Veter na Primorskem (PDF) - Volovja reber

Veter na Primorskem 

Jože Rakovec in Gregor Gregorič 

Katedra za meteorologijo 

Oddelek za fiziko, Fakulteta za matematiko in fiziko, Univerza v Ljubljani 

Renato Bertalanič, Mojca Dolinar, Tanja Cegnar in Boris Zupančič 

Urad za meteorologijo 

Agencija Republike Slovenije za okolje, Ministrstvo za okolje in prostor 

Ljubljana 2001

Kazalo 

Wind in Primorska region – Summary of conclusions ......................................................... 8 

Wind measurements in years 1999 and 2000 compared to long-time periods....................... 8 

Wind potential of Primorska region....................................................................................... 8 

Uvod......................................................................................................................................... 10 

Metoda izdelave naloge........................................................................................................ 10 

Vetrovne razmere v Sloveniji............................................................................................... 10 

Splošno o vetrovnosti v Sloveniji..................................................................................... 11 

Močni vetrovi ................................................................................................................... 11 

Najpogostejši splošni vetrovi ........................................................................................... 12 

Krajevni vetrovi................................................................................................................ 12 

Veter v gorskem svetu...................................................................................................... 12 

1 Relativne razlike vetrovnosti med kraji na Primorskem v plasti zraka pri tleh........... 13 

1.1 Meteorološki model ALADIN/SI................................................................................... 13 

1.2 Masno-konsistentni model Aiolos/Athin ....................................................................... 13 

1.2.1 Splošni opis ............................................................................................................. 13 

1.2.2 O zanesljivosti masno-konsistentnih modelov........................................................ 15 

1.3 Relativne prostorske razlike glede vetrovnosti .............................................................. 18 

1.3.1 Splošni rezultati modela nad Primorsko...................................................................... 18 

1.3.1.1 Splošni jugozahodnik in splošni jugovzhodnik.................................................... 18 

1.3.1.2 Splošni zahodnik .................................................................................................. 20 

1.3.2 Konkretna primera burje in jugozahodnika............................................................. 21 

1.3.2.1 Veter 29. 1.1. 2001 - burja ............................................................................... 22 

1.3.2.2 Veter 11.4. 11.1. 2000 – jugozahodnik ............................................................ 24 

2 Reprezentativnost vetra na Primorskem v letih 1999 in 2000 glede na daljše časovno 

obdobje .................................................................................................................................... 26 

2.1 Pri tleh v Sloveniji izmerjeni veter - primerjava vetrovnosti na petih izbranih postajah v 

letih 1999 in 2000 z daljšim obdobjem ................................................................................ 26 

2.1.2 Povprečne hitrosti.................................................................................................... 26 

Obdobje delovanja in število veljavnih meritev............................................................... 26 

Opisne statistike ............................................................................................................... 27 

2.1.2 Hitrosti, večje od 4 m/s ........................................................................................... 32 

2.2 Veter v višinah nad Slovenijo po radiosondnih meritvah .............................................. 36 

2.2.1 Radiosondni podatki merilne postaje Ljubljana Bežigrad v obdobju 1996–2000 .. 36 

Tabele za leto 1996 .......................................................................................................... 37 

Tabele za leto 1997 .......................................................................................................... 38 

Tabele za leto 1998 .......................................................................................................... 39 

Tabele za leto 1999 .......................................................................................................... 40 

Tabele za leto 2000 .......................................................................................................... 41 

Slike za leta 1996 do 2000 ............................................................................................... 42 

2.2.2 Razmere v obdobju 1996–2001 na ploskvi 925 mbar............................................. 44 

2.3 Veter v višinah nad Slovenijo v zadnjih 50 letih po meteoroloških modelih ................ 47 

2.3.1 Mesečna povprečja vetrovnosti na štirih nivojih do višine okrog 5 km.................. 47 

2.3.1.1 Povprečja vrednosti.......................................................................................... 47 

2.3.1.2 Regresijske zveze med hitrostmi vetra na različnih višinah nad tlemi. ........... 47 

2.3.2 Veter v letu 2000 na štirih nivojih nad tlemi na vsakih 6 ur ................................... 49 

2

2.3.3 Primerjava let 1999 in 2000 z obdobjem 1984-1998 .............................................. 52 

2.3.3.1 Veter na 500 mbar............................................................................................ 52 

2.3.3.2 Veter 10 m nad tlemi........................................................................................ 54 

2.3.4 Sklepi na osnovi modelskih ocen vetrov nad Slovenijo.......................................... 57 

3 Ocena vetrovnega potenciala na Primorskem.................................................................. 58 

3.1 Metoda izračunavanja vetrovnega potenciala ................................................................ 58 

3.1.1 Fizikalne osnove...................................................................................................... 58 

