Modelowanie przepływów w rzece Kaczawa w perspektywie lat 2030 i 2050 (półrocze letnie)

• Autorzy: Kuchar L. , Iwański S. , Jelonek L. , Szalińska W.

Warianty tytułu

EN

Modelling flows in the Kaczawa River for for the years 2030 and 2050 (summer half-year)

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W pracy zaprezentowano wpływ potencjalnych zmian klimatu na odpływ w zlewni Kaczawy w perspektywie lat 2030 i 2050 dla półrocza letniego. Odpływ dla badanych okresów obliczono z wykorzystaniem modelu opad-odpływ NAM. Dane meteorologiczne wymagane przez model NAM zostały wygenerowane za pomocą modelu SWGEN, którego kalibrację przeprowadzono na podstawie dobowych danych z lat 1981-2000, obejmujących obserwacje maksymalnej, minimalnej, średniej temperatury powietrza, wartości opadu atmosferycznego i usłonecznienia. Wartości promieniowania całkowitego oszacowano za pomocą wzoru Blacka. Brakujące charakterystyki zbiorcze zostały interpolowane na podstawie istniejących danych. Symulacje przeprowadzono dla aktualnych warunków klimatycznych oraz trzech wybranych scenariuszy: GISS, CCCM oraz GFDL. Wartości parowania potencjalnego oszacowano, wykorzystując zmodyfikowany wzór Turca. Zmiany odpływu zobrazowano rozkładami prawdopodobieństwa i charakterystykami opisowymi. Symulacje umożliwiły określenie potencjalnych zmian średniego dobowego odpływu Kaczawy na wodowskazie Piątnica. Na podstawie przeprowadzonych symulacji stwierdzono wzrost prawdopodobieństwa wstąpienia przepływów ekstremalnych.

EN

The paper presents an effect of potential climate changes on water runoff from the Kaczawa River catchment in summer halves of the years 2030 and 2050. The runoffs for the studied periods were calculated using the rainfall-runoff model NAM. Meteorological data required by the NAM model were generated by the model SWGEN calibrated on daily data from the years 1981-2000. Data included observations of the maximum, minimum and average air temperature, precipitation and sunshine. The values of global radiation were estimated using the Black's formula. Missing characteristics were interpolated from the existing data. Simulations were performed for current climatic conditions and for the three selected scenarios: GISS, CCCM and GFDL. The values of potential evaporation were estimated using the modified Turc's formula. Changes in the outflow were illustrated by probability distribution functions and descriptive characteristics. Simulations enabled identification of potential changes in mean daily discharge at the gauge Piątnica. Based on simulations, an increase in the probability of extreme runoffs is expected.

Słowa kluczowe

PL

generowanie danych meteorologicznych; model opad-odpływ; scenariusze zmiany klimatu

EN

climate change scenarios; rainfall-runoff model; Kaczawa River catchment; weather generator

• Wydawca: Wydawnictwo ITP
• Czasopismo: Woda-Środowisko-Obszary Wiejskie
• Rocznik: 2012
• Tom: T. 12, z. 2
• Strony: 143--157
• Opis fizyczny: Bibliogr. 46 poz., wykr.

Twórcy

autor

Kuchar L.

autor

Iwański S.

autor

Jelonek L.

autor

Szalińska W.

• Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu, Katedra Matematyki, ul. Grunwaldzka 53, 50-357 Wrocław; tel.: [phone],

