VPP “Klimata mainības ietekme uz Latvijas ūdeņu vidi” Programmas vadītāji Prof. Māris Kļaviņš un

1. Klimata pārmaiņu ietekme uz iekšējo ūdeņu un jūras hidroloģiskajiem procesiem Uldis BethersLatvijas UniversitātesFizikas un matemātikas fakultātesVides un tehnoloģisko procesu matematiskās modelēšanas laboratorijaArtūrs ŠkuteDaugavpils UniversitātesDabaszinātņu un matemātikas fakultātesBioloģisko resursu izpētes un pārvaldības institūts

2. VPP “Klimata mainības ietekme uz Latvijas ūdeņu vidi” Programmas vadītāji Prof. Māris Kļaviņš un Prof. Andris Andrušaitis DP1: Modelēšana DP2: Barības vielu aprite DP4: Jūras bioģeoķīmija DP3: Iekšējo ūdeņu ekosistēmas DP5: Jūras ekosistēmas DP9: Plūdu un sausuma risks DP6: Krasta procesi DP7: Adaptācija DP8: Vadība un sabiedrības informēšana

3. DP1. MĒRĶIS Modelēt dažādus ūdens vides mainības scenārijus, izmantojot eksistējošus klimata maiņas scenārijus Baltijas jūras reģionam DP1. UZDEVUMI DP1a. Novērtēt un adaptēt eksistējošo reģionālo klimata mainības modeļu prognozes, izveidojot vairākas klimata scenāriju datu rindas DP1b. Modelēt virszemes ūdens un vielu noteci Latvijas teritorijai, izveidojot klimata mainībai atbilstošas upju noteces datu rindas Aprēķināt biogēno vielu noteces datu rindas DP1c. Adaptēt trīsdimensionālu jūras stāvokļa modeli, klimata mainībai atbilstošu jūras stāvokļa prognožu aprēķinam un veikt modelēšanu, izveidojot jūras stāvokļa datu rindas DP1d. Sniegt modelēšanas un datu analīzes atbalstu citām DP

4. IPCC klimata maiņas scenāriji Informācijas plūsmas Globālie klimata modeļi Reģionālie klimata modeļi Upju noteces scenāriji Biogēnu noteces scenāriji Latvijai adaptēti klimata maiņas scenāriji Jūras stāvokļa scenāriji Klimata mainības ietekme uz Latvijas ūdeņu vidi

5. GLOBĀLIE SCENĀRIJI Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) by the World Meteorological Organization (WMO) and the United Nations Environment Programme (UNEP) A2 2001 B2

6. A2 2006 B2

7. Globālie un reģionālie klimata modeļi Globālais scenārijs Globālais klimata modelis Reģionālais klimata modelis Scenārijs+GKM+RKM. “Mūsdienu klimats” (1961-1990) “Klimata maiņas scenāriji” (2071-2100)

8. RKM salīdzinājuma metodika 21 modelis 14 novērojumu stacijas un SMHI_HCCTL aprēķinu režģis Metodika, kas atļauj salīdzināt modeļu atbilstību mūsdienu klimatam Izvēlēts piemērotākais Meteoroloģiskie dati ar laika izšķirtspēju 1 diena Latvijai piemērotākais RKM

9. Labākā RKM rezultāti

10. RKM rezultātu modifikācijas metodika Klimata datu rindas Latvijai

11. Klimats: T-p diagramma Dobelei Lietaināks, vēlāks rudens Skaistas atvasaras Ziema par 3 mēnešiem īsāka Vasara par 2 mēnešiem garāka, karstāka, sausaka Pavasaris pusmēnesi agrāk

12. Dobele: prognozes salīdzinājums ar novērojumiem

13. Upju noteces modelēšana RKM klimats Meteoroloģiskie novērojumi 1961-1990 B2 klimats A2 klimats Aprēķini Hidroloģiskais modelis Kalibrācija A2 upju notece Upju notece 1961-1990 B2 upju notece Novērotā upju notece 1961-1990 Mūsdienu upju notece

14. Hidroloģisko modeļu ansambļa pieeja RKM iebūvētais hidroloģiskais modelis (HBV / SMHI) Konceptuāls hidroloģiskais modelis MIKE BASIN / DHI Konceptuāls hidroloģiskais modelis METQ / LLU Procesus aprakstošs modelis FIBASIN / LU & PAIC Procesus aprakstošs modelis MIKE SHE & 11 / DHI Hidroloģisko modeļu ansambļa pieeja ļauj novērtēt nenoteiktību un izvēlēties konkrētai laika / telpas izšķirtspējai piemērotāko modeli

15. RKM modelis (HBV): noteces moduļa izmaiņa procentos (A2 scenārijs) Upju notece Latvijā noteikti samazināsies ... vismaz par 5%

16. MIKE BASIN modelis: vidējais mēneša caurplūdums Lielupe/Mežotne Lielupes baseinā var samazināties par 25% (B2) līdz 35% (A2) Noteces sezonālais raksturs mainīsies...