3.1.2 Izbrana metoda ........................................................................................................ 59 

3.1.3 Model WA S P ........................................................................................................... 59 

3.1.3.1 Kratek opis modela WASP .............................................................................. 59 

3.1.3.2 Struktura modela WA S P................................................................................... 60 

3.1.3.3 Izbor postaje ..................................................................................................... 60 

3.1.3.4 Hrapavost terena............................................................................................... 60 

3.1.4 Weibullova porazdelitev ......................................................................................... 62 

3.1.5 Zanesljivost modela WA S P ..................................................................................... 63 

3.2 Vetrovni potencial po posameznih postajah................................................................... 65 

3.2.1 Izbor merilnih mest ................................................................................................. 65 

3.2.2 Testiranje modela .................................................................................................... 67 

3.2.3 Atlas vetra v okolici 13 izbranih merilnih mest ...................................................... 68 

3.3 Prostorska porazdelitev vetrovnega potenciala .............................................................. 71 

3.3.1 Potencialna energija vetra izračunana z masno konsistentnim-modelom............... 71 

3.3.2 Metoda prostorske interpolacije potencialne energije vetra.................................... 73 

3.3.2 Karte energijskega potenciala vetra ........................................................................ 73 

4 Sklepi .................................................................................................................................... 78 

4.1 Sklepi o reprezentativnosti meritve vetra v letih 1999 in 2000 za daljše obdobje......... 78 

4.3 Sklepi o potencialu vetra na Primorskem....................................................................... 78 

Literatura................................................................................................................................ 80 

Dodatek: Podatki po metodologiji modela WA s P za posamezne lokacije......................... 81 

D1 Klimatološki odtis vetra ......................................................................................... 81 

D2 Tabele s parametri Weibullove statistike in z oceno potenciala vetra.................... 82 

Ajdovščina................................................................................................................................ 83 

Bilje ......................................................................................................................................... 86 

Divača....................................................................................................................................... 88 

Dolane ...................................................................................................................................... 90 

Dolenje ..................................................................................................................................... 92 

Lipica........................................................................................................................................ 94 

Portorož – Beli Križ ................................................................................................................. 96 

Portorož – letališče................................................................................................................... 98 

Postojna .................................................................................................................................. 100 

Razdrto ................................................................................................................................... 102 

Strmec..................................................................................................................................... 104 

Šepulje.................................................................................................................................... 106 

Vipava .................................................................................................................................... 108 

3

Kazalo slik 

Slika 1.1 Orografija v modelu ALADIN/SI nad delom SI domene. ........................................ 13 

Slika 1.2: Orografija v masno-konsistentnem modelu nad Primorsko..................................... 14 

Slika 1.3 Relativne razlike med hitrostjo vetra pri tleh na različnih območjih Primorske, ko v 

višinah piha povsod enak zahodnik s hitrostjo 10 m/s. .................................................... 17 

Slika 1.4 Relativne razlike med hitrostjo vetra na različnih območjih Primorske ob splošnem 

jugozahodniku, ki ima v višinah hitrost 10 m/s. .............................................................. 19 


jugovzhodniku, ki ima v višinah hitrost 10 m/s. .............................................................. 20 

Slika 1.6 Napoved modela ALADIN/SI za 29.1.1.2001 ob 18h. Levo: horizontalno polje vetra 

pri tlaku 850 hPa (pribl. 1500 m). Desno: vertikalni presek velikosti hitrosti (glej sliko 

1.1).................................................................................................................................... 22 

Slika 1.7: Relativne razlike med hitrostjo vetra na različnih območjih Primorske ob burji 29. 

jan. 2001........................................................................................................................... 23 

Slika 1.8 Napoved modela ALADIN/SI za 11.4.11.1.2000 ob 12h. Levo: horizontalno polje 

vetra pri tlaku 850 hPa (pribl. 1500 m). Desno: vertikalni presek velikosti hitrosti (glej 

sliko 1).............................................................................................................................. 24 

Slika 1.9 Relativne razlike med hitrostjo vetra na različnih območjih Primorske ob 

jugozahodniku 11.1. nov. 2000. ....................................................................................... 25 

Slika 2.1 Graf z okvirji za postajo Bilje ................................................................................... 27 

Slika 2.2. Graf z okvirji za postajo Dolenje ............................................................................. 28 

