Liigu edasi põhisisu juurde

2005: Ilm, kliima, vesi ja säästev areng

Ilm ja kliima

Toimus 23. märts 2005

Päevakava

ETTEKANDED

  • EMHI ja Päästeameti koostöö jaanuaritormis. - Rivo Salong. Päästeamet
    • Päästeameti – päästeteenistuste, maakonna kriisikomisjoni ning meeskonna ja ka Vabariigi Valitsuse Kriisireguleerimise meeskonna tööst nn. jaanuari tormi ajal. Seda kõike vaadeldakse ilmaprognoosimise vaatevinklist. Mida tehti hästi ning kus on veel arenguruumi? Kuidas edaspidi tehtud vigu vältida ehk mida õppisime ning milliseid järeldusi tegime.
  • Ilmaennustus ja kriis. - Sulev Vare. Lääne Maavalitsus
  • Täpsemad mereprognoosid: koostöö okeanograafia ja meteoroloogia vahel. - Jüri Elken. TTÜ MSI
    • Põhilised ebastabiilsusprotsessid, mis tingivad lühiajaliste prognooside ebatäpsust, on meres ja atmosfääris sarnased ning need on eelkõige seotud tsüklonite/antitsüklonite, jugavoolude ja frontide tekkimise ning evolutsiooniga. Meri ei ole lihtsalt atmosfäärimõjudele „tuimalt“ reageeriv süsteem. Erimastaabiliste mereprotsesside vastasmõju tõttu esineb sageli olukordi, kus hoovused/ainelevi, veetase, lainetus, jäätingimused, vetikate vohamine jne ei käitu vastavalt tavateadmisele, mida esindavad vanemad empiirilised prognoosimeetodid. Kaasaegne lühiajaliste prognooside süsteem nii mere kui ka atmosfääri jaoks tugineb numbrilisele modelleerimisele ning operatiivsete vaatlusandmete assimileerimisele, korrigeerimaks mudelprognooside ebatäpsust.
    • Läänemere regioonis koordineerib operatiivset okeanograafiat BOOS (Baltic Operational Oceanographic System) ning prognoosimudeleid arendab 1995.a. loodud konsortsium HIROMB (High-Resolution Operational Model for the Baltic Sea). Veetaseme mudelprognoosid tõestasid oma ennustusvõimet, võrreldes empiiriliste prognoosidega, 2005.a. jaanuari alguse tormide ajal. Planeerides osalemist HIROMB ja HIRLAM konsortsiumites, on Eesti eripäraks pikk ja liigendatud rannajoon. Seetõttu on vajalik lokaalsete kõrgendatud lahutusega mudelite rakendamine Eesti rannikumere kriitilistes piirkondades (Tallinn, Pärnu, Väinameri/Haapsalu, Narva/Sillamäe jne) nii mere- kui ka ilmaprognooside osas.
  • Gudruni tagajärjed Eesti rannikumeres; ekstreemsete veetasemete modelleerimise ja prognoosimise võimalusi. - Ülo Suursaar. TÜ Eesti Mereinstituut
    • Ettekandes käsitletakse 8-9 jaanuari tormi Gudrun/Erwin mõningaid meteoroloogilisi-hüdroloogilisi parameetreid ning analüüsitakse ekstreemsete meretasemete kujunemise mehhanisme ja prognoosimise võimalusi. Töös kasutatakse nii EMHI poolt mõõdetud meteoroloogiliste näitajate ja veetasemete mõõtmistulemusi, kui ka hüdrodünaamilise modelleerimise arvutustulemusi.
