Hidrológiai Közlöny, 2019 (99. évfolyam)
2019 / 2. szám
Kozma Zsolt: A síkvidéki hidrológia és a belvíz vizsgálata folyamatalapú modellezéssel: kihívások és lehetőségek 33 4. ábra. A műholddal észlelt és számított elöntések l km2-re összegzett eltérései (bal: 1999.03.19, jobb: 2000.04.18; a sötétebb szín nagyobb eltérést jelöl) Figure 4. Block based comparison of observed and simulated water coverage maps (left: 03/19/1999, right: 04/18/2000; darker colors indicate larger difference) Megjegyzendő, hogy a blokkonkénti cellaszámot növelve szélső esetben eljutunk a teljes területre aggregált vízborításhoz, aminek mért és számított értékeit az 5. ábra mutatja be. 5. ábra. Kalibráció a Szamos-Kraszna Közben: a 1999-2000-es belvizek mért és számított fajlagos elöntései Figure 5. Calibration in the Szamos-Kraszna pilot: observed and simulated water coverages of the 1999-2000 period A bemutatott példa alapján a vizsgálat felbontásának csökkentésével a számítás megbízhatósága jelentősen javul (a teljes területre nézve az egyezés közel 100%-os). A térképek mennyiségi összevetésével kimutatott eltérés alapján az eredmény jósága megkérdőjelezhető. Itt azonban érdemes szem előtt tartani a belvíz hidrológiai szimulációját terhelő adat- és modellbizonytalanságot (lásd fentebb). Ezek függvényében a technikai fejlődés ellenére egyelőre továbbra sem reális a vízügyi gyakorlat egyéb területein (pl. 1D árhullám szimuláció) megszokotthoz hasonló pontosságot elvárni a belvíz rendkívül összetett tér- és időbeli változásainak szimulációjától. Célhoz igazodó módszerválasztás A belvízkutatásban elterjedt módszerek egyik fö célja a belvíznek való kitettség, a belvízveszélyeztetettség térképes jellemzése. A veszélyeztetettség megadja, hogy a belvíz statikus és dinamikus hatótényezőinek együttes hatása miatt hosszabb idő átlagában adott területet potenciálisan milyen mértékben sújthat szélsőség. A kutatási eredmények közül talán ennek a térképes ábrázolása biztosítja a gyakorlat számára a legtöbb és legértékesebb információt. Emellett a különböző eljárásokkal levezetett gyakorisági/valószínűségi térképek összevetése kiváló lehetőséget is biztosít a hidrológiai modellszámítások valóságtartalmának ellenőrzésére. Ekkor ugyanis kevésbé meghatározóak a mért és szimulált elöntések egy-egy adott időpontban észlelt eltérései, amiknek a számítás hibája mellett számos egyéb oka lehet (pl. felhőborítás, feldolgozási hibák stb.). A 6. ábra a Szamos-Kraszna Közre három módon meghatározott veszélyeztetettségi térképet hasonlít össze. Az első térkép 10 db belvizes időszak maximális elöntés kontúrjainak összesítésével keletkezett, így az a tapasztalati belvízgyakoriságot mutatja. Az elöntéseket a FETIVIZIG munkatársai terepi szemrevételezéssel regisztrálták 1962 és 2010 között. Az adatok GIS feldolgozását a NAIK ÖVKI-MTA ATK TAKI munkatársai végezték el, és azt fel is használták a középső képen látható komplex belvízveszélyeztetettségi valószínűség levezetése során (Körösparti és Bozán 2012, Pásztor és társai 2015). A harmadik térkép a WR IHM-mel készült a 1981- 2010 közti 30 éves időszak napos lépésű szimulációs eredményei alapján, a felszíni vízborításos napok éves átlagos értékét mutatja. A három térkép az azóta megépült VTT tározó előtti állapotokra vonatkozik. A színezés mindhárom esetben a bekövetkezés valószínűségére utal: zöld - ritka; sárga átmenet - közepes; piros - gyakori. 6. ábra. Veszélyeztetettségi térképek összevetése A színezés a bekövetkezés valószínűségére utal: zöld ritka; sárga átmenet - közepes; piros - gyakori. Balról jobbra: Tapasztalati belvízgyakoriság terepi szemrevételezés alapján (adatgazda: FETIVIZIG, a feldolgozást a NAIK ÖVKI-MTA ATK TAKI végezte); Regressziós kriggeléssel készített szintézistérkép: Komplex Belvízveszélyeztetettségi Valószínűség (NAIK ÖVKI, MTA ATKI TAKI); Integrált hidrológiai modellezéssel levezetett belvíz valószínűség (BME VKKT). Figure 6. Hazard maps comparison Coloring refers to the probability of occurrence: green - rare; yellow transition - medium; red - common. From left to right: Experience in inland water frequency based on field inspection (data owner: FETIVIZIG, processing by NAIK ÖVKI-MTA ATK TAKI); Leveling map prepared with regression crigging: Complex Inland Excess Water Hazard Risk Probability (NAIK ÖVKI, MTA ATKI TAKI); Inland excess water probability derived from integrated hydrological modeling (BME VKKT).
