View More View Less
  • 1 ELTE Földrajz- és Földtudományi Intézet, Meteorológiai Tanszék 1117 Budapest Pázmány Péter sétány 1/a.
  • 2 OMSZ Siófoki Vihar-előrejlező Obszervatórium Siófok
  • 3 MTA Agrártudományi Kutatóközpont Talajtani és Agrokémiai Intézet Budapest
Restricted access

Purchase article

USD  $25.00

1 year subscription (Individual Only)

USD  $184.00

A planetáris határréteg (PHR) és a talaj hidraulikus tulajdonságainak kapcsolatát elemeztük. Megkülönböztetett figyelemmel vizsgáltuk a PHR magasságának a talajadatbázistól függő talajparaméter-értékekre való érzékenységét. A szimulációkat az MM5 mezoskálájú rendszermodellel végeztük. A PHR magasságot a Janjic Eta- PBL és az MRF almodellekkel becsültük; a talajok hidraulikus tulajdonságait pedig a magyarországi és egyesült államokbeli talajadatbázisok alapján számítottuk. A modellterület Kárpát-medencét foglalja magában. Megtalálható benne Szlovákia jelentős része és a környező országok területei. Hat kiválasztott felhőmentes anticiklonális napot elemeztünk. Három napot (egy nyárit, egy őszit és egy télit) részletesen elemeztünk. A vizsgált napokon az erősebb besugárzásra kialakuló konvekcióban a talaj hidraulikus tulajdonságainak PHR-t módosító hatása is érvényesülhet. A futtatások időtartama 24 óra volt (0:00 UTC-és kezdéssel). Az érzékenységi vizsgálat eredményeit szignifikancia teszttel elemeztük. Az Eta PBL almodell használata során az összterület 60–90%-a mutatkozott szignifikáns érzékenységűnek (p < 0,01) a vizsgált hat napból öt napon. A szignifikáns különbséget mutató területek százalékos aránya csak a téli tesztnapon volt 50% alatti, ezt is csak az Eta PBL almodell alkalmazása során kaptuk. Ugyanezen a napon az MRF almodellel kapott százalékos arány 89% volt. A kapott különbségekkel kapcsolatban elmondható, hogy a PHR magasság változása nagyobb érzékenységet mutatott a PHR magasságát parametrizáló módszerekre mintsem a talajadatbázis használatára. Ennek ellenére megállapíthatjuk, hogy a talaj hidraulikus tulajdonságai nemcsak a csapadékos, hanem a csapadékmentes konvektív típusú időjárási helyzetekben is időjárás-alakító tényezőként hathatnak. Eredményeink a talaj–légkör kölcsönhatást jellemző folyamatok mezoskálájú modellezésében hasznosíthatók, ugyanakkor a talajfizika számára is tanulságosak, mert láthatjuk, hogy a talaj hidraulikus tulajdonságai nemcsak a talaj állapotát, hanem a talajjal határos szférák állapotát is bizonyos mértékig meghatározzák.

  • Ács, F., 2003. On the relationship between the spatial variability of soil properties and transpiration. Időjárás. 107. 257–272.

  • Ács F., Horváth Á. & Breuer H., 2008. A talaj szerepe az időjárás alakulásá­ban. Agrokémia és Talajtan. 57. 225–238.

  • Ács F. & Lőke Zs., 2001. A fizikai talajféleség hatásának szimulációja a talajfelszíni nedvesség változására. Agrokémia és Talajtan 50. 457–468.

  • Ács, F. et al., 2010a. Effect of soil hydraulic parameters on the local convective precipitation. Meteorol. Z. 19. 143–153.

  • Ács, F. et al., 2010b. Sensitivity of local convective precipitation to parameterization of the field capacity and wilting point soil moisture contents. Időjárás. 114. 39–55.

  • Bell, K. R. et al., 1980. Analysis of the surface moisture variations within large field sites. Water Resour. Res. 16. 796–810.

  • Betts, A. K. & Ball, J. H., 1996. The land surface-atmosphere interaction: A review based on observational and global modeling perspectives. J. Geoph. Res. 101. 7209–7225.

  • Bosilovich, M. G. & Sun, W. Y., 1995. Formulation and verification of a land surface parameterization for atmospheric models. Bound.-Layer Meteor. 73. 321–341.

  • Breuer H. et al., 2011. A talaj hidrofizikai tulajdonságainak hatása a konvektív csapa­dékra. Agrokémia és Talajtan. 60. 309–324.

  • Campbell, G. S., 1985. Soil Physics with Basic, Transport Models for Soil-Plant System. Developments in Soil Science. Vol. 14. Elsevier. Amsterdam.

  • Chen, F. & Dudhia, J., 2001. Coupling and Advanced Land Surface-Hydrology Model with the Penn State-NCAR MM5 Modeling System. I. Model implementation and sensitivity. Mon. Wea. Rev. 129. 569–585.

