ADA project - Procjena genetske adaptabilnosti hrvatskog sortimenta kukuruza i soje u funkciji oplemenjivanja prema tolerantnosti na sušu/Adaptability assessment of maize and soybean cultivars of Croatia in the function of breeding for drought tolerance

1. Obilježja praćenja vremena i klime u
Hrvatskoj
Tanja Likso (Državni hidrometeorološki zavod)
Radionica: Važnost sorte u kontekstu klimatskih promjena – slučaj kukuruza i soje u
Hrvatskoj
Poreč / Osijek / Zagreb – 04. / 05. /06. 04. 2018.

2. ADA, 4-6. travnja 2018.
1. Prikupljanje i obrada meteoroloških podataka i
arhiviranje
2. Klimatski atlas – podjela klime
3. Operativno praćenje klime i klimatski ekstremi
4. Zaključak
SADRŽAJ

3. 1. Prikupljanje i obrada meteoroloških podataka i arhiviranje
• Nizovi meteoroloških elemenata dulji od 100 godina:
Zagreb-Grič (1861–2017), Hvar (1858–2017), Požega (1949 –2017),
Gospić (1872–2017), Crikvenica (1891–2017) i Osijek (1899–2017)
ADA, 4.-6. travnja 2018.
Postojeća mreža
meteoroloških
postaja DHMZ-a

4. 1. Prikupljanje i obrada meteoroloških podataka i arhiviranje
• Satni odnosno 10-minutni podaci s oko 40-ak glavnih
meteoroloških postaja (GMP)
• Vrijednosti meteoroloških elemenata u klimatološkim
terminima 7, 14 i 21 SEV s oko 115 klimatoloških postaja
(KLP)
• podaci s oko 300 kišomjernih postaja (dnevna količina
oborine i zapis atmosferskih pojava tijekom dana)
• podaci s 3 meteorološka radara
• digitalni zapis seže od 1981. godine
• satelitski podaci EUMETSAT-a
• podaci prikupljeni sa svih GMP, KLP i kišomjernih postaja
prolaze detaljan postupak kontrole kvalitete (kontrola
potpunosti, logička kontrola, prostorna kontrola itd. i nakon
verifikacije pohranjuju se u bazu podataka DHMZ-a
ADA, 4.-6. travnja 2018.

5. 2. Klimatski atlas – podjela klime
Klima Hrvatske → određena njenim položajem u sjevernim umjerenim
širinama i pripadnim vremenskim procesima velikih i srednjih razmjera
3 klimatske zone
Kontinentalna Hrvatska → umjereno kontinentalna klima
Na višim nadmorskim visinama (> 1200 m) – planinska klima –
razlikuje se od šireg područja po temperaturnom i snježnom režimu
Duž jadranske obale → ugodna mediteranska klima s puno
sunčanih dana gdje su ljeta suha i vruća, a zime blage i vlažne
Prema K ppenovoj klasifikaciji klimeӧ – najveći dio Hrvatske ima
umjereno toplu kišnu klimu sa srednjom mjesečnom temperaturom
najhladnijeg mjeseca višom od -3°C i nižom od 18°C.
Samo najviša planinska područja (>1200 m) imaju snježno-
šumsku klimu sa srednjom temperaturom najhladnijeg mjeseca nižom
od -3°C.
Na otocima i obalnom području srednjeg i južnog Jadrana
prevladava klima masline u kojoj je suho razdoblje u toplom dijelu
godine, najsuši mjesec ima manje od 40 mm oborine i manje od trećine
najkišovitijeg mjeseca u hladnom dijelu godine
ADA, 4.-6. travnja 2018.

6. Razdioba srednje godišnje temperature zraka za razdoblje 1961. – 1990.
Autor: Melita Perčec Tadić
2. Klimatski atlas – podjela klime
ADA, 4.-6. travnja 2018.

7. Razdioba srednje godišnje količine oborine za razdoblje 1961. –1990.
Autor: Melita Perčec Tadić
2. Klimatski atlas – podjela klime
ADA, 4.-6. travnja 2018.

8. Ranjivost na sušu
pojedinih područja
Hrvatske.
2. Klimatski atlas – podjela klime
ADA, 4.-6. travnja 2018.

9. Godišnji hod srednje (tmin 5cm) i najniže
minimalne temperature zraka na 5 cm
iznad tla (tmin 5cm min) (lijeva skala, °C) te
broj dana s minimalnom temperaturom
na 5 cm nižom od 0°C (tmin 5cm < 0°C)
(desna skala, dani)
2. Klimatski atlas – podjela klime
ADA, 4.-6. travnja 2018.

