Tak horko za našich mladých let nebývalo! Je to pravda, spočítali jsme tropické dny pro celé Česko | Ilustrace: AI ChatGPT

Ilustrace: AI ChatGPT

Tak horko za našich mladých let nebývalo! Je to pravda, spočítali jsme tropické dny pro celé Česko

Planeta se otepluje. Víme to už celá desetiletí díky soustavnému měření na povrchu a od druhé poloviny 20. století i pomocí družicového dálkového průzkumu Země. Nebylo tedy žádným překvapením, když nám klimatologové v lednu postupně oznámili, že rok 2024 byl ten historicky nejteplejší jak v Česku, tak Evropě a na celém světě.

Oživeno v 21 h | Ve spodní části tohoto prvního listu najdete výsledky pro celé Česko, nejen pro Prahu.

Zvýšení průměrné teploty o nějaký ten zlomek stupně Celsia je ale pro běžného člověka poměrně abstraktní a zamlžený údaj, a tak jsme se podívali do historických čísel pražského Klementina a spočítali tropické dny, kterých si už všimne naprosto každý.

Napřed pouze Praha, Klementinum

Tvrdá data v plné nahotě potvrzují, že novodobé rčení „taková vedra za našich mladých let nebývala,“ není jen vzpomínkový sentiment, ale empirické zhodnocení reality. 

Období Tropických dnů za rok Podíl tropických dnů Pouze červenec až srpen
1800–1900 4,7 1 % 5 %
1900–1950 6,4 2 % 6 %
1950–1980 8,0 2 % 8 %
1980–1990 8,6 2 % 9 %
1990–2000 12,7 3 % 13 %
2000–2010 17,7 5 % 18 %
2010–2025 20,4 6 % 21 %

Metodika: Použili jsme historická data z meteorologických měření ve stanici Praha Klementinum. Loňský rok jsme k tabulce doplnili z denních CSV, které ČHMÚ zveřejňuje pro každou svoji stanici. Spočítali jsme počet tropických dnů – to je meteorologický termín označující den, kdy maximální teplota dosáhne alespoň 30 °C.

image.png

Většinu tropických dnů pochopitelně zaznamenáváme v druhé polovině jara a v létě. Na druhém grafu jsme tedy rozsah zúžili právě na tyto měsíce. Není proto divu, že i tento obrázek kopíruje jasný trend.

image.png

Více nakonec napoví kalendářová heatmapa tropických dnů od Jáchyma Brzeziny z ČHMÚ s širším rozsahem od dubna do září a pro roky 1961-2024.

Jáchym zároveň zpracoval data ze všech dostupných měřících stanic, a proto odpadne případný vliv tepelného ostrova Prahy, v jehož centru se Klementinum nachází.


Tady jsou data za celé Česko

V diskuzi se objevily výhrady, že ukazujeme pouze měření z pražského Klementina. Že takové výsledky jsou ovlivněné tzv. tepelným ostrovem, kolem je hodně betonu, asfaltu, dopravy a jiných vlivů.

Lidem asi může být jedno, jestli je jim horko vinou klimatické změny nebo jiných okolností, jsou to ale relevantní připomínky. Proto jsme na to šli ještě jednou a jinak.

Sáhli jsme na exporty historických měření ČHMÚ ze všech meteostanic. Dali jsme pryč ty, kde chyběla data od roku 1970, které neměly měření až do konce loňského roku a které neměřily celé toto období. Zůstalo nám 97 stanic rozmístěných po celém území Česka. Leží v nadmořských výškách od 197 m nad mořem (Doksany) až po 1118 m (Churáňov), průměr je 409 m.

image.png
Stanice ČHMÚ, ze kterých počítáme tropické dny

Ne, tak horko za našich mladých let opravdu nebývalo:

Období Tropických dnů za rok Podíl tropických dnů Pouze červenec až srpen
1970–1979 4,8 1,3 % 5,2 %
1980–1989 4,9 1,3 % 5,3 %
1990–1999 9,1 2,5 % 9,9 %
2000–2009 10,8 3,0 % 11,8 %
2010–2019 14,5 4,0 % 15,8 %
2020–2024 13,5 3,7 % 14,7 %

Upozorňujeme, že v této tabulce pro celé Česko máme jiná období než v tabulce nahoře. Aby nám zůstal dostatek meteostanic, začali jsme tady až rokem 1970 a od něj srovnáváme jednotlivá desetiletí.

Oživeno 2. července | Tématu lidské zapomnětlivosti se aktuálně věnuje také Český hydrometeorologický ústav. Jeho text najdete na následujícím listu.

