji zvyšovala v létě (0,40 o
C/dek), nejpomaleji na podzim (0,07 o
C/dek). V letních měsících se
teplota zvyšovala nepatrně rychleji na Moravě, v zimě a na jaře v Čechách, přičemž rozdíly mezi
oběma částmi ČR jsou minimální (0,02 – 0,05 o
C/dek, podzimní rozdíly jsou nulové).
Tab. TS.D.2 Průměrné sezónní a roční lineární trendy změn územních teplot (
o
C/dek) v období 1961–2010
jaro léto podzim zima rok
1961–2010 ČR 0,35 0,40 0,07 0,30 0,28
Čechy 0,36 0,38 0,07 0,31 0,28
Morava 0,31 0,42 0,07 0,29 0,27
1961–1990 ČR 0,25 0,04 -0,14 0,61 0,19
Čechy 0,27 0,07 -0,09 0,62 0,22
Morava 0,22 -0,02 -0,24 0,60 0,14
1991–2010 ČR 0,47 0,27 0,59 -0,17 0,29
Čechy 0,41 0,26 0,54 -0,25 0,24
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
56
Morava 0,54 0,26 0,66 -0,05 0,35
změna mezi obdobími ČR 0,22 0,23 0,73 -0,78 0,10
Čechy 0,13 0,19 0,63 -0,86 0,02
Morava 0,33 0,28 0,90 -0,65 0,21
Porovnání rozdílů v průměrných lineárních trendech teplotních změn mezi obdobími 1991–2010 a
1961–1990 (tab. TS. D.2) ukazuje, že i když se průměrné roční teploty v posledním dvacetiletí celkově
zvýšily, změny trendů nebyly v průběhu roku rozloženy rovnoměrně – k rychlejším změnám
docházelo na podzim (zejména v listopadu), zatímco zimní měsíce (zejména prosinec a leden)
vykazovaly tendenci zpomalování nárůstu; v prosinci se teploty dokonce snižovaly.
TS.D.1.3 Extremalita teplot
Pro hodnocení stávající extremality teplot a jejího vývoje byla zpracována data ze souboru vybraných
stanic na území republiky, které se nacházejí ve srovnatelné nadmořské výšce a mají dostatečně
homogenní řadu měření (obr. TS.D.3).
Obr. TS.D.3 Vybrané stanice použité pro odhady změn teplotního a srážkového režimu v období 1961-2010
Pro hodnocení teplotních extrémů byly z vybraných stanic použity počty dní, kdy maximální (TMA)
nebo minimální teplota vzduchu (TMI) překročila, resp. nedosáhla stanovenou mezní hodnotu (letní,
tropické, mrazové, ledové a arktické dny a tropické noci) a dále byly doplněny o dny, kdy TMA ≥ 35°C
(někdy nazývané „vlny vysokých teplot“ či „heat waves“).
Tab. TS.D.3 Průměrné počty dní s mezními teplotami za rok v období 1961–2010 a jejich změny na území ČR
1961–1990 1991–2010
rozdíl mezi
oběma obdobími
letní dny 45 57 12
tropické dny 8 14 6
dny s TMA ≥ 35°C 0,2 1,0 0,8
tropické noci 0,1 0,4 0,3
mrazové dny 112 106 -6
ledové dny 30 28 -2
arktické dny 1,1 0,6 -0,5
Průměrné roční počty jednotlivých dní s mezními teplotami v období 1961–2010 (tab. TS.D.3) ukazují,
že v posledních dvou desetiletích došlo na území ČR na jedné straně ke zvýšení průměrných počtů dní
s vysokými (letní a tropické dny, tropické noci a dny s TMA ≥ 35°C), na druhé straně ke snížení
průměrných počtů dní s nízkými teplotami (mrazové, ledové a arktické dny), což je v souladu
s postupným nárůstem teplot na našem území a se zvyšující se teplotní extremalitou. Významnější
rozdíly mezi Čechami a Moravou v teplé polovině roku nebyly zaznamenány, v chladném období
došlo k nepatrně vyššímu poklesu počtu mrazových dní na území Čech.
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
57
TS.D.1.4 Variabilita teplotního režimu
Jedním z parametrů teploty jako klimatologické charakteristiky je i její časová variabilita. Variabilita
průměrných denních teplot pro 28 technických řad denních teplot (výběr stanic na obr. TS.D.3 byl
veden i snahou o zjištění příp. rozdílů mezi Čechami a Moravou) byla analyzována pomocí průměrné
odchylky od středních hodnot v období 1961–2010.