    • Eesti rannikumere veetasemeid ja hüdrodünaamilist situatsiooni on modelleeritud kahe erineva mudeli abil. Esitatakse 3D mudelikompleksiga FRESCO (R.Tamsalu jt.) saadud esialgsed tulemused. See mudel arvutab kogu Läänemere veetasemed kasutades Taani väinades võetud veetaseme piiritingimusi ja HIRLAM-i tuuli. Teiseks on põhjalikumalt analüüsitud lihtsama, kuid 1 kilomeetrise võrgusammuga 2D hüdrodünaamilise mudeli arvutustulemusi. Mudel hõlmab Lääne Eesti rannikumere, sealhulgas Liivi lahe ja Väinamere ning selle mudeli näitel saab hõlpsasti kirjeldada Lääne Eesti üleujutuste kujunemise hüdrodünaamilisi seaduspärasusi ning nende modelleerimise võimalusi.
    • Uurisime kõigepealt mudeli tööks vajalike välisjõudude andmeridade sobivust, võrreldes Pärnu modelleeritud ja mõõdetud veetasemeid nii tormitõusu ajal kui ka tormile eelnenud perioodil. Kasutades Vilsandi ja Ruhnu ilmajaamade tuuleandmeid ning Ristna ja Ventspilsi veetaseme andmeid leidsime sobiva välisjõudude kombinatsiooni, millega hiljem sooritasime simulatsioonid, et teada saada võimalikud veetaseme kõrgused teistes huvipakkuvates kohtades, kus veetasemeid reaalselt ei mõõdetud (näit. Haapsalu, Häädemeeste, Kihnu, Ruhnu, Heltermaa, Matsalu laht). Modelleerisime ka rannalähedasi hoovuse kiirusi ning veevahetust Liivi lahe ja Väinamere väinades, selgitamaks tormi eeldatavat mõju vee- ja ainevahetusele ning rannaprotsessidele.
  • Gudruni ja Gero lugu. - Merike Merilain. EMHI
  • Uputus ja põud – kas äärmuste sagedus on Eestis tõusnud. - Tiina Tammets. EMHI
    • Liigsademed ja sademete nappus on uputuse ja põua põhipõhjused. Millistest sadudest algab uputus, kui kestvalt peaks olema sademetevaest aega, et tekiks põud? Toetudes mõnedele kriteeriumitele selgitame, kuidas sademetevaeste ja –rikaste perioodide sagedus on Eestis viimase 60-80 aasta jooksul muutunud aastate ja kuude lõikes. Arvutused on tehtud mitmete Eesti meteoroloogiajaamade ööpäeva sademete summade pikaajaliste andmeridade põhjal.
  • HIRLAM-i seis EMHI-s – minevik, olevik, tulevik. - Ivar Ansper. EMHI
  • Pagituulte tekkest äikesepilves. - Sven-Erik Enno. TÜ
    • Käesolevas töös uuriti 2001. aastal Eestis möllanud juulitorme ning vaadeldi detailsemalt äiksega kaasnevate purustavate pagituulte tekkemehhanismi. Samuti on lühidalt käsitletud laiemate äiksevaatluste vajalikkust ja korraldamisvõimalusi.
    • Vahemikus 16.-19.juuli 2001 möllasid läänepoolse jahedama ja idapoolse troopilise õhumassi piirialal püsinud Eestis viimaste aastate ühed suuremad äiksetormid. Nende leviku ja iseloomu uurimine põhines Eesti Meteoroloogia ja Hüdroloogia Instituudi (EMHI) andmetel. Need kinnitasid minu varasemaid oletusi tormide jaotumisest suuremateks äikselaineteks, mis vaheldusid rahulikumate perioodidega. Kokku õnnestus vahemikus 16.-19. juuli piiritleda 6 sellist lainet. Üsna hästi tuli esile tormide sageduse ja tugevuse varieeruvus Eesti eri paigus. See väljendus mitme äikselaine jagunemises kaheks selgelt eriilmeliseks komponendiks. Läänepoolsed pilved olid rahulikumad ja liikusid aeglasemalt, levides saartelt ja läänerannikult idasuunas. Idapoolsetes seevastu esines sageli purustavaid pagisid ja äiksed liikusid märgatavalt kiiremini Viljandi- ja Valgamaalt põhja või kirdesse. Maksimaalsed mõõdetud tuulekiirused olid Lõuna- ja Ida-Eestis 24-30 m/s. Kõige sagedamini ründasid tormid Viljandi-, Valga-, Jõgeva- ja Virumaad, vähe oli neid saartel (jäid enamasti külma frondi tagalasse) ja Võrumaal (kõige lähemal kagupoolsele troopilisele antitsüklonile).