Bibliografia

• ADAMOWSKY K., SMITH A.F. 1972. Stochastic generation of rainfall. Journal of Hydraulic Engineering. Vol. 98 s. 1935-1945.
• ALLEN D.M., HAAN C.T. 1975. Stochastic simulation of daily rainfall. Research Report. No. 82. Lexington Kentucky Univ., Water Resources Inst. ss 112.
• ANGSTRÖM A. 1924. Solar and terrestrial radiation. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society. Vol. 50 s. 121-125.
• BARROW E., HULME M., SEMENOV M. 1996. Effect of using different methods in the construction of climate change scenarios: Examples from Europe. Climate Research. Vol. 7 s. 195-211.
• BAC S., ROJEK M. 1999. Meteorologia i klimatologia w inżynierii środowiska. Wrocław. Wydaw. AR. ISBN 83-87866-66-0 ss. 314.
• BAC S., KUCHAR L. 2001a. Modyfikacja wzoru do obliczania wielkości parowania potencjalnego według Turca. Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska Lublin-Polonia. Sectio B. Vol. 55/56. No. 5 s. 42-49.
• BAC S., KUCHAR L. 2001b. Modyfikacja wzoru Turca dla rejonu Wrocławia. Zeszyty Naukowe AR we Wrocławiu. Ser. Inż. Środ. T. 12. Z. 413 s. 263-270.
• BEERSMA J.J., BUISHAND T.A. 2003. Multi-site simulation of daily precipitation and temperature conditional on the atmospheric circulation. Climate Research. Vol. 25 s. 121-133.
• BRUHN J.A., FRY W.E., FICK G.W. 1980. Simulation of daily weather data using theoretical probabilisty distributions. Journal of Applied Meteorology. Vol. 19. No. 9 s. 1029-1036.
• BUISHAND T.A., BRANDSMA T. 2001. Multisite simulation of daily precipitation and temperature in the Rhine basin by nearest-neighbor resampling. Water Resources Research. Vol. 37. No. 11 s. 2761-2776.
• BURN D.H. 1994. Hydrological effects of climatic change in West-central Canada. Journal of Hydrology. Vol. 160 s. 53-70.
• COVEY C., ACHUTARAO K.M., CUBASCH U., JONES P.D., LAMBERT S.J., MANN M.E., PHILLIPS T.J., TAYLOR K.E. 2003. An overview of results from the Coupled Model Intercomparison Project (CMIP). Global and Planetary Change. Vol. 3. s. 103-133.
• FOWLER H.J., KILSBY C.G., O’CONNEL P.E., BURTON A. 2005. A Feather-type conditioned Multi-site stochastic rainfall model for the generation of climatic variability and change. Journal of Hydrology. Vol. 308 s. 50-66.
• GLEICK P.H. 1989. Climate change, hydrology, and water resources. Reviews of Geophysics. Vol. 27 s. 329-344.
• HAYHOE H.N. 2000. Improvements of stochastic weather data generators for diverse climates. Climate Research. Vol. 14 s. 75-87.
• HOUGHTON J.T., MEIRO F.L.G., CALLANDAR B.A., HARRIS N., KATTENBERG A., MASKELL K. (red.) 1996. Climate change 1995. The science of climate change. Cambridge. Cambridge University Press. ISBN 978-05215644335 ss. 584.
• IWAŃSKI S., KUCHAR L. 2003. Generowanie przestrzennych dobowych danych meteorologicznych. Acta Scientiarum Polonorum. Formatio Circumiectus. Vol. 2. No. 1 s. 113-121.
• JOHNSON G.L., HANSON C.L., HARDEGREE S.P., BALLARD E.B. 1996. Stochastic weather simulation: Overview and analysis of two commonly used models. Journal of Applied Meteorology. Vol. 35 s. 1878-1896.
• JONES R.N., CHIEW F.H.S., BOUGHTON W.C., ZHANG L. 2006. Estimating the sensitivity of mean annual runoff to climate change using selected hydrological models. Advances in Water Resources. Vol. 29. s. 1419-1429.
• KATZ R.W. 1996. Use of conditional stochastic models to generate climate change scenarios. Climate Change. Vol. 35. s. 397-414.
• KIDSON J.W., THOMPSON C.S. 1998. A comparison of statistical and model-based downscaling techniques for estimating local climate variations. Journal of Climate. Vol. 11 s. 735-753.
• KUCHAR L. 1999. Generowanie dobowych ciągów danych meteorologicznych dla określonych scenariuszy zmian klimatu. Folia Universitatis Agriculture Stetinensis Agricultura. Vol. 79 s. 133-138.
• KUCHAR L. 2004. Using WGENK to generate synthetic daily weather data for modelling of agricultural processes. Mathematics and Computers in Simulation. Vol. 65 s. 69-75.