Časová variabilita průměrných denních teplot (obr. TS.D.4a) vykazuje zřetelný roční chod – zvyšuje se
v chladné polovině roku (maxima v prosinci a lednu) a snižuje se v teplé polovině roku (minima
červenec až září) v rozpětí kolem ± 15 % průměrné roční variability. V chladné polovině roku je časová
variabilita teplot nepatrně vyšší na Moravě, v letním období naopak v Čechách, nicméně rozdíly se
pohybují nejvýše v intervalu ± 5 % průměrných měsíčních hodnot variability v ČR.
a) b)
Obr. TS.D.4 Roční chody variability průměrných denních teplot ve
o
C (a) a jejich změn mezi obdobími 1991–2010 a 1961–
1990 (b) na území ČR
V souvislosti se změnami ročních chodů průměrných územních teplot, resp. se změnami extrémních
teplot v obdobích 1961–1990 a 1991–2010, dochází k podobným změnám i ve variabilitě (obr.
TS.D.4b). V chladné polovině roku se variabilita průměrných denních teplot zvyšuje (zřetelněji na
Moravě) s maximy v obou částech ČR v lednu, v teplé polovině roku naopak snižuje (na Moravě
v období květen až září, v Čechách červenec až září) s minimy v obou částech ČR v srpnu.
Velikosti teplotních změn úzce souvisí i se změnami variability teploty. Trendy změn průměrných
denních teplot v jednotlivých měsících velmi dobře odpovídají změnám hodnot územních teplot (obr.
TS.D.2, resp. tab. TS.D.1) v období 1961-2010.
Prostorová proměnlivost časové variability teploty i jejích změn se během roku na území ČR výrazně
nemění a nelze identifikovat ani významné rozdíly mezi Čechami a Moravou.
Vzájemná provázanost (lineárních) trendů změn variability teploty a průměrných denních teplot je
zřejmá z obr. TS.D.5. Během celého roku a na celém území ČR vykazují průměrné denní hodnoty
teploty v období 1961–2010 nárůst. Ten je v chladné části roku doprovázen zvýšením variability
teploty, zatímco zejména v teplejší části roku je i výraznější teplotní nárůst doprovázen naopak
poklesem variability teploty (v Čechách k poklesu dochází v období červen až říjen, na Moravě v
období duben až září; v obou částech ČR připadá maximum poklesu variability na srpen, resp. září).
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
58
Obr. TS.D.5 Lineární trendy změn průměrných denních teplot a jejich variability (
o
C/10 let) v jednotlivých měsících období
1961-2010 na území ČR
TS.D.2 Srážky
TS.D.2.1 Klementinská řada
Průběh průměrných ročních srážkových úhrnů v období 1805–2010 (obr. TS.D.6a) dokumentuje
výraznou meziroční proměnlivost srážkových úhrnů, přičemž řada jako celek nevykazuje žádné
významné časové změny. Např. v roce 2002 byl zaznamenán v pořadí třetí nejvyšší roční úhrn srážek
za celou dobu měření, ale již v následujícím roce 2003 byl roční úhrn srážek v pořadí druhý nejnižší
(obr. TS.D.6b).
a) b)
Obr. TS.D.6 Průběh ročních úhrnů srážek v mm (a) a pořadí dvaceti na srážky nejbohatších, resp. nejchudších roků (b)
v období 1805–2010, Praha-Klementinum
TS.D.2.2 Územní srážky
Průběh průměrných ročních úhrnů územních srážek v období 1961-2010 (obr. TS.D.7a) vykazuje
(stejně jako u klementinské řady) velmi vysokou meziroční proměnlivost (průměrná směrodatná
odchylka 88 mm). Průměrné roční srážkové úhrny se v posledním padesátiletí velmi nevýrazně zvýšily
(o méně než 2 %/dek). Průměrný roční úhrn srážek na území ČR byl 677 mm, srážkově nejbohatším
z hlediska celého území ČR byl rok 2002 (855 mm), srážkově nejchudším rok 2003 (505 mm).
a) b)
Obr. TS.D.7 Průběh průměrných ročních úhrnů územních srážek v mm (a) a změny měsíčních srážkových úhrnů mezi
obdobími 1961–1990 a 1991–2010 (b) na území ČR
Z porovnání ročního chodu srážek v obdobích 1961–1990 a 1991–2010 (obr. TS.D.7b) vyplývá, že
průměrný roční srážkový úhrn se v období 1991–2010 zvýšil oproti období 1961–1990 přibližně o 5
%. Hlavní rysy ročního chodu srážek zůstaly zachovány – maximum srážkových úhrnů připadá na letní
období, minimum se vyskytuje v zimě. Dochází však k jisté redistribuci měsíčních srážkových úhrnů
během roku. Pokles srážek v období od dubna do června je do značné míry kompensován nárůstem
srážkových úhrnů v červenci, resp. v březnu a září (tab. TS.D.4).