10. Srednji godišnji broj hladnih dana (tmin < 0°C). Autor: Melita Perčec Tadić
2. Klimatski atlas – podjela klime
ADA, 4.-6. travnja 2018.

11. Operativni sustav praćenja klime:
• Meteorološka motrenja s 30-ak glavnih meteoroloških postaja
• Dostava klimatoloških podataka pomoću HR-KLIMA izvješća
svaki dan do 9 sati za klimatološke termine prethodnog dana
•Kontrola podataka u DHMZ-u
•Pohranjivanje podataka na računalnom sustavu DHMZ-a
• Mjesečna analiza klimatoloških podataka s izradom ocjene za
svaki mjesec usporedbom klimatoloških podataka razmatranog
mjeseca s višegodišnjim prosjekom (1961. – 1990.)
• Ocjena klimatskih anomalija na razini godišnjih doba i godine
kao cjeline
• Redovito izvješćivanje javnosti, korisnika i stručnih krugova o
ocjeni klime putem javnih glasila i stručnih biltena te
internetske stranice DHMZ-a (http://klima.hr/ocjene_arhiva.php)
3. Operativno praćenje klime i klimatski ekstremi
ADA, 4.-6. travnja 2018.

12. 3. Operativno praćenje klime i klimatski ekstremi
Postupak ocjene klime → Conrad-Chapmanova metoda (Penzar
i Makjanić, 1980)
Rezultati se objavljuju mjesečno u Meteorološkom i hidrološkom biltenu i
godišnje u Prikazima, te na internetskoj stranici DHMZ-a: www.meteo.hr
ADA, 4.-6. travnja 2018.

13. Odstupanje srednje godišnje temperature
zraka od višegodišnjeg prosjeka (1961. –
1990.) za 2017. godinu
Ekstremno toplo 85%
Vrlo toplo 15%
Godišnje količine oborine izražene u %
višegodišnjeg prosjeka (1961. – 1990.) za
2017. godinu
Kišno 15%
Vrlo kišno 10%
Sušno 6%
Vrlo sušno 10%
Ekstremno sušno 3%
Normalno 56%
3. Operativno praćenje klime i klimatski ekstremi
ADA, 4.-6. travnja 2018.

14. ADA, 4-6. travnja 2018.
3. Operativno praćenje klime i klimatski ekstremi

15. Srednja godišnja temperatura za 2017. godinu za Zagreb-Grič: 13.6°C
→ treće mjesto u skupini najtoplijih godina
3. Operativno praćenje klime i klimatski ekstremi
ADA, 4.-6. travna 2018.

16. ADA, 4.-6. travnja 2018.
Analiza anomalija srednje godišnje temperature zraka za
Hrvatsku (2001. – 2015.)
2001 2002 2003 2004
2005 2006 2007 2008
2010 2012
● 14 od 15 godina
toplije od prosjeka
(8 ekstremno toplih)
201520142013
2009 2011

17. ADA, 4-6. travnja 2018.
Year/Month Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec Year
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
Toplo (53 mjeseca; 8 godina)
Toplo i normalno (40 mjeseci; 3 godine)
Normalno (24 mjeseca; 0 godina)
Hladno i normalno (18 mjeseci; 1 godina)
Hladno (7 mjeseci; 0 godina)
Toplo, normalno i hladno (2 mjeseca; 0 godina)
Razdioba pojednostavljenih kategorija anomalija srednje mjesečne i
godišnje temperature zraka za Hrvatsku za razdoblje 2001. – 2012.
Toplija ljeta

18. ADA, 4.-6. travnja 2018.
Analiza anomalija godišnje količine oborine za Hrvatsku za
razdoblje (2001. – 2015.)
• nakon vlažne 2002. godine
slijedi sušna 2003. godina
• nakon vrlo vlažne 2010.
godine slijedi vrlo sušna 2011.
godina
2001 2002 2003
2004 2005 2006
20082007 2009
2010 2011 2012
2013
2014
2015

19. ADA, 4.-6. travnja 2018.
Year/Month Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec Year
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
Razdioba pojednostavljenih kategorija anomalija mjesečne i
godišnje količine oborine za Hrvatsku za razdoblje 2001.-2012.
Sušno (14 mjeseci; 2 godine)
Sušno i normalno (39 mjeseci; 3 godine)
Normalno (26 mjeseci; 1 godina)
Vlažno i normalno (47 mjeseci; 4 godine)
Vlažno (6 mjeseci; 1 godina)
Sušno, normalno i vlažno (12 mjeseci; 1 godina)
Sušnije/vlažnije ljeto?