Pokračování 2 / 3

Český hydrometeorologický ústav publikoval 2. července na síti X příspěvek na podobné téma:

„Konečně normální léto!” „Takové teploty byly za mého mládí normální, hlavně strašit!“ „Výstrahy když je 32 °C? Vždyť jsou to normální a příjemné teploty!”

Výše jen pár hodnocení, která se mohou v prostředí sociálních sítí vyskytovat. Kde ale končí lidská selektivní a velmi nedokonalá pamět, měla by nastoupit tvrdá data z dlouhodobého měření desítek stanic. Níže je příkládáme.

Jsou tropické teploty v létě normální?

Samozřejmě, tropické dny se vyskytovaly i před desítkami let. Jak ale ukazuje graf na první infografice, jejich četnost a pravděpodobnost výskytu se za posledních 30 let výrazně zvýšila. V rámci 52 stanic ČHMÚ s dlouhodobým měřením jsme například mezi lety 1961 a 1970 zaznamenávali kolem 2500 dní s teplotou 30 °C a vyšší. V posledních několika desetiletích je to minimálně dvojnásobek a období, kdy se v rámci roku vyskytují, se rozšiřuje.

Teploty nad 35 °C byly kdysi normální, stejně jako dnes.

Pohled na data tento fakt vyvrací. Mezi roky 1961 a 1990 se takto vysoké teploty vyskytovaly opravdu velmi vzácně. Například od roku 1961 do 1970 se takových dní v rámci všech 52 stanic vyskytlo jen 17. V posledních desetiletích je tomu ale zcela jinak. V období 2011 a 2020 jsme zaznamenali takových dní 610. Četnost takovýchto teplot tedy výrazně narostla a narůstá.

A jak to bylo s teplotami ještě vyššími, tedy výrazně nad 35 °C?

Teploty 36 °C, 37 °C nebo dokonce 38 °C se u nás před rokem 1980/1985 víceméně vůbec nevyskytovaly. Výrazný nárůst četnosti těchto dní přichází hlavně po roce 2000.

Dnes budou teploty v Čechách stoupat na některých místech výjimečně až na 37 °C. Zítra na jižní Moravě až 36 °C.

Výše prezentovaná data tedy jasně ukazují narůstající trend v případě tropických a extrémních teplot v posledních desetiletích. Jedná se samozřejmě o důsledek klimatické změny a vyhlídky do budoucna nejsou o nic lepší, ba naopak.

A co ty vaše výstrahy? Jen strašení...!

Zatímco klima se za posledních několik desítek let výrazně změnilo (a mění), citlivost člověka na vysoké až extrémní teploty se nezměnila (vzpomeňme hlavně na ty nejstarší z nás). I proto je úlohou národních meteorologických služeb všude na světě na tyto extrémy počasí upozorňovat prostřednictvím výstražné služby a výstrah různé intenzity.


Infografika zmiňovaná v textu se odkazuje na kalendářovou heatmapu tropických dnů od Jáchyma Brzeziny z ČHMÚ, na kterou jsme také upozorňovali.

Kdyby vás zajímalo, jak jsme s AI „psali“ skript pro stahování dat, můžete se podívat na další list.

Pokračování 3 / 3

Tohle už se samotnými výsledky nesouvisí, ale někoho by mohlo zaujmout, jakým způsobem jsme získali kód pro stahování a zpracování souborů s daty z webu ČHMÚ. Skript v Pythonu nám připravilo AI Gemini 2.5 Pro, které od nás dostalo následující české zadání. Na první pokus jsme dostali funkční kód, který stačilo vyzkoušet, vymyslet si nějaké drobné úpravy a bylo hotovo.

V tomto případě jsme také využili vlastního Asistenta (Gem), který je připravený pro psaní kódu. V něm používáme personalizaci (Chovej se jako profesionální vývojář s velkou zkušeností s frontendovým i backendovým vývojem) a specifikujeme různé detaily: že uživatel zadá v úvodu zadání programovací jazyk, že má být výstupem jen kód bez vysvětlování a jiných textů, ať si s námi píše česky, ale komentáře do kódu anglicky…

Bez použití Asistenta by bylo vhodné přidat toto upřesnění přímo do promptu.


Vytvoř Python skript.

Ve stejné složce, v jaké ho budu spouštět, načte soubor stations.csv. Má tuto strukturu, ukazuji prvních pár řádků. Jsou to meteorologické stanice - jejich id, název, dva sloupce se souřadnicemi a nadmořská výška.