Z porovnání trendů změn územních srážek je patrné, že v hodnoceném období se srážkové úhrny
nejvýrazněji zvyšovaly zejména v období od července do září, naopak pro období od dubna do června
byl charakteristický pokles srážek; v prosinci a lednu, ale také v březnu, srážkové úhrny vykazují
nárůst. Rozdíly mezi Čechami a Moravou (s výjimkou srpna a září) nebyly významné. Z uvedeného je
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
59
patrné, že k výraznějším změnám srážkového režimu v obou směrech dochází zejména na přelomech
mezi létem a podzimem, resp. zimou a jarem.
Tab. TS.D.4 Roční chody průměrných územních srážek (mm) na území ČR v období 1961–2010 a jejich změny
I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII ROK
1961–1990
ČR 41 37 39 46 73 83 78 78 52 42 49 46 665
Čechy 42 37 41 46 71 80 77 78 52 41 48 48 662
Morava 38 37 36 46 77 89 82 77 51 42 50 44 670
1991–2010
ČR 42 38 51 40 69 81 93 80 59 45 50 48 696
Čechy 43 39 52 38 67 80 92 82 56 46 49 50 694
Morava 38 36 49 44 73 82 96 75 64 45 51 46 702
změna mezi
obdobími (%)
ČR 103 102 131 87 94 97 119 102 114 109 103 104 105
Čechy 103 105 128 82 94 99 120 105 108 110 104 105 105
Morava 101 97 137 96 95 92 118 97 126 107 101 104 105
Porovnání průměrných trendů změn srážkových úhrnů mezi obdobími 1991–2010 a 1961–1990
naznačuje, že v posledních dvou dekádách se objevuje náznak změn v ročním rozložení srážek –
k rychlejším změnám průměrných srážkových úhrnů dochází ve druhé polovině jara a v létě, naopak
na podzim jsou změny minimální. Pro dubnové srážkové úhrny je z hlediska trendů charakteristický
jejich další pokles, což i výhledově může zvyšovat míru rizika výskytu jarního sucha.
a) b)
Obr. TS.D.8 Průběh průměrného sezonního (říjen – březen) počtu dní se sněhovou pokrývkou 1 cm a více v polohách do 600
m n.m. (a) a nad 600 m n.m (b) v ČR v sezonách 1961/1962 – 2009/2010
Obecně je teplé období roku k větším změnám srážkového režimu zřetelněji „náchylnější“ než období
chladné, obdobně i území Moravy vykazuje větší sklon k výraznějším změnám ve prospěch vyšších
srážkových úhrnů než území Čech.
V zimním období v našich zeměpisných šířkách často vypadávají srážky ve formě sněhu.
Charakteristiky popisující sněhovou pokrývku úzce souvisí s teplotními charakteristikami a pokles
počtu dní s teplotami pod bodem mrazu se odráží i v poklesu počtu dní se sněhovou pokrývkou.
Počet dní se sněhovou pokrývkou 1 cm a více je meziročně značně proměnlivý jak v nižších, tak i
vyšších polohách, nicméně v posledním padesátiletí jejich počet klesá (obr. TS.D.8).
TS.D.2.3 Extremalita srážek
Počty dní se srážkovými úhrny nad určitou hranicí jsou jednou z charakteristik, dokreslujících
srážkový režim sledovaného území. Srážkové dny s úhrny srážek 5 mm, resp. 10 mm a více se
vyskytují v ČR v průběhu celého roku a jejich průměrné měsíční počty odpovídají ročnímu chodu
srážek – nejčetnější výskyty jsou zaznamenány v létě, nejnižší v zimě. Dny se srážkovými úhrny 20 mm
a více se převážně vyskytují v teplé polovině roku a jejich výskyt v chladném období je ojedinělý.
Srážkové dny s úhrnem alespoň 50 mm se vyskytují na našem území pouze ojediněle v teplé polovině
roku.
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
60
Z porovnání průměrných počtů dnů s nadlimitními denními srážkovými úhrny v obdobích 1961–1990
a 1991–2010 na vybraných stanicích nevyplývají pro jednotlivé stanice žádné statisticky významné
rozdíly, podobně nelze vysledovat ani rozdíly mezi jednotlivými částmi ČR. Hlavní příčinou této
skutečnosti je velmi vysoká časová i prostorová proměnlivost srážkového režimu, která se v zejména
posledních dvou desetiletích, a zvláště v letních a zimních měsících, spíše zvyšuje (odst. TS.D.2.4)
TS.D.2.4 Variabilita srážkového režimu
Přestože ve změnách počtu srážkových dnů s limitními úhrny nebyly vysledovány žádné statisticky
významné rozdíly, pokusili jsme se, podobně jako u teploty (odst. TS.D.1.4), vysledovat pro vybrané
stanice vývoj míry variability průměrných denních srážek v období 1961–2010.