Slika 2.3. Graf z okvirji za postajo Ljubljana .......................................................................... 28 

Slika 2.4. Graf z okvirji za postajo Portorož............................................................................ 29 

Slika 2.5. Graf z okvirji za postajo Rogla ................................................................................ 29 

Slika 2.6. Graf povprečne polurne hitrosti za posamezno leto meritve ................................... 30 

Slika 2.7. Delež časa v %, s povprečno polurno hitrostjo večjo ali enako 4 m/s po posameznih 

letih delovanja .................................................................................................................. 32 

Slika 2.8. Mesečna povprečja polurne hitrost vetra v odvisnosti od meseca v letu................. 35 

Slika 2.9. Delež časa s hitrostmi večjimi ali enakim od 4 m/s v odvisnosti od meseca v letu. 35 

Slika 2.10 Povprečna mesečna hitrost vetra pri 500 mbar (okrog 5500 m n.m.)..................... 42 



Slika 2.13 Povprečna mesečna hitrost vetra pri 925 mbar (okrog 750 m n.m.)....................... 44 

Slika 2.14: Porazdelitev hitrosti vetra na ploskvi 925 mbar ................................................... 44 

Slika 2.15 Porazdelitev vseh vetrov po smereh in pogostost brezvetrja na ploskvi 925 mbar 45 

Slika 2.16 Porazdelitev vetrov s hitrostjo pod 5 m/s in pogostost brezvetrja pri 925 mbar..... 45 

Slika 2.17 Porazdelitev vetrov s hitrostjo vsaj 5 m/s na ploskvi 925 mbar.............................. 46 

Slika 2.14 Povezanost vetrov na različnih višinah med seboj po mesečnih povprečjih hitrosti 

vetra za 50-letno obdobje 1948-1998............................................................................... 48 

Slika 2.15 Modelska hitrost vetra nad Slovenijo na nadmorski višini okrog 5500 m v letu 

2000 po ameriških re-analizah (narisana so mesečna povprečja hitrosti)........................ 49 

Slika 2.16 Povezanost vetrov na različnih višinah med seboj po modelskih rezultatih na 

vsakih 6 ur (štirikrat dnevno) v letu 2000. ....................................................................... 51 

Slika 2.17 Modelska hitrost vetra nad Slovenijo na nadmorski višini okrog 5500 m v letih 

1948-2000 po ameriških re-analizah (narisana so mesečna povprečja hitrosti)............... 54 

Slika 2.18 Modelska hitrost vetra nad Slovenijo na višini 10 m nad tlemi v letih 1948-2000 po 

ameriških re-analizah (narisana so mesečna povprečja hitrosti)...................................... 55 

4

Slika 3.1 Primer okolice, ki pripada razredu hrapavosti 0 (iz Troen and Petersen 1989)........ 61 

Slika 3.2 Primer okolice, ki pripada razredu hrapavosti 1(iz Troen and Petersen 1989)......... 61 



Slika 3.5: Karta potenciala vetra 10 m nad tlemi, izračunana na podlagi hitrosti iz masnokonsistentnega 

modela. .................................................................................................... 72 


modela in z regresijo ustrezno utežena glede na meritve v točkah. ........ 72 

Slika 3.7 Karta vetrovnega potenciala za Primorsko (10 m nad tlemi, 1 razred hrapavosti)... 74 

Slika 3.8 Karta vetrovnega potenciala za Primorsko (10 m nad tlemi, 2 razred hrapavosti)... 74 

Slika 3.9 Karta vetrovnega potenciala za Vipavsko dolino (10 m nad tlemi, 1 razred 

hrapavosti)........................................................................................................................ 75 

Slika 3.10 Karta vetrovnega potenciala za Primorsko (25 m nad tlemi, 1 razred hrapavosti). 76 

Slika 3.11 Karta vetrovnega potenciala za Primorsko (50 m nad tlemi, 1 razred hrapavosti). 76 

Kazalo tabel 

Tabela 1.1 Regresija med nadmorsko višino h in hitrostjo vetra pri tleh po modelu za splošni 

jugozahodnik in splošni jugovzhodnik............................................................................. 16 

Tabela 2.2 Osnovne opisne statistike povprečnih polurnih hitrosti vetra ................................ 27 

Tabela 2.3 t-test leta 1999 glede na obdobje pred letom 1999................................................. 30 

Tabela 2.4 t-test leta 2000 glede na obdobje pred letom 1999................................................. 31 

Tabela 2.5 t-test leta 1999 glede na celotno obdobje delovanja postaj. Statistično značilne 

razlike so označene s krepko pisavo ................................................................................ 31 

