POSUDZOVANIE EXTRÉMNYCH HYDROLOGICKÝCH JAVOV V POVODIACH

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ Fakulta stavební doc. Ing. Martina Zeleňáková, Ph.D. POSUDZOVANIE EXTRÉMNYCH HYDROLOGICKÝCH JAVOV V POVODIACH ASSESSMENT OF EXTREME HYDROLOGICAL EVENTS IN RIVER BASINS TEZE PŘEDNÁŠKY K PROFESORSKÉMU JMENOVACÍMU ŘÍZENÍ V OBORU VODNÍ HOSPODÁŘSTVÍ A VODNÍ STAVBY Brno 2017

KĽÚČOVÉ SLOVÁ zrážky, trendová analýza, Mann-Kendallov test, Senov koeficient, Slovensko KEYWORDS precipitation, trend analysis, Mann-Kendall test, Sen estimator, Slovakia Martina Zeleňáková, 2017 ISBN 978-80-214-5527-6 ISSN 1213-418X

OBSAH Predstavenie autora 4 Posudzovanie extrémnych hydrologických javov v povodiach 9 1. Úvod 9 2. Materiál a metódy 10 2.1 Študované územie a údaje 10 2.2 Štatistická analýza 13 2.3 Štandardizovaný zrážkový index 15 2.4 Suché a mokré obdobia 15 3. Výsledky a diskusia 16 3.1 Trendy atmosférických zrážok na Slovensku 16 3.1.1 Ročné trendy 16 3.1.2 Sezónne trendy 17 3.1.3 Mesačné trendy 17 3.2 Trendy atmosférických zrážok na východnom Slovensku 18 3.3 Štandardizovaný zrážkový index 23 3.4 Dĺžky trvania suchých a mokrých období 26 4. Záver 29 Použitá literatúra 30 Koncepcia ďalšej vedeckej a pedagogickej činnosti 31 Summary 32 3

PREDSTAVENIE AUTORA Meno a priezvisko : Doc. Ing. Martina Zeleňáková, PhD. rod. Bendíková Dátum a miesto narodenia: 2.11.1975, Poprad Trvalé bydlisko: Československej armády 19 040 01 Košice Adresa pracoviska: Technická univerzita v Košiciach Stavebná fakulta Ústav environmentálneho inžinierstva Vysokoškolská 4, 042 00 Košice Telefón, e-mail: +421 55 602 4270, martina.zelenakova@tuke.sk Vzdelanie a kvalifikácia: 1999 Inžinier v odbore Environmentalistika, Technická univerzita v Košiciach, Stavebná fakulta 2004 PhD. (philosophiae doctor) v odbore Environmentalistika, Technická univerzita v Košiciach, Stavebná fakulta 2009 docent v odbore Environmentálne inžinierstvo, Technická univerzita v Košiciach, Stavebná fakulta Zamestnanie: 1999 TU v Košiciach, Stavebná fakulta, Ústav environmentálneho inžinierstva, vedecký pracovník, odborný asistent (od 2001), docent (od 2009) Odborná spôsobilosť: 2003 kurz vysokoškolskej pedagogiky podľa európskych štandardov, ukončené osvedčením, Technická univerzita v Košiciach 2005 anglický jazyk, ukončené štátnou skúškou, Štátna jazyková škola v Košiciach 2007 obhajoba odbornej práce z vodohospodárskej praxe, ukončené osvedčením, Výskumný ústav vodného hospodárstva 2009 kurz Flood modelling for management, ukončené osvedčením, UNESCO Institute for Water Education 2012 odborná spôsobilosť na účely Posudzovania vplyvov na životné prostredie v odbore činností environmentalistika, vodné hospodárstvo a oblasti činnosti vodné stavby, ukončené skúškou, Ministerstvo životného prostredia Slovenskej republiky 2015 autorizovaný stavebný inžinier v kategórii Inžinier pre konštrukcie inžinierskych stavieb, ukončené osvedčením, Slovenská komora stavebných inžinierov Vyučované predmety: I. stupeň štúdia: Hydrológia Hydromechanika Vodné stavby Vplyv stavieb na životné prostredie II. stupeň štúdia: Vodárenstvo a stokovanie Environmentálne riziká Technologický projekt Geografické informačné systémy III. stupeň štúdia: Mechanika kontinua Analýza vplyvu stavieb na životné prostredie 4

Názvy vedených PhD. tém: Aplikácia rizikovej analýzy v procese posudzovania vplyvov (vybraných stavieb) na životné prostredie Posudzovanie environmentálneho rizika v podmienkach Líbye Hodnotenie a manažment povodňového rizika vo vybraných povodiach vodných tokov z hľadiska požiadavky implementácie Smernice 2007/60/ES Výskum a riešenie vsakovania vôd z povrchového odtoku s dôrazom na retenčnú kapacitu vybraného územia a intenzitu zrážok Model integrovaného environmentálno bezpečnostno zdravotného procesu posudzovania vplyvov činností na životné prostredie Dopad klimatických zmien na hospodárenie s vodou v krajine Využitie informačných technológií vo vodnom hospodárstve Výskumné zameranie: vodné hospodárstvo, vodné stavby, posudzovanie vplyvov na životné prostredie, environmentálne riziká Riešené projekty (zodpovedný riešiteľ/zodpovedný partner): 2006-2009 KEGA 3/4109/06 Vodné stavby e-learningová forma výučby 2009-2010 APVV SK-PL-0022-09 Environmentálne hodnotenie prostredia metódami rizikovej analýzy 2010-2013 APVV SUSPP-0007-09 Zvýšenie efektívnosti zachytávania a využívania zrážkových vôd z povrchového odtoku za účelom minimalizácie energetickej náročnosti 2011-2013 HUSK/1001/2.12/0058 Štúdia stavu pripravenosti samospráv a ďalších entít na riešenie protipovodňovej ochrany, zvýšenie ich vedomostnej úrovne v súlade s platnými právnymi predpismi 2012-2014 HUSK/1001/2.12/0009Modelovanie povodní a vývoj logistického modelu pre riadenie povodňovej krízy,, 04/2012-03/2014, vedúci partnera projektu 2012-2013 Vysegrad fund - Standard grant 21210018 Hodnotenie kvality životného prostredia v krajinách V4 / Assessment of the quality of the environment in V4 countries, vedúci partnera projektu 2013-2014 APVV Bilaterálna spolupráca SK-PT 0013-11 Riziko výskytu extrémnych hydrologických udalostí 2013-2014 Vysegrad fund - Strategic grant 31210009 (VUT Brno), 2013-2014 Trvalo udržateľné hospodárenie s dažďovou vodou v krajinách V4, vedúci partnera projektu 2014-2017 VEGA 1/0609/14 Posudzovanie environmentálnych rizík vyplývajúcich z klimatickej zmeny a antropogénnej činnosti v povodiach vodných útvarov východného Slovenska 2016-2017 APVV Bilaterálna spolupráca SK-PT-2015-0007 Posudzovanie rizika extrémnych hydrologických javov Publikácie (počet záznamov spolu 499): Skupina A1 - Knižné publikácie charakteru vedeckej monografie (AAA, AAB, ABA, ABB, ABC, ABD) Počet záznamov: 9 Skupina A2 - Ostatné knižné publikácie (ACA, ACB, BAA, BAB, BCB, BCI, EAI, CAA, CAB, EAJ, FAI) Počet záznamov: 15 5