Časová variabilita průměrných denních srážek vykazuje ještě výraznější roční chod než v případě
teploty (obr. TS.D.9a) – zvyšuje se v teplé polovině roku (maxima v červnu až srpnu) a snižuje
v chladné polovině roku (minima prosinec až únor) v rozpětí kolem ± 50 % průměrné roční variability.
Během celého roku je časová variabilita srážek vyšší na Moravě (v průběhu roku o zhruba 5 % v létě,
resp. o 20 % v zimě v porovnání s průměrnými měsíčními hodnotami pro ČR.
a) b)
Obr. TS.D.9 Roční chody variability průměrných denních srážek v mm (a) a jejich změn (b) mezi obdobími 1991–2010 a
1961–1990 na území ČR
V souvislosti se změnami ročních chodů průměrných územních srážek v obdobích 1961–1990 a 1991–
2010, dochází k rovněž ke změnám ve variabilitě srážek (obr. TS.D.9b). V letních měsících (zejména
červenec a srpen) se variabilita srážkového režimu zvyšuje, v jarních měsících (duben a květen) se
naopak snižuje. Mezi oběma částmi ČR jsou však značné rozdíly – režim změn je výrazně zřetelnější
v Čechách, kde se jarní pokles variability pohybuje kolem 15 %, zatímco její letní nárůst kolem 10 %.
Na Moravě jsou roční změny vyrovnanější a pohybují se v intervalu ± 5 % průměrných měsíčních
hodnot.
Prostorová proměnlivost časové variability srážek i jejích změn je na území ČR v porovnání s teplotou
výrazně vyšší (až trojnásobná; největší od června do srpna, nejnižší v únoru a březnu). Ani u
srážkového režimu však nelze vysledovat významnější rozdíly mezi Čechami a Moravou.
Změny celkového srážkového režimu úzce souvisí i se změnami variability srážek. Trendy změn
průměrných denních srážkových úhrnů v jednotlivých měsících velmi odpovídají změnám hodnot
územních srážek (obr. TS.D.7b, resp. tab. TS.D.4) v období 1961-2010.
Vzájemná provázanost (lineárních) trendů změn variability srážek a průměrných denních srážkových
úhrnů je zřejmá z obr. TS.D.10. Průměrné denní srážkové úhrny vykazují v obdobích červenec až září
a prosinec až únor nárůst, který doprovázen i celkovým zvýšením časové variability srážkového
režimu. Naopak ve zbylé části roku (a zvláště v dubnu a květnu) jsou klesající srážkové úhrny
doprovázeny poklesem časové variability srážkového režimu. I v tomto případě jsou případné rozdíly
mezi Čechami a Moravou zcela zanedbatelné.
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
61
Obr. TS.D.10 Lineární trendy změn průměrných denních srážek a jejich variability (mm/10 let) v jednotlivých měsících období
1961-2010 na území ČR
TS.D.3 Shrnutí poznatků o stavu a vývoji základních klimatických indikátorů
Na základě analýzy padesátileté řady hodnot územních teplot a srážek a s podporou řad měření
teploty (od roku 1775) a srážek (od roku 1805) na stanici Praha-Klementinum, lze formulovat
následující rámcové závěry o vývoji dvou základních indikátorů vývoje regionálního klimatu a jeho
změn.
Teplota
průměrná roční teplota vykazuje dlouhodobě vzestupný trend, který se v posledních několika
desetiletích zvyšuje;
z dvaceti nejteplejších roků v celé historii pozorování na stanici Praha-Klementinum spadá 13
roků do období po roce 1980 a osm z nich do období po roce 2000; přestože je tato stanice
do jisté míry ovlivněna fenoménem tepelného ostrova města, lze zjištěné poznatky brát jako
kvalitativní (ale nikoliv kvantitativní) důkaz vzestupného trendu teploty na našem území;
průměrné roční územní teploty podléhaly v posledním padesátiletí výrazným meziročním
změnám, nicméně vykazují trend postupného nárůstu (necelé 0,3 o
C/10 let); výrazněji se
teplota zvyšuje v létě (0,4 o
C/10 let), pomaleji na podzim (méně než 0,1 o
C/10 let);
v posledních dvou desetiletích se průměrná roční teplota oproti standardnímu období (1961–
1990) zvýšila o 0,8 o
C, větší změny byly zaznamenány v letních měsících, menší na podzim;
v letních měsících se teplota zvyšuje nepatrně rychleji na území Moravy, v zimě a na jaře na
území Čech, nicméně rozdíly jsou minimální;
v souladu s postupným nárůstem teplot a se zvyšující se teplotní extremalitou v posledních
dvou desetiletích, se zvyšuje průměrný počtů dní s vysokými teplotami (letní a tropické dny,
tropické noci a dny s TMA ≥ 35°C) a snižuje průměrný počet dní s nízkými teplotami
(mrazové, ledové a arktické dny); rozdíly mezi Čechami a Moravou nejsou výrazné;
časová variabilita průměrných denních teplot vykazuje zřetelný roční chod (vyšší v zimě a
nižší v létě) a zvyšuje se v chladné polovině, resp. snižuje v teplé polovině roku; rozdíly ve
změnách na územích Čech a Moravy nejsou výrazné;
prostorová proměnlivost časové variability průměrných denních teplot i jejích změn se
během roku výrazně nemění.