Tabela 2.6 t-test leta 2000 glede na celotno obdobje delovanja postaj. ................................... 31 

Tabela 2.7 Odstotek časa, ko je bila povprečna polurna hitrost vetra večja od 4 m/s ............. 32 

Tabela 2.8 Število meritev s hitrostjo pod in nad 4 m/s v obdobju 1999, 2000 in v celotnem 

obdobju delovanja, delež meritev pod in nad hitrostjo 4 m/s, test χ 2 razlik meritev v 

obdobjih 1999 in 2000 glede na celotno obdobje in statistična značilnost p za postajo 

Bilje. ................................................................................................................................. 33 




Dolenje. ............................................................................................................................ 33 




Ljubljana........................................................................................................................... 34 




Portorož. ........................................................................................................................... 34 




Rogla. ............................................................................................................................... 34 

Tabela 2.13 Povprečna, najmanjša in največja hitrost vetra, mediana in standardni odklon ter 

število upoštevanih podatkov v letu 1996 pri 500 mbar (okrog 5500 m n.m.). ............... 37 

5









Tabela 2.19: Povprečna, najmanjša in največja hitrost vetra, mediana in standardni odklon ter 



število upoštevanih podatkov v letu 1997 pri 925 mbar (okrog 750 m n.m.). ................. 38 

























Tabela 2.33 Nekatere statistične količine v zvezi z mesečnimi povprečji hitrosti vetra nad 

Slovenijo v 50-letnem obdobju 1984-1998...................................................................... 47 

Tabela 2.34 Povprečne vrednosti in standardne deviacije hitrosti vetra (vsakič iz vzorca 1572 

podatkov).......................................................................................................................... 49 

Tabela 2.35 Povezanost med hitrostmi vetra ob istem času na različnih nivojih (isti vzorec) 50 

Tabela 2.36 Karakteristike vetra na 500 mbar v obdobju 1948.1998 po dveh virih: po CD- 

ROMu in dobljenih s ftp protokolom s strežnika http://dss.ucar.edu/ ............................. 52 

Tabela 2.37 Povprečne hitrosti in nekatere druge statistične karakteristike glede modelskega 

vetra 10 m nad tlemi za Slovenijo v različnih obdobjih med 1948 in 2000 ter primerjava 

z letoma 1999 in 2000. ..................................................................................................... 53 

Tabela 2.38 Test »t« za razliko med povprečji modelske hitrosti na 500 mbar (okrog 5500 m 

visoko) nad Slovenijo v letih 1999-2000 glede na obdobje 1948-1998 in desetletje 1989- 

1998 z upoštevanjem različnih varianc v obeh naborih podatkov. Statistično značilne 

razlike (z zanesljivostjo nad 95%) so označene s krepko pisavo..................................... 53 

6


vetra 10 m nad tlemi za Slovenijo v različnih obdobjih med 1948 in 2000 ter primerjava 

z letoma 1999 in 2000. ..................................................................................................... 54 

Tabela 2.40 Test »t« za razliko med povprečji modelske hitrosti 10 m nad tlemi za Slovenijo v 

letih 1999-2000 glede na obdobje 1948-1998 in desetletje 1989-1998 z upoštevanjem 

različnih varianc v obeh naborih podatkov. ..................................................................... 55 

Tabela 3.1 Štirje standardni razredi hrapavosti po metodologiji WA S P .................................. 61 

Tabela 3.2 Seznam 13 izbranih merilnih mest, njihovi geografski podatki (severna geografska 

širina ϕ, vzhodna geografska dolžina λ, Gauss-Krügerjevi koordinati X in Y) in višina 

anemometra ...................................................................................................................... 65 

Tabela 3.3 Obdobje meritev na 13 izbranih merilnih mestih, vrsta podatkov – povprečevanje 

hitrosti............................................................................................................................... 66 

Tabela 3.4 Izbrana merilna mesta in dosegljivost podatkov, potrebnih za model WA S P 

(orografija – digitalna karta reliefa, popis ovir okrog anemometra, ocena hrapavosti 

terena okrog anemometra)................................................................................................ 67 

Tabela 3.5. Napoved povprečne hitrosti za 6 izbranih merilnih mest...................................... 68 

Tabela 3.6 Povprečne hitrosti vetra in povprečna gostota moči vetra na različnih višinah nad 

tlemi za različne razrede hrapavosti terena. ..................................................................... 69 

7

Wind in Primorska region – Summary of conclusions 

Wind measurements in years 1999 and 2000 compared to long-time periods 

Two different data sets were used: 

- available wind data close to the ground from meteorological archives for Slovenia 

(some from Primorska region, some also from other regions), 

- radiosounding data from Ljubljana, 

- and model data on wind characteristics in Slovenia (upper levels and at model level 

approx 20 m above the ground according to NCEP/NCAR Reanalysis 1948-1998 

Monthly Means), 

giving partly contradictory results. 

