Oznaka poročila: ARRS-CRP-ZP-2017/3 HEjj^lll DiiMiS zaključno poročilo ciljnega raziskovalnega projekta A. PODATKI O RAZISKOVALNEM PROJEKTU 1.Osnovni podatki o raziskovalnem projektu Šifra projekta V1-1426 Naslov projekta Klimatske podlage kot dodatni kriterij za območja z omejenimi možnostmi za kmetijsko dejavnost (OMD) Climate information as an additional criteria for evaluation of less favoured areas (LFA) Vodja projekta 9593 Lučka Kajfež-Bogataj Naziv težišča v okviru CRP 3.01.01 Vključitev klimatskih podatkov med kriterije za določitev območij z omejenimi možnosti za kmetijsko dejavnost (OMD) Obseg raziskovalnih ur 508 Cenovni razred B Trajanje projekta 07.2014 - 06.2016 Nosilna raziskovalna organizacija 510 Univerza v Ljubljani 481 Univerza v Ljubljani, Biotehniška fakulteta Raziskovalne organizacije -soizvajalke 401 Kmetijski inštitut Slovenije Raziskovalno področje po šifrantu ARRS 1 NARAVOSLOVJE 1.02 Fizika 1.02.04 Meteorologija in oceanografija Družbenoekonomski cilj 02. Okolje Raziskovalno področje po šifrantu FOS 1 Naravoslovne vede 1.03 Fizika 2.Sofinancerji Sofinancerji 1. Naziv Ministrstvo za kmetijstvo, gozdarstvo in prehrano Naslov Dunajska 22, 1000 Ljubljana B. REZULTATI IN DOSEŽKI RAZISKOVALNEGA PROJEKTA 3.Povzetek raziskovalnega projekta1 SLO_ Namen plačil za območja z omejenimi možnostmi za kmetijsko dejavnost (OMD) je ohranjanje in spodbujanje proizvodnje, kulturne krajine in razvoja trajnostnega kmetijstva. Analiza klimatskih podatkov, ki so kot biofizikalni kriteriji predlagani za določitev območij z naravnimi omejitvami, je bila potrebna v okviru reforme drugih območij z omejenimi možnostmi za kmetijsko dejavnost, ki poteka na ravni Evropske Unije. Preučiti in vključiti v model OMD je bilo potrebno tiste klimatološke podatke, ki najbolj vplivajo na rast in pridelek kmetijskih kultur. V projekt smo vključili tiste klimatske parametre, za katere je bilo nujno potrebno določiti, kakšno dodatno obremenitev predstavljajo pri pridelavi kmetijskih kultur v Sloveniji. To so: dolžina rastne dobe, temperaturne vsote za rastno dobo, temperaturni pragovi in indeks aridnosti (AI). Preučili smo ali so klimatski parametri, predlagani s strani Joint Research Centre (JRC), primerni in pomembni za Slovenijo. Sledila je prostorska interpolacija izbranih osnovnih in izvedenih klimatoloških spremenljivk. V zadnjem sklopu, ki predstavlja ekonomsko ovrednotenje klimatskih razmer za vključitev v OMD, se je v prvi fazi izdelala metodologija za ekonomsko vrednotenje posameznih klimatskih dejavnikov. Zaradi pomanjkanja empiričnih podatkov je pristop temeljil na izgradnji simulacijskega modela, ki omogoča simulirati različne dejavnike, ki vplivajo na omejenost razmer za kmetijsko pridelavo. Pokazalo se je, da so po temperaturnem kriteriju pod pragom le vrednosti na meteoroloških postajah v hribovitem svetu, nad ali blizu 1000 m nadmorske višine, najnižja uvrščena meteorološka postaja je v Ratečah. Po kriteriju aridnega podnebja, določenim z indeksom AI, se Slovenija ne uvršča med OMD._ ANG_ The purpose of payments for less-favoured areas (LFA) is to preserve and promote the production, the cultural landscape and the development of sustainable agriculture. Analysis of climate data that are proposed as biophysical criteria for designation of the area with natural handicaps was necessary for the context of the reform of other less favoured areas for agriculture which is taking place at the European Union level. Climate data with the greatest impact on crop growth and yield had to be examined and incorporated in the LFA model. In the project were included those climate parameters that limit the crop production in Slovenia: the duration of vegetation period, air temperature sums in the vegetation period, temperature thresholds, and aridity index. The relevance and importance of climatic parameters proposed by Joint Research Centre were examined for Slovenia. Furthermore, the spatial interpolation of climatological variables was done. The last part presented an economic evaluation of climatic conditions, therefore the methodology for economic evaluation of individual climatic parameter was developed. Due to the lack of empirical data, the approach was based on a simulation model. Only values at meteorological stations in mountainous areas, above 1000 m above the sea level, are below the temperature criterion, with the lowest located meteorological station in Rateče. According to the aridity criterion, AI, Slovenia is not a part of less favoured areas. 4.Poročilo o realizaciji predloženega programa dela oz. ciljev na raziskovalnem projektu2 Namen plačil za območja z omejenimi možnostmi za kmetijsko dejavnost (OMD) je ohranjanje in spodbujanje proizvodnje, kulturne krajine in razvoja trajnostnega kmetijstva. Določitev klimatskih podatkov, ki so kot biofizikalni kriteriji predlagani za določitev območij z naravnimi omejitvami, je bila potrebna v okviru reforme drugih območij z omejenimi možnostmi za kmetijsko dejavnost, ki poteka in se zaključuje na ravni Evropske Unije. Preučiti in vključiti v model OMD je bilo potrebno tiste klimatološke podatke, ki najbolj vplivajo na rast in pridelek kmetijskih kultur. S tem se bo poskušalo zagotoviti bolj pravično izplačevanje proizvodno neodvisnih direktnih plačil za območja s težjimi pridelovalnimi razmerami. V projekt smo vključili tiste klimatske parametre, za katere je bilo nujno potrebno določiti, kakšno dodatno obremenitev predstavljajo pri pridelavi kmetijskih kultur v Sloveniji: dolžina rastne dobe, temperaturne vsote za rastno sezono, temperaturni pragovi, slana ali pozeba, število hladnih dni, število ledenih dni, število vročih dni, suhost. Preučili smo ali so klimatski parametri predlagani s strani centra JRC sploh izvedljivi in relevantni za Slovenijo. Sledila je prostorska interpolacija izbranih osnovnih in izvedenih klimatoloških spremenljivk. V zadnjem sklopu, ki predstavlja ekonomsko ovrednotenje klimatskih razmer za vključitev v OMD, se je v prvi fazi izdelala metodologija za ekonomsko vrednotenje posameznih klimatskih dejavnikov. Zaradi pomanjkanja empiričnih podatkov je pristop temeljil na izgradnji simulacijskega modela, ki omogoča simulirati različne dejavnike, ki vplivajo na omejenost razmer za kmetijsko pridelavo. Pokazalo se je, da so po temperaturnem kriteriju pod pragom le vrednosti na meteoroloških postajah v hribovitem svetu, nad ali blizu 1000 m nadmorske višine, najnižja uvrščena meteorološka postaja je v Ratečah. Po kriteriju aridnega podnebja, določenim z indeksom AI, se Slovenija ne uvršča med oMd. Za pomoč pri odločanju v primerih, kjer stanje ni povsem jasno, smo pri temperaturnem kriteriju dodatno analizirali pojav slane, število hladnih in ledenih dni ter nastop cvetenja domače češplje, pri kriteriju aridnega podnebja pa meteorološko vodno bilanco, število toplih in vročih dni ter vročinski stres. Vsi ti dejavniki lahko predstavljajo dodatno obremenitev pri pridelavi kmetijskih kultur v Sloveniji._ 5.Ocena stopnje realizacije programa dela na raziskovalnem projektu in zastavljenih raziskovalnih ciljev3 1. Določili smo tiste klimatološke podatke, ki so ključnega pomena pri pridelavi kmetijskih kulturnih rastlin, pri čemer je bila upoštevana in analizirana časovna vrsta od 1981-2010. Preverili smo: • Temperaturni pragovi po sezonah (temperaturni prag 0 °C, temperaturni prag 5 °C, temperaturni prag 8 °C, temperaturni prag 10 °C). • Slana oziroma temperaturni prag pod 0 °C z razdelitvijo rezultatov v razrede. • Število hladnih dni. • Število ledenih dni. • Število vročih dni. • Dolžina rastne dobe (število dni s povprečno temperaturo višjo od 5 °C, meja je več kot 180 dni). • Temperaturne časovne vsote za rastno sezono, definirane kot akumulirana dnevna povprečja temperatur (mejna vrednost je 1500 °C/dan). • Suhost (opredeljena z razmerjem med letno količino padavin in letno potencialno evapotranspiracijo; tudi drugi kazalniki). 2. Na podlagi analiziranih in smiselno izbranih klimatskih podatkov smo izdelali klimatske podlage za posamezne spremenljivke. 3. Izdelali smo digitalne karte po posameznih biofizikalnih kriterijih z opredeljenimi območji glede na pragove, določene s predpisi EU, ki že in bodo služile kot dodatni kriterij za OMD. 4. Rezultate smo ekonomsko ovrednotili in prilagodili za vključitev v model za izračun plačil OMD. 6.Utemeljitev morebitnih sprememb programa raziskovalnega projekta oziroma sprememb, povečanja ali zmanjšanja sestave projektne skupine4 Ni bilo sprememb. 7.Najpomembnejši znanstveni rezultati projektne skupine5 Znanstveni dosežek 1. COBISS ID 8394105 Vir: COBISS.SI Naslov SLO Priprava klimatskih podlag kot dodatnega kriterija za določanje območij z omejenimi možnostmi za kmetijsko dejavnost ANG Calculation of climate factors as an additional criteria to determine agriculturally less favoured areas Opis SLO Analizirali smo klimatske značilnosti Slovenije v obdobju 1981-2010, ki so predlagane za določitev območij z omejenimi možnostmi za kmetijsko dejavnost (OMD). Po navodilih Evropske komisije, ki jih je pripravil Joint Research Centre (JRC), je potrebno izračunati 30-letna povprečja za kriterij nizkih teperatur zraka (dolžina rastne dobe in vsote efektivnih temperatur zraka) in kriterij aridnega podnebja (indeks sušnosti AI). Dodatno smo izračune opravili tudi po metodi Agencije RS za okolje (ARSO), ki se pri določanju temperaturnih pragov nekoliko razlikuje od metode JRC. Po kriteriju nizkih temperatur zraka so pod pragom za OMD le hribovitejši predeli, najnižja uvrščena meteorološka postaja je v Ratečah. Glede na kriterij aridnega podnebja se nobeno območje v Sloveniji ne uvrsti med OMD, zato smo dodatno analizirali meteorološko vodno bilanco. V povprečju se je v obdobju 1981-2010 glede na obdobje 1971-2000 na večini lokacij zmanjšala. Vplivi podnebnih sprememb se kažejo v prisotnih trendih pri obravnavanih spremenljivkah, zato pri določanju OMD priporočamo izračune in upoštevanje trendov oziroma redne ponovitve analiz. ANG Climate factors that are proposed to determine less favoured areas (LFA) in Slovenia were analyzed for the period 1981-2010. Following the instructions of European Commission prepared by Joint Research Centre (JRC) 30-years averages of low air temperatures criteria (the vegetation period duration and sums of effective air temperatures) and aridity criteria (aridity index AI) have to be calculated. Calculations were additionally done using Slovenian Environment Agency (ARSO) method, which is slightly different when determining temperature thresholds. Only hilly areas are below the LFA low air temperatures threshold with the lowest located meteorological station in Rateče. According to aridity criteria no area in Slovenia is below the threshold, so meteorological water balance was also examined. Average water balance in the period 1981-2010 was in most of locations lower than in the period 1971-2000. Climate change impacts are already expressed as trend presence in time series of studied variables, so it is recommended to calculate trends and take them into account or to perform regular iterations of calculations. Objavljeno v Biotehniška fakulteta; Acta agriculturae Slovenica; 2016; Letn. 107, št. 1; str. 229-242; Avtorji / Authors: Pogačar Tjaša, Valher Ajda, Zalar Mateja, Črepinšek Zalika, Kajfež-Bogataj Lučka Tipologija 1.01 Izvirni znanstveni članek 2. COBISS ID 8622457 Vir: COBISS.SI Naslov SLO Vplivi klimatskih dejavnikov na območja z omejenimi dejavniki za kmetijstvo (OMD) v Sloveniji ANG The impacts of climatic factors on the LFA in Slovenia Opis SLO Klimatski dejavniki imajo velik vpliv na kmetijstvo in s tem posredno tudi na izplačila za omejene dejavnike za kmetijstvo (OMD). Po predlogu Joint Research Centre (JRC) se je pripravil izbor klimatskih dejavnikov, ki v Sloveniji vplivajo na kmetijsko pridelavo. Obravnavali smo dolžino rastne dobe in efektivne temperaturne vsote. Poleg omenjenih meteoroloških dejavnikov smo analizirali še fenološke podatke in meteorološko vodno bilanco v vegetacijskem obdobju ter poleti za obdobje med leti 1981 in 2010. Izkazalo se je, da so - če upoštevamo le dolžino rastne dobe in efektivne temperaturne vsote - v Sloveniji območja OMD le v visokogorju. Analiza fenoloških podatkov je dala podobne rezultate - omejitve se pojavljajo predvsem v višje ležečih krajih. ANG Climate factors represent a major impact on agriculture and thus on payment of LFA. According to the proposal of the JRC the selection of climate factors that impact Slovenian agriculture production was prepared. The length of the growing season and the effective temperature sum were discussed. In addition to both meteorological factors phenological data and meteorological water balance during vegetation season and summer were analyzed for the period between 1981 and 2010. It turned out that if only the growing season and the effective temperature sum are considered, that only areas in the high mountains are part of the LFA. The analysis of the phenological data gave similar results - the restrictions occur mainly in the higher altitude. Objavljeno v Slovensko agronomsko društvo; Novi izzivi v agronomiji 2017; 2017; Str. 277-283; Avtorji / Authors: Zalar Mateja, Pogačar Tjaša, Črepinšek Zalika, Kajfež-Bogataj Lučka Tipologija 1.08 Objavljeni znanstveni prispevek na konferenci 3. COBISS ID 8396665 Vir: vpis v obrazec Naslov SLO Opredelitev območij z omejenimi možnostmi za kmetijstvo na osnovi klimatskih dejavnikov ANG Determination of less favoured areas in agriculture based on climatic factors Opis SLO Namen plačil za območja z omejenimi motnostmi za kmetijsko dejavnost (OMD) je ohranjanje in spodbujanje proizvodnje, kulturne krajine in razvoja trajnostnega kmetijstva. V okviru raziskave »Klimatske podlage kot dodatni kriterij za območja z omejenimi motnostmi za kmetijsko dejavnost (OMD)« smo obravnavali tiste klimatske dejavnike, ki najbolj vplivajo na kmetijsko dejavnost. Po navodilih Evropske komisije smo preverili temperaturni in sušni kriterij. Pri prvem so za določanje OMD pomembne doltina rastne dobe in efektivne temperaturne vsote, pri drugem pa kazalec sušnosti (AI). Analizirali smo podatke za obdobje 19812010. Rezultati katejo, da se Slovenija po teh kriterijih ne uvršča v OMD, razen po temperaturnem kriteriju območja v visokogorju. Dodatno smo zato analizirali spremenljivke, ki so Ministrstvu za kmetijstvo, gozdarstvo in prehrano lahko v pomoč pri presoji. Pripravili smo primer vsot efektivnih temperatur za zelo hladno leto (1997), analizirali nastop prve slane po desetletjih, število hladnih in ledenih dni. Pri sušnem kriteriju smo dodatno analizirali meteorološko vodno bilanco, število toplih in vročih dni in vročinski stres. The purpose of payments for less favoured areas (LFA) is to preserve and ANG promote the production of the cultural landscape and the development of sustainable agriculture. Within the framework of research project "Climate basis as an additional criterion for the less favoured areas (LFA)" the most important climate variables that affect agricultural production were analysed. Temperature and drought criteria were analysed according to the instructions of the European Commission. The first one is based on the length of vegetation period and effective temperature sums, and the other is determined using the aridity index (AI). Data for the period 1981-2010 were analysed. The results show that these criteria do not rank Slovenia in the LFA (except hilly areas due to temperature criterion). Additionally, the analysis of variables that are important for agriculture was performed to help the Ministry of Agriculture, Forestry and Food with their decisions. An example of effective temperature sums for a very cold year (1997), the occurrence of the first frost by decades, and the number of cool and cold days were examined. Beside the aridity index, meteorological water balance, warm and hot days, and heat stress were analysed in the context of drought. Objavljeno v Biotehniški center Naklo = Biotechnical Centre Naklo; Z znanjem in izkušnjami v nove podjetniške priložnosti; 2016; Str. 49-57; Avtorji / Authors: Pogačar Tjaša, Valher, Ajda, Zalar Mateja, Črepinšek Zalika, Kajfež-Bogataj Lučka Tipologija 1.08 Objavljeni znanstveni prispevek na konferenci 8.Najpomembnejši družbeno-ekonomski rezultati projektne skupine6 Družbeno-ekonomski dosežek 1. COBISS ID 8580473 Vir: COBISS.SI Naslov SLO Slovenija je bolj ranljiva, kot so drugi v Evropi ANG Slovenia is more vulnerable than the other in Europe Opis SLO Intervju o vplivu podnebnih sprememb in odpadkov na okolje. ANG Interview about climate change and waste impact on environment. Šifra B.06 Drugo Objavljeno v Fit media; Embalaža, okolje, logistika; 2016; Št. 114-115; str. 34-35; Avtorji / Authors: Kajfež-Bogataj Lučka Tipologija 1.22 Intervju 2. COBISS ID 8493689 Vir: COBISS.SI Naslov SLO Podnebje: pregled najverjetnejših sprememb ANG Climate: The range of most possible changes Opis SLO Okrogla miza in debata o Pariškem sporazumu in dosegu podnebnih sprememb. ANG Round table and debate on the Paris Agreement and the range of climate change. Šifra B.06 Drugo Objavljeno v 2016; Avtorji / Authors: Jouzel Jean, Kajfež-Bogataj Lučka Tipologija 3.25 Druga izvedena dela 3. COBISS ID 8503161 Vir: COBISS.SI Naslov SLO Globalne spremembe, omejitve rasti in samozadostnosti ANG Global change, limits of growth and self-sufficiency Opis SLO Predavanje o vplivu podnebnih sprememb na rast gospodarstva in samozadostnost. ANG Lecture on the impact of climate change on economic growth and self-sufficiency. Šifra B.04 Vabljeno predavanje Objavljeno v 2016; Avtorji / Authors: Kajfež-Bogataj Lučka Tipologija 3.15 Prispevek na konferenci brez natisa 9.Drugi pomembni rezultati projektne skupine7 Tekom projekta se je pripravilo več diplom (2), magisterijev (2) in doktoratov (2), ki so se posvečali temi projekta - vpliv klimatskih dejavnikov na kmetijsko pridelavo. 10.Pomen raziskovalnih rezultatov projektne skupine8 10.1. Pomen za razvoj znanosti9 SLO_ Projekt je pomemben za razvoj agrometeorologije in klimatologije. K razvoju znanosti bo prispevala temeljita analiza reprezentativnih meteoroloških postaj z vidika izboljšave kakovosti merjenih podatkov. Za razvoj stroke bo pomembna tudi natančna analiza mikroklimatskih spremenljivk, ki so v reliefno razgibani Sloveniji prostorsko in časovno izjemno variabilne. ANG_ The project is important for the development of agrometeorology and climatology. A thorough analysis of representative meteorological stations according to measured data quality improvement can contribute to science development. An exact analysis of microclimate variables that are in Slovenia very space and time dependent due to the relief is important for the profession development. 10.2. Pomen za razvoj Slovenije10 SLO_ Rezultati raziskovalnega projekta imajo pomembno vlogo na nekaterih predelih Slovenije pri varovanju naravne dediščine. Finančna pomoč kmetijstvu je na določenih območjih z OMD pomembna prav z vidika, da je potrebno tam ohranjati kmetijstvo, da se večja področja ne začnejo zaraščati ipd. Glavni pomen raziskovalnega projekta je vključitev klimatskih podatkov v kriterij izračuna omejenih dejavnikov kmetijske pridelave, kar so tudi priporočila Evropske komisije. S tem bomo dosegli bolj pravično (uravnoteženo) izplačevanje proizvodno neodvisnih direktnih plačil s težjimi pridelovalnimi razmerami in se metodološko približali evropskim standardom. ANG_ The results of the research project have in some areas an important role in the protection of cultural heritage. Financial support of farming is in some areas of less favoured areas for agriculture important especially for preventing the overgrowing. The main purpose of the project was to include climate data in the criteria for determining less favoured areas, which are the recommendations of the European Comission. In that way can be achieved better balanced financial support that is closer to European standards . 11.Vpetost raziskovalnih rezultatov projektne skupine 11.1. Vpetost raziskave v domače okolje Kje obstaja verjetnost, da bodo vaša znanstvena spoznanja deležna zaznavnega odziva? 0 v domačih znanstvenih krogih □ pri domačih uporabnikih Kdo (poleg sofinancerjev) že izraža interes po vaših spoznanjih oziroma rezultatih?!! Kmetijsko-gozdarska zbornica Urad za meteorologijo, ARSO 11.2. Vpetost raziskave v tuje okolje Kje obstaja verjetnost, da bodo vaša znanstvena spoznanja deležna zaznavnega odziva? 0 v mednarodnih znanstvenih krogih □ pri mednarodnih uporabnikih Navedite število in obliko formalnega raziskovalnega sodelovanja s tujini raziskovalnimi inštitucijami:12 JRC - Joint Research Centre Kateri so rezultati tovrstnega sodelovanja:13 Prenos in dopolnitev predlaganih biofizikalnih kriterijev. Predstavil se je tudi naš dopolnjen izbor biofizikalnih kriterijev. 12.Označite, katerega od navedenih ciljev ste si zastavili pri projektu, katere konkretne rezultate ste dosegli in v kakšni meri so doseženi rezultati uporabljeni Cilj F.01 Pridobitev novih praktičnih znanj, informacij in veščin Zastavljen cilj DA NE Rezultat Dosežen v Uporaba rezultatov V celoti v F.02 Pridobitev novih znanstvenih spoznanj Zastavljen cilj DA NE Rezultat Dosežen v Uporaba rezultatov V celoti v F.03 Večja usposobljenost raziskovalno-razvojnega osebja Zastavljen cilj DA NE Rezultat Dosežen v Uporaba rezultatov V celoti v F.04 Dvig tehnološke ravni Zastavljen cilj DA NE Rezultat 1 - Uporaba rezultatov 1 v F.05 Sposobnost za začetek novega tehnološkega razvoja Zastavljen cilj DA # NE Rezultat 1 - Uporaba rezultatov 1 v F.06 Razvoj novega izdelka Zastavljen cilj DA NE Rezultat 1 v Uporaba rezultatov 1 v F.07 Izboljšanje obstoječega izdelka Zastavljen cilj DA NE Rezultat 1 v Uporaba rezultatov 1 v F.08 Razvoj in izdelava prototipa Zastavljen cilj DA NE Rezultat 1 - Uporaba rezultatov 1 v F.09 Razvoj novega tehnološkega procesa oz. tehnologije Zastavljen cilj DA © NE Rezultat 1 v Uporaba rezultatov 1 v F.10 Izboljšanje obstoječega tehnološkega procesa oz. tehnologije Zastavljen cilj DA NE Rezultat 1 v Uporaba rezultatov 1 v F.11 Razvoj nove storitve Zastavljen cilj DA NE Rezultat 1 v Uporaba rezultatov 1 v F.12 Izboljšanje obstoječe storitve Zastavljen cilj DA NE Rezultat 1 - Uporaba rezultatov 1 v F.13 Razvoj novih proizvodnih metod in instrumentov oz. proizvodnih procesov Zastavljen cilj DA NE Rezultat 1 v Uporaba rezultatov 1 v F 14 Izboljšanje obstoječih proizvodnih metod in instrumentov oz. proizvodnih procesov Zastavljen cilj DA NE Rezultat 1 - Uporaba rezultatov 1 v F.15 Razvoj novega informacijskega sistema/podatkovnih baz Zastavljen cilj DA NE Rezultat 1 - Uporaba rezultatov 1 - F.16 Izboljšanje obstoječega informacijskega sistema/podatkovnih baz Zastavljen cilj DA NE Rezultat Dosežen bo v naslednjih 3 letih — Uporaba rezultatov Delno — F.17 Prenos obstoječih tehnologij, znanj, metod in postopkov v prakso Zastavljen cilj DA NE Rezultat Dosežen — Uporaba rezultatov Uporabljen bo v naslednjih 3 letih — F 18 Posredovanje novih znanj neposrednim uporabnikom (seminarji, forumi, konference) Zastavljen cilj DA NE Rezultat Dosežen — Uporaba rezultatov V celoti — F.19 Znanje, ki vodi k ustanovitvi novega podjetja ("spin off") Zastavljen cilj DA NE Rezultat 1 — Uporaba rezultatov 1 — F.20 Ustanovitev novega podjetja ("spin off") Zastavljen cilj DA NE Rezultat 1 v Uporaba rezultatov 1 — F.21 Razvoj novih zdravstvenih/diagnostičnih metod/postopkov Zastavljen cilj DA © NE Rezultat 1 v Uporaba rezultatov 1 — F.22 Izboljšanje obstoječih zdravstvenih/diagnostičnih metod/postopkov Zastavljen cilj DA NE Rezultat 1 - Uporaba rezultatov 1 — F.23 Razvoj novih sistemskih, normativnih, programskih in metodoloških rešitev Zastavljen cilj DA NE Rezultat 1 - Uporaba rezultatov 1 — F 24 Izboljšanje obstoječih sistemskih, normativnih, programskih in metodoloških rešitev Zastavljen cilj DA NE Rezultat Dosežen - Uporaba rezultatov Uporabljen bo v naslednjih 3 letih - F.25 Razvoj novih organizacijskih in upravljavskih rešitev Zastavljen cilj DA NE Rezultat 1 - Uporaba rezultatov 1 - F.26 Izboljšanje obstoječih organizacijskih in upravljavskih rešitev Zastavljen cilj DA NE Rezultat 1 - Uporaba rezultatov 1 - F.27 Prispevek k ohranjanju/varovanje naravne in kulturne dediščine Zastavljen cilj DA NE Rezultat Dosežen bo v naslednjih 3 letih - Uporaba rezultatov Uporabljen bo v naslednjih 3 letih - F.28 Priprava/organizacija razstave Zastavljen cilj DA NE Rezultat 1 v Uporaba rezultatov 1 - F.29 Prispevek k razvoju nacionalne kulturne identitete Zastavljen cilj DA NE Rezultat 1 - Uporaba rezultatov 1 - F.30 Strokovna ocena stanja Zastavljen cilj DA NE Rezultat Dosežen - Uporaba rezultatov V celoti - F.31 Razvoj standardov Zastavljen cilj DA NE Rezultat 1 - Uporaba rezultatov 1 - F.32 Mednarodni patent Zastavljen cilj DA NE Rezultat 1 v Uporaba rezultatov 1 - F.33 Patent v Sloveniji Zastavljen cilj DA NE Rezultat 1 - Uporaba rezultatov 1 - F.34 Svetovalna dejavnost Zastavljen cilj DA NE Rezultat Dosežen v Uporaba rezultatov V celoti — F.35 Drugo Zastavljen cilj DA NE Rezultat 1 v Uporaba rezultatov 1 - Komentar 13.Označite potencialne vplive oziroma učinke vaših rezultatov na navedena področja Vpliv Ni vpliva Majhen vpliv Srednji vpliv Velik vpliv G.01 Razvoj visokošolskega izobraževanja G.01.01. Razvoj dodiplomskega izobraževanja O 0 O o G.01.02. Razvoj podiplomskega izobraževanja o 0 o o G.01.03. Drugo: o O o o G.02 Gospodarski razvoj G.02.01 Razširitev ponudbe novih izdelkov/storitev na trgu O 0 O O G.02.02. Širitev obstoječih trgov o 0 o o G.02.03. Znižanje stroškov proizvodnje 0 O o o G.02.04. Zmanjšanje porabe materialov in energije 0 O O O G.02.05. Razširitev področja dejavnosti O o 0 o G.02.06. Večja konkurenčna sposobnost O o o 0 G.02.07. Večji delež izvoza O 0 o o G.02.08. Povečanje dobička O o 0 o G.02.09. Nova delovna mesta O 0 o o G.02.10. Dvig izobrazbene strukture zaposlenih 0 O O O G.02.11. Nov investicijski zagon o 0 o o G.02.12. Drugo: o o o o G.03 Tehnološki razvoj G.03.01. Tehnološka razširitev/posodobitev dejavnosti O 0 O O G.03.02. Tehnološko prestrukturiranje dejavnosti 0 O O O G.03.03. Uvajanje novih tehnologij O 0 o o G.03.04. Drugo: o o o o G.04 Družbeni razvoj G.04.01 Dvig kvalitete življenja O o ® o G.04.02. Izboljšanje vodenja in upravljanja ® o o o G.04.03. Izboljšanje delovanja administracije in javne uprave ® O O O G.04.04. Razvoj socialnih dejavnosti ® o o o G.04.05. Razvoj civilne družbe ® o o o G.04.06. Drugo: O o o o G.05. Ohranjanje in razvoj nacionalne naravne in kulturne dediščine in identitete O O O ® G.06. Varovanje okolja in trajnostni razvoj O O O ® G.07 Razvoj družbene infrastrukture G.07.01. Informacijsko-komunikacijska infrastruktura ® o o o G.07.02. Prometna infrastruktura ® o o o G.07.03. Energetska infrastruktura ® o o o G.07.04. Drugo: o o o o G.08. Varovanje zdravja in razvoj zdravstvenega varstva ® O O O G.09. Drugo: o o o o Komentar 14.Izjemni dosežek v letu 201614 14.1. Izjemni znanstveni dosežek 14.2. Izjemni družbeno-ekonomski dosežek C. IZJAVE Podpisani izjavljam/o, da: • so vsi podatki, ki jih navajamo v poročilu, resnični in točni • se strinjamo z obdelavo podatkov v skladu z zakonodajo o varstvu osebnih podatkov za potrebe ocenjevanja in obdelavo teh podatkov za evidence ARRS • so vsi podatki v obrazcu v elektronski obliki identični podatkom v obrazcu v pisni obliki • so z vsebino zaključnega poročila seznanjeni in se strinjajo vsi soizvajalci projekta • bomo sofinancerjem istočasno z zaključnim poročilom predložili tudi elaborat na zgoščenki (CD), ki ga bomo posredovali po pošti, skladno z zahtevami sofinancerjev. Podpisi: ., „„ . vodja raziskovalnega projekta: zastopnik oz. pooblaščena oseba raziskovalne organizacije: in Univerza v Ljubljani, Biotehniška fakulteta Lučka Kajfež-Bogataj ŽIG Datum: 14.2.2017 Oznaka poročila: ARRS-CRP-ZP-2017/3 1 Napišite povzetek raziskovalnega projekta (največ 3.000 znakov v slovenskem in angleškem jeziku). Nazaj 2 Napišite kratko vsebinsko poročilo, kjer boste predstavili raziskovalno hipotezo in opis raziskovanja. Navedite cilje iz prijave projekta in napišite, ali so bili cilji projekta doseženi. Navedite ključne ugotovitve, znanstvena spoznanja, rezultate in učinke raziskovalnega projekta in njihovo uporabo ter sodelovanje s tujimi partnerji. Največ 12.000 znakov vključno s presledki (približno dve strani, velikost pisave 11). Nazaj 3 Realizacija raziskovalne hipoteze. Največ 3.000 znakov vključno s presledki (približno pol strani, velikost pisave 11). Nazaj 4 V primeru odstopanj in sprememb od predvidenega programa raziskovalnega projekta, kot je bil zapisan v predlogu raziskovalnega projekta oziroma v primeru sprememb, povečanja ali zmanjšanja sestave projektne skupine v zadnjem letu izvajanja projekta, napišite obrazložitev. V primeru, da sprememb ni bilo, to navedite. Največ 6.000 znakov vključno s presledki (približno ena stran, velikosti pisave 11). Nazaj 5 Navedite znanstvene dosežke, ki so nastali v okviru tega projekta. Raziskovalni dosežek iz obdobja izvajanja projekta (do oddaje zaključnega poročila) vpišete tako, da izpolnite COBISS kodo dosežka - sistem nato sam izpolni naslov objave, naziv, IF in srednjo vrednost revije, naziv FOS področja ter podatek, ali je dosežek uvrščen v A'' ali A'. Nazaj 6 Navedite družbeno-ekonomske dosežke, ki so nastali v okviru tega projekta. Družbeno-ekonomski rezultat iz obdobja izvajanja projekta (do oddaje zaključnega poročila) vpišete tako, da izpolnite COBISS kodo dosežka - sistem nato sam izpolni naslov objave, naziv, IF in srednjo vrednost revije, naziv FOS področja ter podatek, ali je dosežek uvrščen v A'' ali A'. Družbeno-ekonomski dosežek je po svoji strukturi drugačen kot znanstveni dosežek. Povzetek znanstvenega dosežka je praviloma povzetek bibliografske enote (članka, knjige), v kateri je dosežek objavljen. Povzetek družbeno-ekonomskega dosežka praviloma ni povzetek bibliografske enote, ki ta dosežek dokumentira, ker je dosežek sklop več rezultatov raziskovanja, ki je lahko dokumentiran v različnih bibliografskih enotah. COBISS ID zato ni enoznačen izjemoma pa ga lahko tudi ni (npr. prehod mlajših sodelavcev v gospodarstvo na pomembnih raziskovalnih nalogah, ali ustanovitev podjetja kot rezultat projekta ... - v obeh primerih ni COBISS ID). Nazaj 7 Navedite rezultate raziskovalnega projekta iz obdobja izvajanja projekta (do oddaje zaključnega poročila) v primeru, da katerega od rezultatov ni mogoče navesti v točkah 7 in 8 (npr. ni voden v sistemu COBISS). Največ 2.000 znakov, vključno s presledki. Nazaj 8 Pomen raziskovalnih rezultatov za razvoj znanosti in za razvoj Slovenije bo objavljen na spletni strani: http://sicris.izum.si/ za posamezen projekt, ki je predmet poročanja. Nazaj 9 Največ 4.000 znakov, vključno s presledki. Nazaj 10 Največ 4.000 znakov, vključno s presledki. Nazaj 11 Največ 500 znakov, vključno s presledki. Nazaj 12 Največ 500 znakov, vključno s presledki. Nazaj 13 Največ 1.000 znakov, vključno s presledki. Nazaj 14 Navedite en izjemni znanstveni dosežek in/ali en izjemni družbeno-ekonomski dosežek raziskovalnega projekta v letu 2016 (največ 1000 znakov, vključno s presledki). Za dosežek pripravite diapozitiv, ki vsebuje sliko ali drugo slikovno gradivo v zvezi z izjemnim dosežkom (velikost pisave najmanj 16, približno pol strani) in opis izjemnega dosežka (velikost pisave 12, približno pol strani). Diapozitiv/-a priložite kot priponko/-i k temu poročilu. Vzorec diapozitiva je objavljen na spletni strani ARRS http://www.arrs.gov.si/sl/gradivo/, predstavitve dosežkov za pretekla leta pa so objavljena na spletni strani http://www.arrs.gov.si/sl/analize/dosez/ Nazaj Obrazec: ARRS-CRP-ZP/2017 v1.00 1D-70-8F-FA-DC-49-F9-30-D3-15-24-7F-C6-7E-00-6C-42-08-D2-5C Priloga 1: Vsebinsko poročilo - študija Kmetijski inštitut Slovenije Klimatske podlage kot dodatni kriterij za območja z omejenimi možnostmi za kmetijsko dejavnost (OMD) Končno poročilo 9 ministrstvo za kmetijstvo, Naročnik: gozdarstvo in prehrano Predstavnik: Silvester Kranjec Vodja projektne skupine: Projektna skupina: Prof. dr. Lučka Kajfež Bogataj Prof. dr. Lučka Kajfež Bogataj Biotehniška Doc. dr. Zalika Črepinšek fakulteta Dr. Tjaša Pogačar Kmetijski Tomaž Cunder inštitut Dr. Miroslav Rednak Slovenije Barbara Zagorc Javno naročilo: Javni razpis za izbiro projektov Ciljnega raziskovalnega programa »Zagotovimo.si hrano za jutri« v letu 2014 (Uradni list RS, št. 15/2014, 28. 2. 2014) Junij, 2016 Kazalo Povzetek.......................................................................................................................................3 Abstract........................................................................................................................................3 Uvod.............................................................................................................................................4 Cilji, delovne naloge in produkti..................................................................................................7 Pregled literature........................................................................................................................10 Metode dela in material..............................................................................................................15 Opis izračuna klimatskih kriterijev.........................................................................................15 Dolžina rastne dobe in vsote efektivnih temperatur zraka.............................................17 Slana, število hladnih in ledenih dni..................................................................................17 Fenološki razvoj..................................................................................................................18 Suhost...................................................................................................................................18 Število toplih in vročih dni ter vročinski stres.................................................................19 Statistična analiza...................................................................................................................19 Prostorska interpolacija za pripravo kart................................................................................19 Seštevanje kart....................................................................................................................19 Ekonomsko ovrednotenje vpliva klimatskih omejitvenih dejavnikov na stroške kmetijske pridelave......................................................................................................................20 Izbor klimatoloških spremenljivk.....................................................................................20 Izbor kmetijskih pridelkov................................................................................................21 Določitev višine pridelka....................................................................................................21 Material................................................................................................................................... 24 Meteorološki podatki..........................................................................................................24 Fenološki podatki................................................................................................................27 Rezultati.....................................................................................................................................28 Temperaturni pragovi, rastna doba in vsote efektivnih temperatur zraka - analiza dveh metod ..................................................................................................................................... 28 Povprečna dolžina rastne dobe in povprečne vsote efektivnih temperatur zraka po Sloveniji pri temperaturi praga 5 °C po definiciji JRC....................................................................31 Slana, hladni in ledeni dnevi...................................................................................................37 Fenološki razvoj.....................................................................................................................40 Sušnost....................................................................................................................................44 Meteorološka vodna bilanca...................................................................................................46 Topli in vroči dnevi ter vročinski stres.............................................................................50 Ekonomsko ovrednotenje vplivov klimatskih spremenljivk na končni pridelek...................53 Sklepi..........................................................................................................................................56 Literatura....................................................................................................................................58 Priloge...........................................................................................................................................I Priloga 1: Fenološki razvoj - seznam postaj.............................................................................I Priloga 2: Rezultati za temperaturne pragove 0, 8 in 10 °C po metodi ARSO........................II Temperatura praga 0 °C............................................................................................................II Temperatura praga 8 °C..........................................................................................................III Temperatura praga 10 °C........................................................................................................IV Priloga 3: Razčlenjeni rezultati za število dni s slano.............................................................X Priloga 4: Povprečno število hladnih in ledenih dni po postajah v obdobju od leta 1981 do 2010 .................................................................................................................................XXV Priloga 5: Fenološki razvoj domače češplje.....................................................................XXVI Priloga 6: Vročinski stres...............................................................................................XXXIII Priloga 7: Ekonomski dejavniki..................................................................................XXXVIII Povzetek Namen plačil za območja z omejenimi možnostmi za kmetijsko dejavnost (OMD) je ohranjanje in spodbujanje proizvodnje, kulturne krajine in razvoja trajnostnega kmetijstva. Analiza klimatskih podatkov, ki so kot biofizikalni kriteriji predlagani za določitev območij z naravnimi omejitvami, je bila potrebna v okviru reforme drugih območij z omejenimi možnostmi za kmetijsko dejavnost, ki poteka na ravni Evropske Unije. Preučiti in vključiti v model OMD je bilo potrebno tiste klimatološke podatke, ki najbolj vplivajo na rast in pridelek kmetijskih kultur. S tem se bo poskušalo zagotoviti bolj pravično izplačevanje proizvodno neodvisnih direktnih plačil za območja s težjimi pridelovalnimi razmerami. V projekt smo vključili tiste klimatske parametre, za katere je bilo nujno potrebno določiti, kakšno dodatno obremenitev predstavljajo pri pridelavi kmetijskih kultur v Sloveniji. To so: dolžina rastne dobe, temperaturne vsote za rastno dobo, temperaturni pragovi in indeks aridnosti (AI). Preučili smo ali so klimatski parametri, predlagani s strani Joint Research Centre (JRC), primerni in pomembni za Slovenijo. Sledila je prostorska interpolacija izbranih osnovnih in izvedenih klimatoloških spremenljivk. V zadnjem sklopu, ki predstavlja ekonomsko ovrednotenje klimatskih razmer za vključitev v OMD, se je v prvi fazi izdelala metodologija za ekonomsko vrednotenje posameznih klimatskih dejavnikov. Zaradi pomanjkanja empiričnih podatkov je pristop temeljil na izgradnji simulacijskega modela, ki omogoča simulirati različne dejavnike, ki vplivajo na omejenost razmer za kmetijsko pridelavo. Pokazalo se je, da so po temperaturnem kriteriju pod pragom le vrednosti na meteoroloških postajah v hribovitem svetu, nad ali blizu 1000 m nadmorske višine, najnižja uvrščena meteorološka postaja je v Ratečah. Po kriteriju aridnega podnebja, določenim z indeksom AI, se Slovenija ne uvršča med OMD. Za pomoč pri odločanju v primerih, kjer stanje ni povsem jasno, smo pri temperaturnem kriteriju dodatno analizirali pojav pozebe, število hladnih in ledenih dni ter nastop cvetenja domače češplje, pri kriteriju aridnega podnebja pa meteorološko vodno bilanco, število toplih in vročih dni ter vročinski stres. Vsi ti dejavniki lahko predstavljajo dodatno obremenitev pri pridelavi kmetijskih kultur v Sloveniji. Abstract The purpose of payments for less-favoured areas (LFA) is to preserve and promote the production, the cultural landscape and the development of sustainable agriculture. Analysis of climate data that are proposed as biophysical criteria for designation of the area with natural handicaps was necessary for the context of the reform of other less favoured areas for agriculture which is taking place at the European Union level. Climate data with the greatest impact on crop growth and yield had to be examined and incorporated in the LFA model. This should ensure a more equitable direct payments for less favoured areas. In the project were included those climate parameters that limit the crop production in Slovenia: the duration of vegetation period, air temperature sums in the vegetation period, temperature thresholds, and aridity index. The relevance and importance of climatic parameters proposed by Joint Research Centre were examined for Slovenia. Furthermore, the spatial interpolation of climatological variables was done. The last part presented an economic evaluation of climatic conditions, therefore the methodology for economic evaluation of individual climatic parameter was developed. Due to the lack of empirical data, the approach was based on a simulation model. Only values at meteorological stations in mountainous areas, above 1000 m above the sea level, are below the temperature criterion, with the lowest located meteorological station in Rateče. According to the aridity criterion, AI, Slovenia is not a part of less favoured areas. To use as an additional information in cases with not entirely clear situation, the phenomena of frost, number of ice and cold days, and the phenological onset of the plum flowering were analysed for temperature criterion, and meteorological water balance, number of hot and warm days and heat stress were analysed for aridity criterion. All those climatic parameters may represent additional limits to crop production in Slovenia. Uvod Skupna kmetijska politika (SKP) si z uvajanjem različnih ukrepov za različne vloge kmetijstva (npr. gospodarsko, prostorsko, ekološko, socialno) prizadeva za trajnostni razvoj kmetijstva. Del tega so tudi plačila za območja z omejenimi možnostmi za kmetijsko dejavnost (OMD). Plačila so namenjena ohranjanju proizvodnje in kulturne krajine na območjih, ki so opredeljena kot OMD. V Sloveniji je po trenutni opredelitvi takih območij kar 86,3 %. Plačilo za OMD predstavlja izravnalno plačilo za kritje stroškov, ki nastajajo zaradi posebnih naravnih razmer. Slovenija je v obdobju 2007-2013 izvajala izravnalna plačila za OMD za: • hribovska gorska območja, • območja s posebnimi omejitvami, • druga območja. Slovenija podpira ohranitev SKP v sedanji dvostebrni strukturi, s skupnimi pravili in mehanizmi. Tudi po letu 2013 morajo biti cilji politike usmerjeni v konkurenčnost v kmetijstvu in z njim povezanih panogah, zagotavljanje javnih dobrin iz kmetijstva, zagotavljanje vitalnosti širše podeželske skupnosti. Nadgradnja mora med drugim vsebovati nadgradnjo ukrepa OMD z razvojnimi ukrepi (Markeš, 2010). Z letom 2010 se je vsebinsko spremenila shema izravnalnih plačil za OMD. Prehod na sistem točkovanja in iz njega izhajajoč register kmetijskih gospodarstev vsekakor predstavlja pomemben korak k natančnejšemu in regionalno pravičnejšemu usmerjanju pomembnega deleža proračunskih sredstev. Sistem, pri katerem je obravnavano in točkovano vsako kmetijsko gospodarstvo posebej, izhaja iz veljavnega, evropsko primerljivega sistema kriterijev za določitev območij z omejenimi dejavniki, ki so bila potrjeni v Programu razvoja podeželja za Republiko Slovenijo v obdobju 2004-2006 in nadgrajeni v Programu razvoja podeželja za Republiko Slovenijo v obdobju 2007-2013 (Program ... , 2009). Upoštevani so tako standardni omejitveni dejavniki in z njimi povezani kriteriji (nagib kmetijskih zemljišč, zemljiška in parcelna razdrobljenost, talne razmere, nadmorska višina) kot tudi regionalno specifični omejitveni dejavniki in z njimi povezani kriteriji (kraško površje, poplave, močni vetrovi, erozija). Rezultati analize subvencijskih vlog za izravnalna plačila v OMD območjih v Sloveniji, ki jo je za obdobje 2010-2103 izdelal Kmetijski inštitut Slovenije, so pokazali, da je nov sistem vrednotenja teh območij, ki temelji na točkovanju posameznih GERK-ov oziroma kmetijskih gospodarstev, prinesel precej sprememb, tako z vidika višine individualnih plačil kot tudi z vidika razmerij med posameznimi tipi kmetijskih gospodarstev. Na osnovi izvedene analize je bilo ocenjeno, da je z metodološkega vidika sistem pravilno zasnovan in da predstavlja pomemben korak k objektivnejši oceni težavnostnih razmer v območjih z omejenimi dejavniki v Sloveniji. Analiza pa je hkrati tudi pokazala, da bi bilo možno z izpopolnitvijo nekaterih podatkovnih baz, pa tudi z uporabo dodatnih, empiričnih podatkov, izboljšati sistem točkovanja. Kot je razvidno iz teže točk posameznih omejitvenih dejavnikov, je predvsem nadmorska višina tisti dejavnik, ki je v določeni meri v točkovnem sistemu podcenjen. Temeljni vzrok tiči v dejstvu, da se z naraščajočo nadmorsko višino izrazito spreminjajo podnebne razmere, ki pa zaradi pomanjkanja ustreznih podatkov v modelu neposredno niso bile upoštevane. Uredba (EU) št. 1305/2013 Evropskega parlamenta in sveta z dne 17. decembra 2013 o podpori za razvoj podeželja iz Evropskega kmetijskega sklada za razvoj podeželja med drugim s členom 32 opredeljuje Določitev območij z naravnimi in drugimi posebnimi omejitvami. Potrebno je določiti območja, kjer najmanj 60 % kmetijske površine izpolnjuje katerega izmed biofizikalnih meril: • nizka temperatura, • suhost, • prekomerna vlažnost tal, • omejeno izsuševanje tal, • neugodna tekstura in kamnitost, • plitko koreninjenje, • slabe kemijske lastnosti, • strmo pobočje. Poleg tega se bodo upoštevala območja, kjer najmanj 60 % kmetijske površine izpolnjuje vsaj dve izmed meril, pri čemer nobeno ne odstopa od navedene mejne vrednosti za več kot 20 %. Določitev klimatskih podatkov, ki so kot biofizikalni kriteriji predlagani za določitev območij z naravnimi omejitvami, je torej potrebna v okviru reforme drugih območij z omejenimi možnostmi za kmetijsko dejavnost, ki poteka na ravni Evropske Unije. Potrebno je preučiti in vključiti v model OMD tiste klimatske podatke, ki najbolj vplivajo na rast in pridelek kmetijskih kultur. S tem bo zagotovljeno bolj pravično izplačevanje proizvodno neodvisnih direktnih plačil za območja s težjimi pridelovalnimi razmerami. Klimatski parametri za vključitev v raziskavo so povzeti po dokumentu Updated common bio-phisycal criteria to define natural constraints for agriculture in Europe (JRC, 2013) in zajemajo dolžino rastne dobe, vsote efektivnih temperatur zraka za rastno sezono in sušni stres rastlin, kar se navezuje na dva od skupno osem predlaganih biofizikalnih podatkov: nizka temperatura in suhost. Preučili smo, ali so predlagani izračuni primerni in izvedljivi za Slovenijo, primerjali različne načine izračunov in pripravili izračune za sorodne podnebne parametre, za katere vemo, da v Sloveniji pomenijo veliko omejitev za kmetijstvo. V projekt so bili tako vključeni tisti podnebni parametri, za katere se nam zdi nujno določiti, kakšno dodatno obremenitev predstavljajo pri pridelavi kmetijskih kultur v Sloveniji: dolžina rastne dobe, vsote efektivnih temperatur zraka za rastno sezono, temperaturni pragovi, slana ali pozeba, število hladnih dni, število ledenih dni, zgodnost fenološkega razvoja, število vročih dni in suhost. Pri tem smo potrebovali dolge nize podatkov brez manjkajočih vrednosti za čim več postaj po Sloveniji za obdobje 1981-2010. Kot glavni omejitveni dejavnik se v Sloveniji velikokrat omenja sušnost. Na sušnejših območjih je kmetijstvo precej omejeno z možnostmi glede poljščin in z nižjim pridelkom. Vendar pa je v kontekstu evropske kmetijske politike in območij z omejenimi dejavniki za pridelavo za izračune določen UNEP kazalnik sušnosti AI, ki je določen kot razmerje med letno količino padavin in letno potencialno evapotranspiracijo, in za Slovenijo ne bo nujno pokazal zadostne sušnosti. Zato smo že pred začetkom projekta priporočili pregled in analizo kakšnega izmed drugih kazalnikov sušnosti, ki so v Sloveniji že v uporabi. Po analizi vhodnih podatkov in izračunih potrebnih spremenljivk je sledila prostorska interpolacija izbranih osnovnih in izvedenih podnebnih spremenljivk. Ta lahko predstavlja problem, v kolikor so podatki dostopni za premajhno število postaj po Sloveniji. Upoštevati je potrebno predvsem parametre povezane z razgibanostjo reliefa v Sloveniji. Karte pripravljamo s pomočjo statističnih metod prostorske interpolacije, ki temeljijo na statistični analizi prostorskih podatkov in statističnem modeliranju porazdelitve spremenljivk v prostoru. Sledili smo metodologiji, ki je bila uporabljena za določitev dosedanjih OMD, da omogočimo vključitev v sistem. Rezultati analize subvencijskih vlog za izravnalna plačila v OMD območjih v Sloveniji, ki jo je za obdobje 2010-2103 izdelal Kmetijski inštitut Slovenije, je pokazala, da je nov sistem vrednotenja teh območij, ki temelji na točkovanju posameznih GERK-ov oziroma kmetijskih gospodarstev, prinesel precej sprememb, tako z vidika višine individualnih plačil kot tudi z vidika razmerij med posameznimi tipi kmetijskih gospodarstev. Na osnovi izvedene analize je bilo ocenjeno, da je z metodološkega vidika sistem pravilno zasnovan in predstavlja pomemben korak k objektivnejši oceni težavnostnih razmer v območjih z omejenimi dejavniki v Sloveniji. Analiza pa je hkrati tudi pokazala, da bi bilo možno z izpopolnitvijo nekaterih podatkovnih baz, pa tudi z uporabo dodatnih empiričnih podatkov, sistem točkovanja še izboljšati. Gledano z vidika celovitosti obravnavanja omejitvenih dejavnikov se je predvsem izkazalo, da je v obstoječem sistemu v določeni meri podcenjen vpliv podnebnih oziroma klimatskih razmer. Te so sicer ovrednotene preko kriterija nadmorska višina, ki s tehnološko pridelovalnega vidika pomembno vpliva tako na izbor in uspevanje primernih kmetijskih rastlin kot tudi na višino pridelka. Vseeno pa je bilo ocenjeno, da samo z uporabo navedenega kriterija ni možno ustrezno kompenzirati vseh klimatskih omejitev. S prostorsko-regionalnega vidika so v tem pogledu problematična predvsem področja z nadpovprečno pestrim in razgibanim reliefom, kjer zaradi prevladujočega kotlinasto dolinskega značaja površja pomemben omejitveni dejavnik predstavljajo predvsem mikroklimatske razmere. Značilen primer take oblike pokrajine predstavljajo dinarsko kraška področja v J in JV Sloveniji. V projektnem sklopu Vpliv klimatskih razmer na stroške pridelave v OMD je raziskovalna skupina izhajala iz podobnih metodoloških izhodišč, ki so bila uporabljena že pri vrednotenju drugih omejitvenih dejavnikov v okviru priprave registra kmetijskih gospodarstev v območjih z omejenimi dejavniki. Pri svojem delu se je predvsem osredotočila na: • opredelitev in analizo vpliva klimatskih razmer na proizvodno tehnične značilnosti kmetijske pridelave v območjih brez omejitve in območjih z omejenimi dejavniki, • ekonomsko ovrednotenje vpliva klimatskih omejitvenih dejavnikov na stroške kmetij ske pridelave, • oceno možnosti za vključitev vpliva klimatskih dejavnikov v obstoječi model za izračun izravnalnih plačil. Rezultati projekta bodo predstavljeni ključnim deležnikom tj. za obravnavano področje zadolženim predstavnikom Ministrstva za kmetijstvo in okolje. Neposredno bodo preneseni v prakso, saj bodo kot vrednosti vneseni v točkovne lestvice, na osnovi katerih se izračunavajo višine izravnalnih plačil za kmetijska gospodarstva v območjih z omejenimi dejavniki (OMD). Tematika in metodološki pristopi nakazujejo številne možnosti za predstavitev teme na posvetovanjih doma in v tujini, prav tako pa tudi za objavo domačih in mednarodnih znanstvenih prispevkov. Cilji, delovne naloge in produkti Namen projektne naloge je preučiti in vključiti v model OMD tiste klimatološke podatke, ki najbolj vplivajo na rast in pridelek kmetijskih kultur. S tem bo zagotovljeno bolj pravično izplačevanje proizvodno neodvisnih direktnih plačil za območja s težjimi pridelovalnimi razmerami. V model za izračune OMD bo na primer nujno potrebno vključiti podatke o vodni bilanci tal, saj je ključnega pomena za rast rastlin poleg hranil v tleh tudi razpoložljivost vode. Rezultate je potrebno ekonomsko ovrednotiti oz. prilagoditi za vključitev v že obstoječi model za izračun plačil OMD. Raziskovalna skupina bo pri tem upoštevala vsa osnovna metodološka izhodišča, ki izhajajo iz izdelave registra kmetijskih gospodarstev v območjih z omejenimi dejavniki in njihovega točkovanja. CILJI: 1. Določitev tistih klimatoloških podatkov, ki so ključnega pomena pri pridelavi kmetijskih kulturnih rastlin, pri čemer se bo upoštevala in analizirala časovna vrsta od 1981-2010. V analizo bodo vključeni: a. Dolžina rastne dobe (število dni s povprečno temperaturo višjo od 5 °C, meja je več kot 180 dni). b. Vsote efektivnih temperatur zraka za rastno sezono, definirane kot akumulirana dnevna povprečja temperatur zraka (mejna vrednost je 1500 °C). c. Temperaturni pragovi po sezonah (temperaturni prag 0 °C, temperaturni prag 5 °C, temperaturni prag 8 °C, temperaturni prag 10 °C). d. Slana oziroma temperaturni prag pod 0 °C z razdelitvijo rezultatov v razrede. e. Število hladnih dni. Hladni dnevi so dnevi, ko se najnižja dnevna temperatura spusti pod ledišče. f. Število ledenih dni. Ledeni dnevi so dnevi, ko se temperatura ves dan ne dvigne nad ledišče. g. Število toplih dni. Topli dnevi so dnevi, ko temperatura doseže ali celo preseže 25 °C. h. Število vročih dni. Vroči dnevi so dnevi, ko temperatura doseže ali celo preseže 30 °C. i. Suhost (opredeljena z razmerjem med letno količino padavin in letno potencialno evapotranspiracijo; tudi drugi kazalniki) 2. Na podlagi analiziranih in smiselno izbranih klimatskih podatkov bomo izdelali klimatske podlage za posamezne spremenljivke. 