Srážky
průměrné roční srážkové úhrny vykazují velmi výraznou meziroční proměnlivost (např. v celé
historii pozorování na stanici Praha-Klementinum byl v roce 2002 zaznamenán v pořadí třetí
nejvyšší roční úhrn srážek, zatímco v roce 2003 druhý nejnižší), ale je velmi nepatrný trend
časové změny; podobný vývoj vykazují v posledních 50 letech i průměrné roční úhrny
územních srážek;
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
62
v posledních dvou desetiletích se průměrný roční srážkový úhrn oproti standardnímu období
(1961–1990) zvýšil přibližně o 5 %;
hlavní rysy ročního chodu srážek zůstávají zachovány (maximum v létě, minimum v zimě),
dochází však k redistribuci měsíčních srážkových úhrnů během roku (pokles od dubna do
června, nárůst od července do září); rozdíly mezi Čechami a Moravou nejsou výrazné;
teplé období roku je k výraznějším změnám srážkového režimu zřetelněji „náchylnější“ než
období chladné a k výraznějším změnám v obou směrech dochází zejména na přelomech
mezi létem a podzimem, resp. zimou a jarem; území Moravy obecně vykazuje větší sklon
k změnám ve prospěch vyšších srážkových úhrnů než území Čech;
počet dní se sněhovou pokrývkou 1 cm a více je meziročně značně proměnlivý jak v nižších,
tak i vyšších polohách, nicméně v posledním padesátiletí jejich počet zejména v souvislosti
s nárůstem průměrné teploty klesá;
časová variabilita průměrných denních srážkových úhrnů vykazuje ještě výraznější roční chod
než variabilita průměrných denních teplot (vyšší v létě, nižší v zimě); obecně je vyšší na území
Moravy;
v posledních dvou desetiletích se časová variabilita průměrných denních srážkových úhrnů
v teplé polovině roku zvyšuje, v chladné polovině roku snižuje; režim změn je výrazně
zřetelnější na území Čech, zatímco na území Moravy jsou změny vyrovnanější;
prostorová proměnlivost časové variability srážek je v porovnání s teplotou výrazně vyšší, což
je hlavní příčinou statisticky nevýznamných rozdílů ve výskytech průměrných počtů dnů
s nadlimitními denními srážkovými úhrny na jednotlivých stanicích; významnější rozdíly v
prostorové proměnlivosti mezi územím Čech a Moravy nelze vysledovat.
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
63
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
64
Odkazy na zdrojové informace
Kapitola TS.1
[1] Crhová, L. (2011), Posouzení schopnosti regionálních klimatických modelů simulovat klima na území ČR. Praha: MFF
UK, 100 s.
[2] Déqué M. (2007), Frequency of precipitation and temperature extremes over France in an anthropogenic scenario:
Model results and statistical correction according to observed values. Global and Planetary Change, 57, 16–26.
[3] Döscher, R., Willén, U., Jones, C., Rutgersson, A., Meier, H.E.M. a kol. (2002), The development of the coupled regional
ocean-atmosphere model RCAO. Boreal Environment Research, 7, 183–192.
[4] Farda, A., Déué, M., Somot, S., Horányi, A., Spiridonov, V., Tóth, H. (2010), Model ALADIN as regional climate model for
Central and Eastern Europe. Studia Geophysica et Geodaetica, 54, 313–332.
[5] Farda, A., Štěpánek, P., Halenka, T., Skalák, P., Belda, M. (2007), Model ALADIN in climate mode forced with ERA– 40
reanalysis (coarse resolution experiment). Meteorological Journal, 10, 123–130.
[6] Holtanová, E., Mikšovský, J., Kalvová, J., Pišoft, P., Motl, M., 2011: Performance of ENSEMBLES regional climate models
over Central Europe using various metrics. Theoretical and Applied Climatology, posláno do redakce.
[7] Hulme, M., Wigley, T.M.L., Barrow, E.M., Raper, S.C.B., Centella, A. a kol. (2000), Using a climate scenario generator
for vulnerability and adaptation assessments: MAGICC and SCENGEN Version 2.4 Workbook. Climatic Research Unit,
Norwich, 22 s.