According to measurements were, as regards wind speed in Slovenia, years 1999 in 2000 

below the long-term average; at most sites by a few percents, at Dolenje even much more: the 

year 1999 by more than 20%, and the year 2000 by more than 40%. Only in Ljubljana were 

these two years windier: both years by approximately 8%. According to model data at upper 

levels were winds in years 1999 and 2000 stronger than the long-term average by 

approximately 15 %. Sounding data cannot, due to short period archive, serve for such 

evaluation. 

Data close to the ground, and model data for upper levels do not offer tha basis for years 1999 

and 2000 to be very exceptional. Statistical estimators for ground and upper levels are partly 

in contradiction. Thus we judge that 1999 and 2000 were not very exceptional ones – they 

were rather close to the long-term average; with probably some 10 % interval to one or 

another side of the average. It should also be considered that also different 10-years periods 

were rather different – according to the model results for upper levels by some 4 % up or 

down. The year 1999 was, especially as regards wind close to the ground, quite representative 

for long-term wind conditions. 

As the wind resource depends on the wind velocity to the third power, a 10 % interval of 

incertainity for velocity should result in an approximately 30 % interval of wind power (up - 

according to model data, down - according to the measured data at some locations close to the 

ground). Variations from one decade to another seem to be around 10 % of the average wind 

power. 

Wind potential of Primorska region 

For estimation of wind potential at stations with meteorological measurements a WA S P 

methodology was applied. For spatial interpolation these results were combined with the 

estimates of relative differences (with 500 m x 500 m resolution) between places inside the 

region. These estimates are based on results of the mass-consistent model being applied to 

general winds across Slovenia, and to some special cases. 

The measurements at meteorological stations, and the interpolation procedure give an 

estimate of the strongest wind potential in Primorska region on ridges of the Karst plateaus 

(Trnovski gozd, Nanos, Javorniki). There the average power density of wind exceeds 1000 

W/m 2 . Also very high is the wind potential on ridges of Brkini and Slavnik. 

8

Bora contributes significantly to wind potential in some places: the most in eastern part of 

Vipava valley, but also on Karst plateau, at Slovene coast, and in Istria. It should be, however, 

taken into account that Bora is only one of the winds (blowing in approx 20 % of the time, 

one third of all cases being weak Bora). It is gusty wind and between strong gusts there are 

also weak lulls. Thus the ridges still have greater wind potential than the Bora in Vipava 

valley (where it is the strongest). The more general, constant winds obviously contribute to 

such high wind potential at ridges. Ridges above Vipava valley have more than triple wind 

potential (more than 1000 W/m 2 ), if compared to the one at the bottom of the eastern part of 

Vipava valley. Wind power density is, according to measurements, at Strmec 386,5 W/m 2 

(Strmec is close to the saddle in a ridge, but not very high – so not really representative for 

exposed locations), while the one at Ajdoščina reaches only 320,5 W/m 2 . In Vipava valley the 

contribution of Bora diminishes rather quickly, as the wind power density in Bilje is only 34,7 

W/m 2 . In the direction towards the sea, the decrease is slower and so the contribution of Bora 

is still considerable at the Slovene coast. Locally the influence of Bora is weakened in the 

windward of orographic obstacles. 

The conclusion is, that there are mainly general (gradient) winds which contribute the most to 

the high wind potential at ridges: NE wind (which blows across whole Slovenia and in 

Primorska region katabatically descends down the slopes as Bora), but also SW, S and SE 

winds. General impression of the »strength« of Bora, which is gusty and katabatically 

accelerated from the plateaus of Notranjska down to Vipava valley, across Karst to the coast 

of Trieste, and to the Slovene coast, is obviously rather subjective: we have a lot of 

experience with this wind in these populated areas, while we only occasionally visit the 

elevated ridges (and we preferable choose a nice weather days for such visits). 

Our conclusion on highest wind potential on ridges (exceeding 1000 W/m 2 ) is based on 

measurements mainly in lowlands and on the model results. We were not able to use the wind 

data from ridges, as the data (of special measurements for wind resources studies) were not 

offered us for use. So Elektro Primorska should compare our results with their mesured data 

to comfirm the quanntitative values; we believe that relative differences are well captured 

with our approach. 