    • Pagituulte tekkemehhanismi uurimisel kasutasin Pärnu sadamas ja Tartus TÜ Füüsikamaja katusel asuvate automaatilmajaamade andmeid. Koostatud mudelis pean tormituuli tekitavaks faktoriks äiksepilve jaotumist vastandlikeks tsoonideks. Pilve esiosas valdavad tugevad tõusvad õhuvoolud, õhurõhk langeb, temperatuur püsib kõrge ja sademeid on minimaalselt. Tagumises osas seevastu valdavad võimsad laskuvad õhuvoolud, õhurõhk tõuseb, temperatuur on madal ning sajab tugevat paduvihma. Pagituul tekib siis, kui sademetetsooni esiosas maapinnani jõudnud jaheda õhu massid sööstavad täitma pilve ees kujunenud madalrõhuala. Et sajutsooni laskuvate ja pilve esiosa tõusvate õhuvoolude kiirused võivad olla väga suured, on võimalik ka purustavate horisontaalvoolude teke. Sama mudeli järgi võib torm tabada ka lähestikku (10-15 km) asuva tekkiva (tõusvate õhuvooludega) ja juba laguneva (laskuvate õhuvooludega) äiksepilve vahelist piirkonda.
    • Pagi tekke seisukohalt on oluline ka õhutemperatuur ja äiksepilve liikumiskiirus. Mida soojem on õhumass ning mida kiiremini liiguvad selles arenevad äiksepilved, seda suurem on purustava pagi tekkimise võimalus. Kohalike tunnuste järgi tormiohu hindamisel tuleks lisaks kõrgele õhutemperatuurile ja äikse kiirele lähenemisele silmas pidada ka pilve esiosa välimust. Juhul kui sajutsooni ees esinevad tormi-iilid, on seal minu mudeli järgi soodsad tingimused väga madala ja räbaldunud servaga pilvevalli moodustumiseks. Olles nähtav kilomeetrite kauguselt, annab see märku lähenevast tormiohust.
    • Äiksevaatlusi on Eestis laiemalt läbi viidud 1960-ndatel aastatel Loodusuurijate Seltsi eestvedamisel. Hiljem on aga aset leidnud märgatav kliima soojenemine, mistõttu pilvede liikumisteed ja iseloom võivad olla oluliselt muutunud. Selle kinnituseks on näiteks suurte tormipilvede sagedasem esinemine. Ainult EMHI andmete kasutamine nende muutuste uurimiseks on ebapiisav peamiselt vaatlusjaamade suurte vahemaade tõttu. Seetõttu olen väga huvitatud uue asjahuvilistest äiksevaatlejate võrgu võimalikult kiirest organiseerimisest.
  • CLIDATA meteoandmete haldamise ja analüüsi arengul. - Riina Pärg. EMHI 
    • Ettekandes antakse ülevaade CLIDATA andmebaasirakenduse kasutamisest EMHI-s ning analüüsitakse selle mõju meteoandmete kogumise ja töötlemise erinevate protsesside arengule. Ettekande eesmärgiks on laiemalt tutvustada andmetöötluse uusi võimalusi, mis on muutnud töö senisest efektiivsemaks ning juhtida tähelepanu edasise arengu perspektiivsematele suundadele.
    • Andmete kogumisel CLIDATA-sse on jätkunud protsesside automatiseerimine. 2004.a. käivitati vaatlejate fikseeritud andmete automaatne reaalajas baasikandmine.