[8] Huth, R., Metelka, L., Halenka, T., Mládek, R., Huthová, Z. a kol. (2003), Regionální klimatické modelování v České
republice – projekt ALADIN– Climate. Meteorologické Zprávy, 56, 97–104
[9] Christensen, J.H., Christensen, O.B., Lopez, P., van Meijgaard, E., Botzet, M. (1996), The HIRHAM4 regional atmospheric
climate model, DMI Scientific Report 96-4, Copenhagen: DMI, 51 s.
[10] IPCC – TGICA, 2007, General Guidelines on the Use of Scenario Data for Climate Impact and Adaptation Assessment.
Version 2. Prepared by T.R. Carter on behalf of the Intergovernmental Panel on Climate Change, Task Group on Data
and Scenario Support for Impact and Climate Assessment, 66 s.
[11] IPCC, 2007, Climate Change 2007: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fourth
Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [Solomon, S., D. Qin, M. Manning, Z. Chen, M.
Marquis, K.B. Averyt, M. Tignor and H.L. Miller (eds.)]. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and
New York, NY, USA, 996 s. ISBN: 978 0521 70596–7.
[12] Kalvová, J. a kol. (1999), Analýza aktuálnosti dosavadních scénářů klimatické změny na území ČR a vypracování
podkladů pro zpřesnění těchto scénářů pro území ČR. Závěrečná zpráva zakázky MŽP „Výzkum dopadů klimatické
změny vyvolané zesílením skleníkového efektu na Českou republiku – přípravná fáze pravidelného sledování změn
klimatu a jejich dopadů“. MFF UK, Praha, 116 s.
[13] Kalvová, J., Holtanová, E., Mikšovský, J., Motl, M., Pišoft, P., a kol. (2009), Výběr globálních klimatických modelů pro
posouzení neurčitostí odhadů budoucích změn klimatu v oblasti ČR. Meteorologické zprávy, 62, 97–106
[14] Kalvová, J., Holtanová, E., Motl, M., Mikšovský, J., Pišoft, P., Raidl, A. (2010), Odhady rozsahu změn klimatu na území
České republiky pro tři časová období 21. století na základě výstupů AR4 modelů. Meteorologické zprávy, 63, 57–66
[15] Kalvová, J., Kašpárek, L., Janouš, D., Žalud, Z., Kazmarová, H. (2002), Scénáře změny klimatu na území České republiky a
odhady dopadů klimatické změny na hydrologický režim, sektor zemědělství, sektor lesního hospodářství a na lidské
zdraví v ČR. MSM 113200004, SJ/740/1/00, Národní klimatický program ČR, ČR, 141 s.
[16] Mearns, L.O., Giorgi, F., Whetton, P., Pabon, D., Hulme, M. (2003), Guidelines for Use of Climate Scenarios Developed
from Regional Climate Model Experiments. Intergovernmental Panel on Climate Change, Task Group on Data and
Scenario Support for Impact and Climate Assessment, 38 s.
[17] Meehl, G.A., Covey, C., Delwort, T., Latif, M., McAvaney, B. et al. (2007) The WCRP CMIP3 multi-model dataset: A new
era in climate change research, Bulletin of the American Meteorological Society, 88, 1383–1394
[18] Mote, P., Brekke, L., Duffy, P.B., Maurer E. (2011), Guidelines for constructing climate scenarios, EOS, 92, 31, 257-258 .
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
65
[19] Nakidenovid, N., Swart, R. (Eds.) (2000), Emissions Scenarios. Cambridge University Press, Cambridge, U.K.
[20] Novický, O., Vyskoč, P., Vizina, A., Kašpárek, L., Picek, J. (2008), Klimatická změna a vodní zdroje v povodí Vltavy.
Výzkmuný ústav vodohospodářský, 29 s.
[21] Rožnovský, J., Kašpárek, L., Buchtele, J., Janouš, D., Jankovský, L., Cudlín, P., Kohut, M., Kyselý, J., Macková, J., Středa,
T., Krátká, M., Chládová, Z., Míková, T., (2005), Podklady o realizovaných a probíhajících projektech a studiích v ČR
v oblasti změny klimatu, dopadů a adaptačních opatření od roku 1993 dosud. Národní klimatický program České
republiky, Praha, 64 str.
[22] Štěpánek, P., Zahradníček, P. (2008), Experiences with quality control and homogenization of daily series of various
meteorological elements in the Czech Republic, 1961-2007. In: Proceedings of the Sixth seminar for homogenization
and quality control in climatological databases (Budapest, 25. - 30. May 2008), WCDMP,WMO
[23] Štěpánek, P., Zahradníček, P., Huth, R. (2011), Interpolation techniques used for data quality control and calculation of
technical series: an example of Central European daily time series. Idöjárás, Quarterly Journal of the Hungarian
Meteorological Service, 115/1-2, 87-98.