3. Izdelali bomo digitalne karte po posameznih biofizikalnih kriterijih z opredeljenimi območji glede na pragove, določene s predpisi EU, ki bodo služile kot dodatni kriterij za OMD. 4. Rezultate bomo ekonomsko ovrednotili in prilagodili za vključitev v model za izračun plačil OMD. To obsega: a. opredelitev vpliva klimatskih razmer na proizvodno tehnične značilnosti kmetij ske pridelave, b. ekonomsko ovrednotenje vpliva klimatskih omejitvenih dejavnikov na stroške kmetijske pridelave, c. vključitev klimatskih dejavnikov v obstoječi model za izračun izravnalnih plačil. Za doseganje ciljev smo delovne naloge razdelili v 11 delovnih svežnjev, ki so predstavljeni v preglednici (Preglednica 1). Preglednica 1: 11 delovnih svežnjev, v katere smo razdelili delovne naloge. Ime svežnja Doseganja cilja Partner v projektu Pridobivanje in obdelava agrometeoroloških podatkov 1 Biotehniška fakulteta Pregled različnih metod dela in izbor najustreznejše 1, 2, 3 Biotehniška fakulteta Izračun izvedenih klimatoloških spremenljivk 1 Biotehniška fakulteta Analiza izračunanih spremenljivk 2 Biotehniška fakulteta Prostorska interpolacija za pripravo klimatskih podlag 2 Biotehniška fakulteta Prostorska predstavitev rezultatov s pomočjo geografskih informacijskih sistemov 2, 3 Biotehniška fakulteta Opredelitev območij z OMD 3 Biotehniška fakulteta Opredelitev vpliva klimatskih razmer na proizvodno tehnične značilnosti kmetijske pridelave 4 Kmetijski inštitut Slovenije Ekonomsko ovrednotenje vpliva klimatskih omejitvenih dejavnikov na stroške kmetijske pridelave 4 Kmetijski inštitut Slovenije Vključitev klimatskih dejavnikov v obstoječi model za izračun izravnalnih plačil 4 Kmetijski inštitut Slovenije Izdelava končnega poročila 1, 2, 3, 4 Biotehniška fakulteta, Kmetijski inštitut Slovenije Produkti, ki jih želimo doseči z izvedbo delovnih nalog, so: • analiza reprezentativnih meteoroloških postaj in izbor podatkovno kakovostnih lokacij • temeljita analiza klimatskih spremenljivk, ki so potencialno omejujoči dejavniki v kmetij stvu, • izbrane spremenljivke, ki jih je potrebno upoštevati pri OMD, • prostorsko interpolirane izbrane spremenljivke, • izdelane klimatske podloge - prostorsko predstavljeni rezultati izbranih spremenljivk v shp. formatu (karte), s pripadajočimi atributnimi podatki, potrebnimi za uporabo v modelu, • na kartah opredeljena območja glede na pragove klimatskih dejavnikov v OMD, • teoretična in metodološka izhodišča za vrednotenje klimatskih dejavnikov v OMD, • simulacijski model za ekonomsko vrednotenje vpliva klimatskih omejitvenih dejavnikov, • vključitev sheme za vrednotenje klimatskih dejavnikov v obstoječi model OMD plačil, • končno poročilo po zaključku projekta z ustreznimi strokovnimi komentarji in predlogi. Delo smo glede na pričakovane izsledke časovno razporedili in razdelili med sodelujoči organizaciji (Preglednica 2). Preglednica 2: Časovni razpored doseganja rezultatov. Št. izsledka Naslov izsledka Datum Nosilec 1 Izbor reprezentativnih meteoroloških postaj in analiza potencialnih klimatskih spremenljivk, ki so omejujoč dejavnik v kmetijstvu 31. 3. 2015 Biotehniška fakulteta 2 Prostorsko predstavljene izbrane klimatske spremenljivke v digitalni obliki 30. 10. 2015 Biotehniška fakulteta 3 Opredelitev območij z OMD glede na klimatske dejavnike 31.12.2015 Biotehniška fakulteta 4 Izdelan simulacijski model za ekonomsko ovrednotenje vpliva klimatskih dejavnikov 31. 3. 2016 Kmetijski inštitut Slovenije 5 Vključitev klimatskih dejavnikov v shemo za izplačila OMD 31. 5. 2016 Kmetijski inštitut Slovenije 6 Izdelava končnega skupnega poročila 30. 6. 2016 Biotehniška fakulteta, Kmetijski inštitut Slovenije Pregled literature Slovenija je z vstopom v EU in prevzemom skupne zakonodaje v letu 2004 dokončno uveljavila prehod na proizvodno neodvisna direktna plačila za območja s težjimi pridelovalnimi razmerami. Plačila so tako po obliki kot tudi po vsebini povsem primerljiva s plačili v drugih državah EU, pri čemer se vseskozi zastavlja vprašanje, ali so tovrstna nadomestila ustrezna oziroma, ali dejansko predstavljajo realno osnovo za izravnavo stroškov zaradi težjih pridelovalnih razmer na ravni posameznih gospodarstev v teh območjih. Prve poskuse obravnavanja klimatskih kriterijev kot podlago za izračunavanje višine izravnalnih plačil, je možno zaslediti šele v devetdesetih letih prejšnjega stoletja. Do tedaj se je ta element težavnostnih razmer (posredno preko nadmorske višine) večinoma obravnaval le kot eden izmed kriterijev za opredelitev območij z omejenimi dejavniki (LFA - Less Favouered Areas). Šele z uvajanjem t. i. registrov (katastrov) kmetijskih gospodarstev pa so bile izvedene tudi prve ocene vpliva klimatskih razmer kot omejitvenega dejavnika na kmetijsko pridelavo v LFA območjih. Primerljivo metodologijo točkovanja kmetijskih gospodarstev lahko zasledimo predvsem v izbranih agrarno ekonomskih raziskavah švicarskih in avstrijskih avtorjev. V Švici je bil poskus natančnejšega vrednotenja razlik v pridelovalnih stroških in z njim povezana vzpostavitev registra (katastra) gorskih kmetij izveden že v začetku osemdesetih let (Bernhard, 1980). V njem so bili klimatski dejavniki ovrednoteni na osnovi posebne klimatske karte, na kateri je celotno ozemlje Švice regionalizirano na osnovi primernosti za kmetijsko pridelavo. Vzpostavljen je bil tudi poseben model za vrednotenje lokalnih klimatskih značilnosti. V sosednji Avstriji je bilo tovrstno vrednotenje in posledično točkovanje gospodarstev na podlagi zelo podrobne metodologije tudi dejansko izvedeno in v praksi uveljavljeno s Programom razvoja podeželja 2000 - 2006 (Tamme, 2002). Vpliv klimatskih značilnosti je ovrednoten v okviru t. i. talno-klimatskega kriterija, izračunane točke pa so pripisane sedežu kmetijskega gospodarstva. Osnovo za izračun predstavljajo temperaturne vsote in povprečne 14-urne temperature v obdobju od aprila do avgusta. Na ravni EU so se zaradi neenotnosti znotraj držav članic že v letu 2003 pričele pojavljati pobude za spremembo kriterijev, ki so znotraj LFA sheme opredeljevala t. i. druga območja z omejenimi dejavniki. Na osnovi teh pobud je bila izdelana posebna revizija obstoječega sistema, ki pa se je hkrati opredelila tudi do možnosti uporabe nekaterih izbranih metod za vrednotenje zemljišč kot mehanizma za vzpostavitev novih kriterijev (Eliasson, 2007). Izbrana izhodišča za opredelitev agrometeoroloških kazalnikov pri določanju OMD območij so bila v istem obdobju preučevana tudi v Sloveniji (Sušnik, 2008). V okviru skupne kmetijske politike EU so bile klimatske razmere kot skupina kriterijev z administrativno pravnega vidika dokončno uveljavljene v Uredbi (EU) št 1305/2013, ki v 32. členu določa opredeljuje glavne smernice za reformo območij z naravnimi in posebnimi omejitvami, ki niso gorska. Med osmimi t. i. biofizikalnimi kriteriji sta tudi dva klimatska (nizka temperatura in suhost), ki s pridelovalno tehnološkega vidika predstavljata enega od najpomembnejših dejavnikov za rast in višino pridelka kmetijskih rastlin (Eliasson, 2010, JRC, 2013). V Sloveniji je bila vse do konca devetdesetih let višina plačil v glavnem opredeljena na osnovi razpoložljivega proračuna, razmerij v višini plačil v nekaterih drugih državah (Avstrija) ter ocenjene površine kmetijske zemlje po posameznih območjih. Šele z vstopom v EU je bila na podlagi posebne simulacije (Rednak in sod., 2003) izvedena prva diferenciacija plačil po težavnostnih območjih - na podlagi modelne simulacije različnih naravnih in obratoslovnih dejavnikov in posledičnega ugotavljanja razlik na ravni različnih ekonomskih kazalcev. Študija z naslovom Metodologija za izdelavo registra kmetij in modelni izračun višine izravnalnih plačil za območja z omejenimi dejavniki (OMD) (Cunder in sod., 2007) je predstavljala naslednji korak k objektivizaciji izravnalnih plačil. K omejevalnim okoliščinam za kmetijstvo gotovo sodijo podnebni dejavniki. Zato je potrebno priključiti k območjem z OMD tudi tista, kjer so temperaturni razponi ali suša lahko omejevalni. Pri tem pa moramo imeti v mislih, da se podnebne razmere v zadnjem času bistveno spreminjajo. Suša postaja značilnost evropskega podnebja in ni več omejena samo na Sredozemske regije. Površina s sušo prizadetih predelov v Evropi se je v zadnjih petnajstih letih podvojila in dosega več kot desetino ozemlja. Približno enak je tudi delež prizadetih Evropejcev. Nekateri gospodarski sektorji, vključno z gospodinjstvi, kmetijstvom, gozdarstvom, proizvodnjo energije, turizmom in rečno plovbo, občutijo občasno pomanjkanje vode. Zaskrbljujoče je, da so tudi padavinsko bogata območja ranljiva na sušo. Alpski svet, na primer, vse pogosteje občuti spremembe v hidrološkem krogu, kot so zmanjšanje količin snežnih padavin in ledeniških površin. Zaradi znatne gospodarske škode v Evropi je prišlo do ustanovitve Centra za upravljanje s sušo v JV Evropi (DMCSEE). Mnoge države v Evropi pa so že pripravile nacionalne akcijske programe (NAP), ki so usmerjeni tudi v trajnostni razvoj sušnih območij. Slovenija je bogata z vodnimi viri, a vsi podatki kažejo, da zaradi pomanjkanja padavin ali neugodne časovne razporeditve le teh, suša predstavlja tveganje tudi v Sloveniji. Slovenija porabi za odpravo posledic suše v kmetijstvu veliko sredstev in žal deluje na področju suš nekonsistentno in brez dobro definiranih kompetenc. Imamo nepopolne podatkovne osnove in strokovne podlage, upravljanje s sušo je razpršeno, manjka primerna in dovolj kompleksna zakonodaja, ki bi upoštevala nove razmere zaradi spreminjanja podnebja in načinov upravljanja. Potrebujemo mnogo nadaljnjih aktivnosti, kot so priprava ustreznih strokovnih podlag, določitev sušnih sprožilcev, gradnja akumulacij in namakalnih sistemov, izboljšan nadzor in komunikacija (Pogačar in sod., 2014). Evropa se je v prejšnjem stoletju segrela za skoraj 1 °C, kar je hitreje od svetovnega povprečja. Toplejše ozračje vsrka več vodne pare, vendar se novi vzorci padavin močno razlikujejo glede na regijo. Na kopnem v zmernih geografskih širinah se je izrazito zmanjšalo število hladnih dni, še zlasti so se zvišale minimalne nočne temperature zraka. V poletnem času se je povečalo število toplih noči. Navkljub globalnemu povečanju padavin, se je pogostnost suš povečevala, predvsem kot posledica spremenjene splošne cirkulacije zraka (Kajfež-Bogataj in sod., 2010). Na evropskem nivoju so določene preliminarne izračune s klimatskimi kriteriji za OMD za obdobje 1975-2004 objavili Eliasson in sod. (2010). Kot kaže, večina Evrope z izjemo severa in izrazito gorskega sveta ne zadošča temperaturnemu kriteriju za OMD, pri katerem je rastna doba krajša od 180 dni. Sušnik in Žust (2008) sta na Arsu za potrebe vmesne diskusije na Evropskem svetu po naročilu tedanjega MKGP izračune za Slovenijo pripravili za določen nabor glavnih meteoroloških postaj za obdobje 1961-2007. Tedaj so se kazale težave že pri osnovnih definicijah kriterijev. Izkazalo se je, da dolžina rastne dobe v Sloveniji za večino nižinskih kmetijskih pridelovalnih območij ni omejevalni dejavnik glede na mejne vrednosti. Pri analizi vsot efektivnih temperatur zraka sta ugotovili, da so tudi območja v hribovitih predelih (med 600 in 1000 m nadmorske višine) nad mejnimi vrednostmi. Navajata, da so za naše razmere meje temperaturnih indikatorjev preostre. Kajfež-Bogataj in sod. (2010) so se že ukvarjali z vplivom podnebnih sprememb na agrometeorološke kazalce, in sicer s spremembami povprečne, minimalne in maksimalne temperature zraka, števila hladnih, toplih in vročih dni, akumuliranih vsot efektivnih temperatur zraka, spremenjenega tveganja zaradi pomladanske pozebe, povečane evapotranspiracije. Pri tem je šlo še za bazno obdobje 1961-1990 in primerjavo z obdobjem 1991-2007. To bazno obdobje načeloma zaradi izrazitih podnebnih sprememb ni več aktualno, nujni so preračuni za zadnje tridesetletje (1981-2010). Z naraščanjem temperature zraka je povezano naraščanje števila vročih (maksimalna temperatura enaka ali nad 30 °C) in toplih dni (maksimalna temperatura enaka ali nad 25 °C) ter upadanje števila hladnih dni (minimalna temperatura pod 0 °C). Za fenološki razvoj rastlin je ključnega pomena, da je dovolj hladnih dni, preveliko število toplih ali celo vročih dni pa deluje stresno (Kajfež-Bogataj in sod., 2010). Izračuni potencialne evapotranspiracije za Slovenijo za zadnjih 40 let na primer kažejo, da se leta povsod po Sloveniji povečuje, najbolj na zahodu (nad 15 %) in SV (15-20 %). Vsi izračuni kažejo povečevanje vodnega primanjkljaja in s tem tudi števila sušnih dni v vegetacijskem obdobju. Še večji problem od sprememb povprečij pa predstavlja spreminjanje variabilnosti pojava sušnih dni. To lahko prinese veliko večje izzive pri soočanju s problemi, povezanimi z vodo, ne le v kmetijstvu, pač pa tudi pri hidroelektrarnah, vodnih virih in njihovi uporabi, morda celo zdravju ljudi (Pogačar in Kajfež-Bogataj, 2008). Kot prikazuje Sušnikova (2014), je predvsem po letu 2000 povprečna poletna meteorološka vodna bilanca (razlika med količino padavin in potencialno evapotranspiracijo) v več letih izrazito negativna, kar predstavlja sušo na nacionalnem nivoju. Prve poskuse obravnavanja klimatskih kriterijev kot podlago za izračunavanje višine izravnalnih plačil, je možno zaslediti šele v devetdesetih letih prejšnjega stoletja. Do tedaj se je ta element težavnostnih razmer (posredno preko nadmorske višine) večinoma obravnaval le kot eden izmed kriterijev za opredelitev območij z omejenimi dejavniki (LFA - Less Favouered Areas). Šele z uvajanjem t. i. registrov (katastrov) kmetijskih gospodarstev pa so bile izvedene tudi prve ocene vpliva klimatskih razmer kot omejitvenega dejavnika na kmetijsko pridelavo v LFA območjih. Primerljivo metodologijo točkovanja kmetijskih gospodarstev lahko zasledimo predvsem v izbranih agrarno ekonomskih raziskavah švicarskih in avstrijskih avtorjev. V Švici je bil poskus natančnejšega vrednotenja razlik v pridelovalnih stroških in z njim povezana vzpostavitev registra (katastra) gorskih kmetij izveden že v začetku osemdesetih let (Bernhard, 1980). V njem so bili klimatski dejavniki ovrednoteni na osnovi posebne klimatske karte, na kateri je celotno ozemlje Švice regionalizirano na osnovi primernosti za kmetijsko pridelavo. Vzpostavljen je bil tudi poseben model za vrednotenje lokalnih klimatskih značilnosti. V sosednji Avstriji je bilo tovrstno vrednotenje in posledično točkovanje gospodarstev na podlagi zelo podrobne metodologije tudi dejansko izvedeno in v praksi uveljavljeno s Programom razvoja podeželja 2000 - 2006 (Tamme, 2002). Vpliv klimatskih značilnosti je ovrednoten v okviru t. i. talno-klimatskega kriterija, izračunane točke pa so pripisane sedežu kmetijskega gospodarstva. Osnovo za izračun predstavljajo temperaturne vsote in povprečne 14-urne temperature v obdobju od aprila do avgusta. Na ravni EU so se zaradi neenotnosti znotraj držav članic že v letu 2003 pričele pojavljati pobude za spremembo kriterijev, ki so znotraj LFA sheme opredeljevala t. i. druga območja z omejenimi dejavniki. Na osnovi teh pobud je bila izdelana posebna revizija obstoječega sistema, ki pa se je hkrati opredelila tudi do možnosti uporabe nekaterih izbranih metod za vrednotenje zemljišč kot mehanizma za vzpostavitev novih kriterijev (Eliasson, 2007). Izbrana izhodišča za opredelitev agrometeoroloških kazalnikov pri določanju OMD območij so bila v istem obdobju preučevana tudi v Sloveniji (Sušnik, 2008). V okviru skupne kmetijske politike EU so bile klimatske razmere kot skupina kriterijev z administrativno pravnega vidika dokončno uveljavljene v Uredbi (EU) št 1305/2013, ki v 32. členu določa opredeljuje glavne smernice za reformo območij z naravnimi in posebnimi omejitvami, ki niso gorska. Med osmimi t. i. biofizikalnimi kriteriji sta tudi dva klimatska (nizka temperatura in suhost), ki s pridelovalno tehnološkega vidika predstavljata enega od najpomembnejših dejavnikov za rast in višino pridelka kmetijskih rastlin (Eliasson, 2010, JRC, 2013). V okviru preučevanja vpliva klimatskih razmer na kmetijsko pridelavo v zadnjem obdobju tako v strokovni kot tudi znanstveni literaturi absolutno prevladujejo prispevki s področja klimatskih sprememb in njihovih posledic na potencialni obseg pridelave. Kako bodo klimatske spremembe v prihodnosti vplivale na višino pridelkov, postaja eno od osrednjih strateških vprašanj, s katerim se ukvarjajo številni znanstveniki. Lobell in Field (2007) trdita, da pri šestih glavnih globalnih kulturah dva klimatska dejavnika - vsota temperatur v rastni dobi in padavine, pojasnjujeta več kot tretjino vseh medletnih odstopanj v višini pridelka. Gledano geografsko so za slovensko kmetijstvo pomembne predvsem raziskave s področja srednje in južne Evrope. To območje je bilo tako predmet preučevanja vplivov klimatskih sprememb na kmetijstvo v okviru evropskega projekta ADAGIO (Adaptation of Agriculture in European Regions at Environmental Risk under Climate Change), v katerem niso bili predstavljeni zgolj scenariji in rezultati prihodnjega razvoja pač pa tudi že razvidne posledice, ki jih prinašajo podnebne spremembe (Eitzinger, 2009). V okviru srednje Evrope se je v okviru različnih raziskovalnih skupin tudi kasneje nadaljevalo preučevanje vpliva klimatskih sprememb, predvsem z vidika regionalnih razlik (Eitzinger in sod., 2013). V istem obdobju so se izvajale tudi številne raziskave, ki so preučevale vplive klimatskih sprememb na višino pridelka posameznih kultur, predvsem žit (ozimna pšenica, jari ječmen). V to skupino prispevkov sodijo študije na ravni centralne Evrope (Thaler in sod., 2012), Panonske nižine (Lalić in sod., 2013) in Češke republike (Trnka in sod., 2012). Podnebne spremembe kot pomemben dejavnik za nadaljnji razvoj kmetijstva so v istem časovnem obdobju tako na strateško razvojni kot tudi raziskovalni ravni stopile v ospredje tudi v Sloveniji. Agencija za okolje (ARSO) je skupaj z strokovnjaki Biotehniške fakultete že leta 2003 pripravila študijo, ki je obravnavala celoten spekter možnih vplivov spremenjene klime na kmetijstvo (ARSO, 2003). Poleg dviga temperature in večje vsebnosti CO2 v ozračju bodo na večjo ranljivost kmetijstva v Sloveniji pomembno vplivali tudi ekstremni vremenski pojavi (suše, neurja, poplave, toča, pozebe) (Kajfež, 2005). Pomemben del agrometeoroloških raziskav v zadnjem obdobju je namenjen modeliranju, ki bi prispevalo k boljšemu poznavanju razmerij med kmetijskimi rastlinami in okoljem, hkrati pa tudi omogočilo učinkovitejše napovedovanje produktivnosti kmetijskih rastlin (višine pridelka) ob različnih podnebnih danostih. Razviti so bili številni modeli (APES, CERES, CROPSYST, DAISY, DSSAT, FASSET, HERMES, MONICA, STICS, WOFOST..), ki tvorijo t. i. skupino CYW - cropyield-weather models. Z vsebinskega vidika so pomembne tudi primerjalne študije, ki ocenjujejo višino potencialnega pridelka pri posameznih poljščinah v odvisnosti od klimatskih značilnosti. Na primeru ozimne pšenice je bila tako izvedena primerjalna simulacija z uporabo osmih modelov (Palosuo, 2011) ter na ozimnem ječmenu simulacija z uporabo devetih modelov (Rötter R. in sod., 2012). S pomočjo modela CERES je bil analiziran vpliv ekstremnih vremenskih pojavov na višino pridelka pšenice in koruze (Lalić in sod. 2014). Možnost uporabe nekaterih modelov je bila preverjana tudi na primeru kmetijske pridelave v Sloveniji. V okviru teoretične predstavitve modela WOFOST in primera njegove praktične uporabe pri izračunu vodne bilance za koruzo, avtorici (Pogačar, Kajfež,. 2009) opozarjata na pomen predhodnega umerjanja oziroma kalibriranja, kjer pa pogosto nastopi problem pomanjkanja ustreznih meritev. Na podlagi pričakovanih klimatskih sprememb je bil isti model uporabljen pri simulaciji pridelka koruze s posebnim poudarkom na pričakovanih klimatskih spremembah (Ceglar, Kajfež,. 2012). Z vidika prevladujočega deleža v rabi kmetijskih zemljišč, je za Slovenijo (še posebej pa za OMD območja), preučevanje vpliva klimatskih dejavnikov na višino pridelka na travinju izjemnega pomena. V raziskavi, kjer je bil za modeliranje vpliva vremena in podnebja na rast in pridelek travne ruše uporabljen model LINGRA je bilo ugotovljeno, da je ta primeren za nadaljnje delo, ne pa še za operativno rabo (Pogačar, 2015). Z vidika napovedovanja višine pridelka so pomembni tudi napovedni modeli MARS, ki jih redno pripravlja in objavlja JRC. Pomembni so tako z vidika ocene skupne pridelave na ravni EU kot tudi na ravni posameznih držav članic in predstavljajo pomemben mehanizem za izvajanje Skupne kmetijske politike (JRC, EC. 2006). V povezavi z demografsko problematiko in preskrbo s hrano je posebno študijo, ki vsebuje tudi obsežen pregled metodologije za spremljanje produktivnosti in določanja višine pridelkov za posamezne poljščine, pripravila Organizacija za prehrano in kmetijstvo pri ZN (FAO, 2015). Razen simulacij, povezanih z aktualnimi in pričakovanimi klimatskimi spremembami, so v literaturi predstavljeni tudi drugi modeli za ocenjevanje višine pridelka. Van Ittersum in sod. (2013) so v svojem prispevku - pregledu različnih analiz globalne in lokalne produktivnosti pri pridelavi kmetijskih rastlin, pripravili tudi pregled različnih konceptov in metod za ocenjevanje višine pridelka. Kot poudarjajo nekateri avtorji se optimiranje višine pridelka za doseganje prehranske varnosti ne sme izvajati na račun degradacije okolja (van Wart in sod. 2013). Na osnovi obsežnih podatkovnih baz iz 24 evropskih držav (25 regij) je bila izvedena analiza vpliva različnih klimatskih razmer na višino pridelka za 7 kmetijskih kultur (jaro in ozimno pšenico, jari in ozimni ječmen, oljno ogrščico krompir in sladkorno peso) (Peltonen in sod. 2010). Poleg temperaturnega režima je predvsem vodna bilanca tal tisti klimatski dejavnik, ki najbolj neposredno vpliva na višino pridelka. Raven spreminjanja meteorološke vodne bilance se v okviru okoljskih raziskav redno spremlja s strani evropske okoljske agencije (EEA, 2012), z globalnega vidika pa tudi FAO (2012). Med številnimi simulacijami vpliva vodne bilance v tleh jih je kar nekaj izdelanih za najbolj razširjene poljščine npr. pšenico in koruzo (Raes in sod., 2006, ). Glede na to, da se je v zadnjih 60 letih suša Slovenija kar 18 krat soočala s pojavi negativne vodne bilance v tleh in posledično sušo se temu primerno povečuje tudi število študij na to temo v Sloveniji (Ipavec in Kajfež, 2008 ; Sušnik, 2014). Z uporabo enostavne vodne bilance je bil na področju Slovenije za primer koruze v obdobju 1961-2010 preizkušen tudi vodno bilančni model WinISAREG (Sušnik, 2012) Za smotrnejše prilagajanj e kmetij skih rastlin na vodno bilanco so izrednega pomena tudi fenološki podatki. Kar nekaj raziskav v preteklosti se je ukvarjalo z obravnavo fenoloških faz posameznih rastlin, med njimi tudi tistih, ki so kot reprezentanti vključeni v model ovrednotenje vpliva klimatskih razmer kot omejitvenega dejavnika na stroške kmetijske pridelave (Sušnik, 1994 ; Zrnec, 1994). Obsežni nizi fenoloških podatkov so zbrani tudi v najnovejši publikaciji, ki jo je pripravila Agencija za okolje (ARSO, 2015). Metode dela in material Opis izračuna klimatskih kriterijev Klimatski kriteriji so določeni tako, da zagotavljajo potrebno toploto za razvoj poljščin in da določijo preveč suhe razmere. Kriterij nizkih temperatur (dolžina rastne dobe in vsote efektivnih temperatur zraka) je pomemben s kmetijskega vidika, ker nizke temperature omejujejo rast in razvoj preko vpliva na pomembne fiziološke procese, kot sta na primer fotosinteza in pojavljanje listov. Nizke temperature so definirane kot pogoj, pri katerem je preživetje rastlin ali njihova produktivnost omejena s temperaturami, ki niso zadostne za optimalno rast in razvoj. Kriterij suhosti pa je ob daljših obdobjih brez dežja še pomembnejši omejitveni dejavnik za rast in razvoj kmetij skih kultur. Klimatski omejitveni dejavniki so povzeti po dokumentu Updated common bio-phisycal criteria to define natural constraints for agriculture in Europe (JRC, 2013). Potrebno je bilo preučiti ali so predlagani izračuni primerni in izvedljivi za Slovenijo, primerjati različne načine izračuna in pripraviti izračune za sorodne klimatske parametre, ki v Sloveniji pomenijo veliko omejitev za kmetijstvo. V projekt so vključeni tisti klimatski parametri, za katere je nujno potrebno določiti, kakšno dodatno obremenitev predstavljajo pri pridelavi kmetijskih kultur v Sloveniji. To so: • dolžina rastne dobe, • vsote efektivnih temperatur zraka za rastno sezono, • temperaturni pragovi, • slana ali pozeba, • število hladnih dni, • število ledenih dni, • število toplih dni, • število vročih dni, • suhost. Podrobnejši pregled klimatoloških spremenljivk in opisov njihovih izračunov je zbran v Preglednica 3. Preglednica 3: Pregled klimatoloških spremenljivk z opisi za izračune. RASTNA DOBA in VSOTE EFEKTIVNIH TEMPERATUR ZRAKA a) Dolžina rastne dobe Definicija JRC: Začetek rastne dobe (spomladanski prag) je določen s petim dnem, ko pet zaporednih dni zadostuje pogoju, da je povprečna dnevna temperatura zraka strogo nad 5 °C. Konec (jesenski prag) pa na peti dan, ko je vsaj pet zaporednih dni povprečna dnevna temperatura zraka strogo pod 5 °C. Definicija ARSO: Spomladanski prag nastopi prvi dan vsaj 6 dni dolgega intervala s povprečno temperaturo zraka, večjo od temperature praga po koncu zadnjega vsaj 6 dni dolgega intervala s povprečno temperaturo zraka manjšo od temperature praga. Jesenski prag nastopi prvi dan prvega 6 dnevnega intervala s povprečno temperaturo zraka, manjšo od temperature praga. REZULTAT: število dni v rastni dobi MEJA: 180 