9

Uvod 

Metoda izdelave naloge 

Za potrebe preučevanja vetrovnosti na Primorskem smo po specifikaciji naloge, delno za 

IREET, delno neposredno za Elektro Primorska, opravili preučitev potenciala vetra na tem 

območju in ugotovili naj bi, koliko so meritve v letih 1999 in 2000, ki so jih na raznih 

izpostavljenih lokacijah opravljali v teh dveh letih, reprezentativne za daljše obdobje. Skupni 

okvir zastavljene naloge je torej dokaj obsežen. Ker pa smo bili k nalogi pritegnjeni 

sorazmerno pozno, smo nalogo opravljali po fazah. 

V prvem delu naloge smo ocenili relativne razlike glede vetrovnosti med posameznimi 

lokacijami. Ta vsebina je v tem končnem poročilu zajeta v poglavju 1. Za oceno relativnih 

razlik glede vetrovnosti smo uporabili dva modela: enega dinamičnega v horizontalni 

ločljivosti okrog 11 km, in drugega kinematičnega s horizontalno ločljivostjo 500 m. Oba 

modela numerično simulirata pihanje vetra preko hribov, skozi doline itn. v odvisnosti od 

splošnih, širših pogojev, ki opredeljujejo vetrovnost. 

Potem smo do poletja opravili še raziskavo o tem, kako sta bili leti 1999 in 2000, ko so na 

Primorskem opravljali meritve vetra na več lokacijah, značilni za daljše obdobje. Tudi o tem 

smo pripravili najprej preliminarno poročilo – večina ugotovitev je v tem končnem poročilu 

zajeta v poglavju 2. 

Končno smo se lotili še ocenjevanja »potenciala« vetra, ki je odvisen od tretje potence 

hitrosti. Ocena potenciala energije vetra zahteva podroben študij izmerjenih vrednosti vetra na 

posameznih lokacijah in lokacij samih, uporabo Weibullove porazdelitvene funkcije (npr. 

Troen and Petersen 1989); iz parametrov te funkcije se potem določa »potencial« energije in 

moči vetra. Za zanesljivost ocene potenciala je zelo koristno preučiti tudi vetrovnost v 

vertikalnem profilu do nekaj deset metrov nad tlemi, pa tudi v prostem ozračju. Potrebno je 

seveda primerjati obdobja meritev z daljše-dobnimi podatki o vetru, da ugotovimo morebitne 

nehomogenosti v času in se s tem vsaj delno zavarujemo pred morebitnimi precenitvami ali 

podcenitvami rezultatov meritev na posameznih lokacijah zaradi morebitnih slučajnosti v času 

samih meritev. Rezultati glede potenciala energije vetra na nekaterih merilnih postajah in v 

njihovi okolici so na kratko podani v poglavju 3, podrobno pa v Dodatku (kor gostota 

povprečne moči). Poglavje 3 podaja tudi oceno prostorske razporeditve te povprečne gostote 

moči vetra. 

Pri tem po moramo poudariti eno zelo bistveno lokalno značilnost našega primorskega 

prostora, ki je običajne metodologije za ocenjevanje potenciala vetra ne zajemajo. Gre za 

padajoči značaj in pospeševanje toka burje pri padanju s planot Notranjske in Krasa v 

Vipavsko dolino in k morju. Zato je burja močnejša na pod temi planotami. Po drugi strani pa 

so vetrovi na splošno z višino vse močnejši, še posebej nad grebeni. Zato smo morali ubrati 

drugačno pot, kot jo predvidevajo sicer standardni postopki za pretežno ravninska območja. 

To posebno obravnavo smo razložili v poglavju 3, kjer je opisan potencial vetra. 

Vetrovne razmere v Sloveniji 

10

Vetrovne razmere v Sloveniji določata predvsem njena geografska lega v zmernih geografskih 

širinah severne poloble in Alpe. Nad Evropo v splošnem prevladujejo zahodni vetrovi, čeprav 

zračni tok večinoma valovi in se s tem odklanja priti severu in jugu, občasno pa se oblikujejo 

tudi veliki zračni vrtnici, območja visokega in nizkega zračnega pritiska, v katerih je gibanje v 

smeri urinega kazalca oz. v nasprotno smer. V veliki meri na vetrovne razmere vpliva tudi 

razgibanost površja. Hribi pogosto obvarujejo pred najbolj močnimi vetrovi in obenem 

vplivajo na splošne vetrovne razmere pri nas tudi z odklanjanjem smeri vetra, ki se prilagaja 

obliki gorstva. Za krajevne vetrovne razmere je pomembna razgibanost manjših razsežnosti, 

razporeditev vodnih površin in kopnega, različno ogrevanje oziroma ohlajanje površja in 

posledično spodnjih plasti ozračja. 