    • Andmebaasi maht on aastaga kasvanud 45 miljonilt 70 miljoni parameetrini (sh. ka üle 1 miljoni käsitsisisestatud vanu, varem digitaliseerimata andmeid). Lisandunud on hulk arvutatavaid elemente ja käivitatud on tunniandmete ülekandmine Tõravere varasemate aastate aktinomeetriaandmetest. Edasi on kavandatud rannikumere vaatlusandmete üleviimine andmebaasi ja nende kogumise automatiseerimine.
    • CLIDATA kasutamine on kasvanud nii kasutajate arvu kui kasutusvaldkondade osas. Juurdesoetatud tarkvaralitsentsid võimaldavad ligipääsu andmebaasile senise 5 asemel nüüd 10 kasutajale. Kasutajateringi laienemine ilmaprognooside ja klienditeeninduse osakondadesse on parandanud informatsiooniga varustamist nii instituudisiseselt kui EMHI klientide teenindamisel. Töö käigus on tõusnud spetsialistide kvalifikatsioon, mis on olulise tähtsusega infosüsteemide edasiseks arenguks.
    • Oracle Discoverer’i baasil on praeguseks väljatöötatud üle 50 tabelivormi, mis kiirendab ja lihtsustab andmebaasist vajalike andmete leidmist ja analüüsimist. Edaspidi tuleks keskenduda tabelite optimaalse struktuuri ja disaini küsimustele ning täiendada spetsialistide oskusi lisaks valmistabelite kasutamisele ja modifitseerimisele ka ise uute tabelivormide loomiseks. Täpsemini piiritletud päringud vähendaksid ka koormust süsteemi serverile, mille praegune jõudlusressurss ei ole päris vastavuses hallatavate andmete mahuga.
    • ArcView kaarditarkvara kasutamiseks viidi 2004.a. suvel läbi kohapealne baaskoolitus 3 spetsialistile TÜ õppejõu Jüri Roosaare juhendamisel ja tänavu talvel on esimesed (lumikatte) kaardid ka veebi jõudnud. Palju on veel õppida eelkõige tarkvara tehniliste kasutusoskuste ja ruumilise interpoleerimise ning selle aluseks oleva mudelarvutuse osas.
    • Täpsema sademeteanalüüsi tegemiseks on meteopostide andmeridu pikendatud 21 aasta võrra (87 posti andmed intervalliga 12 tundi perioodil 1971-1991). See võimaldab edaspidi pikaajalist sademete ruumilist jaotust analüüsida kuni 100 vaatluspunkti andmete põhjal. Eriti oluline on see sademetekaartide interpoleerimisel.
    • Järgmise etapi võtmeküsimuseks on andmebaasi tugi meteoroloogilise informatsiooni edastamiseks võimalikult laiale tarbijaskonnale. Kuna CLIDATA rakendus ise ei ole veebipõhine, eeldab see uute lahenduste väljatöötamist – ja mitte üksnes info arvulisel, vaid ka visualiseeritud kujul esitamiseks. Kasutajateringi edasine laiendamine nõuab ka senisest täpsemat ülesannete jaotuse planeerimist ja tegevuste koordineerimist, samuti tulevad leida lahendused süsteemi tehniliste ressursside (eelkõige andmebaasi server) parandamiseks.
  • 2004-2005. aasta suurvee vallid. - Tiit Luhari. EMHI
    • Seoses elamu- ja teedeehituse intensiivistumisega on märgatavalt suurenenud projekteerijate ja üldsuse huvi meie veekogude keskmiste ja ekstremaalsete veeseisude vastu. Kuna 2003. a. detsembri lõpust kuni 2005. a. jaanusri lõpuni esines Eestis kõrgvett lausa mitme lainena, siis pakub vaadeldav periood nii praktilist kui ka ajaloolist huvi.
    • Jälgides veeseisu muutusi erinevais Eesti osades, võib eristada järgmisi kõrgveeperioode:
      • Detsembri lõpp 2003 .a. – jaanuari algus 2004. a.