dni b) Vsote efektivnih temperatur zraka za rastno sezono Akumulirane dnevne povprečne temperature zraka (efektivne temperature) nad temperaturnim pragom 5 °C. REZULTAT: vsota efektivnih temperatur zraka nad 5 °C MEJA: 1500°C/dan SLANA Tmin <= 0 °C Tmin <= 0 °C* od začetka vegetacijske dobe, ki je določen s pogojem pri točki 1a. REZULTAT: število dni s slano v rastni dobi ŠTEVILO SPECIFIČNIH DNI a) število hladnih dni b) število ledenih dni c) število toplih dni č) število vročih dni a) Tmin < 0,0 °C b) Tmax < 0,0 °C c) Tmax > 25,0 °C d) Tmax > 30,0 °C ** REZULTAT: število hladnih, ledenih, toplih in vročih dni SUHOST Sušni indeks (AI) AI = padavine / potencialna evapotranspiracija*** REZULTAT: število suhih dni MEJA: AI < 0,5 * Poleg slane smo preučili tudi nastop fenološke faze cvetenja domače češplje. ** Poleg števila vročih dni smo dodatno preverjali tudi dni z vročinskim stresom, ko je dnevna maksimalna temperatura zraka vsaj 35 °C. *** Poleg indeksa AI smo dodatno preverjali vodno bilanco, določeno kot razliko med padavinami in potencialno evapotranspiracijo. Dolžina rastne dobe in vsote efektivnih temperatur zraka Navodila (JRC, 2013) določajo, da se za vsako leto izračuna dolžino rastne dobe, to pomeni število dni, ko je povprečna dnevna temperatura zraka nad 5 °C. Vsote efektivnih temperatur zraka določimo tako, da v celem letu seštejemo presežke povprečne dnevne temperature zraka nad bazno temperaturo 5 °C. Natančneje, začetek rastne dobe je določen s petim dnem, ko pet zaporednih dni zadostuje pogoju, da je povprečna dnevna temperatura zraka nad 5 °C. Obratno pa je konec določen na peti dan, ko je vsaj pet zaporednih dni povprečna dnevna temperatura zraka pod 5 °C. Na Agenciji RS za okolje (ARSO) pa je definicija za doseganje temperaturnega praga drugačna. Spomladanski prag nastopi prvi dan vsaj 6 dni dolgega intervala s povprečno temperaturo zraka, večjo od temperature praga po koncu zadnjega vsaj 6 dni dolgega intervala s povprečno temperaturo zraka manjšo od temperature praga. Jesenski prag nastopi prvi dan prvega 6-dnevnega intervala s povprečno temperaturo zraka, manjšo od temperature praga. Definiciji se razlikujeta za en dan v dolžini zahtevanega intervala in v dnevu, na katerega nastopi temperaturni prag (pri JRC je to zadnji dan intervala, pri ARSO pa prvi dan). Dodatno ARSO upošteva možnost zgodnje-spomladanskih otoplitev, ki jih ne smemo upoštevati kot začetek rastne dobe, ko se na primer za 6 dni ozračje ogreje, sledi pa še več kot 6-dnevna ohladitev. Metodi smo med seboj primerjali, saj je za določanje OMD nujna metoda JRC, sicer pa je v redni uporabi metoda ARSO. Dobljene vrednosti smo primerjali z mejami za OMD. Ostro omejujoča je vsota efektivnih temperatur zraka, manjša kot 1500 °C, ali dolžina rastne dobe, krajša od 180 dni. Dodatno moramo upoštevati medletno variabilnost meteoroloških razmer, zato je potrebno uporabiti verjetnostni pristop. Predlagano je (JRC, 2013), da uporabimo pristop 80 %/20 %. Na primer, če v 7 ali več letih od obravnavanih 30 prag nizkih temperatur ni dosežen, se območje uvrsti kot omejeno z nizkimi temperaturami. Izračuni še niso bili opravljeni za nova 30-letna obdobja (1981-2010) in čeprav kaže iz dosedanjih objav, da je kriterij nizkih temperatur za Slovenijo preoster, je potrebno dosledno opraviti izračune in upoštevati verjetnostni račun. Izračunali smo tudi, kdaj se rastna doba začenja in končuje glede na druge temperaturne pragove (0, 8 in 10 °C). Slana, število hladnih in ledenih dni Slovensko kmetijstvo večkrat prizadenejo nizke temperature zraka. V ta namen smo preverili še različne temperaturne pragove za začetke rastne dobe, slano, število hladnih in ledenih dni. Vse omenjeno lahko kritično vpliva na rast in razvoj rastlin. Slano določamo glede na temperaturni prag 0 °C. Izračunali smo število dni, ko je v rastni dobi povprečna dnevna temperatura zraka negativna. Za določanje slane smo torej vzeli dva pogoja: 1. Najnižja dnevna temperatura zraka mora biti manjša ali enaka 0 °C (Tmin < 0 °C). 2. Začetek opazovanj slane je definiran z začetkom rastne dobe (Tprag = 5 °C), konec pa s koncem junija. Hladni dnevi so dnevi, ko se najnižja dnevna temperatura zraka spusti pod ledišče. Ledeni dnevi so dnevi, ko se temperatura zraka ves dan ne dvigne nad ledišče (smiselno samo v začetku rastne dobe). Fenološki razvoj Dodatno smo analizirali cvetenje domače slive, čeprav to ni bilo med zastavljenimi cilji, a se je med raziskavo pokazalo, da lahko rezultati pripomorejo k razumevanju stanja okolja v Sloveniji. S fenološkimi podatki zgodnjih faz slive smo skušali poiskati povezavo med zamikom fenološke faze s temperaturo zraka in nadmorsko višino. Suhost V kontekstu evropske kmetijske politike in območij z omejenimi dejavniki za pridelavo je primanjkljaj vlage v tleh definiran kot lastnost tal s številom dni v rastni sezoni (definirani s temperaturnimi pragi), za katere količina padavin in razpoložljive vlage v tleh v primerjavi z referenčno evapotranspiracijo ni zadostna, da rastline napredujejo s produkcijskim ciklom. Na sušnejših območjih je kmetijstvo precej omejeno z možnostmi glede poljščin in z nižjim pridelkom. Obstaja sicer veliko različnih kazalnikov suše, vsak s svojimi prednostmi in omejitvami. Večinoma so zasnovani na osnovnem setu parametrov: temperatura zraka, padavine, potencialna evapotranspiracija. Za izračun OMD mora biti sušni kazalnik preprost za izračun in temeljiti na osnovnih parametrih, ki so v večini najbolje dostopni. Ker naj bi prikazal splošne ovire pri kmetijski produkciji in ne specifičnih značilnosti posameznih kultur, je bil kot dober kandidat izbran UNEP kazalnik sušnosti (JRC, 2013). V sušnejših krajih je pri stanju vode v tleh glavno podnebje. Posledično lahko uporaba klimatsko vezanih kazalnikov zagotavlja ustrezen pristop k določanju sušnih območji na precej enostaven način. Kazalniki suhosti predstavljajo mero za sušni stres na določenem območju. Njihov glavni namen je razmejiti območja glede na različno stopnjo sušnega stresa. Za izračune OMD je izbran UNEP kazalnik sušnosti AI, ki je določen kot razmerje med letno količino padavin in letno potencialno evapotranspiracijo: AI = P/PET (JRC, 2013). Za območja z OMD veljajo tista, pri katerih so vrednosti AI pod 0,5. V takih razmerah se lahko omogoči normalen pridelek le z namakanjem. Referenčna evapotranspiracija je po FAO definirana kot količina vode, ki izhlapi iz površine tal, ki jih pokriva ekstenzivna travna ruša visoka 0,12 m, z albedom 0,23 in konstantno površinsko upornostjo 70 s/m. Površina je zelena, dobro preskrbljena z vodo in enakomerno pokriva celotna tla. Potencialna evapotranspiracija je zmožnost atmosfere, da odstrani določeno količino vode iz tal, poraščenih s poljubno rastlino, pri neomejeni količini vode v tleh. Meritev v Sloveniji ni, zato ima izbira dobre računske metode še poseben pomen. Priporočena je uporaba Penman -Monteithove metode (Allen in sod., 1998), ki je tudi za Slovenijo že večkrat preizkušena in je v stalni uporabi na ARSO. Pri izračunih sušnosti moramo prav tako upoštevati načelo verjetnosti. Zagotoviti je potrebno vsaj 30-letni niz podatkov, nato pa ponovno velja pravilo, da če je prag sušnosti presežen v več kot 20 % let, se območje uvrsti med območja z OMD. Priporočamo še pregled in analizo nekaterih drugih kazalnikov sušnosti, ki so v Sloveniji že v uporabi. To so predvsem percentili padavin, standardiziran indeks sušnosti SPI, meteorološka vodna bilanca (razlika med padavinami in potencialno evapotranspiracijo). V raziskovalni nalogi smo za primerjavo analizirali meteorološko vodno bilanco. Število toplih in vročih dni ter vročinski stres Topli dnevi so dnevi, ko temperatura zraka doseže ali celo preseže 25 °C, vroči dnevi pa dnevi, ko temperatura zraka doseže ali celo preseže 30 °C. Vročinski stres smo definirali v tistih dneh, ko je najvišja dnevna temperatura zraka dosegla vsaj 35 °C. Že v preteklih letih je bila predlagana meja za OMD zaradi vročinskega stresa vsaj 10 dni, ko je dnevna maksimalna temperatura zraka višja od 35 °C. Glede na tako mejo tudi vročinski stres v Sloveniji do leta 2008 ni bil omejevalni dejavnik (Sušnik in Žust, 2010). Upoštevati pa moramo podnebne spremembe in s tem dviganje temperature zraka, ki lahko povzroči nove razmere. V zadnjih letih je bilo na kmetijskih rastlinah opažene veliko škode zaradi vročinskega stresa. Statistična analiza Osnovna statistična analiza je bila predpisana s strani JRC. Izračunali smo povprečne vrednosti obravnavanih spremenljivk v 30-letnem obdobju in medletno variabilnost, izraženo v številu let, ko je vrednost spremenljivke pod določenim pragom. Dodatno smo za izbranih sedem postaj pogledali časovne vrste spremenljivk, da bi dobili vpogled, ali obstaja trend ali jih lahko obravnavamo kot stacionarne ter da smo primerjali izračune po metodologiji JRC in ARSO. Izračunali in prikazali smo drseče sredine reda 10, s katerimi smo želeli preveriti, ali se v časovni vrsti kaže prisotnost trenda. V tem primeru se moramo namreč zavedati, da se povprečje v obravnavanem obdobju spreminja, kar pomeni, da so rezultati metod, ki temeljijo samo na povprečju, pristranski. Prostorska interpolacija za pripravo kart Meritve in dodatni izračuni izvedenih spremenljivk so predstavljali osnovo za izdelavo algoritma za prostorsko interpolacijo izbranih osnovnih in izvedenih klimatoloških spremenljivk. Prostorska interpolacija predstavlja zaradi redke mreže klimatoloških postaj osrednji raziskovalni problem, saj je pri interpolaciji potrebno upoštevati predvsem parametre povezane z razgibanostjo reliefa v Sloveniji. Velik problem torej predstavljajo manjkajoči podatki v nizu meritev (bodisi zaradi izpada bodisi zaradi ukinitve postaje ...). Karte pripravljamo s pomočjo statističnih metod prostorske interpolacije, ki temeljijo na statistični analizi prostorskih podatkov in statističnem modeliranju porazdelitve spremenljivk v prostoru. Uporabili smo metodo splošnega kriginga z upoštevanjem nadmorske višine, ki je implementirana v geostatističnem programskem paketu GSTAT. Ob manjšem številu postaj se pojavi vprašanje reprezentativnosti tovrstne prostorske interpolacije podatkov na območju Slovenije. Slike prostorske interpolacije so pripravljene s pomočjo programa ArcGIS. Seštevanje kart Po prostorski interpolaciji klimatoloških spremenljivk vsot efektivnih temperatur zraka, rastne dobe, poletne vodne bilance, števila hladnih in vročih dni ter začetka cvetenja domače češplje smo definirali mejne vrednosti za posamezno spremenljivko, s pomočjo katerih smo določili območja, ki spadajo med OMD in tista, ki v to kategorijo ne sodijo. Pri vsotah efektivnih temperatur zraka in rastni dobi je bila meja predpisana s strani JRC (JRC, 2013), pri ostalih spremenljivkah smo mejo določili glede na literaturo in strokovno znanje. Meja za poletno vodno bilanco je bila določena na 0 mm, saj v poletnem času negativna vodna bilanca pogosto pomeni sušo, ki je omejujoč delavnik v kmetijstvu. Število vročih dni smo omejili na največ 10 dni v letu, saj večje število pomeni povečan vročinski stres in sušo. Število hladnih dni smo omejili na največ 135 dni v celem letu z namenom, da zajamemo tudi pozne spomladanske pozebe, ki se lahko pojavijo na posameznih lokacijah vezanih na relief. Začetek cvetenja domače češplje je bil s podobnim razlogom omejen na najkasneje 120. dan v letu (1. maj). Ocenili smo, da je to najkasnejši datum, ko pridelava še ni omejena zaradi prepoznega cvetenja. Območja, kjer je presežek meje pomenil slabše pogoje, smo označili z 1, ostala pa z 0. Tako so na primer območja z negativno poletno vodno bilanco dobila oznako 1, območja s pozitivno poletno vodno bilanco pa 0. Karte smo nato tudi prekrili in sešteli. Naprej smo sešteli karti za vsoto efektivnih temperatur zraka in rastne dobe, karti za število hladnih dni in začetek cvetenja domače češplje ter karti za poletno vodno bilanco in število vročih dni. Nadalje smo sešteli karte za vsote efektivnih temperatur zraka, rastno dobo, število hladnih dni in začetek cvetenja domače češplje. Tako smo dobili nove lestvice: 0 - ni negativnega vpliva klimatskega dejavnika, 1 -negativni vpliv enega klimatskega dejavnika, 2 - negativni vpliv dveh klimatskih dejavnikov, 3 -negativni vpliv treh klimatskih dejavnikov, 4 - negativni vpliv štirih klimatskih dejavnikov. Ekonomsko ovrednotenje vpliva klimatskih omejitvenih dejavnikov na stroške kmetijske pridelave Pregled obsežne domače in tuje literature s številnimi raziskavami ter analiza raziskave agrometeoroloških podatkov iz prvega dela projekta so nam služil kot podlaga za izbor tistih klimatskih kriterijev, ki najpomembneje vplivajo na kmetijsko pridelavo in kvantificiranje njihovega vpliva na pridelavo različnih kmetijskih rastlin. Rezultati iz tujih in domačih raziskav nam žal niso dali vseh potrebnih informacij, ki bi nam v celoti omogočile pripravo kvantitativnih podlag za zanesljivo ekonomsko oceno vpliva klimatskih razmer kot omejitvenega dejavnika kmetijske pridelave za vse kmetijske rabe. Poleg relativno malo raziskav neposrednega vpliva klimatskih dejavnikov na rast in razvoj kmetijskih pridelkov v Sloveniji se v zadnjih desetletjih srečujemo tudi z vse večjimi podnebnimi spremembami, ki pomembno vplivajo (negativno in pozitivno) tudi na možnost in uspešnost pridelave posameznih kmetijskih pridelkov na območjih z omejenimi dejavniki in tudi na območjih, kjer ti dejavniki v preteklosti niso bili omejujoči za kmetijsko pridelavo. Izbor klimatoloških spremenljivk Pri oceni vpliva klimatoloških spremenljivk na proizvodno tehnične značilnosti kmetijske pridelave smo se omejili na dolžino rastne dobe in vsoto efektivnih temperatur zraka ter vodno bilanco. Dolžina rastne dobe in vsota efektivnih temperatur zraka pri različnih temperaturah praga nam je služila za uvrstitev kmetijskih rastlin v določena pridelovalna območja in njihov vpliv na rast in razvoj kmetijskih rastlin in velikost pridelka. Vodna bilanca v rastni dobi (med drugim v Črepinšek in sod., 2002) je pomemben omejujoč dejavnik kmetijske pridelave, ki ima skupaj z lastnostmi tal velik vpliv na vodno bilanco tal (Pogačar in Kajfež-Bogataj, 2008; Turk in sod., 2000, Sušnik in sod., 2002, Sušnik in Gregorič, 2015, Valher, 2015), ki v rastni dobi ključno vpliva na doseganje potencialnih pridelkov v določenih pridelovalnih območjih in je lahko pomemben omejujoč dejavnik kmetijske pridelave. Pri izboru meteoroloških parametrov je zelo pomembna raziskanost njihovega vpliva na proizvodno tehnične značilnosti kmetijske proizvodnje v slovenskih ali vsaj v razmerah s podobnimi talnimi in klimatskimi razmerami, saj je brez ustrezno kvantitativno določenih vplivov na proizvodnje parametre nemogoče zanesljivo oceniti ekonomske kazalce za kmetijsko pridelavo v tako raznolikih klimatskih in talnih razmerah kot so slovenske. Izbor kmetijskih pridelkov V skladu z metodološkimi izhodišči, ki smo jih uporabili že pri pripravi modela za izdelavo registra kmetij in modelni izračun višine izravnalnih plačil za območja z omejenimi dejavniki (Cunder, 2007), smo tudi pri vrednotenju vpliva klimatskih omejitvenih dejavnikov v modelu analizirali dve osnovni vrste rabe kmetijskih zemljišč (njive in trajne travnike). Za njive smo glede na zastopanost v slovenskem kolobarju (Zagorc in sodelavci, 2015) izbrali reprezentante najpomembnejših kultur (pšenica kot predstavnik ozimnega žita, koruza za zrnje tudi kot predstavnik za koruzo za siliranje in sejano travinje kot predstavnik trav, detelj, lucerne in njihovih mešanic na njivah). Ker se s spreminjajočimi klimatskimi razmerami spreminja izbor kultur, s tem pa tudi njihova zastopanost v kolobarju, smo v okviru te naloge opredelili mejne vrednosti za uspevanje posameznih kultur in velikosti pridelkov. Pri trajnem travinju v Sloveniji praktično ni mogoče govoriti o absolutnih naravnih omejitvah, saj se travinje pojavlja v vseh vegetacijskih pasovih. Najpomembnejši dejavniki, ki vplivajo na velikost pridelka, so, kot je proučeval že Korošec (1975) in kasneje tudi mnogi raziskovalci (npr. Čop, 2006) in drugi navedeni v pregledu literature v Cunder (2007a), talne lastnosti in padavinski režim različnih pridelovalnih območij. V odvisnosti od temperaturnih razmer pa se seveda spreminja vegetacijska doba in z njo tudi velikost pridelka trajnih travnikov. Za to kmetijsko rabo smo v tej raziskavi upoštevali spravilo krme v obliki sena. V dodatnih izračunih k predhodni študiji (Cunder, 2007) smo v letu 2009 za trajne nasade izhajali iz predpostavke, da je prevladujoč omejitveni dejavniki pri pridelavi sadja in grozdja, ki najpomembneje vpliva na stroške pridelave, nagib in z njim povezani dodatni stroški izvedbe agrotehničnih ukrepov. Omejitvenih dejavnikov klime in tal takrat nismo upoštevali, saj smo izhajali iz predpostavke, da se sadje in grozdje kot kmetijska pridelka z visoko delovno intenzivnostjo pridelujeta le v razmerah, ki so primerne za njihovo pridelavo in ne predstavljajo ovire pri doseganju zadostnih količin in kakovosti pridelka. Tudi v tokratni raziskavi smo izhajali iz te predpostavke, saj smo poleg tega našli zelo malo dostopnih raziskav, ki bi poglobljeno proučevale vplive klimatski razmer na rast in pridelek v trajnih nasadih (Ceglar in sod., 2008, Štampar, 2006, Vršič in Lešnik, 2001). Določitev višine pridelka Kot izhaja iz pregleda navedene literature in virov obstajajo različni pristopi za ocenjevanje pridelka, ki se v zadnjih tridesetih in več letih uporabljajo tako pri ocenjevanju vplivov podnebnih sprememb na kmetijsko pridelavo kot tudi pri ocenah potencialnih pridelkov v različnih regijah, ki bi zagotovili zadostno količino hrane za prehrano hitro naraščajočega svetovnega prebivalstva ob hkratnem upoštevanju čim manjših negativnih vplivov na okolje. Določitev velikosti pridelkov za izbrane kmetijske kulture je v raziskavi predstavljala najpomembnejše težišče problema, saj namenskih raziskav o vplivih klimatskih dejavnikov na višino pridelka za Slovenijo skoraj ni, so le te nepopolne ali pa ne upoštevajo vseh dejavnikov naših pestrih podnebnih in drugih dejavnikov kmetijske pridelave in jih zato ne moremo neposredno vključiti v model za oceno stroškov vpliva klimatskih razmer kot omejitvenega dejavnika na stroške kmetijske pridelave. Vse te raziskave pa so seveda predstavljale pomemben podatkovni vir in pomoč pri končni določitvi višine pridelkov. Prvi korak pri določitvi izhodiščnega pridelka in pridelka pod vplivom izbranih klimatskih dejavnikov je predstavljal pregled literature in raziskav izbrane kmetijske pridelave v Sloveniji (npr. Tanjšek, 1988, Čergan, 2008, Zemljič in sod., 2013a in 2013b, KIS, 2016, Čop, 2006, Korošec, 1975, Šoštarić-Pisačić in Kovačević, 1968, Verbič in sod., 2013, Boogaard in sod., 2013, Pogačar, 2015, Pogačar in Kajfež-Bogataj, 2012, Ceglar in Kajfež-Bogataj, 2008) in raziskav v ožjem evropskem in širšem svetovnem obsegu (npr. Gommes, 1998, FAO and DWFI, 2015, IIASA/FAO, 2012, FAO, 2012, Wheat growth and ...2016, The Global Yield ..., 2016, van Wart in sod., 2013, van Ittersum in sod., 2013, Wolf in van Diepen, 1995, Gobin , 2012, Freyer, 2003, Porter in Gawith, 1999, Fischer in sod., 2002, Boons-Prins in sod., 1993, Trnka in sod., 2008, Smith in sod., 2008). V naslednjem koraku smo za izbrane kmetijske pridelke opredelili višino pridelkov, ki so navedeni v prilogi 7, gibanje pri upoštevanju različnih klimatskih dejavnikov pa je razvidno iz Slika 1. Pri pšenici in koruzi smo vpliv temperaturnih in vodnih razmer na pridelek ocenili s pomočjo podatkov iz dolgoletnih raziskav preskušanja sort poljščin in zelenjadnic na Kmetijskem inštitutu Slovenije (KIS, 2016, Zemljič in sod., 2013a in 2013b) in drugih podatkov iz navedene literature. Sorte in hibridi s krajšo rastno dobo oziroma nižjim zrelostnim razredom FAO praviloma (v povprečnih vremenskih razmerah) dosegajo manjše pridelke in so bolj primerni za hladnejše podnebje, kjer pozno dozorijo ter za lažja tla, kjer dozorijo pred nastopom suše oziroma pred nastopom vročinskih valov. Razlika v rastni dobi posameznih sort pšenice, ki se pridelujejo v Sloveniji traja od dva do tri tedne. Pri koruzi smo upoštevali tudi vsote aktivnih temperatur (Čergan, 2008), ki pogojujejo pridelavo koruze v naših klimatskih razmerah. Pri določitvi pridelkov na sejanih in trajnih travnikih smo se osredotočili na tekoče (KIS, 2016, Čop, 2006), mnoge pretekle raziskave, ki so jih v slovenskih razmerah izvajali strokovnjaki s področja travništva (dr. Korošec in dr. Leskovšek), ter tujo literaturo (npr. Šoštarić-Pisačić in Kovačević, 1968, Trnka in sod., 2008, Smith in sod., 2008) in skupaj s pomočjo strokovnih ocen določili izhodiščne pridelke in pridelke v odvisnosti od različnih klimatskih razmer. V oceni vpliva klimatskih dejavnikov na kmetijsko pridelavo v območjih z omejenimi dejavniki smo uporabili enaka izhodišča in metodo kot v študiji Metodologija za izdelavo registra kmetij in modelni izračun višine izravnalnih plačil za OMD (Cunder, 2007). Osnovno načelo pravi, da je razlika v stroških na hektar pri posameznem pridelku tolikšna, da je ob upoštevanju te razlike, lastna cena pridelka pridelanega v razmerah z omejitvami enaka lastni ceni pridelka pridelanega v razmerah brez omejitev (načelo izenačitve stroškov na enoto pridelka). Zapisano s formulo: (stroški/ha ob omejitvah - nadomestilo/ha) / pridelek/ha ob omejitvah = (stroški/ha brez omejitev) / pridelek/ha brez omejitev. Razliko v stroških na hektar kot posledico razlik v klimatskih dejavnikih lahko zapišemo tudi z enačbo: R(Kd) = (LC(Kd) - LC(brez omejitev))* P(kd) Kjerje: kd - izbrani klimatski dejavnik, LC - lastna cena (skupni stroški na enoto proizvoda) in P - pridelek (kg/ha). Tehnično orodje, ki smo ga uporabili pri oceni stroškov po posameznih pridelkih, so modelne kalkulacije, ki smo jih že pred leti razvili na Kmetijskem inštitutu Slovenije (Rednak, 1997, Metodološka izhodišča in pojasnila k modelnim kalkulacijam..., 2016). Modelne kalkulacije so samostojni simulacijski modeli, ki na podlagi opredeljenih (izbranih) vhodnih tehnoloških parametrov in omejitev (v našem primeru klimatske razmere) omogočajo oceniti stroške proizvodnje pri posameznih kmetijskih pridelkih. Obstoječe modelne kalkulacije za pridelavo pšenice, koruze za zrnje in sena (Zagorc in Moljk, 2015) smo glede na predvidene različice (priloga 7) prilagodili tako, da omogočajo primerjavo ekonomskih rezultatov izbranih kmetijskih pridelkov pri različnih pridelovalnih pogojih. Pri oceni stroškov pridelave smo upoštevali povprečne cene brez DDV iz obdobja 2013-2015. Vir podatkov o cenah so baze modelnih kalkulacij Kmetijskega inštituta Slovenije, ki se napajajo iz različnih uradnih virov (SURS, MKGP) in drugih virov (ceniki iz katalogov in spletnih strani ipd.). Pri izračunu stroškov domačih strojnih storitev smo upoštevali ceno plinskega olja zmanjšano za 70 % povprečnega zneska trošarine, do vračila katerega so upravičeni uporabniki energentov za pogon kmetijske in gozdarske mehanizacije v Sloveniji. Ročno delo je vrednoteno po povprečni plači v Republiki Sloveniji po podatkih SURS za obdobje 2013-2015, vključno s prispevki za socialno varnost in prispevki za pravice iz dela. Pri izračunu stroškov, ki smo jih pripravili v okolju Microsoft Excel 2010, smo upoštevali tudi plačila za ukrepe kmetijske politike prvega stebra. Pri oceni višine upoštevanih neposrednih plačil in plačil za zeleno komponento smo izhajali iz Metodoloških izhodišč in pojasnil k modelnim kalkulacijam (2016). Material Meteorološki podatki Za izračun temperaturnega praga, dolžine rastne dobe in vsote efektivnih temperatur zraka ter števila specifičnih dni in dni s slano smo potrebovali povprečne dnevne temperature zraka, za izračune kazalca sušnosti in meteorološke vodne bilance pa dnevne izmerjene količine padavin in izračunane vrednosti dnevne potencialne evapotranspiracije. Za vse izračune in analize smo uporabljali podatke meteoroloških meritev Agencije RS za okolje za obdobje 1981-2010, za meteorološko vodno bilanco pa dodatno podatke o padavinah in potencialni evapotranspiraciji v obdobju 1971-2000 (z izjemo postaj Krvavec, Sevno, Maribor - letališče, Lesce, Metlika in Portorož, ki v tem obdobju nimajo dovolj dolgega niza podatkov). Pretežen del obdelave podatkov je bil namenjen pregledu podatkov, saj potrebujemo dolge nize brez manjkajočih vrednosti za čim več postaj po Sloveniji. Za različne spremenljivke so podatki dostopni na različnih lokacijah, na primer precej več je padavinskih postaj z dostopnim nizom podatkov, kot pa postaj, na katerih so izmerjene vse potrebne spremenljivke za izračun potencialne evapotranspiracije. Za analizo dveh različnih izračunov rastne dobe je bil narejen izbor šestih postaj, ki so si različne po nadmorski višini ter zastopajo različne regije, v preglednici so osenčene (Preglednica 4): Planina pod Golico (956 m n.v.), Rateče - Planica (864 m n.v.), Bilje (55 m n.v.), Ljubljana -Bežigrad (299 m n.v.), Šmartno pri Slovenj Gradcu (444 m n.v.), Murska Sobota - Rakičan (187 m n.v.) in Portorož - letališče (2 m n.v.), ki pa ima krajši niz podatkov (1989-2010) in je zato v preglednicah označen z *. Za izračune dolžine rastne dobe po JRC in vsot efektivnih temperatur zraka smo uporabili še dodatnih 23 postaj (Preglednica 4 - razen ležeče označenih (Velenje, Stara Fužina, Bohinjska Češnjica in Portorož - Beli Križ); Slika 2). Zajeli smo tudi višje ležeče postaje (nad 1000 m nadmorske višine), kjer večinoma ni več kmetijskih površin, a so nam služile za vpogled v spreminjanje vrednosti obravnavanih spremenljivk z višino. Za analizo hladnih, ledenih, toplih in vročih dni so bile uporabljene vse navedene postaje, za analizo vročinskega stresa pa nismo uporabili rdeče označenih postaj. Pri tem imajo z zvezdico označene postaje krajše obdobje delovanja. Analizo vročinskega stresa smo naredili za obdobje od leta 1981 do 2014, ker se število dni z visokimi temperaturami zraka pojavlja pogosteje po letu 2000. Preglednica 4: Izbor meteoroloških postaj s pripadajočimi koordinatami in nadmorsko višino. Osenčeno - postaje so uporabljene za dodatne analize, ležeče - postaje so uporabljene le za izračune specifičnih dni, rdeče - postaje niso uporabljene za izračune vročinskega stresa, krepko - postaje niso uporabljene za izračune vodne bilance. ŠT. POSTAJE IME POSTAJE GK-x GK-y N.V. 3 Krvavec 464417 128244 1740 8 Letališče Jožeta Pučnika Brnik 459693 119393 364 38 Planina pod Golico 427605 147454 956 45 Stara Fužina*(1981-2001) 415245 127134 547 48 Kredarica 411825 137830 2514 51 Rateče -Planica 401574 151142 864 76 Vojsko 415450 98448 1067 97 Bilje 393617 84389 55 107 Godnje 410437 68508 320 117 Portorož - Beli Križ*(1981-1991) 389134 42766 92 136 Postojna 437588 69412 533 158 Nova vas na Blokah 462091 69955 722 174 Kočevje 488690 55756 467 192 Ljubljana - Bežigrad 462645 102486 299 205 Sevno 494556 93086 545 231 Bizeljsko 553902 97097 175 249 Novo mesto 514150 73081 220 257 Črnomelj - Dobliče 511774 46206 157 268 Celje - Medlog 517778 121400 242 296 Velenje 509574 135506 410 301 Slovenske Konjice 532860 133333 330 309 Starše 559215 147302 240 310 Maribor - Tabor 549839 155251 275 311 Letališče Edvarda Rusjana Maribor 552739 148632 264 321 Šmartno pri Slovenj Gradcu 508908 149509 444 331 Polički vrh 553635 166510 280 352 Lendava 613251 158045 190 355 Murska Sobota - Rakičan 591549 168258 187 359 Veliki Dolenci 598600 188885 308 403 Lesce 436842 136023 515 432 Metlika 525608 55855 153 437 Vogel 411019 125033 1535 464 Portorož - letališče* (1989-2010) 392163 37707 2 482 Bohinjska Češnjica*(2003-2010) 418876 128334 595 * Postaje imajo krajši niz podatkov. V analizo meteorološke vodne bilance (za vegetacijsko obdobje in za poletje) je bilo vključenih 28 postaj, pri katerih je bil nabor podatkov od leta 1981 do 2010 večji kot 90 %. Izjema je le Portorož - letališče, kjer je delež analiziranih podatkov 62 % (podatki so na voljo le od 28. maja 1992 naprej), saj druge meteorološke postaje z daljšim časovnim nizom na tem območju ni (Preglednica 4 brez ležečih in krepko rdečih Vojskega in Vogla). Temperaturne vrednosti so bile izpisane na dan 15. 