  • Cosby, B. J. et al., 1984. A statistical exploration of the relationships of soil moisture characteristics to the physical properties of soils. Water Resour. Res. 20. (6) 682–690.

  • Dévényi D. & Gulyás O., 1988. Matematikai statisztikai módszerek a meteorológiá­ban. Tankönyvkiadó. Budapest.

  • Dudhia, J., 1993. A non-hydrostatic version of the Penn State-NCAR Mesoscale Model: Validation tests and simulation of an Atlantic cyclone and cold front. Mon. Wea. Rev. 121. 1493–1513.

  • Dudhia, J. et al., 2005. PSU/NCAR Mesoscale Modeling System Tutorial Class Notes and User’s Guide: MM5 Modelling System Version 3. ( http://www.mmm.ucar.edu/mm5/documents/tutorial-v3-notes.html )

  • Ek, M. et al., 2003. Implementation of Noah land surface model advances in the Natio­nal Centers for Environmental Prediction operational mesoscale Eta Model. J. Geophys. Res. 108. 8851. doi:10.1029/2002JD003296.

  • Erdős, L. & Morvay, A., 1961. Néhány talajfajtánk nedvességjárása. Időjárás. 65. 47–55.

  • Fodor, N. & Rajkai, K., 2005. Számítógépes program a talajok fizikai és vízgazdálko­dási jellemzőinek egyéb talajjellemzőkből történő számítására (TALAJTANonc 1.0). Agrokémia és Talajtan. 54. 25–40.

  • Grell, G., Dudhia, J. & Stauffer, D., 1994. A description of the fifth generation Penn State/NCAR Mesoscale Model. NCAR Tech. Note NCAR/TN-398+STR.

  • Hillel, D., 1980. Applications of Soil Physics. Academic Press. London.

  • Hong, S. Y. & Pan, H. L., 1996. Nonlocal boundary layer vertical diffusion in a medium-range forecast model. Mon. Wea. Rev. 124. 2322–2339.

  • Horváth, Á., Ács, F. & Breuer, H., 2009. On the relationship between soil, vegetation and severe convective storms: Hungarian case studies. Atm. Res. 93. 66–81. doi:10.1016/j.atmosres.2008.10.007.

  • Janjic, Z. J., 1990. The step-mountain coordinate–physical package. Mon. Weather Rev. 118. 1429-1443.

  • Janjic, Z. J., 1994. The step-mountain Eta coordinate model. Further developments of the convection, viscous sublayer and turbulent closure schemes. Mon. Wea. Rev. 112. 927–945.

  • Janjic, Z. J., 2002. Nonsingular implementation of the Mellor—Yamada Level 2.5 Scheme in the NCEP Meso Models. NCEP Office Note No. 437.

  • Matyasovszky, I., 2002. Statisztikus klimatológia : Idősorok elemzése. ELTE Eötvös Kiadó. Budapest. Mellor, G. L. & Yamada, T., 1982. Development of a turbulent closure model for geophysical fluid problems. Rev. Geophys. 20. 851–875.

  • Mihailovic, D. T. et al., 1992. A study of the sensitivity of land surface parameterizations to the inclusion of different fractional covers and soil textures. J. Appl. Meteor. 31. 1477–1487.

  • Mlawer, E. J. et al., 1997. Radiative transfer for inhomogeneous atmosphere: RRTM, a validated correlated-k model for the longwave. J. Geophys. Res. 102. (D14) 16663–16682.

  • Nemes, A., 2002. Unsaturated Soil Hydraulic Database of Hungary: HUNSODA. Ag­rokémia és Talajtan. 51. 17–26.

  • Pielke, R. A., 2001. Influence of the spatial distribution of vegetation and soils on the prediction of cumulus convective rainfall. Rev. Geophys. 39. 151–177.

  • Reisner, J., Rasmussen, R. M. & Bruintjes, R. T., 1998. Explicit forecasting of supercooled liquid water in winter storms using the MM5 mesoscale model. Q. J. R. Meteor. Soc. 124. 1071–1107.

  • Stefanovits P., Filep Gy. & Füleky Gy. 1999. Talajtan. Mezőgazda Kiadó. Bpest. Sun, W-Y., 1993a. Numerical simulation of a planetary boundary layer: Part I. Cloud-free case. Beitrage zur Physik der Atmosphere. 66. 3–16.

  • Sun, W-Y., 1993b. Numerical simulation of a planetary boundary layer. II. Cloudy case. Beitrage zur Physik der Atmosphere. 66. 17–30.

  • Várallyay Gy., 1973. A talaj nedvességpotenciálja és új berendezés annak meghatá­rozására az alacsony (atmoszféra alatti) tenziotartományban. Agrokémia és Talaj­tan. 22. 1–22.