      • Märtsi III dekaad – aprill
      • Juuli I dekaad
      • Juuli lõpp – augusti algus
      • Suhteliselt kõrge veeseis alates septembri lõpust
      • Talvine suurvesi jaanuaris 2005. a.
    • Neist 3. ja 4. periood väljendus eriti markantselt Loode- ja Lääne-Eesti mandriosas, viimane aga kogu Eestis. Isegi jäävabades tingimustes lähenesid veeseisud mitmes vaatlusjaamas ajaloolistele maksimumidele (Pajupea, Hüüru, Keila, Kasari, Pajusi), Kehras aga registreeriti 2005.a. jaanuaris vaatlusperioodi kõrgeim veeseis.
    • Tähelepanu äratab ka asjaolu, et suurveevallid esinesid vaadeldaval perioodil suhteliselt lühikese ajalise intervalliga.
    • Tekkinud majandusliku kahju tõttu huvitus kõrgvete teemast ka ajakirjandus. Korduvalt tuli selgitusi anda Keila jõe üleujutuste kohta. Paljude arvates on süüdi Keila – Joa HEJ käivitamine, kuid lähemal vaatlusel selgub, et üleujutused Keila linnast allavoolu on ka varem olnud tavapärased. Seoses intensiivse ehitustegevusega jõgede lähikonnas võiksid maaomanikud kõigepealt huvi tunda olemasolevate vaatlusandmete vastu antud jõel.
    • Kõrge veeseis 2004. a. sügisel ja sellele järgnenud talvine suurvesi tingisid ka veerohkuse 2005. a. veebruaris – märtsis ja lõid eelduse taas kõrgeks veeseisuks käesoleva aasta kevadel.

 

STENDIETTEKANDED

  • Mulla niiskusesisaldus ja seda mõjutavad tegurid - Sven-Erik Enno. TÜ
  • 2004. aasta äikesed Laguja kohal - Tarmo Tanilsoo. Tartu Herbert Masingu kool
  • Jaanuari üleujutus Pärnu - Alice Karula -EMHI, Indrek Aija – Pärnu Linnavalitsus
  • CLIDATA tuulteanalüüsi rakendamine - Riina Pärg, Veera Þukova. EMHI
    • Stendiettekandes on käsitletud tuuleandmete analüüsimise võimalusi käesoleval ajal EMHI-s olemasolevate digitaalsete andmete ja andmeanalüüsiks kasutatava rakendustarkvara baasil.
    • Analüüsitulemuste informatiivne ja ülevaatlik esitamine eeldab mitmesuguste väga erinevate tabelite ja graafikute kasutamist. Ettekande eesmärgiks on anda ülevaade, kuidas sõltuvalt lähteülesande püstitusest kombineerida erineva tarkvara kasutamist tulemuste esitamiseks soovitud kujul.
    • Vaadeldakse CLIDATA tuulteanalüüsi mooduli, andmekaevandustarkvara Oracle Discoverer ja tabelarvutuspaketi Excel kasutamist. Tutvustatakse andmekogude osakonnas ettevalmistatud Oracle Discoverer’i vormipõhju vajalike andmete kättesaamiseks andmebaasist ja Exceli eelvormindatud töölehti andmetabelite ja nende baasil koostatud diagrammide esitamiseks.
    • Eelnimetatud vahendite ja väljatöötatud lahenduste oskuslik kasutamine võimaldab oluliselt vähendada tuuleandmete analüüsiks kuluvat aega ja tõsta analüüsitulemuste esitamise kvaliteeti.
