Veda

Marcel Vasiľák – Klimatické simulácie snehovej pokrývky v horských oblastiach s využitím nástrojov GIS4WRF

skala
Hits: 32

Tento príspevok zaznel na konferencii GIS Slovakia 2026.

Klimatický systém je výsledkom komplexných interakcií medzi atmosférou, zemským povrchom a energetickou bilanciou planéty. V tomto kontexte zohrávajú geoinformačné technológie zásadnú úlohu, keďže umožňujú tieto procesy nielen analyzovať, ale aj modelovať a predikovať ich vývoj v priestore a čase. Téma modelovania snehovej pokrývky v horských oblastiach reflektuje aktuálnu potrebu detailného poznania kryosférických procesov v kontexte klimatickej zmeny, keďže snehová pokrývka zohráva zásadnú úlohu v hydrologickom cykle, energetickej bilancii krajiny aj v ekosystémových procesoch. Modelovanie vychádza z prepojenia numerických meteorologických modelov (WRF – Weather Research and Forecasting) s GIS prostredím. Tento prístup umožňuje transformovať výstupy klimatických simulácií do priestorovo explicitnej formy, ktorá je využiteľná pre ďalšie analýzy a rozhodovacie procesy. Kľúčovým aspektom je pritom schopnosť pracovať s vysokým priestorovým rozlíšením, ktoré je nevyhnutné najmä v členitom horskom teréne. V prezentovanom výskume predstavujú primárne záujmové územie Vysoké a Belianske , teda prostredie, v ktorom sa vplyv reliéfu na rozloženie snehovej pokrývky prejavuje mimoriadne výrazne.

Vasilak202604

Ako ukazuje metodika prezentovaná v príspevku, vstupné dáta zahŕňajú predovšetkým meteorologické premenné, ktoré sú následne spracované v modeli WRF. Dôležitou súčasťou postupu je pritom konfigurácia modelu, nastavenie výpočtových domén, preprocessing vstupných dát, samotný výpočet aj následný postprocessing a výber vhodných premenných. Výsledkom sú detailné simulácie priemernej výšky snehovej pokrývky, počtu dní so snehovou pokrývkou a ich priestorovej variability. Dôležitým krokom je následná integrácia týchto dát do GIS prostredia, kde dochádza k ich priestorovej analýze a vizualizácii. Súčasťou postupu je aj priestorové spracovanie modelových výstupov v GIS prostredí. Dôležitou súčasťou metodiky je aj validácia modelovaných výstupov voči dostupným meraniam, keďže výsledná kvalita simulácií závisí nielen od priestorového rozlíšenia, ale aj od kvality iniciálnych dát a nastavenia fyzikálnych schém modelu. Pre dosiahnutie detailnejšieho priestorového obrazu sa uplatňuje dynamický downscaling, štatistický downscaling aj interpolačné postupy. Pri štatistickom downscalingu nejde nevyhnutne o spracovanie výstupov modelu WRF, ale aj o štatistickú transformáciu dát z globálnych či regionálnych modelov alebo z reanalýz, napríklad ERA5, do jemnejšieho rozlíšenia. Presnosť takéhoto prístupu je podmienená kvalitou transformácie aj dostupnosťou lokálnych meraní z pozemných staníc.

Vasilak202601

Výsledky simulácií a ich klimageografická interpretácia poukazujú na výraznú priestorovú heterogenitu snehovej pokrývky v horských oblastiach, kde aj menšie rozdiely v reliéfe a polohe vedú k významným odlišnostiam v jej vývoji. Priemerná výška snehovej pokrývky dosahuje maximum približne v pásme 1650 až 2150 m n. m., pričom vo vyšších polohách následne klesá. Toto priestorové rozloženie je podmienené viacerými vzájomne pôsobiacimi činiteľmi, najmä vetrom vrátane veternej erózie, bázou orografickej oblačnosti, orientáciou voči prevládajúcemu prúdeniu vzduchu, expozíciou voči slnečnému žiareniu a vegetáciou. Práve kombinácia týchto faktorov vysvetľuje, prečo sa snehová pokrývka výrazne líši aj na relatívne malej ploche a prečo jej vývoj nemožno vysvetliť len nadmorskou výškou. Prejavy klimatickej zmeny sa pritom neukazujú len v zmenách priemernej výšky snehovej pokrývky, ale aj v zmenách priemerného počtu dní so snehovou pokrývkou. Z hydrologického hľadiska má tento vývoj zásadné dôsledky. Snehová pokrývka funguje ako prirodzený zásobník , ktorý postupne uvoľňuje vodu počas jarného topenia. Zmeny v jej výške a časovom trvaní sa preto premietajú aj do hydrologického režimu oblasti.

