Toimus: 23. märts 2005
Päevakava
ETTEKANDED
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.
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.
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.
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.
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.
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 käsitsi sisestatud vanu, varem digitaliseerimata andmeid). Lisandunud on hulk arvutatavaid elemente ja käivitatud on tunniandmete ülekandmine Tõravere varasemate aastate aktinomeetria andmetest. Edasi on kavandatud rannikumere vaatlusandmete üleviimine andmebaasi ja nende kogumise automatiseerimine.
CLIDATA kasutamine on kasvanud nii kasutajate arvu kui kasutusvaldkondade osas. Juurde soetatud 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 sademete analüüsi 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.
STENDIETTEKANDED
0,0 / 0 voters
Hinnangud puuduvad. Ole esimene hindaja!