Skupina B - Publikácie v karentovaných vedeckých časopisoch a autorské osvedčenia, patenty a objavy (ADC, ADD, AEG, AEH, BDC, BDD, CDC, CDD, AGJ) Počet záznamov: 11 Skupina C - Ostatné recenzované publikácie (ACC, ACD, ADE, ADF, AEC, AED, AFA, AFB, AFC, AFD, AFE, AFF, AFG, AFH, BBA, BBB, BCK, BDA, BDB, BDE, BDF, BEC, BED, BFA, BFB, BGH, CDE, CDF) Počet záznamov: 434 Skupina N - Nové kategórie EPC v zmysle Vyhlášky č. 456/2012 (ADM, ADN, AEM, AEN, BDM, BDN, CBA, CBB) Počet záznamov: 7 Skupina D - Ostatné - mimo kategórií MŠSR Počet záznamov: 23 Najvýznamnejšie publikácie: AAA Using Risk Analysis for Flood Protection Assessment / Martina Zeleňáková, Lenka Zvijáková, - [1. vyd.] - Springer - 2017. - 128 p.. - ISBN 978-3-319-52150-3. AAA Riziková analýza v procese posudzovania vplyvov objektov protipovodňovej ochrany na životné prostredie / Lenka Zvijáková, Martina Zeleňáková - [1. vyd.] - Praha : Leges - 2015. 255 p. ISBN 978-80-7502-062-8. AAB Posudzovanie povodňového rizika / Martina Zeleňáková - 1. vyd - Košice : TU - 2009. - 101 s. - ISBN 978-80-553-0315-4. ADC A dimensional analysis-based model for the prediction of nitrogen concentrations in Laborec River, Slovakia / Martina Zeleňáková, Mária Čarnogurská - 2013. In: Water and Environment Journal: Promoting Sustainable Solutions. Vol. 27, no. 2 (2013), p. 284-291. - ISSN 1747-6585 ADC A model based on dimensional analysis for prediction of nitrogen and phosphorus concentrations at the river station Ižkovce, Slovakia / M. Zeleňáková... [et al.] - 2013.In: Hydrology and Earth System Sciences. Vol. 17, no. 1 (2013), p. 201-209. - ISSN 1027-5606 ADC Evaluation of environmental impact assessment effectiveness in Slovakia / Lenka Zvijáková, Martina Zeleňáková, Pavol Purcz - 2014. In: Impact Assessment and Project Appraisal. Vol. 32, no. 2 (2014), p. 150-161. - ISSN 1461-5517 ADC Environmental Impact Assessment in the Visegrad Group countries / Slávka Galaś... [et al.] - 2015.In: Environmental Impact Assessment Review. Vol. 55 (2015), p. 11-20. - ISSN doi:10.1016/j.eiar.2015.06.006 ADC Methodology of flood risk assessment from flash floods based on hazard and vulnerability of the river basin / Martina Zeleňáková... [et al.] - 2015.In: Natural Hazards. Vol. 79, no. 3 (2015), p. 2055-2071. - ISSN 0921-030X ADC Determination of pollutant concentrations in the Krasny Brod River profile based on the Buckingham theorem / Martina Zeleňáková... [et al.] - 2016.In: Desalination and Water Treatment. Vol. 57, no. 6 (2016), p. 2693-2701. - ISSN 1944-3986 ADC Modeling the profit from hydropower plant energy generation using dimensional analysis / Mária Čarnogurská... [et al.] - 2016.In: Polish Journal of Environmental Studies. Vol. 25, no. 1 (2016), p. 73-81. - ISSN 1230-1485 ADC Environmental impact assessment of structural flood mitigation measures: a case study in Siba, Slovakia / Martina Zeleňáková, Lenka Zvijaková - 2016.In: Environmental Earth Sciences. Vol. 75, no. 9 (2016), p. 1-10. - ISSN 1866-6280 ADC Risk analysis within environmental impact assessment of proposed construction activity / Martina Zeleňáková, Lenka Zvijáková - 2017.In: Environmental Impact Assessment Review. Vol. 62 (2017), p. 76-89. - ISSN 0195-9255 ADC Using Fractal Analysis in Modeling the Dynamics of Forest Areas and Economic Impact Assessment: Maramure? County, Romania, as a Case Study / Radu-Daniel Pintilii... [et al.] - 2017.In: Forests. Vol. 8, no. 25 (2017), p. 1-14. - ISSN 1999-4907 ADC Universal matrix of risk analysis method for flood mitigation measures in Vyšná Hutka, Slovakia / Martina Zelenakova, Lenka Zvijaková, Eva Singovszka - 2017.In: Fresenius Environmental Bulletin. Vol. 26, no. 2 (2017), p. 1216-1224. - ISSN 1018-4619 6

FAI Storm Water Management Examples from Czech Republic, Slovakia and Poland/ Peter Hlavínek, Martina Zeleňáková - [1. vyd.] - Cham: Springer International Publishing - 2015. - 210 p.. - ISBN 978-3-319-25833-1. Členstvo v komisiách a radách: člen Slovenskej vodohospodárskej spoločnosti ZSVTS člen FOK pre doktorandské štúdium v odbore Environmentálne inžinierstvo na SvF TUKE člen Vedeckej rady Stavebnej fakulty TUKE člen PS 5 Povodne pri MŽP SR člen TK 1 Vodovody a kanalizácie člen TK 2 Hydrotechnika a meliorácie člen TK 64 Hydrológia a meteorológia člen redakčnej rady časopisov: Journal of Landscape Management Limnological Review Forum geografic International Journal of Life Science and Engineering (Public Science Framework) International Journal of Research in Science (Research Plus Journals) International Journal of Advanced Research in Engineering (Research Plus Journals) člen vedeckého výboru konferencií v zahraničí - International Conference on River Basin Management including all aspects of Hydrology, Ecology, Environmental Management, Flood Plains and Wetlands (Wessex Institute of Technology, Southampton, UK); Rekreace a ochrana přírody (Mendelova univerzita v Brne, CZ); People, Buildings and Environment (Vysoké učení technické v Brne, CZ); International Conference on Innovative Trends in Science, Engineering and Management (Dubai, UAE); International Research Conference on Engineering, Science and Management (Dubai, UAE); INFRAEKO (University of Technology in Rzeszow); International Conference Air and Water Components of the Environment (Babes-Bolyai University, Cluj-Napoca, Romania); International Scientific Conference Rzeszów Lviv Kosice. člen vedeckého výboru konferencií doma - Zdravotno-technické stavby malé vodné diela krajina a voda, Životné prostredie problémy a možnosti riešenia (ovzdušie voda pôda), Workshop o vode, Hydrologické rizika povodne a suchá a ďalšie Ocenenia: 2009 3. miesto v 6. ročníku súťaže E-learning v praxi / TUKE / Elfa Ltd. / Slovakia 2011 US ARMY W90C2K1440-EN-06 Travel support of attending 6th International Conference on River Basin Management at Riverside, CA, USA, UK / US Army ERDC-IRO 2014 Ocenenie najlepšej prezentácie / International Conference on Innovative Trends in Science, Engineering and Management 2014 / Syed Ammal Engineering College, India / UAE 2016 Ocenenie najlepšej prezentácie / 3rd Journal Conference on Environmental Science and Development (JCESD 2016 3rd) / Porto, Portugal 2017 účasť vo finále súťaže L Oréál - UNESCO Pre ženy vo vede Prednáškové pobyty / mobility: 2006 Program LLP/ERASMUS, mobilita učiteľov a pracovníkov vysokých škôl, VUT Brno 2010 Program LLP/ERASMUS, mobilita učiteľov a pracovníkov vysokých škôl, VUT Brno 2010 Bilaterálny projekt APVV SK-PL, workshop v rámci riešenia projektu, AGH Krakow, Poľsko 2013, 2014, 2016, 2017 Bilaterálny projekt APVV SK-PT, workshop v rámci riešenia projektu, TU Lisabon, Portugalsko 7

2015 Program ERASMUS+, mobilita učiteľov a pracovníkov vysokých škôl, University of Craiova, Rumunsko 2016 Mobilitný projekt EEA grantu, workshop v rámci riešenia projektu, Norwegian Institute of Bioeconomy Research (NIBIO), Nórsko 2017 Program ERASMUS+, mobilita učiteľov a pracovníkov vysokých škôl, Babeș-Bolyai University of Cluj-Napoca, Rumunsko 2017 Program ERASMUS+, mobilita učiteľov a pracovníkov vysokých škôl, Zagazig University, Egypt Najdôležitejšie realizačné výstupy 2010 Ing. Katarína Foraiová, Ing. Martina Zeleňáková, PhD., Projektová dokumentácia: Úprava Kapušianskeho potoka, obec Kapušany, rozpočet stavby: 1 129 915 eur 2010 Ing. Katarína Foraiová, Ing. Martina Zeleňáková, PhD., Projektová dokumentácia: Úprava Klinského potoka v obci Koprivnica, obec Koprivnica, rozpočet stavby: 188 026 eur 2011 Ing. Katarína Foraiová, Ing. Martina Zeleňáková, PhD., Projektová dokumentácia: Kružlov - protipovodňové opatrenia v intraviláne obce, obec Kružlov, rozpočet stavby: 2 812 563 eur 8