Vasilak202602

Z metodického pohľadu predstavuje kombinácia WRF modelovania a GIS analýz významný nástroj pre pokročilé klimatické štúdie. Umožňuje nielen spätnú analýzu (hindcasting), ale aj scenárové modelovanie budúceho vývoja. Prezentácia zároveň ukazuje, že model WRF nachádza uplatnenie aj pri výskume extrémnych zrážok, mimoriadnych snehových udalostí či prognóz otepľovania v rôznych častiach sveta, čím sa potvrdzuje jeho široká využiteľnosť v klimatologickom výskume. Takéto výstupy sú kľúčové pre plánovanie v oblastiach ako vodné hospodárstvo, lesníctvo, energetika či cestovný ruch. Zároveň sa potvrdzuje, že pre pochopenie klimatických procesov je nevyhnutné prepájať rôzne mierky – od globálnych modelov až po lokálne podmienky. Práve GIS technológie umožňujú tento prechod medzi mierkami realizovať a poskytujú platformu na integráciu dát z rôznych zdrojov.

Vasilak202603

Zaujímavým doplnkom prezentácie bola popularizačná ukážka možného vývoja výšky snehovej pokrývky v roku 2050, založená na extrapolácii časového radu minulých údajov. Nešlo teda o výsledok fyzikálneho modelovania, ani o samostatný výstup umelej inteligencie, ale o ilustračné predĺženie existujúceho trendu do budúcnosti. Vedecky preto treba tento moment chápať skôr ako orientačnú demonštráciu než ako plnohodnotnú prognózu. V širšom kontexte klimatického bloku konferencie tento príspevok dopĺňa poznatky o radiačných faktoroch a kontinentalite podnebia. Spoločne ukazujú, že klimatické procesy sú výsledkom komplexnej interakcie energie, atmosféry a zemského povrchu, pričom ich prejavy majú výrazne diferencovaný priestorový charakter. V konečnom dôsledku ide o posun od opisného poznania klimatických javov k ich detailnejšiemu modelovaniu, priestorovej interpretácii a hlbšiemu pochopeniu ich dôsledkov. Práve takéto prístupy budú dôležité aj pri adaptácii na klimatickú zmenu v horských regiónoch, kde sa významne prejavuje najmä teploty vzduchu, zmeny snehovej pokrývky a hydrologického režimu, zatiaľ čo iné prejavy môžu byť v porovnaní s urbánnym prostredím menej výrazné.

The climate system is the result of complex interactions between the atmosphere, the Earth’s surface and the planet’s energy balance. In this context, geoinformation technologies play a crucial role, as they make it possible not only to analyse these processes but also to model them and predict their development across space and time. The modelling of snow cover in mountain regions reflects the current need for a detailed understanding of cryospheric processes in the context of climate change, since snow cover plays a fundamental role in the hydrological cycle, the energy balance of the landscape and ecosystem processes. The modelling is based on the integration of numerical meteorological models, particularly WRF – the Weather Research and Forecasting model – with a GIS environment. This approach makes it possible to transform the outputs of climate simulations into a spatially explicit form that can be used for further analyses and decision-making processes. A key aspect is the ability to work at a high spatial resolution, which is essential particularly in rugged mountain terrain. In the research presented, the High Tatras and the Belianske Tatras constitute the primary area of interest—an environment in which the influence of topography on the distribution of snow cover is especially pronounced.

