Szegedi Tudományegyetem Éghajlattani és Tájföldrajzi Tanszék

A projektben a lokális klímazónák térképezésére a Bechtel módszert alkalmaztuk. A módszer széleskörben elterjedt egyszerűségének köszönhetően, hiszen alkalmazásához csupán ingyenesen elérhető műholdképek (Landsat) és szoftverek (Google Earth és SAGA-GIS) szükségesek. Népszerűségét mutatja, hogy a globális LCZ térkép elkészítését megcélzó WUDAPT (World Urban Database and Access Portal Tools) projekt is ezt a módszert alkalmazza. A folyamat első részeként tanulóterületeket jelölünk ki a Google Earth szoftverben, majd a SAGA-GIS irányított osztályozását kell elvégeznünk a tanulóterületek és a műholdképek alapján. Ezt követően többségi szűrő alkalmazásával kapjuk meg az egyes lokális klímazónák megfelelő területnagyságát.

MUKLIMO_3 lokális léptékű modell

Kutatásunk céljai között az szerepelt, hogy a várható jövőbeli változásokat a vizsgált városok különböző beépítettségű területein adjuk meg, így ennek megvalósítására lokális klímamodellt alkalmaztunk. Vizsgálatainkat a MUKLIMO_3 modellel végeztük el, amely lehetővé tette, hogy a városokon belül is részletes, nagy felbontású eredményeket kapjunk. A modell a léghőmérsékletet, a relatív nedvességet és a szélmezőt szimulálja egy 3 dimenziós rácson, továbbá parametrizációkat alkalmaz a rövid- és hosszúhullámú sugárzás, valamint a talaj hő- és vízháztartásának kiszámítására. A felhő- és csapadékképződési folyamatok leírását a modell nem tartalmazza, így alkalmazása a napsütéses, csapadékmentes napokra korlátozódik. A modellfuttatáshoz kezdeti feltételként egy referencia állomás hőmérséklet és relatív nedvesség profilja, bemeneti adatként nagy felbontású domborzat és felszínhasználat adat szükséges. A domborzat megadásához az EU-DEM (Digital Elevation Model over Europe) adatait használtuk fel. A modell előnye, hogy a felszínhasználat esetében bármilyen kategóriát és annak jellemzőit meg tudjuk adni. Ennek köszönhetően tudtuk alkalmazni a lokális klímazónák rendszerét a városok felszínhasználatának leírására. A modell futtatása során a horizontális felbontás 100 m volt, a vertikális a magasággal változott úgy, hogy a felszín közelében részletesebb, mivel a meghatározó folyamatok ebben a rétegben történnek.

Cuboid módszer

A klímaváltozás okozta hőterhelés hatásának bemutatására a különböző klímaindexek kiszámítása a legszemléletesebb. Ehhez a cuboid módszert alkalmaztuk, amely egy statisztikai-dinamikai leskálázási technika. A módszer valójában a léghőmérséklet, légnedvesség és szélmező tri-lineáris interpolációja, amelynek bemeneti adatait a MUKLIMO_3 modellel végzett szimulációk adják. A módszer azt feltételezi, hogy a hőterheléses időszakok speciális időjárási helyzetekben lépnek fel és ezek leírhatók az említett változókkal. A modellel 8 időjárási helyzetre kell végeznünk futtatást két uralkodó szélirányra, azaz 16 szimuláció eredményei szükségesek. A klímaindexek kiszámításához továbbá szükséges egy referencia állomás napi adatsora a kívánt időszakra. Kimenetei a következő klímaindexek több éves (esetünkben 30 éves) időszakra vonatkozó átlagértékei 100 méteres felbontásban: forró, nyári és sörkerti napok, valamint meleg, nyári és trópusi éjszakák. Jelen esetben az éjszakai hőterhelés bemutatásának érdekében a trópusi éjszakákra koncentráltunk, mely napokon a minimum hőmérséklet meghaladja a 20°C-ot.

Felhasznált adatsorok

A klímaváltozás folyamatát két jövőbeli időszak esetében vizsgáltuk: 2021‒2050 és 2071‒2100, referencia időszaknak az 1981–2010-t tekintettük. A cuboid módszer bemeneti adatait a referencia időszakra a Carpatclim adatbázis biztosította. Az adatbázis a kárpáti régióra tartalmaz napi meteorológiai adatokat 0,1°-os felbontásban a 44°É és 50°É földrajzi szélességek, valamint a 17°K és 27°K hosszúságok között az 1961–2010 időszakra. Ellenben nem tartalmazza Magyarország egész területét, így az egészen nyugaton fekvő városokra nem végeztük el a vizsgálatokat.

A 21. század klímaadatait az EURO-CORDEX modell szimulációk felhasználásával adtuk meg, amelyek felbontása 0,11°. A szimulációk kiválasztása az alapján történt, hogy a cuboid módszerhez szükséges adatokat tartalmazzák-e. Ez alapján 12 globális/regionális szimuláció kimeneteit használtuk fel, amelyek az RCP4.5 és RCP8.5 szcenáriókat alkalmazzák (2. táblázat). A cuboid módszert valamennyi szimulációra lefuttattuk, a végeredmények pedig a két szcenárió szerinti átlagok a vizsgált időszakokra.

2. táblázat Az alkalmazott klímamodell szimulációk adatai