12. 2014 iz baze klima_vhodna ter bile preverjene in popravljene s podatki iz tabel ARSO (http://meteo.arso.gov.si/met/sl/climate/tables/normals_81_10/). Na postaji Letališče Edvarda Rusjana Maribor (311) je izpad podatkov v juliju in avgustu 1991, kar je vplivalo na število vročih dni. Podatke smo interpolirali z uporabo najbližjih postaj, Starše in Maribor Tabor. Na postaji Vogel so manjkajoči podatki v vsem letu 1981, od 1. 1. 1982 do 30. 4. 1982, 8. 1. 1994, maj 1994 ter 11., 18. in 19. 1. 2000. V analizo so bili zato za postajo Vogel zajeti podatki od 1. 1. 1983 do 31. 12. 2010, saj se je izkazalo, da so za to skrajšano obdobje povprečne vrednosti specifičnih dni na višinskih postajah Krvavec in Vojsko enake kot za celotno obdobje od 1981 do 2010. Slika 2: Lokacije analiziranih meteoroloških postaj za izračune dolžine rastne dobe in vsot efektivnih temperatur zraka ter z izjemo Vojskega in Vogla tudi za izračune sušnosti Fenološki podatki V analizo so bile vključeni fenološki podatki fenološke mreže Agencije RS z okolje za domačo slivo v obdobju od leta 1981 do 2010. Opazovane so bile vse tri faze cvetenja (začetek cvetenja, splošno cvetenje in konec cvetenja). Fenološki podatki niso kontrolirani in homogenizirani. Za analizo je bilo izbranih 40 postaj (Slika 3; preglednica postaj je v Prilogi 1). Neprekinjeni nizi so popolni le na 9 postajah, sicer pa število variira od 26 naprej. Slika 3: Lokacije fenoloških postaj za obdobje 1981-2010 Rezultati Temperaturni pragovi, rastna doba in vsote efektivnih temperatur zraka -analiza dveh metod Rastna doba je po JRC (2012) definirana kot število dni med (vključenim) spomladanskim in (izključenim) jesenskim pragom. Analizirali smo razliko med JRC in ARSO definicijo prestopa temperaturnega praga. Časovni vrsti dneva nastopa spomladanskega in jesenskega temperaturnega praga z izračunanimi drsečimi sredinami reda 10 za Ljubljano (Slika 4) odražata stanje na vseh sedmih izbranih postajah in po pričakovanjih tudi v veliki meri na vseh obravnavanih postajah. Drseče sredine reda 10 nakazujejo močno prisoten trend, kar pomeni, da 30-letno povprečje ne predstavlja dobrega opisa stanja, a mora biti vseeno uporabljeno kot del zahtevane metodologije. £L «> 1980 1990 2000 2010 1980 1990 2000 2010 Slika 4: Časovna vrsta (•-) ter drseče sredine reda 10 (črna črta) dneva nastopa spomladanskega (levo) in jesenskega temperaturnega praga (desno), izračunanega po metodi JRC, v Ljubljani za obdobje 1981-2010 Za sedem izbranih postaj smo izračunali najzgodnejši in najpoznejši nastop spomladanskega in jesenskega praga po obeh metodah (Preglednica 5) Grafično pa smo prikazali povprečni dan nastopa spomladanskega in jesenskega praga po obeh metodah z označenim variacijskim razmikom. Pri tem vmesno polje predstavlja povprečno dolžino rastne dobe (Slika 5). V povprečju je spomladanski prag po JRC najhitreje nastopil v Portorožu, 19. januarja, na začetku februarja v Biljah ter ob koncu februarja v Ljubljani, na začetku marca v Murski Soboti in ob koncu marca v Šmartnem pri Slovenj Gradcu ter v prvih dneh aprila v Ratečah in na Planini pod Golico. Spomladanski prag je v povprečju po JRC na vseh postajah nastopil prej kot po metodi ARSO. To lahko pripišemo januarskim otoplitvam v letih od 1981 do 1986, 1991, 1993, 1994, od 1996 do 1998, od 2003 do 2005 ter od 2008 do 2010 in februarski otoplitvi v letu 1987, ki jih metoda JRC ne izloči. Predvsem je očitna razlika v nastopu najzgodnejšega spomladanskega praga, saj je po metodi JRC ta v Biljah in Ljubljani nastopil že 5. januarja, v Murski Soboti 8. januarja in na Planini pod Golico 14. februarja, po ARSO pa v istem vrstnem redu 6. februarja, 18. februarja, 19. februarja in 23. marca, torej so zamiki vsaj enomesečni. V Portorožu je po metodi ARSO najzgodnejši prag nastopil že 1. januarja, po JRC pa 5. januarja. Najkasneje je bil po metodi ARSO dosežen v letu 1992, 19. marca, a je bilo podobnih let še kar nekaj. V Ratečah in na Planini pod Golico pa je bil zaradi večje nadmorske višine prestop spomladanskega praga nekoliko zamaknjen, najbolj zgoden je bil v marcu, najkasnejši pa v maju. Prav posebno je bilo v Portorožu leto 1988, ko so bile povprečne dnevne temperature zraka z izjemo le nekaj dni vse leto nad 5 °C, tako da se je rastna doba po metodi ARSO teoretično začela 1. januarja, končala pa 31. decembra, praktično pa se je začela leta 1987 in nadaljevala v leto 1989. Preglednica 5: Najzgodnejši in najpoznejši datum nastopa spomladanskega oziroma jesenskega praga za izbrane postaje v letih od 1981 do 2010 po metodologiji JRC in ARSO Planina pod Golico Rateče Bilje Portorož* Ljubljana Šmartno pri Slovenj Gradcu Murska Sobota SPOMLADANSKI PRAG (JRC, 2012) najzgodnejši 14.2. 15.3. 5.1. 5.1. 5.1. 25.2. 8.1. najpoznejši 13.5. 28.4. 20.3. 4.3. 31.3. 17.4. 10.4. JESENSKI PRAG (JRC, 2012) najzgodnejši 9.10. 9.10. 12.11. 22.11. 27.10. 18.10. 26.10. najpoznejši 23.11. 18.11. 22.12. 1.1. 21.12. 2.12. 15.12. SPOMLADANSKI PRAG (ARSO) najzgodnejši 23.3. 25.3. 6.2. 1.1. 18.2. 27.2. 19.2. najpoznejši 19.5. 9.5. 25.3. 19.3. 4.4. 25.4. 6.4. JESENSKI PRAG (ARSO) najzgodnejši 5.10. 5.10. 14.11. 18.11. 23.10. 14.10. 22.10. najpoznejši 27.11. 19.11. 31.12. 1.1. 18.12. 28.11. 11.12. Slika 5: Povprečni dan nastopa in variacijski razmik spomladanskega in jesenskega praga (osenčena je povprečna dolžina rastne dobe) za izbrane postaje za obdobje 1981-2010 po metodi JRC (temno) in ARSO (svetlo sivo) (*krajši niz podatkov) Jesenski prag je v povprečju nastopil po obeh metodah ob približno istem času. Najzgodneje v celotnem obravnavanem obdobju je po metodi JRC v Ratečah in na Planini pod Golico nastopil 9. oktobra (po ARSO 5. oktobra), v Šmartnem pri Slovenj Gradcu, Murski Soboti in Ljubljani v drugi polovici oktobra ter v Biljah 12. novembra (po ARSO 14. novembra) in v Portorožu šele 22. novembra (po ARSO 18. novembra). Najkasneje v celotnem obdobju pa je jesenski prag v Ljubljani, Biljah in Portorožu nastopil v drugi polovici decembra, v Šmartnem pri Slovenj Gradcu in Murski Soboti v prvi polovici decembra ter že v drugi polovici novembra v Ratečah in na Planini pod Golico. Glede na že opaženo segrevanje ozračja, ki se odraža tudi pri padajočih drsečih sredinah spomladanskega in naraščajočih jesenskega temperaturnega praga, ter ob pričakovanem nadaljnjem segrevanju ozračja (Prihodnje spremembe ..., 2014), se bo pojav, da se rastna doba ne prekine, pogosteje dogajal ne samo na Primorskem, ampak tudi na drugih območjih. Podobno po modelskih napovedih ob koncu stoletja pričakujejo celo za južnejše predele Finske (Ruosteenoja in sod., 2010). Pri prikazu časovne vrste dolžine rastne dobe (Slika 6 levo) se je za izbrane postaje izkazalo, da prisotnost trenda ni tako očitna kot pri temperaturnih pragovih, po drugi strani pa se je za vsote efektivnih temperatur zraka (Slika 6 desno) nazorno pokazala prisotnost naraščajočega trenda. Predvsem za vsote efektivnih temperatur zraka velja enako kot za temperaturne pragove. Povprečje se zaradi trenda v obravnavanem obdobju spreminja. Kljub temu pa moramo za potrebe določanja OMD obravnavati povprečja, a hkrati opozarjamo, da se razmere spreminjajo in bi bilo zato potrebno metodologijo spremeniti. -1--1-1-1-1-r -1-1-1--1-1-r 1980 1990 2000 2010 1980 1990 2000 2010 Slika 6: Časovna vrsta (•-) ter drseče sredine reda 10 (črna črta) letne dolžine rastne dobe (levo) in vsote efektivnih temperatur zraka (desno), izračunanih po metodi JRC, v Ljubljani za obdobje 1981-2010 Preglednica 6: Povprečne dolžine rastne dobe za izbrane postaje v dolgoletnem obdobju od leta 1981 do 2010 po metodologiji JRC in ARSO. Planina pod Golico Rateče Bilje Portorož Ljubljana Šmartno pri Slovenj Gradcu Murska Sobota JRC 211 208 293 338 266 229 251 ARSO 198 195 276 307 249 222 239 Povprečne dolžine rastne dobe (Slika 7 in Preglednica 6) so po metodi ARSO od 195 dni v Ratečah do 307 dni v Portorožu, po metodi JRC pa od 208 dni v Ratečah do 338 dni v Portorožu. Razlika v metodologiji torej prispeva k precej različnim rezultatom. Standarne napake in koeficienti variacije so primerljivi, najbolj izstopata po metodi JRC Ljubljana z največjim in Portorož z najmanjšim koeficientom variacije. Planina pod Rateče Bilje Portorož* Ljubljana Šmartno pri Murska Sobota Golico Slovenj Gradcu Slika 7: Razlike v povprečni dolžini rastne dobe za izbrane postaje v obdobju od leta 1981 do 2010 po metodologiji JRC (2012) in ARSO Povprečna vsota efektivnih temperatur zraka nad pragom 5 °C (Preglednica 7) je na Planini pod Golico (1444 °C oz. 1446 °C) in v Ratečah (1546 °C) pod pragom JRC, ki znaša 1500 °C. Na ostalih postajah so povprečne vsote nad to mejo, in sicer od 2001 °C (po JRC oz. 2002 °C po ARSO) v Šmartnem pri Slovenj Gradcu do 3237 °C (po JRC oz. 3218 °C po ARSO) v Portorožu. Razlike v povprečjih med metodama niso velike, standardne napake so povsem primerljive. Preglednica 7: Povprečna vsota efektivnih temperatur zraka nad 5 °C za izbrane postaje v obdobju od leta 1981 do 2010 Planina pod Golico Rateče Bilje Portorož Ljubljana Šmartno pri Slovenj Gradcu Murska Sobota JRC 1444 1546 2885 3237 2554 2001 2402 ARSO 1446 1546 2878 3218 2547 2002 2396 Glede na primerjavo metod za nadaljnje delo priporočamo uporabo ARSO metode, ki je v Sloveniji že v stalni rabi. Zato so nadaljnji izračuni narejeni po tej metodi, z izjemo osnovnih dveh izračunov za rastno dobo in vsoto efektivnih temperatur zraka nad 5 °C, kjer smo za EU obvezani izračune narediti z metodo JRC. Povprečna dolžina rastne dobe in povprečne vsote efektivnih temperatur zraka po Sloveniji pri temperaturi praga 5 °C po definiciji JRC Po metodi JRC smo najprej določili, kdaj je dosežen spomladanski in jesenski temperaturni prag, nato pa smo izračunali dolžino rastne dobe ter vsoto efektivnih temperatur zraka. Pod mejo, ki je s strani EU določena za vključitev v OMD, je le dolžina rastne dobe na Krvavcu in Kredarici, za vsoto efektivnih temperatur zraka pa na Krvavcu, Planini pod Golico, Kredarici, Vojskem in Voglu (Preglednica 8). Vse te postaje ležijo nad 1000 m nadmorske višine. V prilogi 2 so prikazani tudi okviri z ročaji za datume nastopa spomladanskega in jesenskega praga v obravnavanem obdobju. Preglednica 8: Izvedeni podatki: spomladanski in jesenski prag, dolžina rastne dobe in vsota efektivnih temperatur za temperaturni prag 5 °C za izbrane postaje v obdobju od leta 1981 do 2010. Krepko rdeče so označene vrednosti, ki so pod določeno mejo, ki definira območje z omejenimi možnostmi za kmetijsko dejavnost. SPOMLADANSKI PRAG JESENSKI PRAG POSTAJA DATUM ZAPOREDNI DAN DATUM ZAPOREDNI DAN RASTNA DOBA (dni) EFEKTIVNA VSOTA (°C) Krvavec 4.5. 124 7.10. 280 156 761 Brnik - letališče 18.3. 77 11.11. 315 238 2172 Planina pod Golico 4.4. 94 1.11. 305 211 1443 Kredarica 5.6. 156 17.8. 229 77 168 Rateče 6.4. 96 30.10. 303 208 1546 Vojsko 3.4. 93 31.10. 304 211 1455 Bilje 13.2. 44 3.12. 337 293 2885 Godnje 15.2. 46 27.11. 331 285 2582 Postojna 8.3. 67 13.11. 317 250 2025 Nova vas na Blokah 20.3. 79 5.11. 309 230 1718 Kočevje 10.3. 69 9.11. 313 244 2025 Ljubljana - Bežigrad 26.2. 57 19.11. 323 266 2554 Sevno 21.2. 52 13.11. 317 266 2182 Bizeljsko 2.3. 61 18.11. 322 260 2478 Novo mesto 21.2. 52 17.11. 321 269 2469 Črnomelj 27.2. 58 18.11. 322 264 2598 Celje 5.3. 64 16.11. 320 256 2367 Slovenske Konjice 16.2. 47 18.11. 322 275 2378 Starše 28.2. 59 16.11. 320 261 2450 Maribor - Tabor 2.3. 61 17.11. 321 260 2505 Letališče Edvarda Rusjana Maribor 6.3. 65 16.11. 320 255 2386 Šmartno pri Slovenj Gradcu 23.3. 82 8.11. 312 229 2001 Polički vrh 15.3. 74 12.11. 316 242 2230 Lendava 23.2. 54 16.11. 320 266 2504 Murska Sobota -Rakičan 9.3. 68 15.11. 319 251 2402 Veliki Dolenci 28.2. 59 15.11. 319 261 2378 Lesce 22.3. 81 11.11. 315 234 2012 Metlika 16.2. 47 18.11. 322 275 2580 Vogel 20.4. 110 20.10. 293 184 981 Portorož* 22.1. 22 20.12. 354 332 3205 * krajše obdobje delovanja Rezultati za temperaturne pragove 0, 8 in 10 °C so zbrani v preglednicah v Prilogi 2. Upoštevati je treba še načelo verjetnosti. Če je vsaj 7 od 30 let na postaji pod pragom 180 dni oziroma pod pragom 1500 °C, se območje uvrsti v OMD (Preglednica 9). Po tem kriteriju se dodatno uvrsti le postaja Rateče. Preglednica 9: Medletna variabilnost za dolžino rastne dobe in vsote efektivnih temperatur zraka za temperaturni prag 5 °C za izbrane postaje v obdobju od leta 1981 do 2010. Krepko rdeče so označene vrednosti, ki predstavljajo območja z omejenimi možnostmi za kmetijsko dejavnost z upoštevanjem medletne variabilnosti. POSTAJA ŠT. LET POD ŠT. LET POD PRAGOM 180 DNI PRAGOM 1500 °C Krvavec 25 30 Letališče Jožet Pučnika Brnik 0 0 Planina pod Golico 1 20 Kredarica* 22 22 Rateče 1 12 Vojsko 2 20 Bilje 0 0 Godnje 0 0 Postojna 0 0 Nova vas na Blokah 1 1 Kočevje 0 0 Ljubljana - Bežigrad 0 0 Sevno 0 0 Bizeljsko 0 0 Novo mesto 0 0 Črnomelj 0 0 Celje 0 0 Slovenske Konjice 0 0 Starše 0 0 Maribor - Tabor 0 0 Letališče Edvarda Rusjana Maribor 0 0 Šmartno pri Slovenj Gradcu 0 0 Polički vrh 0 0 Lendava 0 0 Murska Sobota - Rakičan 0 0 Veliki Dolenci 0 0 Lesce 0 0 Metlika 0 0 Vogel 12 28 Portorož* 0 0 * krajše obdobje delovanja Pri rezultatih za medletno variabilnost se moramo zavedati, da teh podatkov ne moremo kartirati. Pripravljena je karta povprečnih vrednosti. Po dodatnem kriteriju uvrščene Rateče na karti niso vključene v območje pod pragom, saj cela dolina v povprečju izpade iz kriterija. Dodatno smo za pomoč pri odločanju pripravili še karti (priloga 2) za hladnejši leti 1985 (dolžina rastne dobe) in 1997 (vsote efektivnih temperatur zraka), v katerih največ postaj preseže prag, da tako določimo smer, kamor se bi območje z OMD lahko širilo. Klimatska spremenljivka rastna doba je zelo povezana s temperaturo zraka in vsoto efektivnih temperatur zraka ter zato tudi z nadmorsko višino. Rastna doba je omejujoč dejavnik le za gorske predele. V ostalih predelih Slovenije povprečna rastna doba nad minimalno predpisano dolžino 180 dni (Slika 8). Slika 8: Povprečna rastna doba v obdobju 1981-2010. Zelena (0) označuje območje nad JRC kriterijem 180 dni, rdeča (1) pa pod. Slika 9: Povprečna rastna doba (št. dni) v obdobju 1981-2010 Karta vsot efektivnih temperatur zraka je podobna karti rastne dobe, saj gre za podobno klimatsko spremenljivko. Minimalne predpisane vsote efektivnih temperatur zraka 1500 °C ne dosegajo le visokogorja (Slika 10). Slika 10: Povprečne vsote efektivnih temperatur zraka v obdobju 1981-2010. Zelena (0) označuje območje nad JRC kriterijem 1500 °C, rdeča (1) pa pod. Slika 11: Povprečne vsote efektivnih temperatur zraka (°C) v obdobju 1981-2010 Kot lahko vidimo je območje, ki dosega zahtevane kriterije za OMD, nekoliko večje za povprečne vsote efektivnih temperatur zraka kot za povprečno dolžino rastne dobe. Dodatno smo za povprečne vsote efektivnih temperatur zraka izračunali še koeficient variabilnosti (razmerje med standardnim odklonom in povprečjem), ki nam pove, kakšna je razpršenost podatkov v tridesetletnem obdobju. Na karti (Slika 12) vidimo, da je največja variabilnost v hribovitem svetu. Slika 12: Koeficient variabilnosti za povprečne vsote efektivnih temperatur zraka v obdobju 1981-2010 Ob prekritju kart povprečne dolžine rastne dobe in povprečnih vsot efektivnih temperatur zraka (Slika 13) so se pokazala območja, ki so popolnoma neustrezna za pridelavo kmetijskih rastlin po obeh kriterijih (gorski deli Alp, Pohorje), območja, ki so neustrezna zaradi enega ali drugega kriterija (obronki Alp in Pohorja, Snežnik) in območja, ki so povsem ustrezna po obeh kriterijih (preostala Slovenija). Slika 13: Kombinacija doseganja praga za minimalno povprečno dolžino rastne dobe in povprečne vsote efektivnih temperatur zraka v obdobju 1981-2010. Zelena (0) označuje območje nad JRC pragom tako za rastno dobo (180 dni) kot za vsote efektivnih temperatur zraka (1500 °C), oranžna (1) označuje območja, omejena zaradi enega kriterija, rdeča (2) pa zaradi obeh. Slana, hladni in ledeni dnevi Postaje na katerih se slana (določena po izbrani metodologiji) vsaj v treh letih ni pojavila so Krvavec, Planina pod Golico, Vogel, Sevno, Vojsko, Godnje, Kočevje, Veliki Dolenci in Portorož - Beli Križ. Na večini nižinskih postaj je viden trend pomikanja zadnjega datuma slane v bolj zgodnje spomladanske datume (glede na mediano) (preglednica in grafi so v prilogi 3). Postaje, kjer ta trend ni viden, so večinoma višinske (Krvavec (1740 m n.v.), Vogel (1535 m), Rateče (864 m), Nova vas na Blokah (722 m), Vojsko (1067 m)), saj je spomladanski prag presežen precej pozno, ko se tudi najnižje dnevne temperature zraka le še redkokdaj spustijo pod ledišče. Zato je na teh postajah veliko let, ko slane po izbrani metodologiji ni, kar je za višinski svet lepo vidno tudi na karti (Slika 14). Poleg višinskih postaj pa se trend ni pokazal na postajah Maribor - Tabor, Lendava in Veliki Dolenci. V Portorožu je datum zadnjega dne s slano (mediana) v zadnjih dveh desetletjih premaknjen nazaj le za en dan. Slika 14: Izračunano povprečno število dni s slano v obdobju 1981-2010 Število hladnih dni preseže mejo 135 dni v letu v Alpah, na Pohorju in v okolici Snežnika in Kočevja (Slika 15). Slika 15: Povprečno število hladnih dni v obdobju 1981-2010. Zelena (0) označuje območje pod pragom 135 dni, rdeča (1) pa nad. Slika 16: Povprečno število hladnih dni v obdobju 1981-2010 Preglednica s povprečnim številom hladnih in ledenih dni po postajah je v prilogi 4. Karti (Slika 16, Slika 17) pa nazorno kažeta, kako se število hladnih in ledenih dni zmanjšuje s hribovitega sveta proti ravnini. Povezanost z reliefom je zelo velika. Slika 17: Povprečno število ledenih dni v obdobju 1981-2010 Fenološki razvoj Mejo začetka cvetenja domače češplje smo postavili na 120. zaporedni dan v letu, ker je po strokovni presoji to še najkasnejši datum, ki omogoča normalno pridelavo, prav tako pa je to datum, ki še dovoljuje setev ostalih poljščin in ne omejuje pridelka. Domača češplja začne cveteti po 120. dnevu v letu (1. maju) v Julijskih in Kamniško-Savinjskih Alpah z okolico, na Pohorju, Snežniku z okolico, Kočevju, Idrijskem hribovju. Po pričakovanjih so to območja visokogorja (Slika 18). Slika 18: Povprečni nastopa fenološke faze začetka cvetenja domače češplje v obdobju 1981-2010. Zelena (0) označuje območje pod pragom 120 dni, rdeča (1) pa nad. Slika 19: Povprečni zaporedni dan nastopa fenološke faze začetka cvetenja domače češplje v obdobju 1981-2010 V prilogi 5 so v preglednicah prikazane številske statistike za začetek, splošno in končno cvetenje: povprečni datum nastopa faze, standardna deviacija, percentili (0; 0,25; 0,5; 0,75; 1) ter delež analiziranih podatkov v 30-letnem obdobju. Na karti (Slika 19) je nazorno vidno, kako fenološki razvoj v povprečju prehiteva na JZ Slovenije, zaostaja pa v hribovitem svetu. V prilogi 5 dodajamo tudi preglednico povprečnih datumov cvetenja po desetletjih, kjer se kaže trend pomikanja cvetenja na zgodnejše datume. Fenološke faze cvetenja se z naraščajočo nadmorsko višino zamikajo, in sicer v povprečju za 3,5 dni na 100 m za začetek cvetenja, za 3,7 dni za splošno cvetenje in za 3,5 dni za konec cvetenja (Slika 20, Slika 21, Slika 22). Slika 20: Povprečni zaporedni dan začetka cvetenja domače češplje v odvisnosti od nadmorske višine v obdobju 1981-2010 Slika 21: Povprečni zaporedni dan splošnega cvetenja domače češplje v odvisnosti od nadmorske višine v obdobju 1981-2010 Slika 22: Povprečni zaporedni dan konca cvetenja domače češplje v odvisnosti od nadmorske višine v obdobju 1981-2010 S prekritjem kart povprečnega števila hladnih dni in povprečnega začetka cvetenja domače češplje (Slika 23) smo dobili območja, kjer bi kmetijstvo lahko bilo omejeno zaradi poznega začetka cvetenja, prevelikega števila hladnih dni ali obojega. Slednja so pričakovano območja Alp, Pohorja in Dinarskega gorstva. v Legenda Hladni dnevi prekriti z začetkom cvetenja domače češplje o t Slika 23: Kombinacija doseganja praga za dovolj zgodnji povprečni nastop cvetenja domače češplje (120. dan) in za največje povprečno število hladnih dni (135 dni) v obdobju 1981-2010. Zelena (0) označuje območje pod pragom tako za nastop cvetenja kot za število hladnih dni, oranžna (1) označuje območja, omejena zaradi enega kriterija, rdeča (2) pa zaradi obeh. Prekrili smo tudi karte štirih klimatskih dejavnikov, za katere se je to zdelo najbolj smiselno. S prekritjem kart za povprečno dolžino rastne dobe, povprečne vsote efektivnih temperatur zraka, povprečno število hladnih dni in povprečni datum začetka cvetenja domače češplje smo dobili karto (Slika 24), ki prikazuje območja, katera omejujejo vsi štirje klimatski dejavniki (visoki deli Julijskih in Kamniško-Savinjskih Alp, visoki predeli Pohorja), območja, kjer so omejujoči trije dejavniki (okolica Julijskih Alp, Pohorja, Snežnik in Kočevje), območja z omejujočima dvema dejavnikoma (minimalno - deli hribovij) in območja z omejitvami zaradi enega dejavnika (predvsem del Julijskih Alp in Dinarsko gorstvo). Preostala Slovenija ni omejena z nobenim od štirih klimatskih dejavnikov. Ob pregledu kart za povprečno dolžino rastne dobe (Slika 8), povprečne vsote efektivnih temperatur zraka (Slika 10), povprečno število hladnih dni (Slika 15) in povprečni datum začetka cvetenja domače češplje (Slika 18) lahko določimo območja, ki jih omejuje točno določen klimatski dejavnik. Območja, ki jih ti štirje ne omejujejo, pa so lahko omejena s katerim drugim. Tak primer je Primorska, kjer so težave večinoma zaradi suhosti in vročine, kar si bomo ogledali v nadaljevanju. Slika 24: Kombinacija doseganja praga za minimalno povprečno dolžino rastne dobe (180 dni), povprečne vsote efektivnih temperatur zraka (1500 °C), dovolj zgodnji povprečni nastop cvetenja domače češplje (120. dan) in za največje povprečno število hladnih dni (135 dni) v obdobju 1981-2010. Temno zelena (0) označuje območja, kjer ti klimatski dejavniki niso omejujoči, svetlo zelena (1) območja z enim omejujočim dejavnikom, ... , in rdeča (4) območja s štirimi omejujočimi dejavniki. Ob obravnavi več klimatskih dejavnikov lažje zajamemo različna območja, kjer se pojavljajo težave pri kmetijskih pridelavi. Nekatera območja Slovenije so znana kot mrazišča, v kotlinah se ob inverzijah pozimi zadržujejo jezera hladnega zraka. Značilna višina jezera za Ljubljansko kotlino je okoli 120 m. A ker je apri najbolj prevetren mesec, kasneje pa temperaturne razlike niso več tako opazne, tudi na teh območjih v vegetacijskem obdobju večinoma ni težav. Takšnih pojavov na karte ne moremo vključiti, v kolikor se ne odražajo pri meritvah na meteoroloških postajah. Sušnost Izračunali smo povprečne vrednosti kazalca sušnosti AI za glavne meteorološke postaje v obdobju 1981-2010 (Preglednica 10). Priporočen kazalec sušnosti AI na letni ravni za Slovenijo ne kaže izrazite sušnosti, saj se nobena lokacija ne uvrsti pod določeno mejo za OMD (0,5). Preglednica 10: Povprečne vrednosti kazalca sušnosti AI na letni ravni v obdobju 1981-2010 za glavne meteorološke postaje Postaja AI Letališče Jožeta Pučnika Brnik 1,96 Rateče - Planica 2,22 Bilje 1,52 Ljubljana - Bežigrad 1,83 Novo mesto 1,57 Celje - Medlog 1,42 Maribor - Tabor 1,30 Šmartno pri Slovenj Gradcu 1,76 Murska Sobota - Rakičan 1,05 Portorož 0,97 Dodatno smo vrednosti izračunali še za poletje (junij-avgust) in vegetacijsko obdobje (aprilseptember), saj v večini Slovenije več padavin pade pozimi in jeseni. V Ljubljani je, na primer, vrednost AI na letnem nivoju 1,83, za vegetacijsko obdobje 1,19 in za poletje 1,06. Nižje so predvsem vrednosti v jugozahodni in severovzhodni Sloveniji ter na Dolenjskem. Pod kritično mejo 0,5 je le povprečna poletna vrednost AI v Portorožu. Preglednica 11: Povprečne vrednosti kazalca sušnosti AI na ravni poletja in vegetacijskega obdobja v obdobju 1981-2010 Postaja AI - poletje AI - vegetacijsko obdobje Krvavec 1,77 1,99 Letališče Jožeta Pučnika Brnik 1,18 1,29 Planina pod Golico 1,65 1,92 Kredarica 3,18 3,74 Rateče - Planica 1,41 1,61 Bilje 0,81 1,03 Godnje 0,92 1,15 Postojna 0,98 1,30 Nova vas na Blokah 1,20 1,45 Kočevje 1,10 1,32 Ljubljana - Bežigrad 1,06 1,19 Sevno 1,17 1,27 Bizeljsko 0,87 0,95 Novo mesto 0,98 1,09 Črnomelj - Dobliče 0,99 1,20 Celje - Medlog 1,06 1,08 Slovenske Konjice 1,02 1,06 Starše 0,89 0,94 Maribor - Tabor 0,96 0,99 Maribor - letališče 0,90 0,94 Šmartno pri Slovenj Gradcu 1,29 1,30 Polički vrh 1,11 1,14 Jeruzalem 0,83 0,91 Lendava 0,77 0,82 Murska Sobota - Rakičan 0,80 0,82 Veliki Dolenci 0,73 0,75 Lesce 1,24 1,41 Metlika 0,91 1,05 Portorož - letališče* 0,45 0,61 *krajši niz podatkov Meteorološka vodna bilanca Raziskave so že pred letom 2010 kazale na povečevanje vodnega primanjkljaja in s tem tudi števila sušnih dni v vegetacijskem obdobju (Pogačar in Kajfež-Bogataj, 2008). Kot prikazuje Sušnikova (2014), je predvsem po letu 2000 povprečna poletna (junij-avgust) meteorološka vodna bilanca (razlika med količino padavin in potencialno evapotranspiracijo) v več letih izrazito negativna, kar lahko predstavlja sušo na državni ravni. Zato smo v projektu, da bi bolje upoštevali dejansko stanje v Sloveniji, naredili tudi izračune meteorološke vodne bilance. Pri tem negativna vodna bilanca pomeni, da je v izbranem obdobju padlo manj padavin, kot pa je izhlapelo vode iz tal in referenčne rastline. Ne pomeni pa negativna vodna bilanca še nujno sušnega stanja, saj je pomembno, kako negativna je in koliko časa primanjkljaj traja. Tako tudi povprečna negativna vodna bilanca ne označuje suše. Tudi za časovne vrste meteorološke vodne bilance v vegetacijskem obdobju nas je zanimalo, kakšen trend lahko ocenimo z drsečimi sredinami. Za izbranih sedem postaj se je pokazalo, da ne gre za izrazite trende kot pri temperaturnih pragovih in vsotah. V Ljubljani (Slika 25 levo) se, na primer, trend ne kaže, v Biljah (Slika 25 desno) se nakazuje negativni trend, v Šmartnem pri Slovenj Gradcu celo pozitivni. Zato moramo biti tudi pri obravnavi te spremenljivke previdni in upoštevati, da je potrebno izračune povprečij že čez nekaj let ponoviti. Slika 25: Časovna vrsta (•-) ter drseče sredine reda 10 (črna črta) vegetacijske meteorološke vodne bilance v Ljubljani (levo) in Biljah (desno) v obdobju 1981-2010 V Preglednica 12 in na karti (Slika 26) so predstavljeni rezultati za vegetacijsko obdobje. Povprečna vodna bilanca je negativna na postajah (označeno krepko rdeče) Bizeljsko, Starše, Maribor - Tabor, Maribor - letališče, Jeruzalem, Lendava, Murska Sobota - Rakičan, Portorož -letališče. Po mediani se postajam z negativno vodno bilanco pridružita še Bilje in Metlika. Od naštetih, je najnižja vrednost na postaji Portorož - letališče, kjer je primanjkljaj 320 mm, sledijo Veliki Dolenci (-174 mm), Murska Sobota - Rakičan (-115 mm) in Lendava (-109 mm). Najvišja vrednost vodne bilance je pričakovano na Kredarici (874 mm), sledijo ostale analizirane višinske postaje: Planina pod Golico (452 mm), Krvavec (364 mm) in Rateče -Planica (311 mm). Preglednica 12: Meteorološka vodna bilanca (percentili in povprečne vrednosti; v milimetrih) ter delež analiziranih podatkov v obdobju 1981-2010. Krepko rdeče ime postaje - negativna povprečna vodna bilanca. PERCENTILI VODNE BILANCE (mm) POSTAJA 0 0,25 MEDIANA 0,5 0,75 1 POVPREČJE (mm) DELEŽ ANALIZIRANIH PODATKOV Krvavec -26,3 228,0 358,0 541,9 636,2 363,9 96 % Brnik - letališče -239,9 50,8 213,7 290,7 470,5 157,8 100 % Planina pod Golico 158,1 360,0 445,0 544,9 778,4 452,0 99 % Kredarica 583,1 736,3 865,4 972,1 1453,4 873,9 100 % Rateče - Planica 45,5 258,1 312,2 392,3 466,8 311,2 100 % Bilje -448,5 -89,1 -11,0 169,7 388,2 17,2 100 % Godnje -349,3 -25,2 79,4 199,6 512,6 86,9 100 % Postojna -233,0 39,8 226,2 307,4 452,4 171,3 100 % Nova vas na Blokah -109,6 145,3 269,5 348,4 560,2 244,1 100 % Kočevje -179,0 113,8 188,4 275,4 378,9 175,4 99 % Ljubljana - Bežigrad -187,7 -15,1 154,9 200,7 397,5 117,1 100 % Sevno -146,9 73,6 139,9 201,1 369,7 133,2 99 % Bizeljsko -410,1 -102,4 -13,7 82,6 315,5 -35,0 100 % Novo mesto -398,8 -22,5 27,8 129,0 416,9 47,2 100 % Črnomelj - Dobliče -274,6 -26,5 103,4 186,5 526,3 83,8 96 % Celje - Medlog -385,0 22,1 60,9 112,8 326,0 46,0 100 % Slovenske Konjice -363,6 -40,4 70,8 110,9 294,5 26,2 99 % Starše -497,1 -70,9 -26,1 43,1 194,4 -48,4 100 % Maribor - Tabor -388,1 -82,5 -32,8 75,9 355,6 -15,2 100 % Maribor - letališče -403,4 -116,8 -59,1 32,5 234,7 -67,2 97 % Šmartno pri SG -84,9 110,4 152,3 270,4 364,4 169,2 100 % Polički vrh -237,3 -24,1 35,8 193,4 325,3 71,8 100 % Jeruzalem -461,6 -187,6 -41,6 50,7 222,9 -67,8 91 % Lendava -390,1 -165,3 -104,4 -37,3 130,6 -108,9 100 % Murska Sobota - Rakičan -416,1 -176,8 -122,0 -34,2 142,9 -115,3 100 % Veliki Dolenci -500,8 -235,9 -154,8 -67,4 109,8 -174,0 100 % Lesce -79,2 147,5 220,9 314,2 478,8 219,3 100 % Metlika -298,4 -91,6 -1,0 138,1 315,9 13,2 98 % Portorož - letališče -574,9 -436,0 -343,0 -257,4 47,1 -319,9 62 % Slika 26: Povprečna vegetacijska meteorološka vodna bilanca (mm) v obdobju 1981-2010 Povprečje vegetacijske vodne bilance je bilo v obdobju 1981-2010 glede na obdobje 1971-2000 na skoraj vseh lokacijah manjše oziroma bolj negativno (Slika 27). Najbolj negativna odstopanja so v Biljah, kar 94 mm, v Postojni 51 mm, v Celju 38 mm, v Ratečah 37 mm in v Velikih Dolencih 32 mm. Za rastline bolj ugodna pa je vodna bilanca postala v Šmartnem pri Slovenj Gradcu, Mariboru, na Poličkem vrhu in Planini pod Golico. 