As demonstrated by the methodology presented in the contribution, the input data primarily include meteorological variables that are subsequently processed using the WRF model. An important part of the procedure involves configuring the model, defining the computational domains, preprocessing the input data, performing the calculation itself, and subsequently post-processing the results and selecting appropriate variables. The outputs consist of detailed simulations of mean snow depth, the number of days with snow cover and their spatial variability. An important subsequent step is the integration of these data into a GIS environment, where they are subjected to spatial analysis and visualisation. The procedure also includes the spatial processing of model outputs in GIS. Another essential component of the methodology is the validation of the modelled outputs against available measurements, since the resulting quality of the simulations depends not only on spatial resolution but also on the quality of the initial data and the configuration of the model’s physical parameterisation schemes.

Dynamical downscaling, statistical downscaling and interpolation methods are applied to obtain a more detailed spatial representation. Statistical downscaling does not necessarily involve processing WRF model outputs alone. It may also involve the statistical transformation of data from global or regional models, or from reanalyses such as ERA5, into a finer spatial resolution. The accuracy of this approach depends on both the quality of the transformation and the availability of local measurements from ground-based stations. The simulation results and their climatogeographical interpretation indicate pronounced spatial heterogeneity in snow cover across mountain regions, where even relatively small differences in topography and location result in significant differences in its development. Mean snow depth reaches its maximum approximately within the elevation zone of 1,650 to 2,150 metres above sea level, after which it decreases at higher elevations.

This spatial distribution is determined by several interacting factors, particularly wind, including wind erosion and snow redistribution, the base of orographic cloud cover, orientation in relation to the prevailing airflow, exposure to solar radiation and vegetation. It is precisely the combination of these factors that explains why snow cover may vary considerably even across a relatively small area and why its development cannot be explained solely by elevation. The effects of climate change are reflected not only in changes in mean snow depth but also in changes in the average number of days with snow cover. From a hydrological perspective, these developments have fundamental consequences. Snow cover functions as a natural water reservoir that gradually releases water during the spring snowmelt. Changes in its depth and duration are therefore also reflected in the hydrological regime of the region.

From a methodological perspective, the combination of WRF modelling and GIS analyses represents an important tool for advanced climate studies. It enables not only retrospective analysis, or hindcasting, but also scenario-based modelling of future development. The presentation also demonstrates that the WRF model is applied in research into extreme precipitation, exceptional snowfall events and projections of warming in different parts of the world, confirming its broad applicability in climatological research. Such outputs are essential for planning in sectors such as water management, forestry, energy and tourism. They also confirm that understanding climate processes requires the interconnection of different scales, ranging from global models to local conditions. GIS technologies make it possible to bridge these scales and provide a platform for integrating data from a variety of sources. An interesting addition to the presentation was a popular-science demonstration of the possible development of snow depth by 2050, based on the extrapolation of a time series of historical data. It was therefore neither the result of physical modelling nor a standalone output generated by artificial intelligence, but rather an illustrative extension of an existing trend into the future. From a scientific perspective, this element should consequently be understood as an indicative demonstration rather than a comprehensive forecast.

Within the broader context of the conference’s climate session, this contribution complements findings concerning radiative factors and climate continentality. Together, they demonstrate that climate processes result from complex interactions among energy, the atmosphere and the Earth’s surface, while their manifestations have a strongly differentiated spatial character. Ultimately, this represents a shift from the descriptive understanding of climate phenomena towards their more detailed modelling, spatial interpretation and a deeper understanding of their consequences. Such approaches will also be important for climate change adaptation in mountain regions, where the most significant manifestations include rising air temperatures, changes in snow cover and alterations in the hydrological regime, while other impacts may be less pronounced than in urban environments.

Veda

Miriam Janušková – Hodnotenie kontinentality podnebia vo vzťahu k radiačným faktorom

skala
Hits: 65

Tento príspevok zaznel na konferencii GIS Slovakia 2026.