20. ADA, 4-6. travnja 2018.
Ekstremno vlažno vrijeme od
početka 2014. godine
uzrokovalo je katastrofalnu
poplavu da donjem toku rijeke
Save u svibnju te godine
Ocjena vlažnosti za svibanj 2014.
Stoljetna poplava na donjem toku rijeke Save u svibnju 2014. godine
Probijeni nasip na rijeci Savi
Poplava rijeke Save

21. Mađarski ledolomci probijaju led na Dunavu prema Dalju
sredinom siječnja 2017. (izvor: http://www.nacional.hr).
Hladni val sredinom siječnja 2017.
ADA, 4.-6. travnja 2018.

22. a b
c d
Mraz u Hrvatskoj, 21. i 22. travnja 2017.
Razdioba geopotencijalnih visina
(izohipse – pune crte) i izotermi
(nijanse boja) na izobarnoj plohi 500
hPa na širem području Europe za
dane 21. (a) i 22. travnja (b) 2017.
godine u 00 UTC (prema analizi
ECMWF-a)
Razdioba geopotencijalnih visina na
izobarnoj plohi 850 hPa na širem
području Europe za 21. (c) i 22. (d)
travnja 2017. u 00 UTC (prema analizi
ECMWF-a).
ADA, 4.-6. travnja 2018.

23. Ekstremni požar raslinja kod Splita, 17.-19. srpnja 2017.
Požar kod Splita, 17. – 19. srpnja 2017.
U prvoj polovini srpnja 2017. → toplinski val – velika
opasnost za nastanak i širenje požara
Izgorjelo oko 4300 ha šume, makije, maslinika i
vinograda, a fronta požara povremeno bila duga 40-ak
kilometara
Odstupanje srednje mjesečne temperature
zraka (°C) i oborine za srpanj 2017. od
višegodišnjeg prosjeka (1961. – 1990.).
ADA, 4.-6. travnja 2018.

24. Bujična poplava u Zadru, 11. rujna 2017.
Poplavljeni Zadar dana 11.
rujna 2017. godine.
Foto: Anđelko Vidović i
Anita Vidović Šaravanja
ADA, 4.-6. travnja 2018.

25. Praćenje suše
Karte prostorne razdiobe
količine oborine (SPI – engl.
Standardized Precipitation
Index)
- Za različite vremenske
intervale (1, 3, 6, 9, 12, 24 i
48 mjeseci)
vrijednosti SPI klase
2.0 i više
ekstremno
kišno
1.5 do 1.99 vrlo kišno
1.0 do 1.49 umjereno kišno
-0.99 do 0.99
u granicama
normale
-1.0 do -1.49 umjereno suho
-1.5 do -1.99 vrlo suho
-2.0 i manje
ekstremno
suho
Klasifikacijska skala za vrijednosti SPI
ADA, 4.-6. travnja 2018.

26. ADA, 4.-6. travnja 2018.
0,00
50,00
100,00
150,00
200,00
250,00
300,00
350,00
Damage(Meuros)
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
Year
Vremenski nizovi : a) SPI za vremenske ljestvice 1 i 9 mjeseci i PDSI
za Zagreb-Grič (2001. – 2012.), b) iznosi šteta na kukuruzu u Hrvatskoj
a) Standardizirani
oborinski indeks (SPI)
za 1 i 9 mjeseci te
Palmerov indeks
jakosti suše (PDSI)
b) Iznos šteta na
kukuruzu za
područje Hrvatske
Negativni indeksi SPI i PDSI
koincidiraju sa štetama na
kukuruzu: 2001, 2003, 2007,
2011,2012

27. 4. Zaključak
Klimatske promjene utječu na poljoprivredu → promjene u prosječnim
temperaturama, oborinama i klimatskim ekstremina (npr. toplinski valovi),
promjene kod štetnika i bolesti i sl.
→ važnost praćenja klime
Toplinski valovi → toplinski stres – smanjenje prinosa osobito ako se
pojave u određenom razdoblju vegetacijskog ciklusa (npr. oprašivanje,
rast mahuna ili zametanje plodova)
Obilne kiše koje često rezultiraju poplavama → štetne za usjeve i
strukturu tla
Porast temperature i manjak oborine → potreba za navodnjavanjem
→ sorte koje će biti tolerantnije na sušu, odnosno prilagodljive različitim
razinama temperature i vlage
Ekstremna klimatska razdoblja destruktivno djeluju ekosustave,
ekonomiju, a često su i uzrok gubitka ljudskih života → važnost analize
takvih razdoblja

28. HVALA