opppr-logopraha-logo

ANALÝZA PROVEDITELNOSTI

Ověření proveditelnosti a komerčního potenciálu výsledků výzkumu Univerzity Karlovy (Proof of Concept UK)

Komercializační koncept 2 MFF UK KFA

Consequences of climate change for Prague, possible adaptation and mitigation measures

S rostoucími vlivy klimatické změny v nejrůznějších oblastech planety Země i sílícími důsledky této změny v řadě sektorů lidských aktivit se jeví jako stále důležitější otázka transferu znalostí a poznání klimatických změn do praktických aplikací v rámci možných adaptačních a mitigačních opatření s cílem přizpůsobit se těmto změnám. K tomu účelu mají sloužit tzv. klimatické služby, jejichž vytváření podporuje Světová meteorologická organizace ustanovením a rozvíjením Globálního rámce pro klimatické služby. Ze strany klimatologie se jedná o poskytnutí věrohodných údajů o klimatické změně pro jednotlivé regiony či lokality, v kterých se příslušné adaptační či mitigační opatření zvažuje, včetně kvantifikace a vysvětlení pravděpodobností či nejistot, s kterými lze příslušnou změnu očekávat, a o těsné přizpůsobení informačních výstupů potřebám jednotlivých sektorů či subjektů, kterých se adaptační či mitigační opatření týkají, ať již ve svých důsledcích nebo při jejich realizaci. Specifickým prostředím jsou velké urbanizační celky s vlastním tzv. tepelným ostrovem města, kde dochází ke zvýšení závažnosti důsledků klimatické změny, nejen intenzitou jejich projevů, ale i hustotou obyvatelstva, kterých se týkají.

Hlavní město Praha se svým tepelným ostrovem musí řešit tyto problémy a při plánování svého rozvoje vliv klimatických změn brát v úvahu. V důsledku zvyšujícího se počtu obyvatel žijících ve městě a hustoty osídlení pražské aglomerace se stále zesiluje efekt pražského tepelného ostrova (zvýšení teploty ve městě, zvl. v létě a ve večerních a nočních hodinách v důsledku městské zástavby), jak pokud jde o intenzitu, tak pokud jde o velikost plochy, na které se uplatňuje. Proto jsou některé důsledky klimatické změny pro Prahu zvláště kritické, především s ohledem na jisté rizikové skupiny obyvatel. Mezi takové důsledky patří např. výskyt extrémních teplot, horkých vln, tropických nocí apod. Tyto efekty mohou být i úzce spjaty s kvalitou ovzduší ve městě. Z tohoto důvodu je třeba ve střednědobém i dlouhodobém výhledu rozvoje města plánovat adekvátní opatření (např. v rozvoji městské zeleně, dostupnosti veřejných vodních zdrojů apod.) a v krátkodobém výhledu přizpůsobit předpověď kritických extrémních jevů městskému prostředí.

Zatímco v některých okolních velkých městech (např. Vídeň) je řešení této problematiky dotaženo až po podrobnou analýzu řady důsledků klimatické změny a tepelného ostrova města včetně konkrétních adaptačních i mitigačních opatření v nejrůznějších sektorech rozvojových plánů, analýza podobného typu s podrobnou lokalizací důsledků klimatické změny s vyhodnocením neurčitostí na bázi posledních souborů modelových simulací CMIP5 a Euro-CORDEX pro Prahu dosud neexistuje. Jisté předběžné pokusy o posouzení významu singulárních mitigačních opatření byly provedeny v rámci projektu UHI, na který řešení tohoto projektu naváže s cílem poskytnout podrobné výchozí informace pro zahrnutí aspektů klimatické změny a vlivu tepelného ostrova města do rozvojových strategií města. Stejně tak v současnosti není kvantifikován vliv městského prostředí v modelové předpovědi počasí v rámci ČR a posouzení vlivu této kvantifikace na lokalizovanou předpověď pro Prahu je zásadní pro požadavky na její zpřesnění a výstupy, zvláště pro vybrané kritické meteorologické parametry či indexy.