POSUDZOVANIE EXTRÉMNYCH HYDROLOGICKÝCH JAVOV V POVODIACH 1. Úvod Počas posledných desaťročí extrémne hydrologické javy sa vyskytujú častejšie a ich dôsledky sú ničivejšie. Medzi tie, ktoré najviac ovplyvňujú ľudské životy, majetok a prírodné prostredie, patria: nadmerné množstvo zrážok, čo generuje záplavy, a hydrologické suchá. Extrémne hydrologické udalosti sú v prírode nevyhnutné a stochastické. Návrhové hodnoty extrémnych hydrologických javov ako sú záplavy a suchá sú spoločným kritériom používaným v konštrukciách inžinierskych stavieb a systémov zásobovania vodou. V analýze hydrologických rizík, sú za dva odlišné parametre považované: na jednej strane, maximálne prietoky, ktorých dopady sú najintenzívnejšie v urbanizovaných prostrediach, a na druhej strane, minimálne prietoky a suchá, ktoré sú oveľa menej spektakulárne, ale ktorých vplyv je oveľa silnejší. Povodne a suchá sú prírodným fenoménom, ktorému sa nedá zabrániť. Avšak, niektoré ľudské aktivity (ako napríklad rastúce osídľovanie a hospodársky majetok v záplavových územiach a obmedzenie prirodzeného zadržiavania vody v pôde) a klimatické zmeny prispievajú k zvyšovaniu pravdepodobnosti výskytu hydrologických rizík a ich nepriaznivých dopadov. Hydrologické extrémy (povodne, suchá) sú náhodné prírodné javy, ktoré sa nevyskytujú len v špecifických regiónoch, ale zaberajú rozsiahle územia štátov, a tým v značnej miere ovplyvňujú životy ľudí a ich činnosti. Problematike povodní je venovaná väčšia pozornosť v správach ako aj vo vedeckej literatúre, pretože priebeh povodne je relatívne rýchly, značne viditeľný spolu s dramatickými dôsledkami (Van Loon, 2013). Priebeh sucha je význačne pomalý, a preto sucho je často špecifikované ako plazivý fenomén. Sucho od povodní a iných prírodných rizík sa líši tým, že (Wilhite, 2000): 1) Určenie začiatku a konca obdobia sucha je zložité, pretože jeho dopady sa akumulujú, pretrvávajú niekoľko týždňov, mesiacov až rokov a ovplyvňujú rozsiahle územia. 2) Dopady sucha zaberajú rozsiahle zemepisné plochy a ich kvantifikácia je náročná oproti iným prírodným rizikám. 3) Ľudská činnosť môže priamo vyvolať sucho (nadmerná poľnohospodárska činnosť a nadmerné zavlažovanie ovplyvňuje schopnosť pôdy zachytiť a udržať vodu, odlesňovanie, nadmerné využívanie dostupnej vody a iné). Regióny na severe a severovýchode Európy sú najviac náchylné na zvýšenie povodňovej frekvencie, zatiaľ čo v južnej a juhovýchodnej Európe sa vykazuje výrazné zvýšenie frekvencie sucha (Mishra et al., 2010). Nebezpečenstvo výskytu povodní a súch stále stúpa a otázky týkajúce sa ochrany pred týmito rizikami sa stávajú celosvetovo stále aktuálnejšou témou a nadobúdajú čoraz väčší medzinárodný rozmer. Manažment riadenia týchto rizík má byť rozpracovaný na medzinárodnej, regionálnej a lokálnej úrovni. Medzinárodné riadenie povodňového rizika prebieha v rámci piatich akčných plánov, ktoré vypracováva Slovensko v spolupráci s ostatnými štátmi a v správnom území povodia Dunaja tiež prostredníctvom ICPDR (MŽP SR, 2010). Medzinárodné riadenie rizika sucha sa má vykonávať pomocou národných akčných programov (NAP), ktoré sú jedným z kľúčových nástrojov pri vykonávaní dohovoru OSN v boji proti dezertifikácii (UNCCD - UN Convention to combat desertification). Opatrenia prijaté členskými štátmi v národných akčných programoch posudzuje Európska Komisia (EC, 2007). Riešenie rizika povodní i sucha na regionálnej a lokálnej úrovni prebieha prostredníctvom plánov manažmentu povodňového rizika, ktoré vypracovala každá členská krajina Európskej únie do konca roku 2015. Premenlivý charakter počasia v strednej Európe vytvára predpoklady pre pomerne pravidelný výskyt atmosférických zrážok. Na Slovensku sú zrážky limitujúcim faktorom napríklad pre možnosti pestovania niektorých poľnohospodárskych plodín, pre rozšírenie určitých druhov drevín. Rovnako nezanedbateľný je vplyv zrážok na využívanie vodných zdrojov v niektorých regiónoch Slovenska (SHMÚ, 2015). V súčasnosti sa výrazne zvyšuje nárast výskytu období 9

extrémnych javov počasia, dlhotrvajúce teplé počasie bez dažďa sa strieda s lokálnou búrkovou činnosťou, ktorej intenzita vytvára povodňové situácie nebezpečných rozmerov. Sú to prírodné javy, ktoré zaberajú rozsiahle územia, nevyskytujú sa len v konkrétnych regiónoch, a v značnej miere ovplyvňujú ľudské životy. Problematike povodní je venovaná väčšia pozornosť odbornej i laickej verejnosti, pretože povodeň môže za veľmi krátky čas spôsobiť svojím dynamickým účinkom veľké škody, či už na majetku alebo na ľudských životoch. Priebeh sucha je naopak pomalý a účinky dlhotrvajúceho obdobia sucha sú o to nebezpečnejšie, že na rozdiel od povodňovej situácie nie sú jeho vonkajšie znaky dlhší čas spozorované. Ak budeme poznať množstvo zrážok, ktoré padnú na určité územie za určitý čas, môžeme určiť napr. najviac pravdepodobné územia s výskytom povodní alebo s výskytom suchých dní. Atmosférické zrážky patria k najpremenlivejším meteorologickým prvkom tak z priestorového ako aj časového hľadiska; ovplyvňuje ich geografická poloha územia, nadmorská výška, náveternosť, resp. záveternosť územia k prevládajúcemu prúdeniu, prinášajúcemu vlhké vzduchové hmoty a frontálne systémy (SHMÚ, 2015). Premenlivosť počasia zapríčiňuje rozličné striedanie suchých a mokrých (vlhkých) období, čiže skupín dní, mesiacov, ročných období alebo rokov. Poznanie pravdepodobnosti výskytu jednotlivého obdobia má neobyčajný hospodársky význam (Zeleňáková, 2014). Údaje o výskyte a trvaní suchých a mokrých období sa vyjadrujú štatistickými metódami a výsledky sa podrobujú rozboru. Nájsť zákonitosť týchto zmien a úspešne ju použiť v našich podmienkach na predpovede sa však dosiaľ nepodarilo (Dub, 1963). Cieľom tejto práce bolo zistiť trendy zrážok v zrážkomerných staniciach na Slovensku. Zrážkové trendy boli detekované neparametrickým štatistickým Mann-Kendallovým testom. Trendy zrážok preukazujú veľkú variabilitu. Práca sa zaoberá aj hodnotením trendov zrážok konkrétne na území východného Slovenska. Údaje o úhrnoch zrážok boli poskytnuté Slovenským hydrometeorologickým ústavom (SHMÚ), Regionálne stredisko Košice. Získané výsledky podporia riešenie problematiky hydrologických rizík: povodní a súch za účelom plánovania riadenia povodí. Dosiahnuté výsledky môžu byť tiež podkladom pre vypracovanie plánov manažmentu povodí, ktoré v rámci posudzovania rizika sa budú zaoberať všetkými aspektami environmentálneho riadenia rizík so zameraním na prevenciu, ochranu, pripravenosť vrátane predpovedí a systémov včasného varovania a s prihliadnutím na charakteristiky jednotlivých povodí. Je vysoko žiaduce, ale aj uskutočniteľné obmedziť riziko nepriaznivých dôsledkov, najmä pre ľudské zdravie a život, životné prostredie, kultúrne dedičstvo, hospodársku činnosť a infraštruktúru spojených s extrémnymi hydrologickými javmi v povodiach vodných útvarov. Avšak opatrenia na zníženie týchto rizík, ak majú byť účinné, musia byť, pokiaľ možno, koordinované v celom povodí. 2. Materiál a metódy 2.1 Študované územie a údaje Pri analýze klímy (podnebia) Slovenskej republiky vychádzame z geografickej polohy územia v Európe, resp. strednej Európe a z nej vyplývajúcej príslušnosti ku klimatickému pásmu a klimatickej oblasti. Územie Slovenska patrí z hľadiska globálnej klimatickej klasifikácie do severného mierneho klimatického pásma s pravidelným striedaním štyroch ročných období a premenlivým počasím s relatívne rovnomerným rozložením zrážok počas roka. Horské pásma, najmä vysoké, tvoria významné klimatické predely a spolu s členitým terénom podstatne ovplyvňujú jednotlivé klimatické prvky, najmä teplotu vzduchu, atmosférické zrážky, vlhkosť vzduchu, oblačnosť, slnečný svit a veterné pomery a pod. Preto klimaticky odlišný charakter majú nížiny, kotliny, doliny, svahy a hrebene horských masívov. Tvar územia Slovenska, pretiahnutý v západo-východnom smere taktiež podmieňuje rozdiely teplotných a zrážkových pomerov 10

západného a východného Slovenska. Klíma na Slovensku sa prejavuje výraznými kontinentálnymi znakmi. Podnebie konkrétneho územia ovplyvňujú i mikroklimatické faktory, najmä tvar reliéfu (konvexný alebo konkávny), orientácia reliéfu voči svetovým stranám a prevládajúcemu prúdeniu, relatívna výšková členitosť, vegetácia i antropogénne vplyvy (SHMÚ, 2015). Na území Slovenskej republiky sa priemerný ročný úhrn zrážok pohybuje od približne 500 mm v oblasti Galanty, Senca a východnej časti Žitného ostrova do približne 2000 mm vo Vysokých Tatrách (Zbojnícka chata 2130 mm). Relatívne nízke úhrny zrážok sú v tzv. dažďovom tieni pohorí. Z tohto dôvodu sú pomerne suché spišské kotliny, ktoré sú chránené od juhozápadu až severozápadu Vysokými a Nízkymi Tatrami a od juhu Slovenským Rudohorím. V priemere tu miestami spadne menej ako 600 mm zrážok za rok. Množstvo zrážok na Slovensku vo všeobecnosti pribúda s nadmorskou výškou o približne 50-60 mm na 100 m výšky. V priebehu roka pripadá na letné obdobie (mesiace jún až august) približne 40 %, na jar 25 %, na jeseň 20 % a na zimu 15 % zrážok. Najdaždivejší mesiac býva jún alebo júl a najmenej zrážok je v januári až marci. Priestorové rozloženie priemerného počtu dní so zrážkami za rok závisí, okrem iného, aj od hodnoty denného úhrnu zrážok. Pole priemerného počtu dni so zrážkami väčšími alebo rovnými 0,1 mm je viac diferencovane, ako v prípade priemerného počtu dni s vyšším denným úhrnom zrážok. Na území Slovenska registrujeme veľký rozptyl priemerného ročného počtu dní so zrážkami vo všetkých zhodnotených intervaloch ich výdatnosti. V každom z týchto intervalov sú najnižšie hodnoty priemerného počtu dní so zrážkami zaznamenané na západnom Slovensku, predovšetkým v Podunajskej nížine. V jej južnej časti je pomerne veľká oblasť, kde priemerný počet dní so zrážkami väčšími alebo rovnými 0,1 mm za rok dosiahol iba tesne hodnotu nad 100 dni. Je to približne polovica v porovnaní so zrážkovo exponovanými regiónmi Tatier. Podobný pomer je zachovaný aj pri priemernom počte dní so zrážkami za rok väčšími alebo rovnými 1,0 mm a 5,0 mm. Zaujímavosťou je, že priemerný počet dní so zrážkami za rok väčšími alebo rovnými 10,0 mm ma relatívne väčší rozptyl hodnôt medzi najmenej zaťaženými a najzaťaženejšími oblasťami. Napríklad v nížinách západného Slovenska je počet takýchto dni v priemere za rok približne 15 a v Tatrách až okolo 50. Je to spôsobené tým, že v ročnom režime majú menej výdatné zrážky pomerne vyrovnanejší výskyt, ako je to v prípade denných úhrnov zrážok s výdatnosťou 10,0 mm a viac. Takéto vysoké denne úhrny zrážok sa vyskytujú v horských oblastiach vo všetkých ročných obdobiach, pričom v letných mesiacoch ich býva obyčajne najviac. V nížinách je však medzi ich výskytom v letných a zimných mesiacoch relatívne veľký rozdiel, čo ma potom vplyv na ich výraznejší ročný chod (SHMÚ, 2015). Na Slovensku je 634 zrážkomerných staníc (Obr. 1) prevádzkovaných Slovenským hydrometeorologickým ústavom, ktorému patrí poďakovanie za poskytnutie údajov pre spracovanie predmetného výskumu. Obr. 1. Priestorové rozloženie zrážkomerných staníc na Slovensku. 11