1 1 a □ 1 D ■ a □ H 1 M C 1 H □ m Velikr Dolenci Murska Sobota - Rakitan Lendava Poliifci vih Smrtno pii SG Manbof -Tabo- Slari? Slmanaka Konjiča Celje ■ Medlog Čmoirslj ■ Doblite Novo meao Bizeljsko Ljubljana ■ Bsiigrad Hütete Nuja vas na Blokah Pfreujns Bilja Ratete -Planita Planina pod Gclieo Brnik - letalis •100 -90 -80 -70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10 30 30 « razlika v vodni bilanci (mm] Pripravili smo tudi izračune poletne meteorološke vodne bilance, kjer se dejansko pomanjkanje vode pokaže bolj kot v celotnem vegetacijskem obdobju (Slika 28). Območje v povprečju negativne vodne bilance sega poleti od SV in JZ globlje v notranjost Slovenije in na JV. Slika 28: Povprečna poletna meteorološka vodna bilanca (mm) v obdobju 1981-2010 Poletna vodna bilanca je tako negativna na Primorskem in na severovzhodu države, kar kaže karta (Slika 29), na kateri je zeleno območje pozitivne in rdeče območje negativne vodne bilance. Pojavila se je tudi črta ob meji s Hrvaško, kjer se nakazuje negativna vodna bilanca. Glede na dejstvo, da je na tem območju porečje Kolpe in Vinice, je možna napaka pri interpolaciji zaradi pomanjkanje podatkov ob meji. Slika 29: Povprečna poletna meteorološka vodna bilanca v obdobju 1981-2010. Zeleno (0) je označeno območje pozitivne in rdeče (1) območje negativne vodne bilance. Topli in vroči dnevi ter vročinski stres Pomanjkanje vode v Sloveniji v veliki večini sovpada z visokimi temperaturami zraka. Poleg tega je vročinski stres za rastline zelo velika obremenitev tudi če ni suše. Zato smo analizirali tudi število toplih in vročih dni (Preglednica 13) ter vročinski stres. Preglednica 13: Povprečno število toplih in vročih dni v obdobju 1981-2010 Postaja Št. toplih dni Št. vročih dni Krvavec 2 0 Letališče Jožeta Pučnika Ljubljana 62 13 Planina pod Golico 20 1 Kredarica 0 0 Rateče 31 3 Vojsko 8 0 Bilje 94 30 Godnje 70 17 Postojna 45 6 Nova vas na Blokah 34 3 Kočevje 57 12 Ljubljana - Bežigrad 73 19 Sevno 39 4 Bizeljsko 81 24 Novo mesto 67 15 Dobliče (Črnomelj) 78 21 Celje 70 17 Slovenske Konjice 68 16 Maribor - Tabor 66 15 Šmartno pri Slovenj Gradcu 50 7 Polički vrh / Jareninski vrh 57 9 69 16 Šalovci (Veliki Dolenci) 51 9 Lesce 47 7 Metlika 86 26 Velenje 60 11 Portorož* 94 28 *krajši niz podatkov Največje število toplih in vročih dni se v 30-letnem povprečju pojavlja na Primorskem (Portorož, Bilje), Dolenjskem (Metlika, Črnomelj) in Bizeljskem. Na kartah (Slika 30, Slika 31) je viden tudi toplotni učinek mest. Število vročih dni je preseglo mejo 10 dni predvsem na vzhodu in na zahodu Slovenije. V Ljubljani z okolico se očitno kaže mestni toplotni otok. Slika 30: Povprečno število vročih dni v obdobju 1981-2010. Zeleno (0) so označena območja, kjer je vročih dni manj kot 10, rdeče (1) pa območja, kjer jih je več. Slika 31: Povprečno število vročih dni v obdobju 1981-2010 V povprečju se največ dni z vročinskim stresom v dolgoletnem povprečju 1981-2010 pojavi v Metliki (3,3), sledijo Bizeljsko in Bilje (2,1), Črnomelj (1,4), Murska Sobota in Godnje (1,0) ter Celje (0,9). Največ dni z vročinskim stresom je bilo večinoma zabeleženih v letu 2003: v Metliki kar 25, na Bizeljskem 23, v Biljah 18, Godnjah 14 in Celju 12. V Murski Soboti jih je bilo največ leta 1992 (11), v Črnomlju in Mariboru - Tabor v letu 2013 (10). Sicer pa po največjem številu vročih dni po postajah prevladuje leto 2013. Več kot 10 takih dni je bilo še na Bizeljskem leta 2011 (14), Cerklje - letališče (10); v letu 2013 v Celju (10) in Staršah (11), v Metliki pa leta 2011 (11), 2012 (10) in 2013 (10). Na ostalih postajah jih je bilo v povprečju manj kot 1 oziroma letno niso dosegli več kot 9 vročih dni. V Portorožu (niz od leta 1989 do 2010) je bil v povprečju tak en dan, največ jih je bilo v letu 2003, 7. Toliko jih je bilo tudi leta 2013. Od leta 1981 do vključno 1991 na obravnavanih postajah ni bilo več kot treh dni z najvišjo temperaturo zraka vsaj 35 °C. Vsako zaporedno leto so se dnevi z vročinskim stresom začeli pojavljati šele po letu 2000, z izjemo leta 2008, ko ni bilo zabeleženega nobenega. V preglednici (Preglednica 14) so prikazani razponi in povprečja mejne nadmorske višine za določeno število dni z vročinskim stresom za izbrane postaje z naborom izbranih let. V prilogi 6 je za izbrana leta grafično prikazano število dni v odvisnosti od nadmorske višine za vse izbrane postaje. Preglednica 14: Razpon in povprečje mejne nadmorske višine za določeno število dni z vročinskim stresom (T max >= 35 °C) za izbrane postaje z naborom izbranih let VROČINSKI STRES (nadmorska višina v m) 1 dan 5 dni 1 dan 5 dni Min 326 141 386 162 Max 862 395 962 892 Povprečje 457 246 563 354 vse postaje brez Portoroža (117, 464) Ob prekritju kart za povprečno poletno meteorološko vodno bilanco in povprečno število vročih dni (Slika 32) smo dobili območja, kjer bi lahko bile razmere za kmetijstvo omejene zaradi obeh klimatskih dejavnikov ali le enega od obeh ter območja, ki jih ta dva klimatska dejavnika ne omejujeta. Oba dejavnika omejujeta kmetijstvo na območjih Obalno-kraška regije, dela Goriške, v severovzhodni Slovenija, Spodnjeposavski regiji in delu Jugovzhodne Slovenije. To so tudi deli Slovenije, od koder najpogosteje poročajo o suši (Sušnik, 2014). Območja, kjer kmetijstvo omejuje le en od dveh klimatskih dejavnikov, so Ljubljana z okolico, del Goriške, Pomurja in Podravja, Savinjska regija, del Jugovzhodne Slovenije in Zasavja. Slika 32: Kombinacija poletne meteorološke vodne bilance in povprečnega števila vročih dni v obdobju 1981-2010. Zelena (0) označuje območje s pozitivno vodno bilanco in manj kot 10 vročimi dnevi, oranžna (1) območja, omejena zaradi enega dejavnika, rdeča (2) pa zaradi obeh. Ekonomsko ovrednotenje vplivov klimatskih spremenljivk na končni pridelek V prvem koraku smo proučili vpliv rastne dobe in temperaturnih razmer (T1- T5) na stroške pridelave izbranih kmetijskih pridelkov (P, K, TD, TT) (Slika 33 levo) ter v nadaljevanju stroške ocenili tudi za kmetijsko pridelavo pri srednje visokih temperaturnih zahtevah (T2) in različnih vodnih bilancah (VOD1-VOD3) ter lastnostih tal (TV1-TV3) (Slika 33 desno). V zadnjem koraku smo po izbrani metodologiji izračunali razliko v stroških na hektar, ki pomeni morebitno plačilo zaradi višjih stroškov pridelave zaradi različnih klimatskih dejavnikov (Slika 34). Podrobni rezultati raziskave so prikazani v prilogi 7. Preglednica 15: Legenda uporabljena v prikazu rezultatov Kmetijski pridelki Vodna bilanca P pšenica VOD1 visoka K koruza VOD2 srednja TD sejani travniki VOD3 nizka TT trajni travniki Temperaturne vsote Sposobnost tal za zadrževanje vode T1 visoke TV1 dobra T2 srednje visoke TV2 srednja T3 srednje TV3 slaba T4 srednje nizke T5 nizke Slika 33: Lastna cena (EUR/kg) izbranih kmetijskih pridelkov v odvisnosti od temperaturnih razmer in vodno talnih razmer Slika 34: Razlika v stroških pridelave (EUR/ha) Kot je razvidno iz prikazanih gibanj lastne cene na kg pridelka kot tudi iz razlik v stroških pridelave na ha, je vpliv obravnavanih klimatskih razmer pri poljščinah veliko bolj izrazit kot pri trajnem travinju. Ugotovitev je sicer pričakovana, vseskozi pa se zastavlja vprašanje, kako bi se ekonomski izračuni ob dodatni preveritvi vhodnih tehnoloških parametrov spremenili. Dejstvo je, da je prikazana ocena vpliva klimatskih dejavnikov na pridelovalne stroške zasnovana na modelnih izračunih in simulacijah. Večina tehnoloških izhodišč in predpostavk je bilo opredeljenih na osnovi domače in tuje strokovne literature ter pridobljenih ekspertnih mnenj. Medtem ko izračun z metodološkega vidika lahko pomeni korak naprej v smeri objektivnejšega ocenjevanja vpliva klimatskih težavnostnih razmer, pa bo za dejansko izvedbo potrebno izvesti še celo vrsto nujno potrebnih predhodnih raziskav in preveritev. Sklepi Metodi ARSO in JRC za izračun nastopa temperaturnih pragov se med seboj razlikujeta, kar se je pokazalo pri povprečnih dolžinah rastnih dob na sedmih izbranih postajah, razlike v povprečnih vsotah efektivnih temperatur zraka pa so bile zelo majhne. Ker je bila z metodo drsečih sredin prikazana prisotnost trenda v obravnavanih časovnih vrstah, nam povprečja ne dajo dovolj dobre informacije o vrednostih spremenljivk v 30-letnem obdobju, hkrati pa tudi niso primerna za dobro medsebojno primerjavo metod. Kljub temu morajo biti izračuni za Evropsko komisijo pripravljeni po metodi JRC, za določanje OMD moramo pripraviti povprečja za 30-letno obdobje, ne glede na trend. Pokazalo se je, da so po temperaturnem kriteriju pod pragom le vrednosti na meteoroloških postajah v hribovitem svetu, nad ali blizu 1000 m nadmorske višine, najnižja uvrščena meteorološka postaja je v Ratečah. Po kriteriju aridnega podnebja, določenim z indeksom AI, se Slovenija ne uvršča med OMD. Pri odločitvah moramo torej upoštevati podnebne spremembe, predvsem naraščanje temperature zraka, ki lahko povzroči nove razmere v kmetijstvu. To se kaže že v sedanji analizi s prisotnostjo trendov. Z naraščanjem temperature zraka je povezano naraščanje števila vročih in toplih dni ter upadanje števila hladnih dni. Za fenološki razvoj rastlin je ključnega pomena, da je dovolj hladnih dni, preveliko število toplih ali celo vročih dni pa deluje stresno (Kajfež-Bogataj in sod., 2010). V zadnjih letih je bilo na kmetijskih rastlinah opažene veliko škode zaradi vročinskega stresa. Pri izračunih za OMD zato svetujemo upoštevanje trendov obravnavanih spremenljivk oziroma redne ponovitve izračunov. Prostorska interpolacija izbranih osnovnih in izvedenih klimatskih spremenljivk lahko predstavlja problem, v kolikor so podatki dostopni za premajhno število meteoroloških postaj po Sloveniji. Za pomoč pri odločanju v primerih, kjer stanje ni povsem jasno, smo pri temperaturnem kriteriju dodatno analizirali pojav slane, število hladnih in ledenih dni ter nastop cvetenja domače češplje, pri kriteriju aridnega podnebja pa meteorološko vodno bilanco, število toplih in vročih dni ter vročinski stres. Vsi ti dejavniki lahko predstavljajo dodatno obremenitev pri pridelavi kmetijskih kultur v Sloveniji. Ob pomanjkanju empiričnih informacij je modelno simuliranje različnih naravnih in obratoslovnih dejavnikov praktično edini način za ugotavljanje razlik med stroški gospodarjenja na območjih brez omejitev za kmetijsko pridelavo in območji z omejenimi dejavniki. Seveda se zaradi navedenega dejstva tako v Sloveniji kot tudi v drugih državah EU vseskozi zastavlja vprašanje, ali so izravnalna plačila, ki so izračunana s pomočjo takega metodološkega pristopa ustrezna oziroma, ali predstavljajo realno osnovo za izravnavo stroškov v teh območjih. Že pri pripravi Metodologije za izdelavo registra kmetij in modelni izračun višine izravnalnih plačil se je izkazalo, da v razpoložljivi strokovni in znanstveni literaturi pogosto ni dovolj relevantnih in uporabnih podatkov za simuliranje posameznih omejitvenih dejavnikov. V primeru dejavnikov, ki vplivajo predvsem na nižjo delovno storilnost oziroma na višjo porabo živega in strojnega dela (nagib kmetijskih zemljišč, zemljiška razdrobljenost oziroma velikost parcel), ta trditev zaradi kar številnih tehničnih meritev in normativov sicer ne velja v celoti. Je pa povsem relevantna v primeru omejitev, zaradi katerih prihaja do zmanjševanja obsega pridelave oziroma do zmanjšanja višine pridelka na enoto površine. Prav pomanjkanje ustreznih empiričnih podatkov za oceno vpliva klimatskih razmer na višino pridelka je bil glavni vzrok, da je v obstoječem modelu za izračun višine izravnalnih plačil kot posredni podnebni dejavnik uporabljena nadmorska višina. Glede na izrazito reliefno razgibanost in prevladujoč hribovsko gorski značaj površja v Sloveniji, kjer se z naraščajočo višino izrazito spreminjajo klimatski pogoji (rastna doba) za uspevanje posameznih kultur, je tak način obravnavanja vpliva klimatskih razmer lahko povsem primeren. Dejstvo pa je, da pri tako zastavljeni metodologiji med vplivne parametre niso vključeni vsi klimatski dejavniki kar posledično vpliva na to, da s prostorskega vidika vsa območja v Sloveniji predvsem zaradi vpliva mikroklimatskih razmer niso ustrezno obravnavana. Ocena vpliva klimatskih dejavnikov na višino pridelka in posledično na stroške pridelave v območjih z omejenimi dejavniki, ki je prikazana v okviru pričujočega poročila, še vedno v pretežni meri sloni na teoretičnih podlagah in samo v manjši meri na izkustvenih podatkih (sortni poskusi na območjih z različnimi klimatskimi razmerami). Oceno bi bilo vsekakor možno izboljšati s pomočjo napovednih modelov, ki se v zadnjih letih uporabljajo tako pri vrednotenju vplivov podnebnih sprememb na kmetijsko pridelavo kot tudi pri določanju višine potencialnih pridelkov v različnih regijah. Praktično bi to pomenilo nadaljevanje razvijanja in umerjanja (kalibracije) agrometeoroloških modelov, tako tistih za simulacijo rasti in višine pridelka njivskih kultur kot tudi tistih za simulacijo rasti in višine pridelka travne ruše. Za preverjanje dobljenih rezultatov bi bilo hkrati potrebno predvideti in vzpostaviti ustrezno število poskusnih polj za preveritev oziroma validacijo dobljenih rezultatov. Z uporabo navedenega metodološkega pristopa bi se prav gotovo lahko približali realnejšim ocenam vpliva klimatskih razmer na stroške kmetijske pridelave v območjih z omejenimi dejavniki. Dobljeni rezultati bi v nadaljevanju omogočili popravek točkovne lestvice v smislu nadomestitve točk, ki jih v obstoječem sistemu prispeva nadmorska višina s točkami, ki jih prispevajo klimatske razmere. Zaradi neusklajenih cenovnih razmerij pa bi bilo to najbolj smotrno storiti skupaj z celotno revizijo sistema točk za OMD, ki se bo morala v nekaj letih zgoditi v Sloveniji. Literatura Allen R. G., Pereira L.S., Smith M. 1998. Crop evapotranspiration: Guidelines for computing crop requirements. Irrigation and Drainage Paper No.56, FAO, Italija. ARSO, 2003. Ranljivost slovenskega kmetijstva in gozdarstva na podnebno spremenljivost in ocena predvidenega vpliva, Sušnik A. (ur), Ministrstvo za okolje in prostor. 147 str. ARSO, 2015. Fenologija v Sloveniji, Priročnik za fenološka opazovanja, Sušnik A. (ur), Ministrstvo za okolje in prostor. 102 str. ARSO. 2014. Arhiv meteoroloških podatkov. Bernhard U. 1980. Der Hofekataster - Eine Einzelbetriebliche Punktiermethode als alternative zum Zonensystem der Landwirtschaft. Bundesamt fuer Landwirtschaft, Bern. Boogaardb H., Wolfa J., Supitc J., Niemeyerd S., van Ittersuma M. 2013. Field Crops A regional implementation of WOFOST for calculating yield gaps of autumn-sown wheat across the European Union. Field Crops Research 143 : 130-142. Boons-Prins E.R, in sod., 1993. Crop-specific simulation parameters for yield forecasting across the European Community Wageningen. CABO-DLO. 43 p Ceglar A., in sod., 2008. Uporaba modela IRRFIB pri analizi vodne bilance breskev in travinja v Sloveniji v obdobju 1991-2006. V: HUDINA, Metka (ur.). Zbornik referatov 2. Slovenskega sadjarskega kongresa z mednarodno udeležbo, Krško, 31. januar - 2. februar 2008. Ljubljana: Strokovno sadjarsko društvo Slovenije, str. 109-117. Ceglar A., Kajfež-Bogataj L., 2012. Simulation of maize yield in current and changed climatic conditions: Addressing modelling uncertainties and the importance of bias correction in climate model simulations, European Journal of Agronomy 37: 83-95 Cunder T., Rednak M., Zagorc B. 2007. Metodologija za izdelavo registra kmetij in modelni izračun višine izravnalnih plačil za OMD: poročilo o delu, (KIS - Poročila o raziskovalnih nalogah, 320). Ljubljana: Kmetijski inštitut Slovenije. 62 str. Cunder T., Rednak M., Zagorc B. 2007. Vrednotenje težavnostnih razmer v območjih z omejenimi dejavniki za kmetijsko pridelavo. V: KAVČIČ, Stane (ur.). Slovensko kmetijstvo in podeželje v Evropi, ki se širi in spreminja. 1. izd. Ljubljana: Društvo agrarnih ekonomistov Slovenije - DAES: 113-127 Čergan Z. 2008. Koruza. Kmečki glas, Ljubljana: str. 22-40. Čop J. 2006. Ocena proizvodnje sposobnosti travinja (travniki in pašniki) v Sloveniji. Biotehniška fakulteta, Univerze v Ljubljani, Oddelek za agronomijo (neobjavljen vir). Črepinšek Z., Kajfež-Bogataj L., Bergant K. 2002. Vpliv naraščanja temperature zraka na dolžino rastne dobe pri nekaterih poljščinah v Sloveniji. Novi izzivi v poljedelstvu 2002. Zbornik simpozija. Slovensko agronomsko društvo, Ljubljana: str. 181-185. EEA (European Environment Agency), 2012, Rate of change of the meteorological water balance, http://www.eea.europa.eu/data-and-maps/figures/rate-of-change-of-the Eitzinger J., in sod. 2013. Regional climate change impacts on agricultural crop production in Central and Eastern Europe - hotspots, regional differences and common trends, Climate change and agriculture research paper, Journal of Agricultural Science 150: 537-555 Eitzinger, J., Kubu, G. (eds.), (2009): Impact of Climate Change and Adaptation in Agriculture. Extended Abstracts of the International Symosium, University of Natural Ressources and Applied Life Sciences (BOKU), 164 str. Eliasson A. in sod. 2007. Review of Land Evaluation Methods for Quantifying Natural Constraints to Agriculture, The Institute for Environment and Sustainability Joint Research Centre, Ispra (Italy). JRC Scietific and Technical Reports. 51 str. Eliasson R.J.A., Jones F., Nachtergaele D.G., Rossiter J.M. in sod. 2010. Common criteria for the redefinition of Intermediate Less Favoured Areas in the European Union. Environmental science and policy, 13, 766-777 FAO, 2012. Crop yield response to water, FAO Irrigation and drainage paper 66, Land and Water Division, Rome, 500 str. FAO, 2015. Yield gap analysis of field crops: Methods and case studies, FAO water reports 41, 63 str. FAO. 2016. Wheat growth and physiology. E. Acevedo , P. Silva, H. Silva. http://www.fao.org/docrep/006/y4011e/y4011e06.htm (15.2.2016) Fischer G., in sod., 2002. Global Agro-ecological Assessment for Agriculture in the 21st Century: Methodology and Results. Research Report RR-02-02. International Institute for Applied Systems Analysis, Laxenburg, Austria. pp 119 Freyer B. 2003. Fruchtfolgen. Eugen Ulmer GmbH & Co., Stuttgart: str. 19-25. Gobin A. 2012. Impact of heat and drought stress on arable crop production in Belgium. 2012. Nat. Hazards Earth Syst. Sci., 12, 1911-1922. Gommes R. 1998. Crop-Yield Weather Modelling, WMO Roving Seminar. http://www.fao.org/3/a-au037e.pdf (16.12.2015) http://agromet.mkgp.gov.si/Publikacije/12 Meteoroloska vodna bilanca.pdf (25.4.2016) http://meteo.arso.gov.si/uploads/probase/www/climate/PSS/scenariji/podnebni_scenariji.pdf (21. maj 2015) http://www.kis.si/f/docs/Modelne_kalkulacije_OEK/Splosna_izhodisca_in_specificna_pojasnila internet maj2016.pdf (3.5.2016) http://www.kis.si/Modelne_kalkulacije_OEK. http://www.yieldgap.org/web/guest/home;jsessionid=7329DFE9093BB6CF998534A7F9B65D9 B (3.5.2016) IIASA/FAO, 2012. Global Agro-ecological Zones (GAEZ v3.0). IIASA, Laxenburg, Austria and FAO, Rome, Italy. Ipavec T., Kajfež-Bogataj L., 2008. Možni vplivi podnebnih sprememb na vodno bilanco tal v Sloveniji, Acta agriculturae Slovenica, 91: 427 - 441 JRC, EC. 2006. The MARS Crop Yield Forecasting System ; Methodology of the MARS Crop Yield Forecasting System, Volume 2, Agrometeorological Modelling , Processing and Analysis. Catalin L., Genovese G.(ur.) JRC, Agrifish Unit, 98 str. JRC, EC. 2013. Updated common biophysical criteria to define natural constraints for agriculture in Europe. Definition and scientific justification for the common biophysical criteria. Van Orshoven J., Terres J.M., Toth T. (ur.). JRC Scientific and Technical Reports, 66 str. Kajfež-Bogataj L., 2005. Podnebne spremembe in ranljivost kmetijstva, Acta agriculturae Slovenica, 85: 25 - 40 Kajfež-Bogataj L., Pogačar T., Ceglar A., Črepinšek Z. 2010. Spremembe agroklimatskih spremenljivk v Sloveniji v zadnjih desetletjih. Acta agriculturae Slovenica, 95, 1: 97-109 Kajfež-Bogataj L., Sušnik A. 2002. Operativni agrometeorološki modeli za izračun vodne bilance kmetijskih tal. Novi izzivi v poljedelstvu 2002. Zbornik simpozija. Slovensko agronomsko društvo, Ljubljana: str. 164 - 169. KIS. 2016. Preizkušanje sort poljščin in zelenjadnic v različnih letih. Kmetijski inštitut Slovenije. Neobjavljene baze podatkov in podatki dostopni na spletni strani: http://www.kis.si/Rezultati_sortnih_poskusov_PSGZ/ (28.5.2016) Korošec J. 1975. Proizvodni okoliši za pridelovanje krmnih koševin v Sloveniji. Zbornik Biotehniške fakultete v Ljubljani. Suplement 1. Kmetijstvo. Rajonizacija. Ljubljana: str. 79-87. Lalic B., in sod. 2012. Climate change impacts on winter wheat yield change - which parameters are crucial in Pannonian lowland?, Climate change and agriculture research paper, Journal of Agricultural Science 151: 757-774 Lalic B., in sod. 2014. Can Agrometeorological Indices of Adverse Weather Conditions Help to Improve Yield Prediction by Crop Models, Atmosphere 5: 1020-1041 Lobell D., Field C., 2007. Global scale climate-crop yield relationships and the impacts of recent warming, Environmental Research letters 2. 7 str. Markeš M. 2010. Izhodišča za pripravo Programa razvoja podeželja 2014-2020 s poudarkom na aktivnem upravljanju NATURA 2000 območij. Ljubljana, MKGP. http://www.zrsvn.si/dokumenti/73/2/2010/10_Markes_Politika_razvoja_podezelj a_po_2013_in_ Natura_2196.pdf (4.3.2014) Metodološka izhodišča in pojasnila k modelnim kalkulacijam. 2016. KIS. Zagorc B. in Moljk B. Palosuoa T., in sod., 2011. Simulation of winter wheat yield and its variability in different climates of Europe: A comparison of eight crop growth models European Journal of Agronomy 35: 103114 Peltonen-Sainio P., in sod. 2010. Coincidence of variation in yield and climate in Europe, Agriculture, Ecosystems and Environment 139: 483-489 Podnebne razmere v Sloveniji (obdobje 1971-2000), ARSO, Ljubljana, november 2006, URL: http://www.arso.gov.si/vreme/podnebje/podnebne razmere Slo71 00.pdf (13.3.2014) Pogačar T., 2015. Modeliranje vpliva vremena in podnebja na rast in pridelek travne ruše v Sloveniji, doktorska disertacija, Ljubljana. 133 str. Pogačar T., Kajfež Bogataj L., 2009. WOFOST: model za napovedovanje pridelka 1. In 2. del. Acta agriculturae Slovenica, 93: 231-243 in 245-257 Pogačar T., Kajfež-Bogataj L. 2008. Možni vplivi podnebnih sprememb na vodno bilanco tal v Sloveniji. Acta agriculturae Slovenica, 91, 2: 427-441 Pogačar T., Tajnik T., Kajfež-Bogataj L. 2014. Priprava Podlage za slovenski nacionalni akcijski načrt obvladovanja suše. Ujma, 28: 223-228 Porter, J.R., Gawith, M., 1999. Temperatures and the growth and development of wheat: a review. European Journal of Agronomy 10 (1): 23-36. Prihodnje spremembe podnebja v Sloveniji. 2014. Ljubljana, Ministrstvo za okolje in prostor, Agencija RS za okolje: 3 str. Program razvoja podeželja RS za obdobje 2007-2013, Priloga 3. 