Městské prostředí svojí odlišností od běžných přírodních struktur ovlivňuje chování atmosféry, především pak její mezní, or. přízemní vrstvy, řadou procesů, které, pokud má být v numerickém modelu popsán dobře jeho vliv, je potřeba nějakým způsobem parametrizovat. V době, kdy rozlišení regionálních numerických modelů, a to nejen předpovědních, ale i klimatických, dosahuje hodnot, které jsou pod hodnotou charakteristického rozměru větších měst, je toto ozvláště důležité. Je potom samozřejmé, že pokud chceme posuzovat vliv klimatických změn a jejich důsledky v městském prostředí, kde dnes v Evropě žije více než 75% obyvatelstva a v blízké budoucnosti samozřejmě toto číslo dále poroste, navíc jsou v Evropě velmi urbanizované oblasti značných rozměrů, musíme tyto parametrizace do těchto modelů zahrnout. Toto dnes ještě není zcela běžná záležitost a my se v rámci tohoto konceptu pokoušíme ověřit tyto technologie v úlohách, po kterých uživatelé v rámci již zmíněných klimatických i meteorologických služeb volají, v rámci městského prostředí. V době zahájení projektu byly již na pracovišti řešitele uskutečněny klimatologické simulace v regionálním měřítku, které zahrnovaly vlastní implementaci postižení vlivů městského prostředí v modelových simulacích, v rámci samotného sub-projektu jde o to ověřit tuto metodiku spolu s dalšími možnými způsoby a poskytnout spolehlivý nástroj pro analýzu různých podmínek, která je nezbytná pro formulaci a plánování eventuálních adaptačních či mitigačních opatření. To samozřejmě se současnými nejnovějšími vstupy a kvantifikací neurčitostí, která je pro přijímání příslušných rozhodnutí rovněž velmi důležitá.

Koncept řešení problému

  1. kvantifikace klimatických změn a jejich neurčitosti pro Prahu na základě výsledků klimatických modelů, včetně dostupných regionálních simulací s vysokým rozlišením z aktivity Euro-CORDEX
  2. analýza klimatického signálu v kritických meteorologických parametrech či indexech pro Prahu s rozlišením lokálních efektů tepelného ostrova města
  3. webová interpretace výsledků klimatického signálu pro scénáře RCP 2.6, 4.5 a 8.5 s příslušnými neurčitostmi a se zahrnutím tepelného ostrova města
  4. analýza přínosu lokalizované předpovědi s vysokým rozlišením pro Prahu pro kritické meteorologické parametry či indexy
  5. modelové odhady účinnosti některých vybraných adaptačních a mitigačních opatření

 

Výsledky

Běžně dostupná dlouhodobá klimatická data z pražského Klementina a jejich porovnání s několika dostupnými řadami ze stanic ČHMÚ ve městě či blízkém okolí centrální části (Praha-Karlov, Praha-Libuš, Praha-Kbely a Praha-Ruzyně byla již dříve analyzována (Pretel, 2010, Giant. 1), novou analýzu plánujeme později ve vazbě na konkrétní simulace.

Rozdíl v intenzitě tepelného ostrova Prahy 1991-2009 vs. 1961-1990 (Pretel, 2010)

Giant. 1: Rozdíl (°C) v intenzitě tepelného ostrova Prahy 1991-2009 vs. 1961-1990 (Pretel, 2010)

Pro účely podrobnějšího zmapování situace a následné použití pro validaci simulací ve vyšším rozlišení se hodí satelitní zdroje dat. Proto jsme v první fázi věnovali pozornost tomuto směru. Zdrojem dat jsou senzory MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) na palubě družic Terra a Aqua. Senzory měří teplotu zemského povrchu. Rozlišení dat je standardně 1 kilometr, data jsou k dispozici jednak dvakrát v denních hodinách a jednak dvakrát v nočních hodinách. Pro prvotní představu byla použita data za červenec v roce 2013 a 2014 a byl spočten průměr zvlášť pro denní a zvlášť pro noční hodiny. Pro každý pixel byla povrchová teplota upravena pomocí filtru „průměr +/- dvojnásobek směrodatné odchylky“. Takto získaná data byla z pixlových hodnot následně interpolována pomocí nástrojů GIS. Tím byla získána představa o rozsahu a intenzitě tepleného ostrova města – ale pohledem povrchové teploty. Jednoznačně vyplývá výrazně teplejší centrální část města ve srovnání s okraji. Rozsah tepelného ostrova města byl následně ještě stanoven pomocí tzv. Rodionova testu (testuje význam velikosti změny teploty v daném směru, or. úsečce), takto získaná hranice je pak na Obr. 2 a 3 znázorněna červeně pro den, modře pro noc. Obrázky dokumentují použitelnost družicových dat pro studium tepelného ostrova Prahy. V další fázi budou jednak použita data z LAND-SAFu s lepším prostorovým i časovým rozlišením, budou též studovány vlastnosti tepelného ostrova v různých částech roku.