Pre vyhodnotenie analýzy trendov atmosférických zrážok v období od roku 1981 do roku 2014 na území Slovenska boli použité údaje zo 487 staníc, pre ktoré boli najviac kompletné pozorovania. Ostatné stanice vykazovali vysoký podiel chýbajúcich údajov. Vybrané stanice mali tiež chýbajúce údaje, ktoré bola doplnené na základe lineárnej regresnej analýzy. Za týmto účelom všetky chýbajúce údaje v stanici S1, blízko zrážkomernej stanice S2, boli identifikované za predpokladu, že: 1) S1 a S2 mali najmenej 10 rokov kontinuálnych záznamov v mesiaci, v ktorom chýbali údaje; 2) korelačný koeficient medzi dvoma mesačnými časovými radmi bol vyšší ako 0,7. Do podrobnej štatistickej analýzy boli zahrnuté klimatologické časové rady zo 14-tich klimatologických staníc východného Slovenska (Obr. 2). Obr. 2. Lokalizácia klimatologických staníc. Geografické charakteristiky hodnotených staníc sú uvedené v tabuľke 1. Tabuľka 1. Geografické charakteristiky hodnotených klimatologických staníc. Klimatologická stanica Nadmorská výška Zemepisná šírka Zemepisná dĺžka Bardejov (m n.m.) 312 49 17 22 21 16 26 Červený Kláštor 469 49 23 14 20 25 27 Kamenica nad Cirochou 176 48 56 20 22 00 22 Košice, letisko 230 48 40 20 21 13 21 Lomnický štít 2635 49 11 43 20 12 54 Medzilaborce 305 49 15 12 21 54 50 Michalovce 110 48 44 24 21 56 43 Milhostov 105 48 39 47 21 43 26 Plaveč nad Popradom 485 49 15 35 20 50 45 12

Poprad 694 49 04 08 20 14 44 Skalnaté Pleso 1778 49 11 22 20 14 09 Somotor 100 48 25 17 21 49 06 Štós, kúpele 580 48 43 05 20 47 51 Švedlár 477 48 48 38 20 42 32 Osem staníc sa nachádza v Prešovskom kraji (Bardejov, Červený Kláštor, Kamenica nad Cirochou, Lomnický štít, Medzilaborce, Plaveč nad Popradom, Poprad a Skalnaté Pleso) a šesť staníc v Košickom kraji (Košice, Michalovce, Milhostov, Somotor, Štós a Švedlár). Najnižšie položenou stanicou je stanica Somotor (100 m n.m.), ktorá sa nachádza v okrese Trebišov Naopak najvyššie položenou stanicou je stanica Lomnický štít, ktorá sa nachádza vo Vysokých Tatrách, okres Poprad. Tieto stanice sú zároveň najnižšou a najvyššou klimatologickou stanicou na celom Slovensku. 2.2 Štatistická analýza Na preukázanie prítomnosti štatisticky významného trendu v hydro-klimatických veličinách mnohí výskumníci používajú neparametrický Mann-Kendallov (MK) test (Burn, 2002; Partal, Kahya, 2006; Jain a kol., 2012 a ďalší). Test bol pôvodne používaný autorom Mannom v roku 1945, a následne zmenený Kendallom v roku 1975, ktorý založil príslušné štatistiky. Tento typ testu bol široko aplikovaný na analýzy trendov a jeho výsledky sa ukázali veľmi konzistentné (Santos et al., 2007; Onoz et al., 2003). Vhodný je pre štatistické súbory väčšieho rozsahu. Mann- Kendalova metóda hľadá trend v časových radoch bez špecifikácie či trend je lineárny alebo nelinárny. Testuje nulovú hypotézu žiadneho trendu oproti alternatívnej hypotéze existencie rastúceho alebo klesajúceho trendu. Neparametrický test je test, ktorý nerobí žiaden predpoklad pre rozdelenie pravdepodobnosti náhodnej premennej. Mann-Kendallovým neparametrickým štatistickým testom boli analyzované hodnoty priemerných mesačných zrážkových úhrnov v hodnotených staniciach. Získané súbory klimatologických údajov boli spracované a štatisticky analyzované s nasledujúcou postupnosťou: - Určenie fixného časového obdobia meranie zrážkových úhrnov v zrážkomernych staniciach sa časovo odlišovalo. Pre korektné porovnávanie bolo nevyhnutné najprv stanoviť fixný rok pozorovania. Hranica bola stanovená od roku 1981 po rok 2014. Tento časový interval bol spoločným prienikom pre všetky vybrané stanice. - Vytvorenie databázy štatistických súborov s ohľadom na ich ďalšie spracovanie základná údajová databáza bola vytvorená úpravou a usporiadaním hodnôt zrážkových úhrnov do štatistických súborov za zvolené časové obdobie. Jeden súbor hodnôt prislúcha jednej hodnotenej stanici. Získané štatistické súbory vstupujú samostatne do štatistického testovania. - Testovanie štatistických súborov štatistickými testami je možné zachytiť existenciu trendov v hydrologických i klimatologických časových radoch (Onoz et al., 2003). Účelom testovania bolo zistiť či existuje štatisticky významný trend úhrnu zrážok, respektíve či hodnoty náhodnej veličiny (zrážok) sa všeobecne zvyšujú alebo znižujú počas určitej doby hodnotenia. Spracovávané údaje, ktoré vstupovali do testovania tvorili homogénny štatistický súbor. Testovanie môžeme zhrnúť do 5 základných krokov: Formulácia hypotéz H0 a H1. Voľba hladiny významnosti (0,05). 13

Určenie testovacej štatistiky Z a jej kritického oboru K. Samotný výpočet. Vyhodnotenie výsledkov. Štatistická hypotéza je tvrdenie o parametroch náhodnej premennej veličiny. Testovaním štatistických hypotéz sa overuje správnosť príslušného tvrdenia. Testuje sa vždy nulová hypotéza H0 oproti alternatívnej hypotéze H1 s použitím testovacej štatistiky Z = Z (y1, y2,..., yn) a jej kritického oboru K takto: - Z nepatrí do K potom H0 nezamietame oproti H1; - Z patrí do K potom H0 zamietame oproti H1. Štatistický test slúži ako pravidlo, podľa ktorého sa rozhodne, či testovanú hypotézu H0 zamietneme alebo nezamietneme. Mann-Kendallov test je založený na štatistickej hodnote S. Porovnaním každých dvoch hodnôt yi, yj, (i > j) náhodnej veličiny Y možno určiť, či platí yi > yj alebo yi < yj. Počet dvojíc prvého typu je označený ako P a počet dvojíc druhého typu ako M. Potom S je definovaná ako (Onoz et al., 2003): S = P M (1) Mann-Kendallova štatistika (Z) vychádza zo štandardného normálneho rozdelenia, kde: Z = (S 1)/σs 1/2 ak S > 0 Z = 0 ak S = 0 Z = (S + 1)/σs 1/2 ak S < 0 (2) kde rozptyl je definovaný ako: σs = n (n 1).(2n + 5) /18 (3) n je veľkosť vzorky. Hypotéza H0 neexistuje trend výskytu zrážkových úhrnov, bola nezamietnutá, ak platila podmienka: Z < Z /2 alebo zamietnutá, ak platilo, že Z > Z /2. Hladina významnosti bola zvolená ako α = 0,05 a Zα/2 = 1,643 predstavuje kritický obor. Znamienko štatistiky Z udáva len, či existujúci trend je rastúci (Z > 0) alebo klesajúci (Z < 0). Odhad veľkosti získaných trendov nebolo možné určiť pomocou tohto testu. Stanovenie veľkosti získaných štatisticky významných trendov bolo realizované výpočtom Senovho koeficientu (Sen, 1968). Senova metóda predpokladá lineárny trend v časových radoch a je široko využívaná pre určenie veľkosti trendov v hydroklimatickych časových radoch. V tejto metóde je smernica (β) vypočítaná ako Median ( x j x ) /( j k) k pre i = 1, 2,..., N, kde xj a xk sú údaje v čase j and k (j > k), resp. a N je počet všetkých párov xj a xk. Kladná hodnota β indikuje rastúci trend a záporná hodnota indikuje klesajúci trend v časových radoch. Medián je číslo ležiace uprostred variačného radu, ktorý je vytvorený z hodnôt zrážkových úhrnov z jednej stanice usporiadaných vzostupne za celé časové obdobie: Všetky potrebné matematické vzťahy boli naprogramované vo Visual Basic v prostredí Microsoft Excel 2003. (4) 14