[24] van der Linden, P., Mitchell, J.F.B. (eds.), 2009. ENSEMBLES: Climate Change and its impacts: Summary of research and
results from the ENSEMBLES project. Met Office Hadley Centre, FitzRoy Road, Exeter EX1 3PB, UK. 160 s.
[25] Zíková, N., 2009: Prostorová variabilita ročních chodů atmosférických srážek. Diplomová práce. Praha: MFF UK. 100 s.
[26] Pretel, J. et al. (2008) Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství,
zemědělství a lesnictví a návrhy adaptačních opatření (II), Závěrečná zpráva o řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 za
rok 2008, ČHMÚ
[27] Pretel, J. et al. (2009) Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství,
zemědělství a lesnictví a návrhy adaptačních opatření (III), Závěrečná zpráva o řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 za
rok 2009, ČHMÚ
[28] Pretel, J. et al. (2010) Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství,
zemědělství a lesnictví a návrhy adaptačních opatření (IV), Závěrečná zpráva o řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 za
rok 2010, ČHMÚ
Kapitola TS.2
[1] Hanel, M., Kašpárek L. et al. (2012) Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny na hydrologickou bilanci a
možná adaptační opatření. Publikace VUV T.G.Masaryka. V přípravě.
[2] Hanel, M., Vizina, A. (2010) Změny srážkových extrémů dle simulací regionálních klimatických modelů pro Českou
republiku. Workshop Adolfa Patery 2010 - Extrémní hydrologické jevy.
[3] Christensen, J.H. et al. (2007) Regional Climate Projections. In: Climate Change 2007: The Physical Science Basis.
Contribution of Working Group I to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change
[Solomon, S., D. Qin, M. Manning, Z. Chen, M. Marquis, K.B. Averyt, M. Tignor and H.L. Miller (eds.)]. Cambridge
University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, USA.
[4] Kay, A.L. et al. (2009) Comparison of uncertainty sources for climate change impacts: flood frequency in England.
Climatic Change, 92, 41-63.
[5] Pretel, J. et al. (2011), Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství,
zemědělství a lesnictví a návrhy adaptačních opatření (V), Závěrečná zpráva o řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 za
období 2007-2011
[6] Pretel, J. et al. (2010), Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství,
zemědělství a lesnictví a návrhy adaptačních opatření (IV), Závěrečná zpráva o řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 za
rok 2010, ČHMÚ
[7] Talaksen, L., van Lanen, H.A.J. (2004)Hydrological Drought. Processes and Estimation Methods for Streamflow and
Groundwater. Elsevier, Amsterdam.
[8] [Tebaldi, C., Knutti, R. (2007) The use of the multi-model ensemble in probabilistic climate projections. Philosophical
Transactions of the Royal Society A, 365, 2053-2075.
Kapitola TS.3
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
66
[1] Pretel, J. et al. (2007), Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství,
zemědělství a lesnictví a návrhy adaptačních opatření (II), Závěrečná zpráva o řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 za
rok 2007, ČHMÚ
[2] Pretel, J. et al. (2008) Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství,
zemědělství a lesnictví a návrhy adaptačních opatření (II), Závěrečná zpráva o řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 za
rok 2008, ČHMÚ
[3] Pretel, J. et al. (2009) Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství,
zemědělství a lesnictví a návrhy adaptačních opatření (III), Závěrečná zpráva o řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 za
rok 2009, ČHMÚ
[4] Pretel, J. et al. (2010) Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství,
zemědělství a lesnictví a návrhy adaptačních opatření (IV), Závěrečná zpráva o řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 za
rok 2010, ČHMÚ
Kapitola TS.4
[1] Brázdil, R., Rožnovský, J. et al.: Impacts of a Potential Climate Change on Agriculture of the Czech Republic - Country
Study of Climate Change for the Czech Republic, Element 2. Národní klimatický program ČR, svazek 21, Český
hydrometeorologický ústav , 146 p., Praha 1996.
[2] Novák, V.: Water Evaporation in Nature and Methods of its Determination (in Slovak). Veda, 260 p., Bratislava 1995.
[3] Středa, T., Rožnovský, J., Pokladníková, H., 2009: Monitoring teplot půdy pro predikci aktivity dospělců bázlivce
kukuřičného (Diabrotica virgifera virgifera LeConte). In sborník „MZLU pěstitelům 2009“, 11.6.2009, MZLU v Brně.
Brno: Mendelova zemědělská a lesnická univerzita v Brně, 2009, s. 94-97.