Podnebie nie je len súhrnom teplôt a zrážok. Je výsledkom komplexného systému procesov, ktoré prebiehajú v atmosfére, na zemskom povrchu aj medzi nimi. Jedným z kľúčových faktorov, ktorý tento systém formuje, je slnečné žiarenie. Práve jeho množstvo, distribúcia a interakcia s povrchom určujú základné charakteristiky klímy vrátane jej kontinentálneho či oceánskeho charakteru. Kontinentalita podnebia predstavuje mieru, do akej je klíma ovplyvnená vnútrozemskými podmienkami na rozdiel od oceánskych vplyvov. V praxi sa prejavuje najmä väčšími teplotnými rozdielmi medzi letom a zimou a vyššou variabilitou počasia. V strednej Európe, vrátane Slovenska, ide o veľmi dynamickú charakteristiku, ktorú ovplyvňuje nielen geografická poloha, ale aj lokálne faktory. Jedným z najvýznamnejších sú radiačné faktory. Slnečné žiarenie predstavuje primárny zdroj energie pre klimatický systém Zeme. Jeho intenzita závisí od viacerých premenných – zemepisnej šírky, ročného obdobia, oblačnosti, ale aj vlastností povrchu, ako je albedo či vegetačný pokryv. Tieto faktory následne ovplyvňujú teplotný režim krajiny a tým aj jej klimatický charakter.

Januskova202601

Analýza vzťahu medzi kontinentalitou a radiačnými faktormi umožňuje lepšie pochopiť, ako sa energia distribuuje v krajine a ako ovplyvňuje klimatické procesy. Zároveň poskytuje nástroje na identifikáciu oblastí, ktoré sú náchylnejšie na extrémy, napríklad výrazné teplotné výkyvy či prehriatie. Z metodického hľadiska ide o kombináciu klimatologických dát a priestorových analýz. Využívajú sa dlhodobé časové rady meteorologických meraní, ktoré sa následne prepájajú s informáciami o radiačných podmienkach. Práve tu zohrávajú významnú úlohu GIS technológie, ktoré umožňujú tieto dáta integrovať, analyzovať a vizualizovať v priestore.

Prepojenie klimatológie a geoinformatiky tak predstavuje silný nástroj na pochopenie aj riadenie klimatických procesov v krajine. Nejde len o vedecký výskum, ale aj o praktický základ pre rozhodovanie, ktoré má priamy dopad na kvalitu života obyvateľov. V konečnom dôsledku ide o pochopenie jednej zásadnej veci: klíma je výsledkom globálnych procesov, ale aj lokálnych interakcií medzi energiou, povrchom a priestorom. Vzťah medzi radiačnými faktormi a kontinentalitou sa prejavuje aj v časovom posune medzi priebehom žiarenia a teploty, ktorý odráža rozdielny charakter oceánskych a vnútrozemských oblastí. Radiačná bilancia pritom ovplyvňuje teplotnú amplitúdu a významnú úlohu zohráva aj nadmorská výška, na ktorú je nová metóda hodnotenia kontinentality citlivá. V prezentovanom prístupe vystupuje ako kľúčový radiačný prvok najmä extraterestrické slnečné žiarenie a jeho sezónny priebeh počas roka.