2.3 Štandardizovaný zrážkový index Štandardizovaný zrážkový index (SPI) bol vyvinutý a publikovaný kolektívom McKee et al. (1993) a vyjadruje relatívne odchýlky zrážkových úhrnov od strednej hodnoty teoretickej funkcie, ktorou sú dáta preložené. Dá sa ním posudzovať sucho na základe vypočítaného tzv. štandardizovaného zrážkového úhrnu za stanovené obdobie. Tento úhrn je priamo úmerný deficitu zrážok za dané obdobie. Pomocou pravdepodobnosti výskytu môžeme jeho hodnotu vyjadriť bezrozmerným indexom SPI a hodnotiť tak extrémnosť sucha. Negatívne hodnoty indexu znamenajú suché podmienky, pozitívne naopak vlhké podmienky, pričom ich intenzita je odstupňovaná v jednotlivých stupňoch (Tab. 2). Suché obdobie začína pri poklese hodnôt pod -1 a končí pri jeho výstupe nad hodnotu 0. Sucho identifikované pomocou SPI neznamená, že dané obdobie bolo úplne bez zrážok. Index vyjadruje odchýlku od strednej hodnoty teoretického rozdelenia nameraných hodnôt. To znamená, že sucho trvajúce 12 mesiacov predstavuje kumulujúci sa deficit, ktorý môže zanechať vážne škody na ekosystémoch, poľnohospodárskej produkcii, alebo zásobách pitnej vody. Tento index je vhodný na sledovanie epizód sucha pre rôzne dlhé časové obdobia, od krátkodobého (1 mesiac) až po dlhodobé (12 mesiacov a viac). Podľa účelu sa používajú časové škály (1-, 2-, 3-, 6-, 9-, 12- a 24-mesačná škála). To znamená, že napr. 6-mesačný SPI sa vzťahuje na kumulovaný úhrn zrážok aktuálneho a piatich predchádzajúcich mesiacov, pričom je aplikované tzv. kĺzavé okno na celú dĺžku dátového rádu. Pri kratších časových škálach (1 až 6 mesiacov) má hodnota jednotlivých mesiacov vyššiu váhu. Jeden extrémny mesiac tak môže výraznejšie ovplyvniť výslednú hodnotu indexu, čo spôsobuje pomerne časté náhle striedanie pozitívnych a negatívnych hodnôt indexu, a teda kratšie suché, resp. vlhké periódy. Pri dlhších časových škálach je reakcia indexu pomalšia a periódy sú dlhšie (SHMÚ, 2015). Tabuľka 2. Klasifikácia období podľa SPI (McKee et al., 1993). Hodnota indexu Obdobie Viac alebo rovné 2,00 Extrémne vlhké 1,50 až 1,99 Veľmi vlhké 1,00 až 1,49 Mierne vlhké -0,99 až 0,99 Blízke normálnym podmienkam -1,00 až -1,49 Mierne suché -1,50 až -1,99 Veľmi suché Menej alebo rovné -2,00 Extrémne suché Výpočet pre rôzne časové škály umožňuje aplikáciu SPI vo viacerých sférach vodného hospodárstva, alebo poľnohospodárstva. Kratšie časové škály (1 3 mesiacov) dobre interpretujú zmeny v pôdnej vlhkosti a prietoku riek. Sú teda vhodné napríklad pre hodnotenie dopadov sucha na poľnohospodárske výnosy. Stredne dlhé časové škály (6 12 mesiacov) reflektujú zmeny v akumulácií vody vo vodných nádržiach a dlhé časové škály reflektujú zmeny v zásobách podzemnej vody. 2.4 Suché a mokré obdobia Pri tejto analýze bolo cieľom spracovania údajov určenie dĺžky a počtu suchých a mokrých periód v hodnotených staniciach. Pri spracovaní klimatologických časových rádov bol použitý 15

softvér Microsoft Excel. Pre všetky stanice boli spracované tabuľky, zvlášť pre suché a mokré obdobie, v tabuľkách sú spracované frekvencie období sucha alebo mokra v rozmedzí jedného až niekoľkých dní spojených s najdlhším obdobím sucha resp. mokra. Trvanie suchých a mokrých období je v tabuľkách rozdelené do 3 kategórií, a to: KD krátkodobé suché/mokré obdobie, interval 1 až 5 dní, SD stredne dlhé suché/mokré obdobie, interval 6 až 10 dní, DD dlhodobé suché/mokré obdobie, dĺžka trvania 11 a viac dní. Sucho predstavuje počet po sebe nasledujúcich dní bez zrážok, mokro predstavuje počet po sebe nasledujúcich dní so zrážkami väčšími ako 0,1 mm. 3. Výsledky a diskusia V tejto štúdii bol v prostredí Microsoft Excel vyvinutý program použitý na generovanie algoritmu neparametrickej štatistickej analýzy. Testovaných bolo 487 staníc na 95% hladine spoľahlivosti v období hydrologických rokov november 1981 až október 2014. Informácie o ročných a sezónnych výsledkoch trendovej analýzy sú diskutované v nasledujúcom texte. 3.1 Trendy atmosférických zrážok na Slovensku 3.1.1 Ročné trendy Distribúcia trendov je znázornená na Obrázku 3. Obr. 3. Počet zrážkomerných staníc s klesajúcimi a stúpajúcimi sezónnymi a ročnými trendami. Analýza ročného trendu časových radov zrážok pomocou MK testu identifikovala takmer vo všetkých staniciach pozitívny trend, v 452 zo 487 staníc, čo tvorí 93% hodnotených zrážkomerných staníc a 31 hodnotených slovenských zrážkomerných staníc (6%) s negatívnym trendom (Obr. 3). Pomocou Senovho koeficientu hodnoty β na stanovenej hladine významnosti 16

s 95% úrovňou spoľahlivosti bolo identifikovaných 155 staníc so štatisticky významným pozitívnym trendom a 2 stanice so štatisticky významným negatívnym trendom (Obr. 3). Významné negatívne trendy boli identifikované v severnej časti Slovenska, v okolí vodnej nádrže Orava, významné pozitívne trendy boli identifikované po celom území Slovenska, najmä na strednom Slovensku (stanica Vyšná Boca). Čo sa týka sezónneho hodnotenia, je uvedené v nasledujúcom. 3.1.2 Sezónne trendy V zimnom období (november, december a január) MK test potvrdil pozitívny trend vo veľmi vysokom počte staníc na území celého Slovenska 378 zo 487 staníc, čo predstavuje 78% (Obr. 3). Štatisticky významný pozitívny trend bol zistený v 68-ich staniciach (s 95%-ou úrovňou spoľahlivosti) a iba v troch staniciach bol zistený štatisticky významný negatívny trend (Obr. 3). Významné negatívne trendy boli identifikované v severnej časti krajiny, v regióne Orava. Veľkosť trendu kolíše medzi -0,33 a 0,452 mm/sezónu. V jarnom období (február, marec, apríl) MK test potvrdil pozitívny trend v 88-ich% staniciach (428 zo 487 staníc; Obr. 3), štatisticky významný pozitívny trend bol potvrdený v 20-tich staniciach. Významný negatívny trend je len v 1 stanici (Obr. 3). Stanica so štatisticky významným negatívnym trendom je rovnaká ako v predchádzajúcich prípadoch nachádza sa na severe, neďaleko vodnej nádrže Orava, konkrétne v stanici Oravská Polhora. Rovnako ako v zime, stanice na Slovensku preukazujú aj v jarnom období stúpajúci trend zrážok. Rozsah veľkosti trendu v jarných zrážkach sa pohyboval v rozmedzí -0,168 až 0,303 mm/sezónu. Letné (máj, jún, júl) zrážkové trendy ukazujú rovnaký charakter ako má zima a jar. Pozitívny trend v zrážkových úhrnoch je v tomto období najzreteľnejší. V lete 470 (97%) staníc preukazuje pozitívne a len 17 (3%) staníc vykazuje negatívne trendy (Obr. 3). Počet staníc 123 vykazuje štatisticky významné pozitívne trendy a v žiadnej stanici nebol potvrdený štatisticky významný negatívny trend (Obr. 3). Veľkosť letných zrážkových trendov kolísala medzi -0,21 a 0,669 mm/sezónu. Aj jesenné (august, september, október) série zrážok vykazujú stúpajúci trend v priebehu sledovaného obdobia vo väčšine staníc 310 zo 487 (64%). Klesajúci trend v jesennom období vykazuje 34% zo slovenských staníc (Obr. 3). Veľkosť trendu kolísala medzi -0,255 a 0,226 mm/sezónu. 3.1.3 Mesačné trendy Na nasledujúcom Obrázku 4 je znázornený počet stúpajúcich a klesajúcich aj štatisticky významných trendov v hodnotených zrážkomerných staniciach Slovenska pre jednotlivé mesiace hydrologického roka (od novembra do októbra). Tak ako dokázalo aj predchádzajúce hodnotenie najvyšší počet stúpajúcich trendov v zrážkových úhrnoch v zrážkomerných staniciach Slovenska je na konci zimného obdobia, na začiatku jarného obdobia, v letnom období, konkrétne v mesiacoch január, február, marec a potom v júni a júli. Štatisticky významné stúpajúce trendy sa preukázali v júli. Vysoký počet pozitívnych trendov v zrážkach bol preukázaný aj v mesiaci október. Najviac klesajúcich trendov bolo v mesiacoch december, apríl, máj a august, v týchto mesiacoch sa preukázal aj štatisticky významný klesajúci trend, i keď len vo veľmi nízkom počte staníc 3 stanice v apríli a auguste, 2 stanice v máji a 15 staníc v mesiaci december. 17