2009. Ljubljana, MKGP. http://www.arhiv.mkgp.gov.si/fileadmin/mkgp.gov.si/pageuploads/PRP/dec09/Priloga_3.pdf (13.3.2014) Raes D., in sod. 2006. Simulation of yield decline as a result of water stress with a robust soil water balance model, Agricultural Water Management 81: 335-357 Rednak M., Zagorc B., Cunder T., Golež M., Volk T., Jejčič V., Verbič J. 2003. Stroški kmetijske pridelave v različnih območjih z omejenimi možnostmi za kmetijsko dejavnost. Zaključno poročilo o rezultatih opravljenega raziskovalnega dela na projektu ciljnega raziskovalnega programa (CRP) Zemlja (kmetijstvo in podeželje). (KIS - Poročila o raziskovalnih nalogah, 290). Ljubljana: Kmetijski inštitut Slovenije. 1 zv. Rötter R., in sod. 2012. Simulation of spring barley yield in different climatic zones of Northern and Central Europe: A comparison of nine crop models, Field Crops Research 133: 23-36 Ruosteenoja K., Räisänen J., Pirinen P. 2010. Projected changes in thermal seasons and the growing season in Finland. International Journal of Climatology, 31: 1473-1487 Slovenijo, Slovensko meteorološko društvo, Razprave-Papers 31: 27-40. Sušnik A. 2014. Zasnove kazalcev spremljanja suše na kmetijskih površinah. Doktorska disertacija. Univerza v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Oddelek za agronomijo: 256 str. Sušnik A., 2015. Zasnove kazalcev spremljanja suše na kmetijskih površinah, doktorska disertacija 256 str. Sušnik A., Gregorič G. 2015. Meteorološka vodna bilanca. Orodje za sledenje kmetijske suše. Tveganje za sušo v kmetijstvu glede na lastnosti tal in meteorološko vodno bilanco. ARSO, Ljubljana. Sušnik A., in sod. 2012. Tools for agricultural drought detection in the frame of Drought Management Centre for Southeastern Europe - DMCSEE Acta agriculturae Slovenica, 99: 235 -253 Sušnik A., Žust A. 2008. Definicije agrometeoroloških indikatorjev pri določanju območij z omejenimi možnostmi pridelovanja (OMD). Novi izzivi v poljedelstvu 2008, 338-344 Sušnik, A., 1994. Uporabnost raznih metod prikaza fenološkega razvoja koruze (Zea mays L.) za Šoštarić-Pisačić K., Kovačevič J. 1968. Travnjačka flora i njena poljeprivredna vrijednost. Nakladni zavod znanje, Zagreb: 443 str. Štampar F. in sodelavci. 2009. Sadjarstvo. Kmečki glas, Ljubljana: 416 str. Tamme O. in sod. 2002. Der Neue Berghöfekataster - Ein betriebsindividuelles Erschwernisfeststellungssystem in Österreich, Bundesanstalt für Bergbauernfragen, Wien. Tanjšek T. 1988. Pšenica. ČZP Kmečki glas, Ljubljana: 160 str. Thaler S., in sod. 2012. Impacts of climate change and alternative adaption options on winter wheat yield and water productivity in a dry climate in Central Europe, Climate change and agriculture research paper, Journal of Agricultural Science 150: 537-555 The Global Yield Gap and Water Productivity Atlas. 2016. Trnka M., in sod. 2006. A simple statistical model for predicting herbage production from permanent grassland, Grass and Forage Science 61: 253-271 Trnka M., in sod. 2012. Could the changes in regional crop yields be a pointer of climatic change? Agricultural and Forest Meteorology 166-167: 62-71 Turk S., Kajfež-Bogataj L., Rakovec J. 2000. Vodna bilanca tal v Sloveniji in v bližnji okolici v zadnjem stoletju. Razprave. Ljubljana: letnik 32, št. 1-2: 43-47. Valher A. 2015. Voda v tleh in izhlapevanje iz tal . Valher Roving seminar „Agrometeorologi pomagamo pri pridelavi zelenjave", Hoče, 3. 12. 2015. ppt predstavitev. van Ittersum M., in sod. 2013. Yield gap analyses with local to global relevance - A review, Field Crops Research 143: 4-17 van Wart J., in sod. 2013. Estimating crop yield potential at regional to national scales, Field Crops Research 143: 34-43 van Wart J., in sod. 2013. Use of agro-climatic zones to upscale simulated crop yield potential, Field Crops Research 143: 44-55 Verbič J., in sod., 2013. Vpliv paše divjadi na kakovost in zmanjšanje pridelka krme s travinja V: ČEH, Tatjana (ur.), KAPUN, Stanko (ur.). Zbornik izvlečkov predavanj = Abstracts of the proceedings of the 22nd International Scientific Symposium on Nutrition of Farm Animals : [being] Zadravec-Erjavec Days 2013, Radenci, 14th and 15th November 2013. Murska Sobota: Kmetijsko gozdarska zbornica Slovenije, Kmetijsko gozdarski zavod, 2013, str. 22. Vršič S., Lešnik M. 2001. Vinogradništvo. Kmečki glas, Ljubljana: 368 str. Wolf J., van Diepen C. A. 1995. Effects of climate change on grain maize yield potential in the european community. Climatic Change 29: 299-331. Zagorc B. in Moljk B. (ur.).2015. Modelne kalkulacije. Analitična kalkulacija : rastlinska pridelava 2015. Ljubljana, Kmetijski inštitut Slovenije. Zagorc B., Moljk B., Pintar M. (avtor, urednik). 2015. Poročilo o stanju kmetijstva, živilstva, gozdarstva in ribištva v letu 2014. Pregled po kmetijskih trgih, (KIS - Poročila o strokovnih nalogah, 170). Ljubljana: Ministrstvo za kmetijstvo in okolje: Kmetijski inštitut Slovenije, 129 str. Zemljič A., Pečnik M. 2013. Opisna sortna lista za koruzo 2013b. Ministrstvo za kmetijstvo in okolje, Uprava RS za varno hrano, veterinarstvo in varstvo rastlin, Ljubljana: 52 str. Zemljič A., Povše V., Grižon P., Pečnik M., Rakovec H. 2013a. Opisna sortna lista za pšenico 2013. Ministrstvo za kmetijstvo in okolje in Kmetijski inštitut Slovenije, Ljubljana: 28 str. Zrnec, C. 1994. Značilnosti cvetenja nekaterih vrst rastlin in njihova uporabnost v agrometeorologiji, Slovensko meteorološko društvo, Razprave-Papers 31: 51-60. Priloge Priloga 1: Fenološki razvoj - seznam postaj Preglednica 16: Fenološke postaje v opazovalni mreži ARSO v obdobju 1981-2010, njihova lokacija, nadmorska višina in regija ŠT. POSTAJE IME POSTAJE GKX GKY N.V. [m] REGIJA 7 Bizeljsko 5554.163 5100.854 200 Spodnji tok Krke in Posavje 15 Bukovžlak 5519.469 5122.286 266 Savinjska dolina s Celjem 16 Cerknica 5450.774 5073.029 576 Notranjsko-kočevsko področje 22 Dobliče 5511.774 5046.206 157 Bela Krajina 38 Grad pri Cerkljah 5461.463 5124.815 438 Julijsko-karavanško področje z obrobjem 41 Grm 5490.202 5089.078 330 Dolenjska 52 Kadrenci pri Cerkvenjaku 5573.608 5158.39 316 Slovenske Gorice 55 Vače 5488.408 5108.035 523 Ljubljanska kotlina 57 Novi Lazi 5489.289 5046.328 540 Notranjsko-kočevsko področje 76 Slap 5417.143 5077.091 137 Obala in slovenska Istra, Vipavsko-goriško primorje 83 Maribor - Tezno 5549.854 5154.535 275 Podravje 92 Mozirje 5497.434 5132.103 347 Savinjska dolina s Celjem 93 Rakičan 5591.841 5167.996 190 Pomurje z Goričkim 95 Novaki 5426.625 5112.167 650 Škofjeloško-cerkljanski del 99 Novo mesto 5514.164 5072.51 220 Dolenjska 108 Podlehnik 5567.978 5134.334 320 Podravje 109 Podlipje 5512.76 5165.457 810 Dravska dolina s Koroško in obrobjem Pohorja 116 Postojna 5437.783 5069.441 533 Notranjsko-kočevsko področje 128 Rateče 5401.548 5151.147 864 Julijsko-karavanško področje z obrobjem 135 Rovte 5436.733 5093.531 705 Notranjsko-kočevsko področje 141 Sevno na Dolenjskem 5494.556 5093.086 545 Dolenjska 144 Slovenske Konjice 5533.358 5132.194 332 Savinjska dolina s Celjem 147 Luče 5480.699 5134.541 520 Savinjska dolina s Celjem 149 Sorica 5425.428 5119.591 820 Julijsko-karavanško področje z obrobjem 156 Starše 5558.874 5147.206 237 Podravje 158 Gačnik 5553.29 5163.518 300 Slovenske Gorice 166 Šmarje 5412.139 5065.027 311 Kras in Brkini 168 Šmartno pri Slovenj Gradcu 5508.956 5148.78 438 Dravska dolina s Koroško in obrobjem Pohorja 172 Vedrijan 5387.737 5097.933 258 Obala in slovenska Istra, vipavsko-goriško primorje 173 Velenje 5508.976 5135.814 385 Dravska dolina s Koro{ko in obrobjem Pohorja 175 Šalovci 5597.856 5190.324 308 Pomurje z Goričkim 186 Zgornje Bitnje 5449.857 5119.342 378 Julijsko-karavanško področje z obrobjem 190 Zelimlje 5466.39 5085.89 310 Ljubljanska kotlina 191 Lesce 5437.152 5134.279 515 Julijsko-karavanško področje z obrobjem 192 Rižana 5410.218 5045.697 80 Obala in slovenska Istra, vipavsko-goriško primorje 196 Zibika 5545.027 5115.598 235 Savinjska dolina s Celjem 197 Gomilsko 5503.919 5122.534 294 Savinjska dolina s Celjem 200 Brod 5535.712 5080.191 147 Spodnji tok Krke in Posavje Priloga 2: Rezultati za temperaturne pragove 0, 8 in 10 °C po metodi ARSO Temperatura praga 0 °C Preglednica 17: Izvedeni podatki: spomladanski in jesenski prag, dolžina rastne dobe in vsota efektivnih temperatur zraka za temperaturni prag 0 °C za izbrane postaje v obdobju od leta 1981 do 2010 SPOMLADANSKI PRAG JESENSKI PRAG POSTAJA DATUM ZAPOREDNI DAN DATUM ZAPOREDNI DAN RASTNA DOBA (dni) EFEKTIVNA VSOTA (°C/dan) Krvavec 14.4. 104 16.11. 320 216 1732 Brnik - letališče 16.2. 47 7.12. 341 294 3523 Planina pod Golico 6.3. 65 1.12. 335 270 2651 Kredarica 19.5. 139 15.10. 288 149 771 Rateče 8.3. 67 24.11. 328 261 2720 Vojsko 7.3. 66 27.11. 331 265 2649 Bilje 14.1. 14 29.12. 363 349 4509 Godnje 28.1. 28 29.12. 363 335 4154 Postojna 16.2. 47 12.12. 346 299 3405 Nova vas na Blokah 29.2. 59 2.12. 336 277 2998 Kočevje 18.2. 49 10.12. 344 295 3376 Ljubljana - Bežigrad 7.2. 38 15.12. 349 310 3990 Sevno 16.2. 47 8.12. 342 295 3572 Bizeljsko 10.2. 41 14.12. 348 307 3906 Novo mesto 10.2. 41 12.12. 346 305 3883 Črnomelj 13.2. 44 16.12. 350 306 4041 Celje 16.2. 47 11.12. 345 298 3769 Slovenske Konjice 14.2. 45 12.12. 346 300 3783 Starše 14.2. 45 8.12. 342 297 3848 Maribor - Tabor 11.2. 42 13.12. 347 306 3935 Letališče Edvarda Rusjana Maribor 16.2. 47 10.12. 344 297 3651 Šmartno pri Slovenj Gradcu 23.2. 54 4.12. 338 284 3311 Polički vrh 17.2. 48 6.12. 340 292 3595 Lendava 13.2. 44 16.12. 350 307 3935 Murska Sobota -Rakičan 16.2. 47 12.12. 346 299 3797 Veliki Dolenci 16.2. 47 10.12. 344 297 3774 Lesce 20.2. 51 6.12. 340 289 3335 Metlika 8.2. 39 16.12. 350 311 4035 Vogel 3.4. 93 21.11. 325 232 2004 Portorož* 2.1. 2 31.12. 365 363 4975 *krajši niz podatkov Temperatura praga 8 °C Preglednica 18: Izvedeni podatki: spomladanski in jesenski prag, dolžina rastne dobe in vsota efektivnih temperatur zraka za temperaturni prag 8 °C za izbrane postaje v obdobju od leta 1981 do 2010 SPOMLADANSKI PRAG JESENSKI PRAG POSTAJA DATUM ZAPOREDNI DAN DATUM ZAPOREDNI DAN RASTNA DOBA (dni) EFEKTIVNA VSOTA (°C/dan) Krvavec 13.6. 164 15.9. 258 93 348 Brnik - letališče 14.4. 104 26.10. 299 195 1516 Planina pod Golico 3.5. 123 16.10. 289 166 897 Kredarica Rateče 30.4. 120 15.10. 288 168 997 Vojsko 5.5. 125 12.10. 285 160 900 Bilje 22.3. 81 14.11. 318 237 2091 Godnje 7.4. 97 11.11. 315 218 1818 Postojna 18.4. 108 27.10. 300 193 1361 Nova vas na Blokah 27.4. 117 20.10. 293 176 1116 Kočevje 19.4. 109 25.10. 298 189 1365 Ljubljana - Bežigrad 2.4. 92 2.11. 306 214 1822 Sevno 13.4. 103 27.10. 300 197 1496 Bizeljsko 6.4. 96 31.10. 304 209 1755 Novo mesto 4.4. 94 31.10. 304 209 1742 Črnomelj 4.4. 94 2.11. 306 213 1869 Celje 10.4. 100 30.10. 303 203 1668 Slovenske Konjice 10.4. 100 28.10. 301 201 1645 Starše 5.4. 95 30.10. 303 208 1743 Maribor - Tabor 6.4. 96 29.10. 302 206 1784 Letališče Edvarda Rusjana Maribor 9.4. 99 29.10. 302 203 1689 Šmartno pri Slovenj Gradcu 19.4. 109 24.10. 297 188 1373 Polički vrh 12.4. 102 27.10. 300 198 1556 Lendava 3.4. 93 29.10. 302 210 1781 Murska Sobota -Rakičan 4.4. 94 27.10. 300 206 1710 Veliki Dolenci 10.4. 100 27.10. 300 200 1668 Lesce 19.4. 109 24.10. 297 188 1373 Metlika 2.4. 92 4.11. 308 215 1833 Vogel 30.5. 150 29.9. 272 123 523 Portorož* 16.3. 75 29.11. 333 258 2353 *krajši niz podatkov Temperatura praga 10 °C Preglednica 19: Izvedeni podatki: spomladanski in jesenski prag, dolžina rastne dobe in vsota efektivnih temperatur zraka za temperaturni prag 10 °C za izbrane postaje v obdobju od leta 1981 do 2010 SPOMLADANSKI PRAG JESENSKI PRAG POSTAJA DATUM ZAPOREDNI DAN DATUM ZAPOREDNI DAN RASTNA DOBA (dni) EFEKTIVNA VSOTA (°C/dan) Krvavec 26.6. 177 25.8. 237 60 175 Brnik - letališče 25.4. 115 16.10. 289 174 1140 Planina pod Golico 19.5. 139 1.10. 274 135 585 Kredarica Rateče 14.5. 134 30.9. 273 138 674 Vojsko 18.5. 138 1.10. 274 136 605 Bilje 13.4. 103 6.11. 310 207 1625 Godnje 19.4. 109 28.10. 301 191 1394 Postojna 30.4. 120 17.10. 290 170 993 Nova vas na Blokah 12.5. 132 10.10. 283 151 775 Kočevje 26.4. 116 14.10. 287 170 999 Ljubljana - Bežigrad 16.4. 106 23.10. 296 190 1407 Sevno 29.4. 119 17.10. 290 171 1103 Bizeljsko 16.4. 106 22.10. 295 188 1350 Novo mesto 17.4. 107 20.10. 293 186 1331 Črnomelj 14.4. 104 22.10. 295 191 1446 Celje 20.4. 110 19.10. 292 182 1271 Slovenske Konjice 21.4. 111 19.10. 292 181 1247 Starše 20.4. 110 20.10. 293 184 1335 Maribor - Tabor 18.4. 108 20.10. 293 185 1378 Letališče Edvarda Rusjana Maribor 21.4. 111 18.10. 291 181 1289 Šmartno pri Slovenj Gradcu 29.4. 119 13.10. 286 167 1006 Polički vrh 21.4. 111 15.10. 288 177 1169 Lendava 17.4. 107 19.10. 292 185 1363 Murska Sobota -Rakičan 21.4. 111 16.10. 289 178 1300 Veliki Dolenci 24.4. 114 16.10. 289 175 1263 Lesce 28.4. 118 14.10. 287 169 1014 Metlika 16.4. 106 22.10. 295 189 1410 Vogel 14.6. 165 10.9. 253 88 298 Portorož* 2.4. 92 16.11. 320 229 1854 *krajši niz podatkov Ф t1tt T гЧ 1 J —I : iT « — LJ — r1 t- —-- П 1 i1 ^ 3L- L! h i : : : : 1 1 Ii -i- i X 3 8 38 48 51 76 97 107 136 158 174 192 205 231 249 257 268 301 309 310 311 321 331 352 355 359 403 432 437 št postale i ^ ^j; ^ши j i П- iЏ i — T 3 8 38 48 51 76 97 107 136 158 174 192 205 231 249 257 268 301 309 310 311 321 331 352 355 359 403 432 437 SI postale gr тЧ Ö У1 1 — —г — џ — _ --- Џ[ T f Üfffcf т Ö J "I-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1 3 8 36 48 51 78 97 107 138 158 174 192 205 231 249 257 268 301 309 310 311 321 331 352 355 359 403 432 437 0 ;ÖiöTT a eti1 faf iii1 a I I I-1 I I-1-1 I I-1-1 I I I I I I-1-1 I I-1-1 I-1-1 I-r~ 3 8 M 51 78 97 107 130 168 174 192 205 231 249 257 208 301 309 310 311 321 331 352 355 359 403 432 437 ° ° + i i ° T a S s i" Slika 39: Dolžina rastne dobe (št. dni) v hladnejšem letu 1985 (zeleno - prag 180 dni ni presežen) Priloga 3: Razčlenjeni rezultati za število dni s slano Za obravnavane postaje predstavljamo najmanjše in največje število dni s slano v obdobju, mediano in povprečje. Preglednica 20: Najmanjše in največje število dni s slano v letu v obdobju od leta 1981 do 2010 ter mediana in povprečje za celotno obdobje za izbrane postaje ob izpolnjenih pogojih Tmm < 0 °C po začetku rastne dobe. POSTAJA/LETO MIN MAX MEDIANA POVPREČJE Krvavec 0 8 1 1,8 Brnik - letališče 1 22 8,5 9,0 Planina pod Golico 0 20 1 2,5 Rateče 0 20 5 5,9 Vojsko 0 12 0 1,4 Bilje 0 23 6 7,5 Godnje 0 14 4 5,1 Postojna 0 17 7,5 7,1 Nova vas na Blokah 0 27 5,5 7,1 Kočevje 0 29 7 9,0 Ljubljana - Bežigrad 0 17 4 5,2 Sevno 0 11 2,5 3,1 Bizeljsko 1 19 6 6,3 Novo mesto 0 18 7 7,3 Črnomelj 3 43 10 11,8 Celje 3 32 9,5 10,2 Slovenske Konjice 1 21 5 5,9 Starše 1 24 5,5 7,6 Maribor - Tabor 0 11 2,5 3,6 Letališče Edvarda Rusjana Maribor 2 23 6,5 7,9 Šmartno pri Slovenj Gradcu 0 24 7,5 8,5 Polički vrh 2 19 7,5 8,0 Lendava 0 16 5 5,4 Murska Sobota - Rakičan 1 20 7 8,1 Veliki Dolenci 0 12 3 2,9 Lesce 0 16 7 6,6 Metlika 2 29 7 10,0 Vogel 0 5 0,5 1,3 Portorož letališče (1992-2010) 0 14 4 6 Sledi še število dni s slano po letih za vse postaje v izbranem obdobju (Preglednica 21). Za prvi (Preglednica 22) in zadnji dan s slano (Preglednica 23) v rastni dobi sledi statistika po desetletjih. Za boljši pregled so dodani še grafi okvirjev z ročaji za vsako postajo. Preglednica 21: Število dni s slano v obdobju od leta 1981 do 2010 za izbrane postaje ob izpolnjenih pogojih Tmm <= 0 °C po začetku rastne dobe POSTAJA/LETO 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 Krvavec 1 0 0 0 2 0 0 3 1 4 1 3 0 8 0 2 5 5 3 4 6 0 4 0 0 0 1 0 2 0 Brnik - letališče 10 8 5 3 8 7 1 13 9 22 15 4 1 18 10 4 18 8 3 5 11 15 13 3 10 11 20 5 2 9 Planina pod Golico 20 2 2 9 0 1 4 3 5 1 0 1 0 0 2 0 0 1 5 1 1 1 1 0 12 3 0 0 0 0 Rateče 20 5 5 8 0 1 10 8 11 8 9 5 3 5 4 11 6 2 9 0 4 4 5 5 7 6 5 4 6 2 Vojsko 12 1 2 8 0 0 5 2 5 0 0 1 0 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 Bilje 3 4 6 15 4 8 2 5 13 23 7 6 6 3 15 3 10 18 6 10 1 6 15 0 8 4 9 4 11 1 Godnje 6 6 7 1 9 10 3 3 9 8 11 11 1 3 12 0 8 1 4 14 1 4 9 1 3 0 2 0 7 0 Postojna 17 15 10 5 0 8 10 7 9 11 4 2 1 14 10 12 4 7 3 3 11 0 13 2 8 9 5 1 3 9 Nova vas na Blokah 16 2 4 6 1 2 16 5 8 9 3 0 2 27 3 5 2 8 8 1 15 1 9 4 15 11 8 5 6 10 Kočevje 13 16 3 6 1 10 7 11 12 29 2 26 22 16 6 12 1 7 3 4 10 0 0 1 12 8 5 0 20 7 Ljubljana - Bežigrad 6 4 2 2 4 5 0 7 4 17 5 11 1 5 1 2 15 3 4 7 1 6 17 2 5 4 4 0 9 2 Sevno 3 4 7 1 7 3 0 4 1 7 8 1 0 5 4 2 11 0 0 1 4 0 4 2 3 2 0 0 8 1 Bizeljsko 4 8 11 1 2 7 1 8 3 19 7 12 1 6 5 2 10 1 6 3 5 13 7 5 6 4 6 9 15 2 Novo mesto 10 8 6 4 12 6 0 9 8 14 9 18 1 7 4 7 10 2 9 16 4 4 8 6 4 1 7 7 16 2 Črnomelj 9 10 5 4 11 8 4 10 13 43 3 24 4 12 5 5 19 5 10 11 10 33 12 9 10 5 14 23 17 5 Celje 13 14 3 7 11 7 4 14 9 32 14 20 3 11 6 6 11 5 3 12 9 7 11 10 10 5 20 3 17 8 Slovenske Konjice 5 5 8 1 2 4 1 10 2 21 6 11 2 4 5 2 11 2 6 3 5 4 7 7 10 2 14 1 13 2 Starše 10 5 5 1 5 4 1 11 6 24 9 17 3 8 3 2 12 3 8 15 4 5 7 4 7 2 13 17 14 4 Maribor - Tabor 2 2 2 1 4 4 1 5 2 9 1 11 0 5 0 2 7 2 4 11 3 3 5 2 0 0 5 7 7 1 Letališče Edvarda Rusjana Maribor 15 8 8 3 9 5 4 8 6 23 10 14 2 8 4 2 13 4 7 3 6 5 7 6 6 4 9 17 16 6 Šmartno pri Slovenj Gradcu 20 13 3 6 16 7 8 11 5 19 3 6 0 24 11 8 2 9 5 4 10 8 6 6 15 9 2 6 0 13 Polički vrh 16 14 9 7 9 7 3 10 5 11 8 19 3 9 4 2 13 6 2 4 6 5 10 4 8 4 9 11 17 5 Lendava 5 3 6 4 4 4 1 7 3 10 2 13 1 4 16 2 10 1 6 6 2 5 7 5 8 2 8 8 8 0 Murska Sobota - Rakičan 13 10 9 7 9 5 1 15 6 20 8 20 4 12 3 2 14 6 9 4 5 5 10 2 7 4 13 3 11 5 Veliki Dolenci 3 5 7 0 3 4 1 6 0 3 8 12 0 4 1 3 0 3 2 0 5 4 4 0 1 2 0 0 7 0 Lesce 11 9 11 13 10 1 4 7 3 9 0 4 4 10 7 2 16 4 11 3 8 1 1 4 10 7 14 6 0 7 Metlika X 7 4 5 17 5 3 8 9 29 12 20 2 7 4 8 11 2 6 10 5 27 27 7 7 3 12 14 16 3 Vogel X 0 0 0 1 0 2 3 0 4 0 0 0 X 0 3 0 2 0 5 4 0 2 2 0 3 2 0 3 1 Portorož* 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 5 1 13 4 7 11 2 8 11 2 9 2 2 14 8 4 4 0 X ... ni podatka Preglednica 22: Desetletna številska statistika prvega dne s slano za izbrane postaje v obdobjih 1981-1990, 1991-2000 in 2001-2010 (povprečje in percentili). PERCENTILI IME POSTAJE OBDOBJE POVPREČJE 0 0.25 0.5/MEDIANA 0.75 1 DELEŽ ANALIZIRANIH PODATKOV Krvavec (1981-1990) 16.3. / / 8.3. 26.5. 18.6. 100% Krvavec (1991-2000) 21.4. / 3.5. 15.5. 25.5. 5.6. 100% Krvavec (2001-2010) 25.2. / / / 17.5. 30.5. 100% Planina pod Golico (1981-1990) 8.4. / 7.4. 22.4. 25.4. 2.5. 100% Planina pod Golico (1991-2000) 27.2. / / 21.2. 20.4. 22.5. 100% Planina pod Golico (2001-2010) 26.2. / / 15.2. 24.4. 16.5. 100% Vogel (1981-1990) 6.3. / / / 13.5. 17.6. 90% Vogel (1991-2000) 15.2. / / / 16.5. 22.5. 90% Vogel (2001-2010) 1.4. / 27.1. 25.4. 18.5. 30.5. 100% Brnik - letališče (1981-1990) 26.3. 20.2. 19.3. 24.3. 31.3. 28.4. 100% Brnik - letališče (1991-2000) 26.3. 27.2. 23.3. 28.3. 6.4. 11.4. 100% Brnik - letališče (2001-2010) 21.3. 4.3. 15.3. 24.3. 26.3. 1.4. 100% Ljubljana - Bežigrad (1981-1990) 10.3. / 5.3. 22.3. 28.3. 29.3. 100% Ljubljana - Bežigrad (1991-2000) 13.3. 20.2. 26.2. 6.3. 26.3. 10.4. 100% Ljubljana - Bežigrad (2001-2010) 5.3. / 27.2. 10.3. 16.3. 15.4. 100% Sevno (1981-1990) 25.3. / 14.3. 12.4. 14.4. 29.4. 100% Sevno (1991-2000) 8.3. / 19.1. 2.4. 9.4. 19.4. 100% Sevno (2001-2010) 28.2. / 17.1. 15.3. 4.4. 8.4. 100% Lesce (1981-1990) 1.4. 17.3. 22.3. 29.3. 12.4. 21.4. 100% Lesce (1991-2000) 19.3. / 14.3. 28.3. 5.4. 15.4. 100% Lesce (2001-2010) 19.3. / 15.3. 24.3. 1.4. 28.4. 100% Rateče (1981-1990) 6.4. / 7.4. 17.4. 22.4. 2.5. 100% Rateče (1991-2000) 6.4. / 10.4. 19.4. 21.4. 28.4. 100% Rateče (2001-2010) 19.4. 6.4. 15.4. 20.4. 26.4. 28.4. 100% Nova vas na Blokah (1981-1990) 16.4. 21.3. 9.4. 20.4. 26.4. 4.5. 100% Nova vas na Blokah (1991-2000) 7.4. / 30.3. 18.4. 26.4. 22.5. 100% Nova vas na Blokah (2001-2010) 10.4. 22.3. 29.3. 8.4. 23.4. 28.4. 100% Vojsko (1981-1990) 15.3. / 21.1. 9.4. 19.4. 8.5. 100% Vojsko (1991-2000) 22.1. / / / / 1.5. 100% Vojsko (2001-2010) 7.3. / / / 13.6. 30.6. 100% Bilje (1981-1990) 12.3. 18.2. 4.3. 17.3. 20.3. 25.3. 100% Bilje (1991-2000) 29.2. 13.2. 22.2. 28.2. 5.3. 21.3. 100% Bilje (2001-2010) 4.3. / 26.2. 11.3. 17.3. 15.4. 100% Godnje (1981-1990) 18.3. 27.2. 10.3. 23.3. 26.3. 29.3. 100% Godnje (1991-2000) 29.2. / 23.2. 3.3. 8.3. 1.4. 100% Godnje (2001-2010) 17.2. / 9.1. 26.2. 13.3. 15.4. 100% Kočevje (1981-1990) 29.3. 24.2. 14.3. 30.3. 7.4. 4.5. 100% Kočevje (1991-2000) 27.3. 26.2. 16.3. 26.3. 6.4. 26.4. 100% Kočevje (2001-2010) 2.3. / 15.1. 14.3. 25.3. 26.5. 100% Postojna (1981-1990) 19.3. / 11.3. 26.3. 9.4. 16.4. 100% Postojna (1991-2000) 6.4. 5.3. 29.3. 6.4. 17.4. 26.4. 100% Postojna (2001-2010) 20.3. / 19.3. 26.3. 2.4. 29.4. 100% Bizeljsko (1981-1990) 21.3. 18.2. 9.3. 25.3. 29.3. 29.4. 100% Bizeljsko (1991-2000) 20.3. 26.2. 3.3. 25.3. 31.3. 14.4. 100% Bizeljsko (2001-2010) 14.3. 20.2. 1.3. 15.3. 25.3. 3.4. 100% Celje (1981-1990) 23.3. 20.2. 11.3. 29.3. 2.4. 16.4. 100% Celje (1991-2000) 20.3. 26.2. 6.3. 25.3. 1.4. 7.4. 100% Celje (2001-2010) 16.3. 20.2. 10.3. 20.3. 25.3. 31.3. 100% Slovenske Konjice (1981-1990) 26.3. 28.1. 11.3. 24.3. 22.4. 1.5. 100% Slovenske Konjice (1991-2000) 22.3. 1.3. 7.3. 26.3. 1.4. 14.4. 100% Slovenske Konjice (2001-2010) 18.3. 11.2. 13.3. 15.3. 28.3. 7.4. 100% Črnomelj (1981-1990) 16.3. 28.1. 10.3. 25.3. 27.3. 31.3. 100% Črnomelj (1991-2000) 23.3. 25.2. 4.3. 27.3. 5.4. 23.4. 100% Črnomelj (2001-2010) 5.3. 21.1. 22.2. 12.3. 22.3. 28.3. 100% Metlika (1981-1990) 16.3. 1.2. 17.3. 23.3. 28.3. 29.3. 90% Metlika (1991-2000) 16.3. 23.2. 29.2. 18.3. 30.3. 9.4. 100% Metlika (2001-2010) 3.3. 21.1. 23.2. 4.3. 16.3. 6.4. 100% Novo mesto (1981-1990) 9.3. / 2.3. 21.3. 28.3. 30.3. 100% Novo mesto (1991-2000) 17.3. 26.2. 27.2. 18.3. 31.3. 9.4. 100% Novo mesto (2001-2010) 15.3. 5.2. 1.3. 23.3. 28.3. 8.4. 100% Letališče Edvarda Rusjana Maribor (1981-1990) 19.3. 19.2. 10.3. 25.3. 30.3. 31.3. 100% Letališče Edvarda Rusjana Maribor (1991-2000) 22.3. 25.2. 10.3. 26.3. 1.4. 14.4. 100% Letališče Edvarda Rusjana Maribor (2001-2010) 16.3. 24.2. 4.3. 17.3. 25.3. 2.4. 100% Maribor - Tabor (1981-1990) 21.3. 18.2. 12.3. 25.3. 29.3. 12.4. 100% Maribor - Tabor (1991-2000) 4.3. / 27.2. 3.3. 27.3. 20.4. 100% Maribor - Tabor (2001-2010) 4.3. / 20.2. 17.3. 29.3. 14.4. 100% Starše (1981-1990) 25.3. 18.2. 9.3. 25.3. 9.4. 1.5. 100% Starše (1991-2000) 18.3. 25.2. 29.2. 20.3. 31.3. 14.4. 100% Starše (2001-2010) 17.3. 21.2. 8.3. 20.3. 25.3. 10.4. 100% Polički vrh (1981-1990) 22.3. 8.3. 10.3. 26.3. 31.3. 3.4. 100% Polički vrh (1991-2000) 23.3. 27.2. 15.3. 26.3. 1.4. 14.4. 100% Polički vrh (2001-2010) 18.3. 28.2. 12.3. 21.3. 25.3. 1.4. 100% Šmartno pri Slovenj Gradcu (1981-1990) 30.3. 7.3. 26.3. 1.4. 5.4. 16.4. 100% Šmartno pri Slovenj Gradcu (1991-2000) 24.3. / 23.3. 30.3. 12.4. 26.4. 100% Šmartno pri Slovenj Gradcu (2001-2010) 19.3. / 19.3. 28.3. 1.4. 14.4. 100% Lendava (1981-1990) 19.3. 18.2. 6.3. 23.3. 28.3. 12.4. 100% Lendava (1991-2000) 15.3. 13.2. 26.2. 11.3. 31.3. 15.4. 100% Lendava (2001-2010) 9.3. / 25.2. 15.3. 28.3. 14.4. 100% Murska Sobota (1981-1990) 18.3. 19.2. 9.3. 23.3. 26.3. 31.3. 100% Murska Sobota (1991-2000) 20.3. 23.2. 3.3. 26.3. 1.4. 14.4. 100% Murska Sobota (2001-2010) 20.3. 1.3. 15.3. 23.3. 27.3. 1.4. 100% Veliki Dolenci (1981-1990) 14.3. / 5.3. 29.3. 12.4. 25.4. 100% Veliki Dolenci (1991-2000) 28.2. / 16.1. 16.3. 27.3. 14.4. 100% Veliki Dolenci (2001-2010) 23.2. / / 18.3. 29.3. 22.4. 100% Portorož - Beli Križ (1981-1990) 2.1. / / / / 23.1. 100% Portorož letališče (1991-2000) 4.3. 1.2. 20.2. 28.2. 21.3. 30.3. 90% Portorož letališče (2001-2010) 20.2. / 10.2. 3.3. 11.3. 28.3. 100% Preglednica 23: Desetletna številska statistika zadnjega dne slane za izbrane postaje v obdobjih 1981-1990, 1991-2000 in 2001-2010 (povprečje in percentili). Sivo obarvane celice - ni opaznega trenda. PERCENTILI DELEŽ ANALIZIRANIH IME POSTAJE OBDOBJE POVPREČJE 0 0.25 0.5/MEDIANA 0.75 1 PODATKOV Krvavec (1981-1990) 19.3. / / 13.3. 6.6. 18.6. 100% Krvavec (1991-2000) 29.4. / 18.5. 27.5. 1.6. 11.6. 100% Krvavec (2001-2010) 28.2. / / / 18.5. 12.6. 100% Planina pod Golico (1981-1990) 22.4. / 23.4. 2.5. 11.5. 24.5. 100% Planina pod Golico (1991-2000) 29.2. / / 24.2. 23.4. 22.5. 100% Planina pod Golico (2001-2010) 6.3. / / 28.2. 7.5. 1.6. 100% Vogel (1981-1990) 11.3. / / / 9.6. 18.6. 90% Vogel (1991-2000) 18.2. / / / 18.5. 31.5. 90% Vogel (2001-2010) 12.4. / 3.2. 18.5. 30.5. 11.6. 100% Brnik - letališče (1981-1990) 25.4. 6.4. 22.4. 28.4. 1.5. 6.5. 100% Brnik - letališče (1991-2000) 22.4. 9.4. 19.4. 22.4. 26.4. 7.5. 100% Brnik - letališče (2001-2010) 16.4. 27.3. 8.4. 11.4. 21.4. 1.6. 100% Ljubljana - Bežigrad (1981-1990) 4.4. / 1.4. 17.4. 26.4. 30.4. 100% Ljubljana - Bežigrad (1991-2000) 7.4. 20.3. 1.4. 9.4. 14.4. 24.4. 100% Ljubljana - Bežigrad (2001-2010) 24.3. / 23.3. 30.3. 9.4. 22.4. 100% Sevno (1981-1990) 3.4. / 28.3. 15.4. 24.4. 3.5. 100% Sevno (1991-2000) 15.3. / 25.1. 14.4. 18.4. 22.4. 100% Sevno (2001-2010) 5.3. / 19.1. 24.3. 9.4. 15.4. 100% Lesce (1981-1990) 28.4. 16.4. 22.4. 28.4. 2.5. 16.5. 100% Lesce (1991-2000) 6.4. / 9.4. 17.4. 20.4. 25.4. 100% Lesce (2001-2010) 5.4. / 8.4. 14.4. 17.4. 28.4. 100% Rateče (1981-1990) 1.5. / 3.5. 8.5. 25.5. 9.6. 100% Rateče (1991-2000) 23.4. / 20.4. 28.4. 14.5. 31.5. 100% Rateče (2001-2010) 17.5. 14.4. 10.5. 20.5. 25.5. 12.6. 100% Nova vas na Blokah (1981-1990) 12.5. 28.4. 3.5. 7.5. 19.5. 7.6. 100% Nova vas na Blokah (1991-2000) 1.5. / 27.4. 16.5. 27.5. 30.5. 100% Nova vas na Blokah (2001-2010) 9.5. 14.4. 27.4. 9.5. 22.5. 9.6. 100% Vojsko (1981-1990) 27.3. / 26.1. 28.4. 7.5. 14.5. 100% Vojsko (1991-2000) 23.1. / / / / 1.5. 100% Vojsko (2001-2010) 10.3. / / / 22.6. 1.7. 100% Bilje (1981-1990) 14.4. 25.3. 14.4. 16.4. 20.4. 25.4. 100% Bilje (1991-2000) 1.4. 6.3. 25.3. 31.3. 12.4. 20.4. 100% Bilje (2001-2010) 23.3. / 26.3. 30.3. 8.4. 15.4. 100% Godnje (1981-1990) 15.4. 15.3. 14.4. 19.4. 22.4. 2.5. 100% Godnje (1991-2000) 27.3. / 28.3. 1.4. 9.4. 25.4. 100% Godnje (2001-2010) 3.3. / 11.1. 27.3. 6.4. 23.4. 100% Kočevje (1981-1990) 5.5. 16.4. 29.4. 4.5. 8.5. 30.5. 100% Kočevje (1991-2000) 27.4. 9.4. 20.4. 22.4. 2.5. 25.5. 100% Kočevje (2001-2010) 19.3. / 22.1. 12.4. 18.4. 26.5. 100% Postojna (1981-1990) 22.4. / 23.4. 30.4. 8.5. 30.5. 100% Postojna (1991-2000) 27.4. 4.4. 19.4. 22.4. 1.5. 29.5. 100% Postojna (2001-2010) 7.4. / 12.4. 17.4. 23.4. 29.4. 100% Bizeljsko (1981-1990) 12.4. 15.3. 3.4. 15.4. 25.4. 30.4. 100% Bizeljsko (1991-2000) 11.4. 22.3. 8.4. 12.4. 19.4. 26.4. 100% Bizeljsko (2001-2010) 9.4. 27.3. 7.4. 9.4. 9.4. 23.4. 100% Celje (1981-1990) 2.5. 14.4. 28.4. 2.5. 6.5. 22.5. 100% Celje (1991-2000) 19.4. 25.3. 11.4. 21.4. 26.4. 4.5. 100% Celje (2001-2010) 10.4. 27.3. 7.4. 9.4. 10.4. 23.4. 100% Slovenske Konjice (1981-1990) 20.4. 24.3. 14.4. 22.4. 28.4. 4.5. 100% Slovenske Konjice (1991-2000) 10.4. 21.3. 1.4. 13.4. 15.4. 26.4. 100% Slovenske Konjice (2001-2010) 9.4. 27.3. 6.4. 8.4. 9.4. 23.4. 100% Črnomelj (1981-1990) 27.4. 6.4. 28.4. 30.4. 30.4. 8.5. 100% Črnomelj (1991-2000) 19.4. 25.3. 15.4. 18.4. 22.4. 25.5. 100% Črnomelj (2001-2010) 12.4. 27.3. 7.4. 9.4. 16.4. 28.4. 100% Metlika (1981-1990) 22.4. 25.3. 14.4. 27.4. 30.4. 17.5. 90% Metlika (1991-2000) 19.4. 25.3. 10.4. 17.4. 24.4. 27.5. 100% Metlika (2001-2010) 9.4. 26.3. 7.4. 9.4. 10.4. 23.4. 100% Novo mesto (1981-1990) 10.4. / 13.4. 21.4. 29.4. 6.5. 100% Novo mesto (1991-2000) 14.4. 24.3. 8.4. 15.4. 20.4. 26.4. 100% Novo mesto (2001-2010) 6.4. 