• KUCHAR L., BAC S. 2006. Szacowanie parowania potencjalnego w okresie zimowym za pomocą zmodyfikowanego wzoru Turca dla potrzeb modelowania hydrologicznego. W: Aktualne problemy rolnictwa, gospodarki żywnościowej i ochrony środowiska. Pr. zbior. Red. A. Kotecki. Wrocław. Wydaw. AR s. 205-214.
• LALL U., SHARMA A. 1996. A nearest neighbor bootstrap for resampling hydrologic time series. Water Resources Research. Vol. 32 s. 679-693.
• LANDMAN W.A., MASON S.J., TYSON P.D., TENNANT W.J. 2001. Statistical downscaling of GCM simulations to streamflow. Journal of Hydrology. Vol. 252 s. 221-236.
• MACDONALD G., SERTORIO L. (red.) 1991. The global climate and ecosystems change. New York. Plenum Press. ISBN 978-0306437151 ss. 268.
• MEARNS L.O., ROSEZWEIG C., GOLDBERD R. 1997. Mean and variance change in climatic scenarios. Methods agricultural applications and measures of uncertainty. Climate Change. Vol. 35 s. 367-396.
• MERRITT W.S., ALILA Y., BARTON M., TAYLOR B., COHEN S., NEILSEN D. 2006. Hydrologic response to scenarios change in sub watersheds of the Okanagan basin, British Columbia. Journal of Hydrology. Vol. 326 s. 79-108.
• MINVILLE M., BRISSETTE F., LECONTE R. 2008. Uncertainty of the impact of climate change on the hydrology of a nordic watershed. Journal of Hydrology. Vol. 358 s. 70-83.
• NIELSEN, S.A., HANSEN E. 1973. Numerical solution of the rainfall runoff process on a daily basic. Nordic Hydrology. Vol. 4 s. 171-190.
• PARLANGE M.B., KATZ R.W. 2000. An extended version of the Richardson model for simulating daily weather variables. Journal of Applied Meteorology. Vol. 39 s. 610-622.
• PARRY M.L., CANZIANI O.F., PALUTIKOF J.P., VAN DER LINDEN P.J., HANSON C.E. (red.) 2007. Climate change 2007: Impacts, Adaptation and Vulnerability. Contribution of Working Group II to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge. UK. Cambridge Univ. Press ss. 976.
• RAJAGOPALAN B., LALL U. 1999. A k-nearest-neighbor simulator for daily precipitation and Rother weather variables. Water Resources Research. Vol. 35 s. 3089-3101.
• RICHARDSON C.W. 1981. Stochastic simulation of daily precipitation, temperature and solar radiation. Water Resources Research. Vol. 17 s. 182-190.
• ROSENZWEIG C. 1989. Global climate change: Predictions and observations. American Journal of Agricultural Economics. Vol. 71 s. 1265-1271.
• SEMENOV M.A., BROOKS R.J., BARROW E.M., RICHARDSON C.W. 1998. Comparison of WGEN and LARS-WG stochastic weather generators for diverse climate. Climate Research. Vol. 10 s. 95-107.
• SOLOMON S., QIN D., MANNING M., CHEN Z., MARQUIS M., AVERYT K.B., TIGNOR M., MILLER H.L. (red.) 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. Cambridge. Cambridge University Press ss. 996.
• SRIKANTHAN R., MCMAHON T.A. 2001. Stochastic generation of annual, monthly and daily cli mate data: a review. Hydrology and Earth Systems Sciences. Vol. 5 s. 653-670.
• THORNTON P.E., RUNNING S.W., WHITE M.A. 1997. Generating surfaces of daily meteorological variables over large regions of complex terrain. Journal of Hydrology. Vol. 190. s. 214-251.
• WALPOLE R.E., MYERS R.H. 1993. Probability and statistics for engineers and scientists. New York. MacMillan Publ. Comp. ISBN 978-0024242013 ss. 780.
• WILBY R.L. 1994. Stochastic weather type simulation for regional climate change impact. Water Resources Research. Vol. 30 s. 3395-3403.
• WILBY R.L., CONWAY D., JONES P.D. 2002. Prospects for downscaling seasonal precipitation variability using conditioned weather generator parameters. Hydrological Processes. Vol. 16. s. 1215-1234.
• WILKS D.S. 1998. Multisite generalization of a daily stochastic precipitation generation model. Journal of Hydrology. Vol. 210 s. 178-191.
• WILKS D.S. 2006. Statistical methods in the atmospheric sciences. Wyd. 2. Int. Geophys. Soc. 59. Academic Press. ISBN 0-12-751966-1 ss. 627.
• WILLEMS P. 2001. A spatial rainfall generator for small spatial scales. Journal of Hydrology. Vol. 252 s. 126-144.