Obr. 4. Počet zrážkomerných staníc s klesajúcimi a stúpajúcimi mesačnými trendami. 3.2 Trendy atmosférických zrážok na východnom Slovensku Ďalším cieľom práce bolo spracovanie údajov o množstve atmosférických zrážok vo vybraných klimatologických staniciach nachádzajúcich sa na východnom Slovensku. Grafické porovnanie priemerných ročných zrážkových úhrnov na vybraných staniciach za dané časové obdobie je zobrazené na Obr. 5. Obr. 5. Priemerné ročné zrážkové úhrny za obdobie 1961 2014. 18

Do analýz boli zahrnuté 54-ročné hydrologické časové rady zo 14-tich klimatologických staníc v časovom rozhraní rokov 1961 až 2014. Tento časový interval bol spoločným prienikom pre všetky vybrané stanice. Analýza pozostávala z vyhodnotení množstva a trendov zrážkových úhrnov za daný časový interval vo zvolených staniciach. Z grafu (Obr. 5) vyplýva, že najviac zrážok ročne padne vo vysokohorských staniciach Skalnaté Pleso (1350 mm) a Lomnický štít (1512 mm). Rozdiel v nadmorskej výške týchto staníc je 857 m, pričom priemerne ročne padne na stanici Lomnický štít len o 162 mm viac zrážok. Toto zistenie vyvracia teóriu, že množstvo zrážok pribúda s nadmorskou výškou o približne 50-60 mm na 100 m výšky, pretože by na stanici Lomnický štít podľa toho muselo spadnúť ročne 400-500 mm viac zrážok ako na stanici Skalnaté Pleso. Môžeme teda povedať, že toto tvrdenie neplatí pre vysokohorské prostredie. Najmenej zrážok ročne padne na staniciach Milhostov (565 mm) a Somotor (567 mm). Priemerný ročný úhrn zrážok na týchto staniciach je skoro totožný z dôvodu, že stanice sa nachádzajú na Východoslovenskej nížine a rozdiel v ich nadmorskej výške predstavuje len 5 m. Priemerný ročný úhrn zrážok za obdobie 1961 až 2014 sa na staniciach pohybuje okolo 680 mm (do priemeru neboli nepočítané stanice Lomnický štít a Skalnaté Pleso). Tento priemerný úhrn sa približuje hodnote 750 mm, ktorá predstavuje dlhodobý priemer zrážok na Slovensku. Na stanici Poprad priemerne ročne spadne len 604 mm zrážok, pričom táto stanica sa nachádza v nadmorskej výške 694 m. Tento relatívne nízky úhrn zrážok je spôsobený tým, že Poprad sa nachádza v tzv. dažďovom tieni pohorí, keďže je z oboch strán chránený Vysokými a Nízkymi Tatrami. Na Obr. 6 je zobrazené grafické porovnanie ročných zrážkových úhrnov za obdobie 1961 až 2014 na najvyššie položenej stanici Lomnický štít (2635 m n. m.) a najnižšie položenej stanici Somotor (100 m n.m.) z hodnotených staníc. Obr. 6. Ročné zrážkové úhrny na staniciach Lomnický štít a Somotor (1961 2014) Z grafu môžeme vyčítať, že na stanici Lomnický štít ročne spadne v priemere 3-krát viac zrážok ako na stanici Somotor. Priemerný ročný úhrn zrážok na stanici Lomnický štít predstavuje 1512 mm, na stanici Somotor je to 567 mm zrážok. Z porovnania na Obr. 6 možno povedať, že množstvo zrážok na východe Slovenska závisí hlavne od nadmorskej výšky. Geografická poloha staníc ovplyvňuje zrážkový úhrn v hodnotených staniciach minimálne, čo je však dôsledok malej vzdialenosti medzi stanicami. 19

Porovnanie priemerných mesačných zrážkových údajov na zvolených staniciach pre jednotlivé mesiace hydrologického roka (november až október) za dané časové obdobie 1961 2014 je graficky znázornené na Obr. 7. Čo sa týka množstva napadnutých zrážok, tak z tejto analýzy vyplýva, že letné mesiace sú najdaždivejšie. Najviac napadnutých zrážok na všetkých staniciach bolo zaznamenaných v letných mesiacoch (jún, júl, august a tiež máj). Najmenej daždivé sú zimné mesiace (december, január, február a marec). Z grafu vyplýva, že v týchto zimných mesiacoch padne v priemere dvojnásobne menej zrážok ako v lete. Tieto výsledky zodpovedajú aj údajom uvádzaným v odbornej literatúre. Ďalšou analýzou bolo hodnotenie trendov v jednotlivých mesiacoch hydrologického roka. Pre neparametrické testovanie bolo potrebné vytvoriť databázu štatistických súborov s ohľadom na ich ďalšie spracovanie. Základná údajová databáza bola vytvorená úpravou a usporiadaním priemerných mesačných zrážkových úhrnov do štatistických súborov za zvolené časové obdobie. Jeden súbor hodnôt prislúcha jednej hodnotenej stanici. Získané štatistické súbory ďalej vstupovali samostatne do štatistického testovania (Zeleňáková a kol., 2015). Obr. 7. Priemerné mesačné úhrny zrážok za obdobie 1961 2014. V Tabuľke 3 sú zobrazené výsledné štatistické zrážkové trendy priemerných mesačných zrážkových úhrnov v hodnotených staniciach na východnom Slovensku. Hrubo sú zvýraznené štatisticky významné trendy zrážkových úhrnov stúpajúce a klesajúce trendy. Tabuľka 3 tvorila základ pre vypracovanie tematických máp priemerných mesačných zrážkových úhrnov. Všetky znázornené tematické mapy obsahujú rovnakú legendu, na ktorej sú hodnoty veľkosti trendov zrážok pohybujúce sa od -0,8 až po +0,7. Čím je nižšia záporná hodnota a čím intenzívnejšia je oranžová farba, tým je trend výskytu zrážok viac klesajúci a oblasti sú suchšie. A naopak, čím je vyššia kladná hodnota a čím intenzívnejšia je modrá farba, tým je trend výskytu zrážok väčší a oblasti sú vlhšie, množstvo zrážok sa zväčšuje. 20

Tab. 3. Trendy priemerných mesačných zrážok za obdobie 1961 až 2014. Stanica/ mesiac XI XII I II III IV V VI VII VIII IX X Bardejov -0,18-0,13 0,284 0,106 0,027-0,17 0,463 0,321 0,800-0,35 0,05 0,130 Červený Kláštor -0,04-0,12 0,034 0,166 0,3 0,0 0,392 0,421 1,160 0,025 0,346 0,296 Kamenica n/c -0,10-0,11 0,091 0,002-0,26-0,09 0,212-0,16 0,705-0,55 0,175 0,1 Košice, letisko -0,34 0,153 0,064-0,03-0,25 0,083 0,106 0,176 0,235-0,49-0,13 0,068 Lomnický štít 1,197 1,152 2,209 2,012 2,148 1,45 1,311 0,623 1,433 0,133 0,254 0,493 Medzilaborce -0,03-0,13 0,286 0,258 0,159-0,23 0,596 0,174 0,463-0,69 0,166 0,02 Milhostov -0,18 0,041 0,002-0,04-0,15-0,06 0,225-0,02 0,245-0,23 0,175 0,109 Plaveč n/p -0,10-0,09 0,11 0,2 0,216-0,03 0,681 0,668 1,131-0,4 0,216 0,291 Poprad -0,27-0,04 0,078 0,048 0,142-0,08 0,242 0,008 1,088-0,14-0,05 0,288 Skalnaté Pleso 0,009-0,07 0,605 0,464 0,62 0,087 0,434-0,15 0,6-0,6-0,09 0,266 Somotor -0,14 0,195 0,116 0,157-0,10 0,107 0,162-0,12 0,264-0,59 0,320 0,148 Bardejov -0,18-0,13 0,284 0,106 0,027-0,17 0,463 0,321 0,8-0,36 0,05 0,130 Michalovce -0,19 0,191 0,260 0,184-0,16 0,058 0,277 0,151 0,133-0,19 0,223 0,009 Švedlár -0,08 0,093 0,113-0,10-0,10-0,1 0,395 0,525 0,94 0,277 0,266 0,42 Kvantitatívne tematické mapy (Obr. 8) za časové obdobie 1961 2014 boli vypracované v softérovom programe ArcGIS spoločnosti ESRI Inc. Tematické mapy prezentujú trendy mesačných zrážkových úhrnov, testované Mann-Kendallovým štatistickým testom. 21