Ukázka tepelného ostrova v průměrné teplotě povrchu z družicových dat MODIS na Terra a Aqua, červenec 2013 a 2014, noční hodnoty

Giant. 2: Ukázka tepelného ostrova v průměrné teplotě povrchu z družicových dat MODIS na Terra a Aqua, červenec 2013 a 2014, noční hodnoty

Ukázka tepelného ostrova v průměrné teplotě povrchu z družicových dat MODIS na Terra a Aqua, červenec 2013 a 2014, denní hodnoty

Giant. 3: Ukázka tepelného ostrova v průměrné teplotě povrchu z družicových dat MODIS na Terra a Aqua, červenec 2013 a 2014, denní hodnoty

Na Obr. 4 je ukázáno rozdělení intenzity tepelného ostrova v průběhu jednotlivých sezón období 2001-2010, jak analyzováno z výsledků simulací jednotlivými modely RegCM a WRF, s různými implementacemi parametrizace urbanizace (SLUCM – jednovrstvový model procesů v městském prostředí, CLM – SLUCM integrovaný v modelu přízemních procesů, BEP-BEM – vícehladinový model procesů v městském prostředí) proti simulacím bez zahrnutí městského povrchu, což je v zásadě stejné jako odchylka proti městskému okolí, tedy intenzita tepelného ostrova. Vedle jisté odchylky simulací modelů RegCM a WRF je vidět zřetelně vyšší rozptyl hodnot v létě v nočních hodinách, s extrémními intenzitami dosahujícími až kolem 5°C. I pro ostatní období je v simulacích WRF rozptyl hodnot větší, zvláště v noci.

Ukázka rozložení intenzity tepelného ostrova Prahy v modelových simulacích pro jednotlivé sezóny, období 2001-2010

Giant. 4: Ukázka rozložení intenzity tepelného ostrova Prahy v modelových simulacích pro jednotlivé sezóny, noční hodnoty (červeně) a denní hodnoty (zeleně), období 2001-2010

 

Jiný pohled na vliv města v dlouhodobém měřítku dává Obr. 5. Zde jsou vedle sebe srovnána rozdělení intenzit pražského tepelného ostrova pro všechny modelové simulace (W – WRF-bulk, WS – WRF-SLUCM, WB – WRF-BEP-BEM, RS – RegCM-SLUCM a RC – RegCM-CLM) s pozorovanými hodnotami z databáze E-OBS (E), opět pro období 2001-2010, pro letní a zimní sezónu s použitím denních průměrných teplot, denních maxim a denních minim. Je zřetelně vidět, že se na průměrném vlivu, zvláště v létě, kdy je efekt nejvýraznější, podílí především minimální teploty, tedy omezený pokles teplot v nočních hodinách.

Ukázka rozložení intenzity tepelného ostrova Prahy v modelových simulacích pro zimu a léto, období 2001-2010

Giant. 5: Ukázka rozložení intenzity tepelného ostrova Prahy (°C) v modelových simulacích pro zimu a léto, na základě průměrných denních teplot (levé dva sloupce), maximálních denních teplot (prostřední dva sloupce) a minimálních denních teplot (pravé dva sloupce), období 2001-2010

To je dobře patrné na Obr. 6, kde jsou znázorněny průměrné denní chody teplot v jednotlivých sezónách pro městskou stanici Praha-Karlov a příměstskou stanici Praha-Ruzyně ve srovnání s jednotlivými simulacemi pro odpovídající uzlové body. Když odhlédneme od modelových biasů, které jsou v rámci běžných chyb modelových simulací, je efekt městského prostředí vcelku dobře zachycen ve všech simulacích, nicméně v simulacích modelu RegCM se jeví trochu podceněn ve většině sezón.