22.3. 28.3. 8.4. 9.4. 22.4. 100% Letališče Edvarda Rusjana Maribor (1981-1990) 27.4. 14.4. 25.4. 29.4. 2.5. 6.5. 100% Letališče Edvarda Rusjana Maribor (1991-2000) 13.4. 22.3. 8.4. 15.4. 19.4. 26.4. 100% Letališče Edvarda Rusjana Maribor (2001-2010) 9.4. 26.3. 7.4. 9.4. 9.4. 23.4. 100% Maribor - Tabor (1981-1990) 2.4. 6.3. 21.3. 31.3. 14.4. 30.4. 100% Maribor - Tabor (1991-2000) 19.3. / 22.3. 4.4. 15.4. 20.4. 100% Maribor - Tabor (2001-2010) 15.3. / 23.3. 30.3. 7.4. 16.4. 100% Starše (1981-1990) 18.4. 24.3. 14.4. 20.4. 30.4. 6.5. 100% Starše (1991-2000) 13.4. 22.3. 8.4. 13.4. 17.4. 26.4. 100% Starše (2001-2010) 9.4. 26.3. 7.4. 8.4. 9.4. 23.4. 100% Polički vrh (1981-1990) 28.4. 14.4. 25.4. 29.4. 3.5. 6.5. 100% Polički vrh (1991-2000) 14.4. 25.3. 10.4. 15.4. 20.4. 26.4. 100% Polički vrh (2001-2010) 10.4. 26.3. 7.4. 9.4. 12.4. 23.4. 100% Šmartno pri Slovenj Gradcu (1981-1990) 5.5. 15.4. 28.4. 3.5. 8.5. 30.5. 100% Šmartno pri Slovenj Gradcu (1991-2000) 19.4. / 20.4. 24.4. 8.5. 28.5. 100% Šmartno pri Slovenj Gradcu (2001-2010) 14.4. / 10.4. 17.4. 7.5. 25.5. 100% Lendava (1981-1990) 11.4. 15.3. 25.3. 19.4. 26.4. 1.5. 100% Lendava (1991-2000) 6.4. 20.3. 29.3. 6.4. 15.4. 24.4. 100% Lendava (2001-2010) 27.3. / 26.3. 8.4. 9.4. 22.4. 100% Murska Sobota (1981-1990) 19.4. 24.3. 14.4. 21.4. 1.5. 4.5. 100% Murska Sobota (1991-2000) 14.4. 22.3. 11.4. 15.4. 20.4. 26.4. 100% Murska Sobota (2001-2010) 9.4. 27.3. 7.4. 9.4. 9.4. 23.4. 100% Veliki Dolenci (1981-1990) 22.3. / 10.3. 8.4. 25.4. 30.4. 100% Veliki Dolenci (1991-2000) 15.3. / 25.1. 11.4. 16.4. 26.4. 100% Veliki Dolenci (2001-2010) 29.2. / / 1.4. 9.4. 22.4. 100% Portorož - Beli Križ (1981-1990) 100% Portorož - letališče (1992-2000) 27.3. 5.3. 21.3. 30.3. 1.4. 17.4. 90% Portorož - letališče (2001-2010) 24.3. / 24.3. 28.3. 8.4. 22.4. 100% prvi dan slane (zaporedni dan) 20 40 60 80 100 pivi dan slane (zaporedni dan) 50 100 150 tO o On prvi dan slane (zaporedni dan) prvi dan slane (zaporedni dan) 8 _ POLV (1981-1990) POLVH991-2000) POL V (2001-2010) ŠSG (1981-1990) postaja (obdobje) ŠSG (1991-2000) SSG (2001-2010) Slika 41: Okvirji z ročaji za prvi dan s slano po desetletjih za izbrane postaje v obdobju 1981-2010 zadnji dan slane (zaporedni dan) 0 50 100 J_i_i_ zadnji dan slane (zaporedni dan) 50 100 zadnji dan slane (zaporedni dan) to o On i i i i i i i i i LEN (1981 1990) LEN (1991-2000) LEN (2001-2010) MS (1981-1990) MS (1991-2000) MS (2001-2010) VEL D (1981-1990) VELD (2001-2010) postaja (obdobje) Slika 42: Okvirji z ročaji za zadnji dan s slano po desetletjih za izbrane postaje v obdobju 1981-2010 Priloga 4: Povprečno število hladnih in ledenih dni po postajah v obdobju od leta 1981 do 2010 Preglednica 24: Povprečno število hladnih in ledenih dni po posameznih postajah v obdobju od leta 1981 do 2010 POVPREČNO ŠTEVILO IME POSTAJE LEDENIH DNI HLADNIH DNI Krvavec 72 164 Letališče Jožeta Pučnika Ljubljana 20 112 Planina pod Golico 27 131 Kredarica 144 237 Rateče 29 152 Vojsko 42 122 Bilje 1 70 Godnje 2 68 Postojna 18 99 Nova vas na Blokah 26 127 Kočevje 21 117 Ljubljana - Bežigrad 18 83 Sevno 25 84 Bizeljsko 18 92 Novo mesto 19 93 Črnomelj 17 98 Celje 16 106 Slovenske Konjice 16 89 Starše 19 98 Maribor - Tabor 19 87 Letališče Edvarda Rusjana Maribor 22 104 Šmartno pri Slovenj Gradcu 24 128 Polički vrh / Jareninski vrh 19 110 Lendava 17 88 Murska Sobota - Rakičan 23 106 Veliki Dolenci 26 90 Lesce 18 116 Metlika 15 89 Vogel 56 148 Velenje 15 90 Portorož - Beli Križ (1981-1991) 1 14 Portorož - letališče (1989-2010) 0 45 Stara Fužina (1981-2001) 15 125 Bohinjska Češnjica (2003-2010) 15 117 Priloga 5: Fenološki razvoj domače češplje Preglednica 25: Številska statistika za fenološko fazo začetek cvetenja za domačo češpljo v obdobju 1981-2010 PERCENTILI IME POSTAJE POVPREČJE ST. DEV. 0 0.25 0.5/ MEDIANA 0.75 1 DELEŽ ANALIZIRANIH PODATKOV Bizeljsko 14.4. 8 31.3. 7.4. 16.4. 20.4. 30.4. 29/30 Brod 12.4. 10 25.3. 6.4. 13.4. 20.4. 29.4. 30/30 Bukovžlak 16.4. 11 25.3. 8.4. 17.4. 22.4. 8.5. 28/30 Cerknica 30.4. 8 13.4. 26.4. 30.4. 5.5. 19.5. 30/30 Dobliče 14.4. 9 27.3. 7.4. 15.4. 22.4. 30.4. 27/30 Gačnik 22.4. 10 2.4. 15.4. 23.4. 30.4. 8.5. 27/30 Gomilsko 19.4. 10 31.3. 13.4. 21.4. 24.4. 10.5. 30/30 Grad pri Cerkljah 24.4. 9 4.4. 20.4. 24.4. 28.4. 10.5. 26/30 Grm 21.4. 8 3.4. 17.4. 22.4. 26.4. 11.5. 26/30 Kadrenci pri Cerkvenjaku 16.4. 9 31.3. 9.4. 17.4. 22.4. 3.5. 30/30 Lesce 28.4. 7 14.4. 25.4. 28.4. 1.5. 12.5. 29/30 Luče 26.4. 8 10.4. 20.4. 29.4. 2.5. 11.5. 28/30 Maribor - Tezno 16.4. 10 25.3. 10.4. 19.4. 22.4. 1.5. 26/30 Mozirje 17.4. 10 26.3. 14.4. 18.4. 22.4. 5.5. 29/30 Novaki 27.4. 10 1.4. 19.4. 29.4. 3.5. 11.5. 26/30 Novi Lazi 24.4. 9 7.4. 20.4. 25.4. 30.4. 14.5. 28/30 Novo mesto 14.4. 11 20.3. 9.4. 14.4. 22.4. 5.5. 30/30 Podlehnik 11.4. 12 20.3. 3.4. 10.4. 22.4. 3.5. 27/30 Podlipje 2.5. 10 13.4. 26.4. 30.4. 11.5. 22.5. 30/30 Postojna 24.4. 8 31.3. 20.4. 25.4. 30.4. 8.5. 29/30 Rakičan 15.4. 10 30.3. 8.4. 14.4. 22.4. 4.5. 27/30 Rateče 10.5. 9 18.4. 6.5. 10.5. 16.5. 2.6. 29/30 Rižana 8.4. 8 21.3. 3.4. 11.4. 14.4. 20.4. 26/30 Rovte 2.5. 12 27.3. 26.4. 4.5. 9.5. 22.5. 27/30 Sevno na Dolenjskem 21.4. 11 25.3. 14.4. 23.4. 27.4. 10.5. 29/30 Slap 10.4. 9 25.3. 3.4. 12.4. 16.4. 23.4. 26/30 Slovenske Konjice 17.4. 13 9.3. 10.4. 19.4. 24.4. 10.5. 26/30 Sorica 10.5. 8 20.4. 5.5. 10.5. 13.5. 27.5. 29/30 Starše 17.4. 8 31.3. 10.4. 19.4. 23.4. 1.5. 26/30 Šalovci 17.4. 10 24.3. 10.4. 20.4. 23.4. 5.5. 30/30 Šmarje 14.4. 11 23.3. 5.4. 17.4. 22.4. 28.4. 30/30 Šmartno pri SG 23.4. 10 5.4. 16.4. 23.4. 30.4. 11.5. 29/30 Vače 20.4. 11 28.3. 11.4. 21.4. 27.4. 8.5. 29/30 Vedrijan 7.4. 10 15.3. 2.4. 10.4. 14.4. 20.4. 28/30 Velenje 20.4. 8 1.4. 14.4. 22.4. 25.4. 5.5. 30/30 Zgornje Bitnje 25.4. 8 11.4. 20.4. 26.4. 29.4. 11.5. 27/30 Zibika 15.4. 11 21.3. 8.4. 16.4. 22.4. 3.5. 30/30 Želimlje_214_9_4.4. 14.4._22.4. 26.4. 11.5._28/30 Preglednica 26: Številska statistika za fenološko fazo splošno cvetenje za domačo češpljo v obdobju 1981-2010 PERCENTILI IME POSTAJE POVPREČJE ST. DEV. 0 0.25 0.5/ MEDIANA 0.75 1 DELEŽ ANALIZIRANIH PODATKOV Bizeljsko 17.4. 8 2.4. 9.4. 18.4. 23.4. 2.5. 29/30 Brod 16.4. 10 28.3. 9.4. 18.4. 22.4. 3.5. 30/30 Bukovžlak 19.4. 11 29.3. 12.4. 20.4. 28.4. 12.5. 28/30 Cerknica 3.5. 8 14.4. 29.4. 4.5. 8.5. 21.5. 30/30 Dobliče 18.4. 9 30.3. 11.4. 20.4. 26.4. 3.5. 27/30 Gačnik 26.4. 9 6.4. 22.4. 26.4. 2.5. 10.5. 27/30 Gomilsko 22.4. 9 1.4. 16.4. 23.4. 27.4. 11.5. 30/30 Grad pri Cerkljah 28.4. 8 10.4. 24.4. 30.4. 1.5. 16.5. 26/30 Grm 23.4. 8 4.4. 20.4. 23.4. 27.4. 12.5. 26/30 Kadrenci pri Cerkvenjaku 19.4. 9 3.4. 13.4. 20.4. 25.4. 6.5. 30/30 Lesce 1.5. 7 16.4. 27.4. 1.5. 5.5. 14.5. 29/30 Luče 2.5. 8 17.4. 28.4. 4.5. 8.5. 13.5. 28/30 Maribor - Tezno 20.4. 9 30.3. 13.4. 23.4. 26.4. 4.5. 26/30 Mozirje 25.4. 10 28.3. 20.4. 25.4. 1.5. 10.5. 28/30 Novaki 1.5. 10 8.4. 24.4. 1.5. 7.5. 18.5. 26/30 Novi Lazi 30.4. 9 13.4. 25.4. 30.4. 5.5. 18.5. 27/30 Novo mesto 17.4. 10 28.3. 11.4. 16.4. 25.4. 6.5. 30/30 Podlehnik 15.4. 11 26.3. 8.4. 15.4. 25.4. 8.5. 27/30 Podlipje 5.5. 10 16.4. 30.4. 4.5. 13.5. 24.5. 30/30 Postojna 28.4. 9 3.4. 25.4. 28.4. 4.5. 12.5. 29/30 Rakičan 20.4. 9 31.3. 13.4. 21.4. 26.4. 7.5. 27/30 Rateče 14.5. 8 24.4. 9.5. 12.5. 18.5. 4.6. 29/30 Rižana 12.4. 8 28.3. 6.4. 14.4. 17.4. 24.4. 26/30 Rovte 8.5. 9 20.4. 30.4. 8.5. 15.5. 26.5. 27/30 Sevno na Dolenjskem 24.4. 10 31.3. 16.4. 25.4. 30.4. 12.5. 29/30 Slap 14.4. 8 30.3. 7.4. 17.4. 20.4. 27.4. 26/30 Slovenske Konjice 24.4. 12 26.3. 17.4. 25.4. 1.5. 16.5. 26/30 Sorica 15.5. 11 24.4. 10.5. 12.5. 20.5. 26.6. 29/30 Starše 21.4. 7 9.4. 15.4. 22.4. 25.4. 5.5. 26/30 Šalovci 20.4. 10 28.3. 13.4. 22.4. 27.4. 7.5. 30/30 Šmarje 18.4. 9 30.3. 10.4. 21.4. 26.4. 2.5. 30/30 Šmartno pri SG 26.4. 9 9.4. 18.4. 27.4. 1.5. 14.5. 29/30 Vače 25.4. 10 2.4. 17.4. 27.4. 3.5. 12.5. 29/30 Vedrijan 10.4. 11 17.3. 2.4. 15.4. 19.4. 24.4. 27/30 Velenje 23.4. 9 3.4. 16.4. 24.4. 28.4. 8.5. 30/30 Zgornje Bitnje 28.4. 7 14.4. 24.4. 30.4. 2.5. 15.5. 27/30 Zibika 19.4. 9 1.4. 13.4. 20.4. 25.4. 5.5. 30/30 Želimlje 25.4. 8 8.4. 19.4. 26.4. 1.5. 13.5. 28/30 Preglednica 27: Številska statistika za fenološko fazo konec cvetenja za domačo češplio v obdobju 1981-2010. PERCENTILI IME POSTAJE POVPREČJE ST. DEV. 0 0.25 0.5/ MEDIANA 0.75 1 DELEŽ ANALIZIRANIH PODATKOV Bizeljsko 23.4. 8 10.4. 18.4. 24.4. 28.4. 5.5. 29/30 Brod 23.4. 8 8.4. 16.4. 25.4. 28.4. 11.5. 30/30 Bukovžlak 29.4. 10 12.4. 23.4. 27.4. 6.5. 20.5. 28/30 Cerknica 7.5. 7 22.4. 4.5. 7.5. 12.5. 24.5. 30/30 Dobliče 23.4. 9 2.4. 18.4. 24.4. 30.4. 13.5. 27/30 Gačnik 1.5. 9 15.4. 27.4. 30.4. 7.5. 18.5. 27/30 Gomilsko 3.5. 8 16.4. 28.4. 1.5. 9.5. 17.5. 30/30 Grad pri Cerkljah 2.5. 8 16.4. 27.4. 3.5. 7.5. 20.5. 26/30 Grm 2.5. 6 20.4. 30.4. 3.5. 5.5. 17.5. 26/30 Kadrenci pri Cerkvenjaku 25.4. 8 10.4. 19.4. 27.4. 29.4. 10.5. 30/30 Lesce 6.5. 6 22.4. 2.5. 5.5. 8.5. 20.5. 29/30 Luče 9.5. 9 22.4. 2.5. 11.5. 14.5. 26.5. 28/30 Maribor - Tezno 27.4. 8 10.4. 22.4. 29.4. 2.5. 12.5. 26/30 Mozirje 3.5. 9 7.4. 30.4. 4.5. 10.5. 23.5. 28/30 Novaki 5.5. 9 15.4. 27.4. 8.5. 11.5. 22.5. 26/30 Novi Lazi 6.5. 8 22.4. 1.5. 7.5. 12.5. 20.5. 26/30 Novo mesto 26.4. 8 9.4. 21.4. 27.4. 1.5. 14.5. 30/30 Podlehnik 22.4. 10 2.4. 14.4. 21.4. 27.4. 13.5. 28/30 Podlipje 10.5. 10 21.4. 2.5. 9.5. 17.5. 1.6. 30/30 Postojna 3.5. 9 6.4. 29.4. 5.5. 9.5. 15.5. 29/30 Rakičan 26.4. 9 8.4. 19.4. 27.4. 2.5. 14.5. 27/30 Rateče 22.5. 8 30.4. 18.5. 21.5. 26.5. 10.6. 29/30 Rižana 19.4. 7 8.4. 13.4. 21.4. 24.4. 29.4. 26/30 Rovte 15.5. 9 26.4. 7.5. 15.5. 21.5. 3.6. 27/30 Sevno na Dolenjskem 29.4. 9 7.4. 22.4. 29.4. 3.5. 16.5. 29/30 Slap 19.4. 8 6.4. 12.4. 21.4. 25.4. 30.4. 26/30 Slovenske Konjice 2.5. 10 7.4. 26.4. 1.5. 8.5. 20.5. 26/30 Sorica 20.5. 9 28.4. 15.5. 17.5. 25.5. 8.6. 29/30 Starše 29.4. 7 12.4. 23.4. 30.4. 5.5. 10.5. 26/30 Šalovci 27.4. 8 10.4. 21.4. 28.4. 2.5. 11.5. 30/30 Šmarje 25.4. 8 10.4. 18.4. 28.4. 2.5. 10.5. 28/30 Šmartno pri SG 6.5. 9 18.4. 29.4. 6.5. 14.5. 24.5. 29/30 Vače 1.5. 9 13.4. 25.4. 30.4. 8.5. 17.5. 29/30 Vedrijan 17.4. 10 23.3. 9.4. 21.4. 24.4. 29.4. 27/30 Velenje 29.4. 8 15.4. 24.4. 1.5. 4.5. 15.5. 30/30 Zgornje Bitnje 6.5. 7 21.4. 1.5. 6.5. 10.5. 20.5. 27/30 Zibika 28.4. 8 15.4. 22.4. 29.4. 3.5. 14.5. 30/30 Želimlje 1.5. 7 16.4. 27.4. 30.4. 5.5. 15.5. 28/30 Preglednica 28: Fenološka faza začetek cvetenja domače češplje po desetletjih - številska statistika PERCENTILI DELEŽ 0.5/ ANALIZIRANIH IME POSTAJE OBDOBJE POVPREČJE ST. DEV. 0 0.25 MEDIANA 0.75 1 PODATKOV Bizeljsko (1981-1990) 16.4. 10 31.3. 10.4. 21.4. 23.4. 30.4. 90% Bizeljsko (1991-2000) 14.4. 8 31.3. 9.4. 17.4. 18.4. 28.4. 100% Bizeljsko (2001-2010) 12.4. 7 3.4. 6.4. 11.4. 19.4. 20.4. 100% Bukovžlak (1981-1990) 22.4. 13 25.3. 17.4. 22.4. 29.4. 8.5. 100% Bukovžlak (1991-2000) 12.4. 8 28.3. 10.4. 11.4. 17.4. 27.4. 100% Bukovžlak (2001-2010) 12.4. 9 1.4. 5.4. 12.4. 20.4. 23.4. 80% Cerknica (1981-1990) 5.5. 9 19.4. 1.5. 6.5. 11.5. 19.5. 100% Cerknica (1991-2000) 29.4. 6 15.4. 25.4. 1.5. 3.5. 7.5. 100% Cerknica (2001-2010) 27.4. 6 13.4. 26.4. 28.4. 30.4. 6.5. 100% Dobliče (1981-1990) 16.4. 10 30.3. 8.4. 17.4. 25.4. 30.4. 100% Dobliče (1991-2000) 14.4. 10 28.3. 7.4. 15.4. 23.4. 26.4. 90% Dobliče (2001-2010) 12.4. 8 27.3. 9.4. 14.4. 18.4. 20.4. 80% Grad pri Cerkljah (1981-1990) 26.4. 12 4.4. 24.4. 28.4. 3.5. 10.5. 90% Grad pri Cerkljah (1991-2000) 23.4. 6 10.4. 23.4. 24.4. 26.4. 1.5. 100% Grad pri Cerkljah (2001-2010) 21.4. 7 11.4. 15.4. 21.4. 27.4. 29.4. 70% Grm (1981-1990) 24.4. 11 7.4. 18.4. 25.4. 1.5. 11.5. 70% Grm (1991-2000) 21.4. 7 3.4. 20.4. 22.4. 24.4. 30.4. 100% Grm (2001-2010) 20.4. 7 11.4. 15.4. 20.4. 26.4. 29.4. 90% Kadrenci pri Cerkvenjaku (1981-1990) 20.4. 11 1.4. 11.4. 24.4. 27.4. 3.5. 100% Kadrenci pri Cerkvenjaku (1991-2000) 14.4. 7 31.3. 10.4. 13.4. 18.4. 24.4. 100% Kadrenci pri Cerkvenjaku (2001-2010) 14.4. 7 2.4. 9.4. 15.4. 20.4. 22.4. 100% Vače (1981-1990) 24.4. 14 28.3. 18.4. 29.4. 5.5. 8.5. 100% Vače (1991-2000) 17.4. 9 2.4. 10.4. 18.4. 24.4. 1.5. 100% Vače (2001-2010) 18.4. 8 6.4. 11.4. 16.4. 25.4. 30.4. 90% Novi Lazi (1981-1990) 30.4. 8 13.4. 26.4. 29.4. 4.5. 14.5. 100% Novi Lazi (1991-2000) 22.4. 8 8.4. 20.4. 22.4. 25.4. 5.5. 100% Novi Lazi (2001-2010) 20.4. 8 7.4. 13.4. 20.4. 25.4. 30.4. 80% Slap (1981-1990) 13.4. 9 25.3. 8.4. 16.4. 20.4. 23.4. 100% Slap (1991-2000) 7.4. 9 25.3. 30.3. 8.4. 13.4. 21.4. 100% Slap (2001-2010) 10.4. 7 1.4. 5.4. 12.4. 15.4. 18.4. 60% Maribor - Tezno (1981-1990) 19.4. 12 25.3. 12.4. 22.4. 26.4. 1.5. 100% Maribor - Tezno (1991-2000) 15.4. 9 25.3. 10.4. 17.4. 19.4. 29.4. 100% Maribor - Tezno (2001-2010) 16.4. 9 4.4. 9.4. 20.4. 22.4. 23.4. 60% Mozirje (1981-1990) 22.4. 11 4.4. 16.4. 23.4. 2.5. 5.5. 100% Mozirje (1991-2000) 17.4. 7 2.4. 16.4. 19.4. 21.4. 25.4. 100% Mozirje (2001-2010) 12.4. 10 26.3. 13.4. 14.4. 16.4. 24.4. 90% Rakičan (1981-1990) 21.4. 11 3.4. 12.4. 25.4. 29.4. 4.5. 100% Rakičan (1991-2000) 14.4. 8 30.3. 10.4. 16.4. 18.4. 26.4. 90% Rakičan (2001-2010) 10.4. 6 2.4. 7.4. 8.4. 13.4. 21.4. 80% Novaki (1981-1990) 28.4. 14 1.4. 19.4. 3.5. 7.5. 11.5. 90% Novaki (1991-2000) 27.4. 7 11.4. 25.4. 29.4. 2.5. 3.5. 90% Novaki (2001-2010) 25.4. 8 13.4. 19.4. 27.4. 30.4. 4.5. 80% Novo mesto (1981-1990) 20.4. 11 1.4. 15.4. 21.4. 26.4. 5.5. 100% Novo mesto (1991-2000) 12.4. 12 20.3. 10.4. 12.4. 15.4. 29.4. 100% Novo mesto (2001-2010) 11.4. 9 23.3. 7.4. 12.4. 19.4. 23.4. 100% Podlehnik (1981-1990) 16.4. 14 26.3. 6.4. 22.4. 25.4. 3.5. 70% Podlehnik (1991-2000) 8.4. 10 23.3. 3.4. 8.4. 12.4. 24.4. 100% Podlehnik (2001-2010) 10.4. 11 20.3. 5.4. 11.4. 20.4. 23.4. 100% Podlipje (1981-1990) 10.5. 8 26.4. 5.5. 11.5. 14.5. 22.5. 100% Podlipje (1991-2000) 1.5. 8 21.4. 27.4. 29.4. 3.5. 19.5. 100% Podlipje (2001-2010) 25.4. 6 13.4. 21.4. 26.4. 30.4. 2.5. 100% Postojna (1981-1990) 27.4. 12 31.3. 28.4. 1.5. 3.5. 8.5. 90% Postojna (1991-2000) 23.4. 6 14.4. 20.4. 24.4. 28.4. 4.5. 100% Postojna (2001-2010) 22.4. 6 11.4. 20.4. 24.4. 25.4. 30.4. 100% Rateče (1981-1990) 16.5. 9 6.5. 8.5. 15.5. 20.5. 2.6. 100% Rateče (1991-2000) 7.5. 6 30.4. 3.5. 6.5. 10.5. 20.5. 100% Rateče (2001-2010) 8.5. 9 18.4. 6.5. 10.5. 11.5. 17.5. 90% Rovte (1981-1990) 7.5. 17 27.3. 6.5. 12.5. 13.5. 22.5. 90% Rovte (1991-2000) 30.4. 7 18.4. 26.4. 3.5. 5.5. 9.5. 90% Rovte (2001-2010) 29.4. 8 16.4. 24.4. 30.4. 8.5. 8.5. 90% Sevno na Dolenjskem (1981-1990) 24.4. 15 25.3. 14.4. 1.5. 6.5. 10.5. 90% Sevno na Dolenjskem (1991-2000) 20.4. 8 4.4. 16.4. 22.4. 25.4. 2.5. 100% Sevno na Dolenjskem (2001-2010) 20.4. 7 8.4. 14.4. 22.4. 26.4. 28.4. 100% Slovenske Konjice (1981-1990) 23.4. 13 2.4. 17.4. 26.4. 2.5. 10.5. 100% Slovenske Konjice (1991-2000) 17.4. 8 3.4. 12.4. 18.4. 22.4. 29.4. 80% Slovenske Konjice (2001-2010) 9.4. 16 9.3. 2.4. 15.4. 21.4. 24.4. 80% Luče (1981-1990) 29.4. 10 10.4. 25.4. 3.5. 4.5. 11.5. 80% Luče (1991-2000) 28.4. 7 16.4. 26.4. 29.4. 2.5. 8.5. 100% Luče (2001-2010) 23.4. 7 12.4. 18.4. 25.4. 29.4. 30.4. 100% Sorica (1981-1990) 15.5. 8 3.5. 10.5. 16.5. 19.5. 27.5. 90% Sorica (1991-2000) 9.5. 5 1.5. 6.5. 7.5. 11.5. 20.5. 100% Sorica (2001-2010) 6.5. 8 20.4. 4.5. 8.5. 13.5. 15.5. 100% Starše (1981-1990) 18.4. 8 9.4. 11.4. 21.4. 23.4. 1.5. 100% Starše (1991-2000) 16.4. 9 31.3. 11.4. 17.4. 22.4. 30.4. 100% Starše (2001-2010) 15.4. 9 6.4. 8.4. 15.4. 23.4. 25.4. 60% Gačnik (1981-1990) 26.4. 9 11.4. 19.4. 29.4. 3.5. 6.5. 100% Gačnik (1991-2000) 22.4. 11 2.4. 16.4. 21.4. 29.4. 8.5. 100% Gačnik (2001-2010) 18.4. 8 8.4. 12.4. 23.4. 24.4. 27.4. 70% Šmarje (1981-1990) 19.4. 10 1.4. 12.4. 22.4. 27.4. 28.4. 100% Šmarje (1991-2000) 13.4. 10 2.4. 5.4. 9.4. 22.4. 26.4. 100% Šmarje (2001-2010) 11.4. 12 23.3. 5.4. 15.4. 21.4. 23.4. 100% Šmartno pri SG (1981-1990) 30.4. 11 9.4. 27.4. 2.5. 9.5. 11.5. 100% Šmartno pri SG (1991-2000) 24.4. 6 15.4. 21.4. 24.4. 28.4. 3.5. 90% Šmartno pri SG (2001-2010) 16.4. 7 5.4. 11.4. 16.4. 22.4. 24.4. 100% Vedrijan (1981-1990) 12.4. 10 19.3. 12.4. 14.4. 16.4. 20.4. 100% Vedrijan (1991-2000) 4.4. 10 18.3. 27.3. 6.4. 11.4. 19.4. 90% Vedrijan (2001-2010) 4.4. 11 15.3. 29.3. 9.4. 10.4. 15.4. 90% Velenje (1981-1990) 23.4. 11 1.4. 16.4. 26.4. 1.5. 5.5. 100% Velenje (1991-2000) 20.4. 7 3.4. 20.4. 22.4. 22.4. 30.4. 100% Velenje (2001-2010) 18.4. 6 9.4. 13.4. 18.4. 24.4. 26.4. 100% Šalovci (1981-1990) 20.4. 13 24.3. 13.4. 24.4. 28.4. 5.5. 100% Šalovci (1991-2000) 17.4. 9 31.3. 15.4. 19.4. 23.4. 1.5. 100% Šalovci (2001-2010) 15.4. 7 4.4. 9.4. 15.4. 22.4. 22.4. 100% Zgornje Bitnje (1981-1990) 27.4. 11 14.4. 16.4. 27.4. 4.5. 11.5. 80% Zgornje Bitnje (1991-2000) 25.4. 5 12.4. 25.4. 26.4. 27.4. 3.5. 100% Zgornje Bitnje (2001-2010) 24.4. 7 11.4. 17.4. 27.4. 29.4. 30.4. 90% Zelimlje (1981-1990) 28.4. 10 11.4. 23.4. 1.5. 2.5. 11.5. 90% Zelimlje (1991-2000) 19.4. 8 4.4. 13.4. 22.4. 24.4. 28.4. 100% Zelimlje (2001-2010) 17.4. 7 7.4. 11.4. 16.4. 22.4. 27.4. 90% Lesce (1981-1990) 2.5. 8 19.4. 29.4. 4.5. 8.5. 12.5. 100% Lesce (1991-2000) 27.4. 5 17.4. 23.4. 28.4. 30.4. 3.5. 100% Lesce (2001-2010) 26.4. 6 14.4. 25.4. 26.4. 1.5. 3.5. 90% Rižana (1981-1990) 9.4. 8 25.3. 2.4. 11.4. 14.4. 20.4. 90% Rižana (1991-2000) 6.4. 10 21.3. 31.3. 8.4. 12.4. 18.4. 100% Rižana (2001-2010) 9.4. 7 31.3. 4.4. 13.4. 14.4. 18.4. 70% Zibika (1981-1990) 19.4. 14 21.3. 12.4. 23.4. 29.4. 3.5. 100% Zibika (1991-2000) 14.4. 8 30.3. 10.4. 13.4. 20.4. 27.4. 100% Zibika (2001-2010) 11.4. 9 29.3. 3.4. 14.4. 19.4. 22.4. 100% Gomilsko (1981-1990) 24.4. 10 8.4. 16.4. 26.4. 30.4. 10.5. 100% Gomilsko (1991-2000) 19.4. 8 31.3. 17.4. 21.4. 22.4. 30.4. 100% Gomilsko (2001-2010) 14.4. 8 1.4. 8.4. 18.4. 20.4. 23.4. 100% Brod (1981-1990) 17.4. 11 26.3. 8.4. 21.4. 24.4. 29.4. 100% Brod (1991-2000) 11.4. 9 25.3. 8.4. 11.4. 13.4. 27.4. 100% Brod (2001-2010) 10.4. 9 26.3. 5.4. 11.4. 18.4. 20.4. 100% > Ш w * Slika 43: Povprečni zaporedni dan nastopa fenološke faze splošno cvetenje domače češplje v obdobju 19812010 Priloga 6: Vročinski stres Preglednica 29: Povprečno in največje število dni ter pripadajoče leto, ko so bile rastline v vročinskem stresu na izbranih postajah v dolgoletnem obdobju od leta 1981 do 2014. IME POSTAJE N.V.[m] DELOVANJE POSTAJE NAJVEČ DNI (V LETU) MEDIANA POVPREČJE (1981-2014) POVPREČJE (1981-2010) Krvavec 1740 1981 - 0 0 0,0 0,0 Letališče JP -Ljubljana 364 1981 - 7 (2013) 0 0,5 0,3 Planina pod Golico 956 1981 - 0 0 0,0 0,0 Kredarica 2514 1981 - 0 0 0,0 0,0 Rateče 864 1981 - 2 (1983) 0 0,1 0,1 Vojsko 1067 1981 - 0 0 0,0 0,0 Bilje 55 1981 - 18 (2003) 1 2,5 2,1 Godnje 320 1981 - 14 (2003) 0 1,3 1,0 Postojna 533 1981 - 5 (2013) 0 0,3 0,1 Nova vas na Blokah 722 1981 - 1 (2013) 0 0,0 0,0 Kočevje 467 1981 - 7 (2013) 0 0,8 0,4 Ljubljana - Bežigrad 299 1981 - 11 (2013) 0 1,4 0,8 Sevno 545 1981-2011 1 (2003) 0 0,0 0,0 Bizeljsko 175 1981 - 23 (2003) 0 2,9 2,1 Novo mesto 220 1981 - 9 (2013) 0 1,1 0,7 Črnomelj 157 1981 - 10 (2013) 1 2,0 1,4 Celje 242 1981 - 12 (2003) 0 1,3 0,9 Slovenske Konjice 330 1981 - 9 (2013) 0 1,1 0,7 Starše 240 1981 - 11 (2013) 0 1,2 0,7 Maribor - Tabor 275 1981 - 10 (2013) 0 1,1 0,8 Letališče ER Maribor 264 1981 - 8 (2013) 0 0,8 0,6 Šmartno pri SG 444 1981 - 6 (2013) 0 0,2 0,0 Polički vrh 280 1981 - 7 (2013) 0 0,5 0,3 Lendava 190 1981 - 8 (2013) 0 1,1 0,7 Murska Sobota -Rakičan 187 1981 - 11 (1992) 0 1,3 1,0 Veliki Dolenci 308 1981 - 7 (2013) 0 0,6 0,4 Lesce 515 1981 - 6 (2013) 0 0,2 0,0 Metlika 153 1981 - 25 (2003) 1 3,8 3,3 Vogel 1535 1981 - 0 0 0,0 0,0 Portorož - letališče 2 1989 - 7 (2003 in 2013) 0 1,3 1,0 Portorož - Beli Križ 92 1981-1991 0 0 0,0 0,0 Stara Fužina 548 1981-2001 2 (1983 in 1992) 0 0,2 0,2 Bohinjska Češnjica 595 2003 - 1 (2013) 0 0,1 0,0 Cerklje - letališče 154 2005 - 10 (2011) 1 3,2 1,0 * S sivinami so označene postaje, ki nimajo popolnega 30-letnega niza (1981-2010) podatkov. Preglednica 30: Po postajah in letih (1981-2014) prikazano število dni z vročinskim stresom IME POSTAJE N.V.[m]/LETO 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 Krvavec 1740 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Letališče JP - Brnik 364 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 1 0 0 0 0 1 7 0 Planina pod Golico 956 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Kredarica 2514 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Rateče 864 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 Vojsko 1067 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Bilje 55 0 0 0 0 0 1 0 2 0 0 0 5 4 4 0 0 0 5 0 0 1 1 18 1 1 12 4 0 2 2 8 6 8 1 Godnje 320 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 14 1 0 6 2 0 0 0 3 6 5 0 Postojna 533 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 1 5 0 Nova vas na Blokah 722 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 Kočevje 467 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 4 0 0 0 4 0 0 0 4 3 7 0 Ljubljana - Bežigrad 299 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 2 1 0 8 0 1 3 3 0 0 1 6 6 11 1 Sevno 545 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 Bizeljsko 175 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 4 2 0 0 0 0 0 0 8 1 2 23 1 0 7 6 0 1 7 11 14 8 0 Novo mesto 220 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 2 0 0 0 0 0 0 3 2 0 6 0 0 0 3 0 0 2 3 6 9 0 Črnomelj 157 0 0 1 1 1 0 0 2 0 0 0 4 1 0 0 0 0 1 0 7 4 1 9 0 0 1 5 0 1 3 6 9 10 0 Celje 242 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 12 0 0 1 3 0 0 3 3 6 10 0 Slovenske Konjice 330 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 3 0 1 7 0 0 0 4 0 0 2 3 3 9 0 Starše 240 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 5 1 1 5 0 0 0 5 0 0 1 3 4 11 1 Maribor - Tabor 275 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 3 0 1 9 0 0 0 4 0 0 1 2 4 10 0 Letališče ER Maribor 264 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 7 0 0 0 3 0 0 1 0 2 8 0 Šmartno pri SG 444 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 0 Polički vrh 280 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 2 0 0 0 3 0 0 0 0 0 7 0 Lendava 190 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 5 1 0 0 0 0 0 0 3 0 0 7 0 0 0 5 0 0 0 3 5 8 0 Murska Sobota - Rakičan 187 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 11 1 0 0 0 0 0 0 4 1 0 8 0 0 0 5 0 0 0 1 2 9 0 Veliki Dolenci 308 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 3 0 0 0 3 0 0 0 0 2 7 0 Lesce 515 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 0 Metlika 153 0 0 3 1 0 0 0 1 0 0 0 10 6 0 0 0 0 1 0 11 15 2 25 0 3 12 5 0 1 3 11 10 10 0 Vogel 1535 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Portorož - letališče 2 0 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 4 0 1 0 0 7 0 0 3 2 0 0 1 1 2 7 0 Beli Križ 92 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Stara Fužina 548 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Bohinjska Češnjica 595 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 Cerklje - letališče 154 0 1 3 0 1 1 10 7 9 0 Slika 45: Število dni z vročinskim stresom v odvisnosti od nadmorske višine za izbrana leta Priloga 7: Ekonomski dejavniki Preglednica 31: Ocena pridelka glede na izbrane klimatske dejavnike Šifra Pridelek (P) (neto kg/ha zrnja; bruto kg/ha suhe snovi) Indeks (T1=100; VOD1_TV1=100) Pšenica Koruza Sejani travniki Trajni travniki Pšenica Koruza Sejani travniki Trajni travniki Pšenica Koruza Sejani travniki Trajni travniki TEMPERATURA P T1 K T1 TD T1 TT T1 6.000 11.000 14.000 10.500 1,00 1,00 1,00 1,00 P T2 K T2 TD T2 TT T2 5.500 9.790 13.000 9.750 0,92 0,89 0,93 0,93 P T3 K T3 TD T3 TT T3 4.500 8.580 11.500 8.625 0,75 0,78 0,82 0,82 P T4 - TD T4 TT T4 4.000 - 10.000 7.500 0,67 - 0,71 0,71 - - - TT T5 - - - 5.250 - - - 0,50 VODA - TLA P T2 VOD1 TV1 K T2 VOD1 TV1 TD T2 VOD1 TV1 TT T2 VOD1 TV1 5.500 9.790 13.000 9750 1,00 1,00 1,00 1,00 P T2 VOD2 TV1 K T2 VOD2 TV1 TD T2 VOD2 TV1 TT T2 VOD2 TV1 5.088 9.056 11.934 8775 0,93 0,93 0,92 0,90 P T2 VOD3 TV1 K T2 VOD3 TV1 TD T2 VOD3 TV1 TT T2 VOD3 TV1 4.469 8.322 10.608 7800 0,81 0,85 0,82 0,80 P T2 VOD1 TV2 K T2 VOD1 TV2 TD T2 VOD1 TV2 TT T2 VOD1 TV2 3.850 7.465 9.945 7313 0,70 0,76 0,77 0,75 P T2 VOD2 TV2 K T2 VOD2 TV2 TD T2 VOD2 TV2 TT T2 VOD2 TV2 3.575 6.180 8.951 6581 0,65 0,63 0,69 0,68 P T2 VOD3 TV2 K T2 VOD3 TV2 TD T2 VOD3 TV2 TT T2 VOD3 TV2 3.025 4.895 7.956 5850 0,55 0,50 0,61 0,60 P T2 VOD1 TV3 K T2 VOD1 TV3 TD T2 VOD1 TV3 TT T2 VOD1 TV3 2.750 4.486 7.293 5363 0,50 0,46 0,56 0,55 P T2 VOD2 TV3 K T2 VOD2 TV3 TD T2 VOD2 TV3 TT T2 VOD2 TV3 2.338 3.873 6.299 4631 0,43 0,40 0,48 0,48 P T2 VOD3 TV3 K T2 VOD3 TV3 TD T2 VOD3 TV3 TT T2 VOD3 TV3 1.925 3.260 5.304 3900 0,35 0,33 0,41 0,40 Preglednica 32: Lastna cena izbranih kmetijskih pridelkov v odvisnosti od temperaturnih razmer in vodno talnih razmer Šifra Lastna cena (LC) (EUR/ kg) Indeks (T1=100; VOD1_TV1=100) Pšenica Koruza Sejani travniki Trajni travniki Pšenica Koruza Sejani travniki Trajni travniki Pšenica Koruza Sejani travniki Trajni travniki TEMPERATU P_T1 K_T1 TDT1 TTT1 0,183 0,178 0,166 0,168 1,00 1,00 1,00 1,00 P_T2 K_T2 TDT2 TTT2 0,186 0,190 0,171 0,174 1,01 1,07 1,03 1,04 P_T3 K_T3 TDT3 TTT3 0,207 0,199 0,178 0,180 1,13 1,12 1,07 1,07 P_T4 - TDT4 TTT4 0,222 - 0,188 0,183 1,21 - 1,13 1,09 - - - TT_T5 - - - 0,199 - - - 1,18 VODA - TLA PT2VOD1TV1 K_T2_ VOD1TV1 TDT2VOD1TV1 TTT2VOD1TV1 0,186 0,190 0,171 0,174 1,00 1,00 1,00 1,00 PT2VOD2TV1 KT2VOD2TV1 TD_T2_ VOD2TV1 TTT2VOD2TV1 0,194 0,194 0,176 0,185 1,04 1,02 1,03 1,06 P_T2_ VOD3TV1 KT2VOD3TV1 TD_T2_ VOD3TV1 TTT2VOD3TV1 0,217 0,203 0,190 0,194 1,17 1,07 1,12 1,11 PT2VOD1TV2 K_T2_ VOD1TV2 TDT2VOD1TV2 TTT2VOD1TV2 0,228 0,212 0,189 0,195 1,23 1,12 1,11 1,12 P_T2_ VOD2TV2 KT2VOD2TV2 TD_T2_ VOD2TV2 TTT2VOD2TV2 0,236 0,223 0,195 0,197 1,27 1,17 1,14 1,13 P_T2_ VOD3TV2 KT2VOD3TV2 TD_T2_ VOD3TV2 TTT2VOD3TV2 0,274 0,245 0,203 0,204 1,48 1,29 1,19 1,17 PT2VOD1TV3 K_T2_ VOD1TV3 TDT2VOD1TV3 TTT2VOD1TV3 0,267 0,253 0,201 0,205 1,44 1,33 1,18 1,18 P_T2_ VOD2TV3 KT2VOD2TV3 TD_T2_ VOD2TV3 TTT2VOD2TV3 0,302 0,280 0,207 0,197 1,63 1,47 1,22 1,13 P_T2_ VOD3TV3 KT2VOD3TV3 TD_T2_ VOD3TV3 TTT2VOD3TV3 0,362 0,320 0,220 0,220 1,95 1,69 1,29 1,26 Preglednica 33: Razlika v stroških pridelave (EUR/ha) Šifra Razlika v stroških na hektar (RS) (EUR/ha) Pšenica Koruza Sejani travniki Trajni travniki Pšenica Koruza Sejani travniki Trajni travniki TEMPERATU RA P_T1 K_T1 TD_T1 TT_T1 0 0 0 0 P_T2 K_T2 TD_T2 TT_T2 14 118 55 62 P_T3 K_T3 TD_T3 TT_T3 109 184 138 106 P_T4 - TD_T4 TT_T4 157 - 220 113 - - - TT T5 - - - 161 VODA - TLA P_T2_VOD 1 _TV1 K_T2_VOD 1_TV1 TD_T2_VOD1_TV1 TT_T2_VOD 1 _TV 1 0 0 0 0 P_T2_VOD2_TV1 K_T2_VOD2_TV1 TD_T2_VOD2_TV1 TT_T2_VOD2_TV1 40 36 67 96 P_T2_VOD3_TV1 K_T2_VOD3_TV1 TD_T2_VOD3_TV1 TT_T2_VOD3_TV 1 140 105 208 152 P_T2_VOD1_TV2 K_T2_VOD1_TV2 TD_T2_VOD1_TV2 TT_T2_VOD1_TV2 162 165 181 152 P_T2_VOD2_TV2 K_T2_VOD2_TV2 TD_T2_VOD2_TV2 TT_T2_VOD2_TV2 178 203 214 149 P_T2_VOD3_TV2 K_T2_VOD3_TV2 TD_T2_VOD3_TV2 TT_T2_VOD3_TV2 268 272 258 172 P_T2_VOD1_TV3 K_T2_VOD1_TV3 TD_T2_VOD1_TV3 TT_T2_VOD1_TV3 223 282 220 164 P_T2_VOD2_TV3 K_T2_VOD2_TV3 TD_T2_VOD2_TV3 TT_T2_VOD2_TV3 273 348 232 103 P_T2_VOD3_TV3 K_T2_VOD3_TV3 TD_T2_VOD3_TV3 TT_T2_VOD3_TV3 340 426 263 179 XL