22 Obr. 8. Rozloženie priemerných mesačných zrážkových úhrnov východného Slovenska.

Trend zrážok v novembri, kedy začína hydrologický rok, je v nížinatých oblastiach v záporných hodnotách, čo znamená, že trend výskytu zrážok je klesajúci. V oblastiach nad 600 m n.m. sa trend zrážok pohybuje od hodnoty +0,1 do +0,4, čo znamená, že tieto oblasti sú vlhšie, a trend výskytu zrážok tu pomaly stúpa s pribúdajúcou nadmorskou výškou. Ďalšie kvantitatívne mapy predstavujú trend v rozložení zrážok na území východného Slovenska v mesiacoch december až október. V mesiaci december sa trend výskytu zrážok pomaly zväčšuje, pribúda množstvo zrážok od podtatranskej oblasti smerom na juhovýchod. Severovýchod sa v tomto mesiaci vyznačuje klesajúcim trendom zrážok. Trend výskytu zrážok v mesiaci január je veľký, zvyšuje sa s narastajúcou nadmorskou výškou. Všetky oblasti východného Slovenska sú vlhké, čím je modrá farba intenzívnejšia, tým viac na danom území prší. Oblasť Vysokých Tatier sa vyznačuje najvyššou možnou hodnotou zrážkových trendov, oblasť je teda v tomto mesiaci veľmi vlhká. Pri porovnaní februárovej mapy s januárovou tematickou mapou je vidieť, že výskyt zrážok je síce rozsiahly, ale hodnoty trendov sú o úroveň nižšie. Oblasti sú pomerne vlhké, ale trend výskytu zrážok má klesajúci priebeh smerom zo severu východného Slovenska na juh. Od Košíc smerom na západ sa trend výskytu zrážok ešte viac zmenšuje a oblasti už začínajú byť suchšie. Marec sa na každom území východného Slovenska vyznačuje klesajúcim trendom zrážok. Oblasti na severe východného Slovenska sú stále vlhké. Pri porovnaní s marcom je trend zrážok v apríli na severe menší, oblasť je suchšia, a juh východného Slovenska je zase vlhší. Trend výskytu zrážok vo Vysokých Tatrách pomaly klesá. Trend výskytu zrážok v mesiaci máj je viditeľne stúpajúci. Na celom území v tomto mesiaci viac prší, množstvo zrážok sa zmenšuje smerom zo severu na juh. Oblasti sú veľmi vlhké. Trend výskytu zrážok v júni je stále pomerne vysoký, mení sa ale jeho intenzita. Množstvo zrážok sa zmenšuje smerom od západu na východ Slovenska, juhovýchod je v tomto mesiaci už suchší ako ostatné územie. Trend v júli je viditeľne stúpajúci, dosahuje najvyššie hodnoty zo stupnice. Celé územie východného Slovenska je teda enormne vlhké, na juhovýchode spadne o niečo menej zrážok ako na zvyšnom území. Pri porovnaní so všetkými mesačnými tematickými mapami je trend výskytu zrážok v mesiaci júl najvyšší, čiže tento mesiac sa javí ako najdaždivejší. Trend výskytu zrážok v mesiaci august za dané časové obdobie sa pohybuje v záporných hodnotách, čo predstavuje jednoznačný úbytok atmosférických zrážok pri porovnaní s predchádzajúcim mesiacom. Celé územie východného Slovenska je suchšie, najsuchší je severovýchod. Aj vo vysokohorských oblastiach je trend výskytu zrážok klesajúci. Trend výskytu zrážok v mesiaci september má pri porovnaní s mesiacom august stúpajúcu tendenciu. Hodnoty trendov sa pohybujú medzi -0,2 až +0,4. Množstvo zrážok sa pomaly zväčšuje, oblasti sú vlhšie. Trend zrážok v októbri je porovnateľný s trendom v septembri. Oblasti sú vlhké, trend výskytu zrážok sa znižuje smerom od Popradu na východ (Zeleňáková a kol., 2014). 3.3 Štandardizovaný zrážkový index Pri tejto analýze bol využitý na kvantifikovanie deficitu zrážok a na určenie vplyvu sucha pri dostupnosti rôznych vodných zdrojov štandardizovaný zrážkový index (SPI). Negatívne hodnoty indexu znamenajú suché podmienky, pozitívne naopak vlhké podmienky. Stupnica je klasifikovaná v Tab. 2. V literatúre (SHMÚ, 2015) je uvedený štandardizovaný zrážkový 3 a 6- mesačný index za obdobie 1961 až 2010. Tabuľka 5 uvádza SPI pre hodnotené stanice v 12 mesačnom časovom horizonte za obdobie 1961 až 2014. Podľa tabuľky 5 možno určiť viacero výsledkov. V roku 1961 SPI na všetkých hodnotených staniciach bol v záporných hodnotách, čiže tento rok bolo na celom území východného Slovenska suché obdobie. Ďalšie suché obdobia boli podľa tohto indexu v rokoch 1963, 1969, 1971, 1973, 1986, 1993 a 2003. Kladné hodnoty SPI, a teda vlhké roky na všetkých staniciach, boli v rokoch 1965, 1966, 1970, 1974, 1980, 1985, 2001, 2004, 2005 a 2009. Extrémne vlhkým rokom bol rok 2010, kde priemerná hodnota SPI predstavuje +3,0. 23

Pre príklad je na Obr. 9 graficky znázornený 12-mesačný SPI pre stanicu Červený Kláštor (469 m n.m.). Podľa grafu tejto stanice bol výraznejší zrážkový nedostatok v prvej polovici 60-tych a 70-tych rokov. Ostatné roky sa na tejto stanici javili ako mierne vlhké, až na spomínaný rok 2010, ktorý predstavoval extrémne vlhké obdobie. Na Obr. 10. je pre porovnanie graficky zobrazený ročný SPI pre vysokohorskú stanicu Skalnaté Pleso (1778 m n.m.). Hodnoty SPI sa tu pohybujú v priemere od +1 do -1, čo predstavuje obdobie blízke normálnym podmienkam, prípadne mierne suché alebo mierne vlhké obdobie. Extrémne vlhkým obdobím boli roky 2000 až 2010, kde priemerná hodnota SPI predstavuje +1,5. Rok 2014 sa javí naopak ako extrémne suchý. Tab. 1. Štandardizovaný zrážkový 12-mesačný index za obdobie 1961-2014 12-mesačný SPI Rok / Stanica Bardejov Červený Kláštor Kamenica nad Cirochou Košice, letisko Lomnický štít Medzilaborce Michalovce Milhostov Plaveč nad Popradom Poprad Skalnaté Pleso Somotor Štós Švedlár 1961-1,09-1,18-3,20-1,95-2,82-2,82-3,18-2,57-1,90-1,11-2,10-1,49-1,58-1,18 1962 1,65-0,11-1,55-1,14-0,73-0,73-1,23-0,40 0,09 0,36 0,76-1,14-0,02-0,24 1963-1,65-1,66-1,29 0,07-1,40-1,40-0,49-0,05-1,64-1,17-1,24-1,14-1,21-0,93 1964 0,00-2,09 0,31-0,66-0,77-0,77 0,00 0,10-0,62-0,35-0,46-0,93 0,64-0,46 1965 0,34-0,36 0,99 1,86 0,85 0,85 0,37 1,40-0,02 0,88 0,44 1,12 0,87 1,25 1966 1,36 0,92 1,43 1,07 0,85 0,85 1,59 1,23 0,89 0,78 0,18 1,10 1,12 0,17 1967-0,09 0,39-0,44-1,46-0,56-0,56-1,73-1,81-0,74-1,11 0,59-1,25-0,35-1,25 1968-0,92 0,33 0,35-0,46 0,06 0,06 0,44-0,50-0,33 0,33 0,33 0,51 0,17-0,36 1969-1,51-1,28-0,38 0,02-1,29-1,29-1,61-1,38-1,25-0,82-1,04-0,45 0,33-0,75 1970 1,23 0,72 1,49 2,07 1,80 1,80 1,00 1,61 1,52 1,60 1,44 1,89 1,73 1,69 1971-1,88-1,74-1,21-0,66-1,52-1,52-1,90-0,91-2,27-1,23-1,55-1,31-1,35-1,16 1972-0,60-1,70-0,14-0,62-0,47-0,47-0,13-0,13-0,72 1,01-0,76 0,01 0,07-0,25 1973-0,49-1,20-1,15-1,13-0,59-0,59-0,94-1,79-0,70-0,38-0,50-1,63-0,36-0,88 1974 1,73 1,60 2,15 1,72 2,49 2,49 1,57 1,00 1,05 1,38 1,03 1,22 1,42 1,28 1975-0,61 0,48-0,77 1,11-0,51-0,51 0,76 0,57-0,41 0,08 0,28 0,12 0,06-0,17 1976-0,31 0,18 0,24 0,57-0,64-0,64 0,50 0,02-0,90-0,29-0,74-0,06-0,18-0,06 1977-0,45-0,20-0,13-0,73 0,10 0,10-0,11 0,22-0,39-0,29-0,14 0,44 0,37 0,28 1978 0,28-0,54-0,20 0,62 0,45 0,45-0,55-0,31-0,62-0,85 0,05-0,20 0,56 0,15 1979 0,14-0,57-0,08 0,35 0,44 0,44 0,21 0,56 0,12 0,27-1,09-0,24 0,57 0,68 1980 0,87 0,85 1,41 1,14 1,95 1,95 1,48 1,46 0,82 0,08 0,69 2,09 0,82 0,38 1981-0,66-0,42-0,06-0,50 0,80 0,80-0,14 0,16-1,13-0,61-0,23 0,55-0,81-1,31 1982-1,06-0,42-0,45-0,02-0,57-0,57-0,41-0,59-0,96-1,66-1,33-0,32-0,33-1,01 1983 0,02 0,17-0,02-0,76-0,68-0,68-0,58-0,81 0,24-0,74-0,20-0,17-0,58-0,58 1984-0,8-0,75 0,79 1,13-0,80-0,80 0,41 0,25-0,65-0,09 0,21 0,59 0,25-0,40 1985 1,72 1,05 1,47 1,38 0,64 0,64 1,42 0,84 1,74 0,50 0,63 0,61 0,02 0,70 1986-0,97-1,79-1,36-2,10-1,17-1,17-2,04-1,64-1,39-1,93-1,74-1,02-1,87-1,98 24