V splošnem lahko trdimo, da je povprečna hitrost vetra v Sloveniji manjša kot v ravninskem 

delu zahodne in srednje Evrope. Zapletena so tudi zaključena krajevna gibanja zraka. 

Razgibano površje je vzrok tudi za nastanek lokalnih vetrov. Poleg značilnih krajevnih vetrov 

s kopnega na morje ponoči in z morja na kopno čez dan, ter dolinskih in pobočnih vetrov, ki 

navadno ne presežejo hitrosti okoli 5 m/s, so najpomembnejši vetrovi, ki so značilni za 

omejena območja, njihov nastanek pa je odvisen od vremenskih razmer večjih razsežnosti, to 

so: jugo, burja, severni in južni fen. Ti vetrovi lahko dosežejo tudi velike hitrosti, burja in o 

vetrovnih razmerah velikih razsežnosti so to Alpe, ki nas severni fen celo rušilno jakost. 

Splošno o vetrovnosti v Sloveniji 

Prizemna opazovanja in meritve vetra so pokazale, da je povprečna hitrost vetra v bližini tal 

največja spomladi. V višjih plasteh ozračja so največje hitrosti značilne za hladno polovico 

leta. Po nižinah, predvsem po kotlinah in dolinah, se v hladnem delu leta rad zbira hladen 

zrak, nastajajo tako imenovana jezera hladnega zraka, v katerih se razvije zelo šibka krajevna 

cirkulacija zraka, ki je povsem neodvisna od vetrovnih razmer v toplejšem zraku nad jezerom 

hladnega zraka. Ob posebnih razmerah se hladen zrak v spodnjih plasteh ozračja iznad Padske 

nižine razširi tudi nad severni Jadran, Vipavsko dolino in Slovensko Primorje. Jezera 

hladnega zraka so torej eden izmed vzrokov za obdobja razmeroma šibkih vetrov po nižinah 

pozimi. Vendar moramo takoj pripomniti, da so krajevni vetrovi, kot je burja, jugo in severni 

ter južni fen, najmočnejši prav pozimi. Vztrajajo lahko tudi po več dni nepretrgoma. 

Močni vetrovi 

Glede močnih vetrov v Sloveniji ločimo tri območja: prvo je tisto, kjer piha burja, drugo je 

območje severnega fena, tretje območje pa je kar celotna Slovenija, kjer se močan veter 

pojavlja ob nevihtah, torej dokaj kratkotrajen močan veter iz katere koli smeri, ki pa ne traja 

dolgo, ponavadi ob nevihti zabeležimo le nekaj močnih sunkov, izjemoma se ob nevihti 

naredi tudi vrtinčast rušilni veter, ki lahko odkriva strehe, izjemoma lomi tudi drevesa. Močna 

burja na Krasu, v Vipavski dolini in Slovenskem Primorju piha vsako leto, najpogostejša in 

najbolj izrazita je pozimi, zmerna burja pa se pojavlja prek celega leta. Največkrat je 

severovzhodnik, krajevno se lahko odkloni do vzhodne ali severne smeri. Za burjo je značilna 

izrazita sunkovitost, nekajminutni močan veter zamenja nekajkrat tako dolgo obdobje 

šibkejšega vetra. V sunkih doseže lahko tudi 40 m/s, krajevno je njena hitrost spremenljiva, 

največjo hitrost pričakujemo ob vznožju gorskih grebenov, na primer v Vipavski dolini je 

tako območje med Ajdovščino in Vipavo z okolico. Krajevne razlike v hitrosti burje so velike. 

11

Burja lahko piha tudi po več dni nepretrgoma. Kljub temu, da je to katabatičen veter, je burja 

pozimi mrzel veter, ki prinaša zelo suh zrak. 

Jugo je omejen na obalno območje, drugod po državi v takih primerih piha jugozahodni veter. 

Jugo je jugovzhodni veter, je bistveno manj sunkovit od burje. Čeprav je lahko tudi močan, se 

po največjih hitrosti ne more primerjati z burjo. Tudi jugo lahko piha več dni zapored. 

Večinoma prinaša topel in vlažen zrak. 