Januskova202602

Dôležitým metodickým posunom v hodnotení kontinentality je využitie nového prístupu založeného na porovnaní priebehu teploty vzduchu a extraterestrického slnečného žiarenia počas roka. Nejde pritom len o všeobecné posúdenie vzťahu medzi klímou a žiarením, ale o novú metódu merania kontinentality podnebia vo vzťahu k radiačným faktorom. Tento prístup vychádza z predpokladu, že medzi maximom žiarenia a maximom teploty existuje časové oneskorenie, ktoré je charakteristické pre dané územie. Na tomto princípe je založený tzv. index E, ktorý kvantifikuje kontinentalitu ako časový posun v dňoch medzi priebehom radiácie a teploty. Práve vyjadrenie kontinentality v dňoch predstavuje jeden z hlavných prínosov tejto metódy, keďže umožňuje uchopiť klimatický rozdiel ako časovo interpretovateľnú charakteristiku. Výpočet prebieha porovnaním relatívnych priebehov týchto dvoch veličín v kľúčových bodoch roka, napríklad pri 25 %, 50 % a 75 % amplitúdy, pričom výsledná hodnota predstavuje priemer viacerých čiastkových odchýlok. Metóda bola ilustrovaná na konkrétnych lokalitách s odlišným oceánskym a kontinentálnym režimom, ako aj na príkladoch z tropického a mimotropického pásma, čo ukazuje rozdielne časové oneskorenie medzi priebehom žiarenia a teploty. Takéto porovnania potvrdzujú, že index E dokáže citlivo rozlišovať medzi prímorskými a vnútrozemskými typmi podnebia.

Z praktických výsledkov vyplýva, že kontinentalita rastie so vzdialenosťou od oceánu, pričom tento vzťah má približne logaritmický priebeh. Priestorové analýzy realizované v prostredí GIS využívajú interpoláciu klimatických dát, konkrétne metódu Ordinary Kriging, ktorá zohľadňuje priestorovú autokoreláciu meraní. Pri spracovaní Európy boli pre presnejšie zachytenie východnej hranice využité aj priľahlé stanice v Rusku, pričom ostrovné oblasti boli interpolované samostatne. Napríklad analýza na 50. rovnobežke ukazuje veľmi silnú závislosť medzi hodnotou indexu E a vzdialenosťou od pobrežia (R² ≈ 0,88), čo potvrdzuje dominantný vplyv oceánskej regulácie klímy v pobrežných oblastiach. Takto je možné vytvoriť spojité mapy kontinentality pre celé územie Európy alebo sveta, pričom sa berú do úvahy aj špecifiká, ako sú ostrovné oblasti alebo okrajové regióny. Následne bol interpolovaný raster prevedený na polygóny s využitím klasifikácie Equal interval, čo umožnilo prehľadnejšiu priestorovú interpretáciu výsledkov.

Januskova202603

Dôležitým záverom je aj to, že nový index E nevystupuje izolovane, ale vykazuje väčšiu zhodu s indexom ombrickej kontinentality. Zároveň sa ukazuje, že je použiteľný najmä mimo tropického pásma, teda v oblastiach ležiacich mimo obratníkov, kde sezónny priebeh žiarenia a teploty umožňuje tento typ porovnania spoľahlivejšie interpretovať. Mapy ukazujú gradient kontinentality – od oceánskeho západu Európy s nízkymi hodnotami až po výrazne kontinentálne oblasti východnej Európy a vnútrozemia Ázie. Tento priestorový vzor potvrdzuje, že kontinentalita nie je len funkciou geografickej polohy, ale aj výsledkom komplexnej interakcie radiačných a cirkulačných faktorov. Nová metóda je zároveň citlivá aj na lokálne podmienky, ako sú nadmorská výška, orientácia reliéfu, náveterná a záveterná strana pohorí či vplyv teplých a studených morských prúdov, a preto umožňuje presnejšie zachytiť jemnejšie priestorové rozdiely v charaktere klímy.

Climate is not merely a summary of temperatures and precipitation. It is the result of a complex system of processes occurring within the atmosphere, at the Earth’s surface and through interactions between them. One of the key factors shaping this system is solar radiation. Its amount, distribution and interaction with the surface determine the fundamental characteristics of climate, including its continental or oceanic nature. Climatic continentality expresses the extent to which a climate is influenced by inland conditions rather than by oceanic effects. In practice, it is manifested primarily through greater temperature differences between summer and winter and higher weather variability. In Central Europe, including Slovakia, continentality is a highly dynamic characteristic influenced not only by geographical location but also by local factors. Radiation factors are among the most significant of these.