SPI 1987 0,98 0,43-0,24-0,41 0,06 0,06-0,59-0,36 0,06-0,38-0,06-0,31-0,77-0,09 1988-0,57 0,18-0,05 0,16-0,56-0,56 0,19-0,20-1,24-0,79-0,27 0,57-0,68-0,12 1989 1,06 0,71-0,10 0,01-0,44-0,44-0,20-0,65 0,60 0,41-0,61-0,34-0,45 0,41 1990 0,33-0,61 1,21-0,39 0,30 0,30 0,39 0,23-0,36 0,40-0,10-0,23-0,61-0,50 1991 0,00-0,23-0,76-0,56 0,05 0,05-0,10-0,49-0,12-0,28-0,08-0,02 0,12-0,90 1992-0,29-0,44-0,37-0,65 0,68 0,68 0,06-0,91 0,23-0,73-0,19-1,55-2,31-1,69 1993-1,21-1,56-0,31-2,00-0,69-0,69-1,05-1,38-0,26-0,66-0,97-1,21-1,73-1,06 1994-0,50-0,57 0,25-0,50-0,40-0,40-0,02 0,06 0,13-0,26-0,28-0,71-0,32 0,08 1995-0,34 0,25-0,46-0,10-1,02-1,02-0,37 1,03 0,77 0,24-0,17-0,60-0,45 0,35 1996-0,40 1,00 0,32 0,26-0,33-0,33 0,21 0,09-0,04 1,14 1,11 0,38 0,42 0,69 1997-0,26 0,93-0,15 0,04-0,13-0,13-0,10-0,37 0,65-0,60 0,52 0,01-0,03 0,00 1998-0,57 0,22 1,01 0,31 0,80 0,80 1,25 1,82 0,89-0,49 0,87 1,93 0,14 0,05 1999 0,70 0,01-0,13 0,59-0,58-0,58 0,24-0,85 0,35 0,16-0,64 0,91 0,05 0,48 2000 0,18 0,95-0,40-0,81-0,03-0,03 0,06 0,47 1,07 0,24 1,54-0,91-0,27 0,06 2001 1,02 1,30 0,59-0,44 1,67 1,67 0,21 0,97 1,48 1,26 2,22 0,23-0,24 0,32 2002-0,59 0,35-0,67 0,35 0,14 0,14-0,10 0,40 1,26 0,69 0,79-0,81-0,77-0,08 2003-1,42-0,55-1,46-1,24-0,75-0,75-0,98-0,74-1,72-1,85-1,06-1,17-1,11-0,94 2004 0,57 0,79 1,36 0,33 1,07 1,07 1,17 0,94 0,22 1,09 0,86 1,18 0,92 1,53 2005 1,59 1,05 0,91 0,83 1,07 1,07 1,45 0,83 1,42 0,69 0,76 0,93 1,01 1,26 2006-0,96 0,83-0,43 0,38 0,26 0,26-0,01 0,00-0,16-1,52-0,43-0,28 0,17-0,03 2007 0,82 1,66 0,52 0,19 0,55 0,55 0,43-0,13 0,51 1,84 1,39-0,12 0,44-0,04 2008 0,25-0,42 0,55 0,32 0,60 0,60 1,11-0,02 0,48-0,26 0,30 0,98 0,50 0,75 2009 1,72 1,04-0,27 0,02 1,18 1,18 0,49 0,34 0,72 0,70 0,72 0,25 0,82 0,84 2010 2,56 2,86 2,66 2,88 2,40 2,40 2,27 3,13 2,56 3,20 2,48 3,21 3,85 3,43 2011-1,39 0,32-0,94-0,88-0,59-0,59-0,42-0,34-1,11-0,84 0,25-0,65-1,01-1,60 2012-0,11-1,19 0,03-0,62-0,27-0,27-0,43-0,69 0,17-0,42 0,00-0,68-0,32-0,15 2013-0,27 0,20-0,77 0,05-0,18-0,18-0,31-0,29 0,25 0,74 0,35 0,12 0,72 1,26 2014 0,92-0,20-0,10 0,95-0,77-0,77 0,47 0,59 1,38 1,62-2,80-0,06 1,52 2,08 4 3 2 1 0 1950-1 1960 1970 1980 1990 2000 2010 2020-2 -3 Roky Obr. 9. Štandardizovaný zrážkový 12-mesačný index, stanica Červený Kláštor (1961 2014) 25

Obr. 10. Štandardizovaný zrážkový 12-mesačný index, stanica Skalnaté Pleso (1961 2014) Ďalší výskum bol zameraný na dĺžku a počet suchých a mokrých období v hodnotených klimatologických staniciach na východnom Slovensku. 3.4 Dĺžky trvania suchých a mokrých období Pri tejto analýze bolo cieľom spracovanie zrážkomerných údajov klimatologických časových rádov v hodnotených staniciach (Tab. 1, Obr. 2). Pre všetky stanice boli spracované tabuľky pre suché a mokré obdobie s dĺžkou trvania rozdelenou do troch kategórií krátkodobé (KD), strednodobé (SD) a dlhodobé (DD), v rozmedzí jedného až niekoľkých dní spojených s najdlhším obdobím sucha resp. mokra (Stračarová, 2014). Na Obr. 11 a Obr. 12 sú pre príklad zobrazené tabuľky suchého a mokrého obdobia pre stanicu Švedlár (477 m n.m.). Obr. 11. Frekvencia suchých období v rokoch 1961 2014, stanica Švedlár 26

Na Obr. 11 je znázornená tabuľka frekvencií obdobia bez zrážok za zvolené časové obdobie. Ľavý stĺpec tabuľky predstavuje počet súvislých dní bez zrážok, pravý stĺpec súčet dní v jednotlivých kategóriách. Absolútny súčet suchých dní jednotlivých kategórií za dané časové obdobie je zvýraznený červenou farbou. Medzistĺpce predstavujú jednotlivé roky. Z tejto tabuľky napríklad vyplýva, že obdobie 5 po sebe nasledujúcich dní bez zrážok sa vyskytlo v roku 1961 dvakrát, v roku 1991 sa šesťkrát stalo, že 6 dní po sebe nepršalo, v roku 1993 sa dokonca trikrát stalo, že nepršalo po sebe až 14 dní atď. Ďalej sa dá na základe tejto tabuľky povedať, že najviac sa vyskytujú krátkodobé obdobia sucha a to jeden až tri nedaždivé dni po sebe. Za dané časové obdobie sa jeden bezdaždivý deň v roku vyskytol v priemere 20,5-krát. Stredne dlhé obdobia sucha sa vyskytujú pomerne v rovnakých frekvenciách, najčastejšie je to 8 po sebe nasledujúcich suchých dní a priemerná hodnota stredne dlhého obdobia za desaťročie je 80,6. Z dlhodobého hľadiska sa skoro každý rok vyskytlo jedno extrémne dlhé sucho. Najdlhšie obdobie sucha trvalo 38 po sebe nasledujúcich dní a táto hodnota bola nameraná v roku 2011. Celkový súčet krátkodobého obdobia sucha predstavuje hodnotu 2736, stredne dlhého obdobia sucha hodnotu 433 a dlhodobé obdobie sucha sa vyskytlo 162-krát. Absolútny súčet suchých období na tejto stanici v období 1961-2014 predstavuje hodnotu 3331. Obr. 12. Frekvencia mokrých období v rokoch 1961 2014, stanica Švedlár Na Obr. 12 je znázornená tabuľka frekvencií obdobia so zrážkami za to isté časové obdobie na rovnakej zrážkomernej stanici Švedlár. Ľavý stĺpec v tejto tabuľke predstavuje počet po sebe nasledujúcich dní so zrážkami, pravý stĺpec zase súčet dní v jednotlivých kategóriách a absolútny súčet mokrých dní za dané frekvenčné obdobie je znova zvýraznený červenou farbou. Medzistĺpce predstavujú jednotlivé roky. Z tabuľky vyplýva, že napr. obdobie 3 po sebe nasledujúcich mokrých dní sa vyskytlo v roku 1970 dvanásťkrát, ale v roku 2000 sa 3 po sebe daždivé dni vyskytli len trikrát atď. Celkový súčet krátkodobého obdobia mokra bol 3114, stredne dlhého obdobia mokra bol 200 a dlhodobé obdobie mokra sa vyskytlo 21-krát. Pri porovnaní so suchým obdobím na tejto 27