[4] Svoboda, P., Haberle, J.: (2006): The effect of nitrogen fertilization on root distribution of winter wheat, Plant Soil
Environ. 52, 308-313.
[5] Pretel, J. et al. (2007), Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství,
zemědělství a lesnictví a návrhy adaptačních opatření (II), Závěrečná zpráva o řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 za
rok 2007, ČHMÚ
[6] Pretel, J. et al. (2008), Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství,
zemědělství a lesnictví a návrhy adaptačních opatření (II), Závěrečná zpráva o řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 za
rok 2008, ČHMÚ
[7] Pretel, J. et al. (2009), Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství,
zemědělství a lesnictví a návrhy adaptačních opatření (III), Závěrečná zpráva o řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 za
rok 2009, ČHMÚ
[8] Pretel, J. et al. (2010), Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství,
zemědělství a lesnictví a návrhy adaptačních opatření (IV), Závěrečná zpráva o řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 za
rok 2010, ČHMÚ
Kapitola TS.5
[1] Černý, M., Pařez, J., Malík, Z. (1996), Růstové a taxační tabulky hlavních dřevin České republiky (smrk, borovice, buk,
dub). IFER, 1996 Jílové u Prahy
[2] Kalousek, F., Foltánek, V. (2010), Přestavba smrkových monokultur a její ekonomické aspekty, Mendelova univerzita
v Brně
[3] Kellomaki, S. , Karjalainen, T., Mohren, F., Lapvetelainen, T. (eds.), 2000, Expert assessments on the likely impacts of
climate change on forests and forestry in Europe. EFI Proceedings 34
[4] Macků, J. (2009), Makroklimatické charakteristiky LVS v Klimaticko-vegetačních oblastech a jejich variantách, ÚHÚL
Brandýs n.l., 40 str.
[5] Plíva, K. (2000), Trvale udržitelné obhospodařování lesů podle souborů lesních typů, UHUL Brandýs nad Labem
[6] Polák, T., Cudlín, P., Moravec, I., Albrechtová, J. (2007), Macroscopic indicators for the retrospective assessment of
Norway spruce crown response to stress in the Krkonoše Mountains. Trees 21, 23-35
[7] Pulkrab, K., Remeš, J., Sloup, M. (2010), Modelová studie přímých nákladů holosečného a podrostního hospodářského
způsobu, Zprávy lesnického výzkumu, svazek 55-speciál
Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství, zemědělství a lesnictví a
návrhy adaptačních opatření
(Technické shrnutí výsledků řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 v letech 2007–2011)
________________________________________________________________________________________________
67
[8] Seják, J., Dejmal, I., Petříček, V., Cudlín, P., Míchal, I., Černý, K., Kučera, T., Vyskot, I., Strejček, J., Cudlínová, E.,
Cabrnoch, J., Šindlar, M., Prokopová, M., Kovář, J., Kupka, M., Sčasný, M., Šafařík, M., Roušarová, Š., Stejskal, V.,
Zapletal, J. (2003), Hodnocení a oceňování biotopů České republiky, Český ekologický ústav, MŽP, Praha
[9] Seják, J., Cudlín, P., Pokorný, J., Zapletal, M., Petříček, V., Guth, J., Chuman, T., Romportl, D., Skořepová, I., Vacek, V.,
Vyskot, I., Černý, K., Hesslerová, P., Burešová, R., Prokopová, M., Plch, R., Engstová, B., Stará, L. (2010), Hodnocení
funkcí a služeb ekosystémů České republiky, FŽP UJEP, Ústí n. L.
[10] Štěpánek, P., Skalák, P. and Farda, A. (2008), RCM ALADIN-Climate/CZ simulation of 2020-2050 climate over the Czech
Republic. In: Rožnovský, J., Litschmann, T. (eds): Bioklimatologické aspekty hodnocení procesů v krajině (Mikulov 9. –
11.9.2008). CD-ROM. ISBN 978-80-86690-55-1
[11] Vrška, T. (2002), Návrh směrnic hospodaření. Předběžná zpráva pro základní šetření LHP NP Podyjí
[12] Pretel, J. et al. (2009), Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství,
zemědělství a lesnictví a návrhy adaptačních opatření (III), Závěrečná zpráva o řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 za
rok 2009, ČHMÚ
[13] Pretel, J. et al. (2010), Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství,
zemědělství a lesnictví a návrhy adaptačních opatření (IV), Závěrečná zpráva o řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 za
rok 2010, ČHMÚ
[14] Pretel, J. et al. (2011), Zpřesnění dosavadních odhadů dopadů klimatické změny v sektorech vodního hospodářství,
zemědělství a lesnictví a návrhy adaptačních opatření (V), Závěrečná zpráva o řešení projektu VaV SP/1a6/108/07 za
období 2007-2011