WSI,FULL_NAME,GEOGR1,GEOGR2,ELEVATION
0-20000-0-11406,Cheb,12.362892,50.076212,458.0
0-20000-0-11414,Karlovy Vary  Olšová Vrata,12.9131,50.2019,603.0
0-20000-0-11423,Přimda,12.6794,49.6694,742.0
0-20000-0-11433,Kopisty,13.6233,50.5442,240.0

Ve stejné složce načti také soubor files.csv. Má tuto strukturu, ukazují jen prvních pár řádků. Jsou to názvy souborů, které skript bude následně stahovat.

File
dly-0-20000-0-11406-TMA.csv
dly-0-20000-0-11414-TMA.csv
dly-0-20000-0-11423-TMA.csv
dly-0-20000-0-11433-TMA.csv

Skript každý z těchto souborů stáhne na adrese např. https://opendata.chmi.cz/meteorology/climate/historical_csv/data/daily/temperature/dly-0-20000-0-11406-TMA.csv - všimni si, tohle je příklad hned pro první řádek ve files.csv. Obecně půjde o adresu https://opendata.chmi.cz/meteorology/climate/historical_csv/data/daily/temperature/[nazevsouboru].

V souborech jsou denní hodnoty s nejvyšší naměřenou teplotou v dané meteostanici. Prvních pár řádků vypadá například takto:

WSI,EG_EL_ABBREVIATION,TIME,DT,VALUE,FLAG1,QUALITY,
0-20000-0-11406,TMA,20:00,1865-06-01T20:00Z,21.0,,0.0,
0-20000-0-11406,TMA,20:00,1865-06-02T20:00Z,23.8,,0.0,
0-20000-0-11406,TMA,20:00,1865-06-03T20:00Z,22.3,,0.0,
0-20000-0-11406,TMA,20:00,1865-06-04T20:00Z,23.3,,0.0,
0-20000-0-11406,TMA,20:00,1865-06-05T20:00Z,15.0,,0.0,

S každým stáhnutým souborem nyní potřebuji udělat:

  • V tabulce nech jen sloupce WSI,DT,VALUE
  • Sloupec DT je datum.
  • Pokud v tabulce nejsou hodnoty od 1. ledna 1970, soubor zahoď a pokračuj s dalším.
  • Stejně tak zahoď soubory, kde nejsou hodnoty až do 31. prosince 2024.
  • Vypiš si u každé stanice všechny roky a zkontroluj, že žádný nechybí. Pokud ano, stanici také vyhoď.
  • Odstraň všechny řádky před 1. lednem 1970 (toto datum bude potom v tabulce první).
  • Přidej sloupec YEAR s číslem integer odpovídajícím roku.
  • Přidej sloupec MONTH s číslem integer odpovídajícím měsíci. Např. červen bude 6.
  • Odstraň všechny řádky, ve kterých je VALUE < 30.
  • Na první místo tabulky přidej sloupec STATION. Podle WSI najdi název stanice v tabulce ze souboru stations.csv. I v ní je sloupec WSI, podle něj to spáruj. Ze stations použij jen FULL_NAME, ne ostatní sloupce.
  • Tabulku agreguj podle sloupců STATION, WSI, YEAR, MONTH. Přidej sloupec TROPICAL_DAYS, který bude odpovídat počtu řádků. Počítáme takhle počet tropických dnů v měsících.

Tabulku ulož do soubor tropical_days.csv.

Nyní pokračuj s dalším souborem z tabulky Files.

Nová data vždycky přidej na konec souboru tropical_days.csv.

Při běhu skriptu vypisuj, kolikátý soubor z kolika stahuješ a zpracováváš. Jakmile spáruješ název stanice, vypiš ho také. 

Když soubor zahodíš, napiš to do výpisu také. Tady ještě zapiš název stanice do nové tabulky a na konci do souboru missing.csv. Potřebuji vidět, kolik a které stanice takto vypadly. Do missing přidávej také důvod vyřazení: Chybí starší, Chybí nové, Chybí některé roky.


Výsledkem bylo CSV v této podobě. Načetli jsme ho do Tabulek Google a výpočty provedli v nich. Šlo by to samozřejmě také rovnou skriptem v Pythonu, ale v tabulkovém editoru je to víc pod kontrolou.

image.png
CSV, se kterým jsme dál pracovali

Pro zobrazení pozic meteostanic  na mapě jsme využili službu Google My Maps. Načetli jsme do ní CSV s názvy a souřadnicemi stanic, které vyhověly podmínkám.

Určitě si přečtěte

Články odjinud