17. MIKE BASIN modelis: vidējais mēneša caurplūdums Lielupe/Mežotne Novērojumi norāda uz noteces režīma izmaiņām

18. Biogēno vielu noteces modelēšana Aplūkotās vielas – kopējais slāpeklis (Ntot) un fosfors (Ptot) Nav pieejami dati par 1961-1990, modeļi jākalibrē mūsdienām Zemes lietojums, punktveida piesārņojuma avoti, minerālmēslu lietojums, mājlopu skaits utt. Statistiskie dati IR PIETIEKAMI Būtiska nenoteiktība par piesārņojumu nākotnē (veģetācijas izmaiņas, lauksaimniecības prakses izmaiņas) Lietojam MIKE BASIN konceptuālo modeli

19. MIKE BASIN. Kalibrācija Ntot. Lielupe 2,5 km augšpus Jelgavas Izņemot anomālijas Laba sakritība

20. MIKE BASIN. Ntot aprēķini. Bērze. Pieaug Ntot koncentrācija (ziemās), Garāks zema Ntot līmeņa periods Kopējās biogēnu plūsmas, visticamāk, būtiski nemainīsies

21. 21 Noteces ekstrēmi: 1. piemērs / Daugavas palienes Mērķis: Prognozēt klimata maiņas ietekmi uz noteces ekstrēmu (plūdu un ilgstošu sausuma periodu) režīmu, noskaidrot šo parādību ietekmi uz palieņu ekosistēmām Daugavas vidusteces palienēs. Lielākās dabiskās palienes Latvijā atrodas Daugavas ielejā no Daugavpils līdz Jersikai

22. Noskaidrot dabisko palieņu lomu hidroloģiskā režīma stabilizēšanā Dabisko palieņu lomas izpēte hidroloģiskā režīma stabilizēšanā: (1) palieņu nozīme palu viļņa laiktelpiskajā transformēšanā; (2) palieņu nozīme palu ūdeņu un cietās noteces akumulēšanā.

23. Prognozēt plūdu un sausuma režīma paredzamās izmaiņas, ņemot par pamatu hidroloģiskā režīma scenārijus Gada vidējais caurplūdums Daugavā pie Daugavpils nav būtiski mainījies kopš hidroloģisko novērojumu uzsākšanas 1881. gadā. Tai pat laikā gada maksimālais caurplūdums ir acīmredzami samazinājies, savukārt minimālais caurplūdums – palielinājies.

24. Noskaidrot plūdu un sausuma ietekmi uz vielu plūsmām palieņu sistēmās un baseinā USLE (Universal Soil Loss Equation) erozijas modeļa integrācija ĢIS vidē ar 2 m šūnas izmēru Pa labi - potenciāli iespējamais noskalotā augsnes materiāla daudzums (t·ha-1·gadā-1), oranžā un sarkanā krāsā iekrāsotās teritorijas iezīmē erozijas paaugstināta riska teritorijas.

25. Piemērs 2: Rīgas pilsētas hidrodinamiskais modelis un applūstošo teritoriju modelēšana Eksistē nozīmīgs maksimālā ūdenslīmeņa trends 3,6 mm/g Klimata izmaiņas ņemtas vērā praktiskā projektā

26. Modeļapgabals, tā detalizācija

27. Robežnosacījumu uzdošanas, novērojumu un indikatīvie punkti

28. APRĒĶINU ILUSTRĀCIJAS1x10 gados (zaļš), 1x100 gados (sarkans). Langas grīva (Ķīšezera Z krasts)

29. APRĒĶINU ILUSTRĀCIJAS1x10 gados (zaļš), 1x100 gados (sarkans). Vecdaugava, Mangaļsala

30. APRĒĶINU ILUSTRĀCIJAS1x10 gados (zaļš), 1x100 gados (sarkans). Krasta iela augšpus Salu tiltam

31. KOPSAVILKUMS • Izstrādāta metode RKM salīdzinājumam • Noteikts labākais RKM Latvijai • Parādīts, ka RKM scenāriji nav tieši izmantojami salīdzinājumam ar novērojumiem • Izveidota RKM modeļaprēķinu modifikācijas metode • Izgatavoti klimata mainības scenāriji Latvijai • Veikta nākotnes klimata analīze • Izveidota modeļu ansambļa pieeja hidroloģiskajai modelēšanai • Kalibrēti/verificēti hidroloģiskie modeļi • Izgatavotas prognostiskās upju noteces datu rindas • Kalibrēti biogēnu noteces modeļi • Sniegts prognostisks biogēnu noteces vērtējums • Veikti pielietojumi plūdu situāciju analīzē

32. ŠĶIETAMĪBA UN TICAMĪBA KLIMATA MAIŅAS PROGNOZĒS LATVIJAI