Skirtingų dydžių Lietuvos upių baseinų maksimalaus nuotėkio kaitos įvertinimas

Abstract

Upių nuotėkis yra indikatorius, rodantis klimato pasikeitimus. Šylant klimatui neabejotinai yra veikiamas ir nuotėkis. Siekiant nustatyti, kaip hidrologiniai parametrai kinta laikui bėgant priklausomai nuo meteorologinių salygų, straipsnyje pateikiami nagrinėti maksimalus dviejų skirtingų upių baseinų – Ventos (ties Papile) ir Kražantės (ties Pluskiais) – nuot kiai 1968–2008 m. Analizuojami Šiaulių ir Laukuvos stotyse išmatuoti klimatiniai parametrai – krituliai bei vidutinė oro temperatūra, labiausiai lemiantys nuot kio pasikeitimus. Nustatyti koreliaciniai ryšiai tarp kritulių bei maksimalaus debito pasikeitimo nėra labai stiprus: Ventos upės koreliacinis koeficientas yra 0,66, o Kražantės – 0,72. Naudojantis TREND programa, atlikti statistinės analizės neparametrinis Mann – Kendall bei Spearman‘s Rho testai, pagal kuriuos nustatyti abieju nagrinėjamų upių reikšmingi neigiami bei teigiami trendai visais metu laikotarpiais.

The flow of the rivers is the indicator revealing the changes of the climate. Thus, the warming up of the climate, undoubtedly, affects the flow. This article aims to determine how the hydrological parameters fluctuate depending on meteorological ones in the time-span and analyses,- two maximum flows of basins of two different rivers: the river Venta (above Papil) and the river Kražant (above Pluskiai) in the period of 1968–2008. The work analyses the climatic parameters, which have the strongest influence on the changes in the flows, such as the precipitation and the average air temperature, observed in the meteorological stations of Šiauliai and Laukuva. The correlation between the precipitation and maximum change of yield has been estimated, though it is not strong: the ratio of correlation in the river Venta is 0,66, that in the river Kražant – 0,72. Significant negative trends of the both analyzed rivers during the spring period and significant negative trends of the river Venta during the period of winter have been established by the use of statistical analysis of the results obtained from a non-parametric Mann-Kendall test and linear regression test.