Solar radiation is the primary source of energy for the Earth’s climate system. Its intensity depends on several variables, including latitude, season, cloud cover and surface properties such as albedo and vegetation cover. These factors subsequently affect the temperature regime of the landscape and, consequently, its climatic character. Analysing the relationship between continentality and radiation factors provides a better understanding of how energy is distributed across the landscape and how it influences climatic processes. It also provides tools for identifying areas that are more susceptible to extremes, such as substantial temperature fluctuations or overheating. From a methodological perspective, this involves combining climatological data with spatial analyses. Long-term time series of meteorological measurements are used and subsequently linked with information about radiation conditions. GIS technologies play an important role in this process by making it possible to integrate, analyse and visualise these data spatially.

The integration of climatology and geoinformatics therefore represents a powerful tool for both understanding and managing climatic processes within the landscape. It is relevant not only to scientific research but also as a practical basis for decision-making that directly affects residents‘ quality of life. Ultimately, it is about understanding one fundamental principle: climate is the result of global processes as well as local interactions between energy, the surface and space. The relationship between radiation factors and continentality is also reflected in the time lag between the annual courses of radiation and temperature, which represents the differing characteristics of oceanic and inland regions. The radiation balance influences temperature amplitude, while altitude also plays an important role, as the new method for evaluating continentality is sensitive to it. In the presented approach, extraterrestrial solar radiation and its seasonal course throughout the year constitute the principal radiation component.

An important methodological advance in the evaluation of continentality is the use of a new approach based on comparing the annual courses of air temperature and extraterrestrial solar radiation. This is not merely a general assessment of the relationship between climate and radiation, but a new method for measuring climatic continentality in relation to radiation factors. The approach is based on the assumption that a time lag exists between the maximum level of radiation and the maximum temperature, and that this lag is characteristic of a particular area. This principle forms the basis of the E index, which quantifies continentality as the time shift, expressed in days, between the annual courses of radiation and temperature. Expressing continentality in days is one of the method’s principal contributions, as it makes it possible to describe climatic differences as a characteristic that can be interpreted in temporal terms.

The calculation is performed by comparing the relative annual courses of the two variables at key points, such as 25%, 50% and 75% of their amplitudes. The resulting value represents the average of several partial deviations. The method was illustrated using specific locations with differing oceanic and continental regimes, as well as examples from tropical and extratropical zones. These examples demonstrate the different time lags between the annual courses of radiation and temperature. Such comparisons confirm that the E index can sensitively distinguish between coastal and inland climate types. The practical results indicate that continentality increases with distance from the ocean, with the relationship following an approximately logarithmic pattern. Spatial analyses performed in a GIS environment use climatic-data interpolation, specifically the Ordinary Kriging method, which accounts for the spatial autocorrelation of measurements.

When processing data for Europe, adjacent stations in Russia were also included to represent the eastern boundary more accurately, while island areas were interpolated separately. An analysis along the 50th parallel, for example, demonstrates a very strong relationship between the E index value and distance from the coastline (R² ≈ 0.88). This confirms the dominant influence of oceanic climate regulation in coastal regions. This approach makes it possible to produce continuous continentality maps for the entirety of Europe or even the world while accounting for specific geographical conditions, including island territories and peripheral regions. The interpolated raster was subsequently converted into polygons using the Equal Interval classification method, enabling a clearer spatial interpretation of the results.

Another important conclusion is that the new E index does not operate in isolation but shows a greater degree of agreement with the ombric continentality index. At the same time, it appears to be particularly applicable outside the tropical zone—that is, in areas located beyond the tropics—where the seasonal courses of radiation and temperature allow this type of comparison to be interpreted more reliably. The maps reveal a gradient of continentality, extending from the oceanic western part of Europe, characterised by low values, to the markedly continental regions of Eastern Europe and the interior of Asia. This spatial pattern confirms that continentality is not merely a function of geographical location but also the result of complex interactions between radiation and atmospheric circulation factors. The new method is also sensitive to local conditions, including altitude, terrain orientation, the windward and leeward sides of mountain ranges and the effects of warm and cold ocean currents. It can therefore represent finer spatial differences in climatic characteristics more accurately.