Ukázka denních chodů teploty pro staniční data Praha-Karlov a Praha-Ruzyně se srovnáním simulovaných dat odpovídajících příslušným lokalitám

Giant. 6: Ukázka denních chodů teploty pro staniční data (tečkovaně) Praha-Karlov (červeně) a Praha-Ruzyně (zeleně) se srovnáním simulovaných dat odpovídajících příslušným lokalitám (plná čára) pro jednotlivé sezóny období 2001-2010 a jednotlivá modelová nastavení.

Zatímco pro teplotu i ta nejjednodušší implementace městského prostředí, označená jako BULK, vcelku postihuje efekt tepelného ostrova, pro některé jiné veličiny tomu tak není. Jako příklad lze vidět na Obr. 7 výsledky pro vítr v analogické formě. Zde je zřejmé, že parametrizace BULK, dostupná v modelu WRF, téměř nedává, s výjimkou jistých rozdílů v létě, žádný efekt městského prostředí, který ale reálně vlivem zvýrazněné drsnosti povrchu městských struktur existuje a je dobře zachycen v dalších, složitějších městských parametrizacích. Model RegCM, zvláště s parametrizací SLUCM implementovanou v původním schématu BATS a v teplé části roku, rovněž zřejmě podceňuje vliv městské zástavby. Zde je ovšem třeba potvrzení porovnáním s reálnými staničními daty. Je ale zřejmé, že tato nejjednodušší, a tedy i nejméně výpočetně náročná metoda, není optimálním řešením pro komplexní posouzení vlivu městského prostředí.

Ukázka denních chodů rychlosti větru pro srovnávací simulace s vlivem města a bez vlivu města

Giant. 7: Ukázka denních chodů rychlosti větru pro srovnávací simulace s vlivem města pro centrum (červeně) a blízké okolí (zeleně) a bez vlivu města (černá) pro jednotlivé sezóny období 2001-2010 a jednotlivá modelová nastavení.

Z výsledků těchto analýz jsme se významně poučili a posunuli v oblasti zhodnocení potenciálu urbanizace numerické předpovědi počasí. Z podrobnější analýzy rozptylu intenzit tepelného ostrova se ukázala jako vhodná případová studie horké vlny, z nichž jedna taková situace je ukázána na Obr. 8. Jedná se o typickou, v zásadě náhodnou ukázku, jak tepelný ostrov města za takové situace vypadá, na základě operativních dat z meteorologických stanic ČHMÚ. Jasně se ukazuje, že skutečně za takových situací bude intenzita tepelného ostrova maximální a že hodnota kolem 5°C, která se ukazuje jako mezní v klimatických simulacích asi dost dobře odpovídá reálnému přehřátí centra města za takových podmínek.

Ukázka denních chodů teploty pro staniční data Praha-Klementinum a dalších okolních stanic pro horkou vlnu v červnu 2017

Giant. 8: Ukázka denních chodů teploty pro staniční data Praha-Klementinum (žlutě) a dalších okolních stanic pro horkou vlnu v červnu 2017

Pro tuto situaci jsme tedy realizovali sérii předpovědí modelem WRF, z nichž na Obr. 9 ukazujeme jednu z nich, a to jak v původním rozlišení 10 km, tak i v novém nastavení rozlišení 3 km, oba experimenty s nastavením parametrizace městského vlivu SLUCM. Obě verze v zásadě dobře reprezentují vliv města, proti reálným hodnotám je zde sice relativně významná odchylka, která může mít řadu příčin od počátečních dat, včetně půdních, až po nějaký vnitřní modelový bias, ale s tím lze při dalším vývoji nastavení modelu i jeho počátečních podmínek pracovat, eventuálně to korigovat při interpretaci výsledků. Nepřítomnost vlivu města ve výsledcích prvních hodin je zřejmá, přehřátí trvající v průběhu noci závisí na akumulaci tepelné energie z přímého slunečního záření ve dne.

obr9a-diurnal-cycle-model

Ukázka denních chodů teploty v předpovědi modelu WRF s SLUCM

Giant. 9: Ukázka denních chodů teploty v předpovědi modelu WRF s SLUCM z 18.06.2017 00UTC na 48 hodin pro uzlové body centra města (červeně) a okolní uzlové body

Ukázky výstupů simulací regionálních klimatických modelů