  • EMHI klientide teenindamine 2004. aastal - Jekaterina Sooäär, Pille Allik, Ivo Saaremäe. EMHI
  • Pikaajalised ekstremaalsed vooluhulgad jõgedel - Liidia Klaus, Olga Kovalenko. EMHI
    • Esitatud stendiettekannes on tehtud Eesti jõgede ekstremaalsete (maksimaalsed ja minimaalsed) vooluhulkade kokkuvõtted mis on kantud kaartidele samajoontena ja toodud trendid kogu vaatlusperioodi kohta. Tehtud üldistused on varem väljaantud kogumikutes andmete järg. Suurvee äravoolu üldistamine, analüüs ja territoriaalne jaotus näitas: maksimaalsete vooluhulkade kiht perioodil vaatluste algusest kuni 2000.a. on suurem Kirde Eestis (110-130 mm) ja Edela Eestis (100-110 mm) ning väiksem Kagu Eestis (60-70 mm).
    • Väljaselgitatud vee hulga muutumine (trend) pikaajalises reas, mis näitab selle suurenemist, eriti viimastel aastatel (alates 1995.a.).
    • 30-päevase talvise ja jäävabaperioodi minimaalse äravoolu analüüs ja territoriaalne jaotus näitas: suurim vee hulk on määratud Kesk ja Kagu- Eestis (3,5 – 4,5 l/s*km2); vähim Loode Eestis (0,5-1,0 l/s*km2) jäävaba perioodi jaoks ning talve perioodiks suurim Pandivere kõrgustikul (4,0-5,5 l/s*km2) ning vähim Kagu- ja Edela Eestis (2,5-3,0 l/s*km2). Vee hulga muutumine pikaajalises reas (trend) näitab selle nii suurenemise kui vähenemise jäävabaperioodil ning suurenemise talveperioodil.
  • EMHI panus lennunduse teenindamisse Eestis - Natalia Verbenko. EMHI
  • Peipsi järve vesikonna jõgede äravoolu pikaajalised muutused - Anna Põrh. EMHI
    • Jõe äravool on üks olulisemaid hüdroloogilisi elemente, mida kasutatakse laialt majanduses. Praktiliste ülesannete lahendamiseks omab suurt tähtsust ajalise ja ruumilise muutlikkuse uurimine, nii aastase kui ka maksimaalse ja minimaalse jõe äravoolu mahu uurimine. Käesoleva töö eesmärgiks oli paljuaastase äravoolu kõikumise uurimine Peipsi järve vesikonna jõgedel. Paljuaastase äravoolu kõikumise uurimised toimusid eraldi aasta keskmise, maksimaalse ja minimaalse äravoolu jaoks. Analüüs tehti 27 hüdroloogiapostid vaatluste perioodi 1902 kuni 2003. aastani. Eelanalüüsi tulemusena on leitud paljuaastase äravoolu kõikumise järgmised tendentsid:
      • Aasta keskmine äravool paljuaastasest perioodist on vaevu märgatav positiivne trend jõgedel, vaatlusperioodiga 50-60 aastat. Jõed, kus vaatlused toimusid rohkem kui 60 aastat, on negatiivne trend.
      • Maksimaalsel äravoolul on hästi väljendunud negatiivne trend ning seejuures sagedus ja maksimaalsed väärtused vähenevad aja jooksul.
      • Minimaalne äravool oli uuritud eraldi suvise ja talvise perioodi jaoks. Talvise minimaalse äravoolu kõikumistel on hästi väljendunud positiivne trend, samas kui suvise minimaalse äravoolu kõikumised on nullilähedased või väikese positiivse trendiga.
  • 9. jaanuari üleujutus Eesti rannikul - Ilona Vahter. EMHI
  • 2004. aasta juuli lõpu tugevad vihmasajud - Ülle Jõemaa. EMHI
  • 2004. a sademete jaotusest ja sademete rekorditest Eestis amatöörilmavaatluspunktide ning EMHI vaatlusvõrgu andmetel - Külli Loodla – EMHI, Helle-Mare Raudsepp – ELUS-Ilmahuvikeskus, Laine Keppart – Jõgeva Sordiaretuse Instituut

Meteoroloogiapäev