Severni fen je značilen za vznožje Karavank, za dolino Save Bohinjke in Dolinke, Logarsko 

dolino. Izjemoma lahko doseže tudi rušilne hitrosti, največ škode pa so po izkušnjah naredili 

vrtinci na steku dolin. V minulem stoletju je zelo močan severni fen dvakrat povzročil veliko 

škodo. Ob severnem fenu tudi drugod po državi piha severni veter, le da ni tako močan kot v 

vznožju Karavank. Ozračje je v takih vremenskih situacijah dobro prevetreno. V Primorju ne 

piha severni veter, ampak burja. 

Najpogostejši splošni vetrovi 

Najpogostejši splošni vetrovi so povezani s posameznimi vremenskimi situacijami. Mednje 

prištevamo severovzhodni veter (v Primorju se odraža kot burja), jugozahodni veter (ob obali 

je to jugo, ponekod na Notranjskem in Dolenjskem ter Beli krajini je to južni fen) ter severni 

veter, ki ga ob vznožju Karavank poznamo kot severni fen. Za te vetrove je značilna 

razmeroma stalna smer, lahko pihajo več dni zapored. Jugozahodni veter je najbolj značilen 

za Dolenjsko, Štajersko in Prekmurje ter osrednjo Slovenijo. Severni veter navadno piha za 

vremensko fronto, dobra je prevetrenost po vsej državi, tudi po nižinah. Severovzhodni veter 

je značilen za Prekmurje, Štajersko, Dolenjsko in vzhodno Slovenijo, na Primorskem in 

Notranjskem piha burja. 

Krajevni vetrovi 

Ob šibkih splošnih vetrovih ali v njihovi odsotnosti prevladujejo krajevni vetrovi, večinoma 

so šibki in pri nas običajno ne presežejo 5 m/s, nastajajo zaradi različnega ohlajanja oziroma 

segrevanja tal in posledično spodnjih plasti ozračja. V hladnem delu leta ob takih razmerah po 

nižinah in kotlinah običajno nastanejo jezera hladnega zraka, v katerih se vzpostavi šibko 

krajevno gibanje zraka. Najmočnejši so poleti, ko je tudi sonce najmočnejše in so zato tudi 

razlike v ogrevanju površja največje. Čez dan pihajo po dolinah navzgor, po prisojnih 

pobočjih navzgor, iz morja nad kopno, ponoči se zrak spušča o dolini, po pobočjih se steka 

proti dnu doline ali kotline, iz kopnega piha nad morje. 

Veter v gorskem svetu 

Na gorskih vrhovih so vetrovne razmere podobne razmeram v prostem ozračju, vendar tudi v 

gorah naletimo na odstopanja, kot je na primer okrepitev vetra na slemenih in grebenih ter 

oslabitev na zavetrni strani gora. Še večje so spremembe v smeri vetra, poleg prilagajanja z 

obtekanjem zraka okoli ovire, kanaliziranja vzdolž dolin, poznamo tudi nastajanje vrtincev s 

horizontalno in vetrikalno osjo. V splošnem pa lahko trdimo, da hitrost vetra z naraščajočo 

višino narašča. 

12

1 Relativne razlike vetrovnosti med kraji na Primorskem v plasti 

zraka pri tleh 

Relativne razlike med posameznimi kraji na Primorskem smo ugotavljali s pomočjo 

modelskih simulacij. Na kratko najprej opišemo modele, potem pa podajamo rezultate. 

1.1 Meteorološki model ALADIN/SI 

Meteorološki model ALADIN (npr. Sadiki et al. 2000) napoveduje meteorološke 

spremenljivke nad območjem, ki je veliko 800 km x 800 km in ima središče v osrednji 

Sloveniji. Model ima horizontalno ločljivost 11 km in operativno teče na 

Hidrometeorološkem zavodu RS. Rezultati tega modela so najbolj natančen vsakodnevni 

operativni vir podatkov o tridimenzionalnem polju vetra v Sloveniji. Na sliki 1 je narisan izrez 

modelske orografije za področje, ki nas zanima v tej študiji. 

Slika 1.1 Orografija v modelu ALADIN/SI nad delom SI domene. 

Črtkana črta označuje lego vertikalnih presekov na slikah 1.6 in 1.8. 

Izračuni modela ALADIN pa za potrebe tega dela niso neposredno uporabni. Kot je razvidno 

iz slike 1.1, v orografiji modela ALADIN ni gorskih masivov Trnovskega gozda in Nanosa ter 

kraške planote. Polje vetra, izračunano z modelom ALADIN, je zato primerno le kot začetni 

približek za natančnejšo simulacijo z masno-konsistentnim modelom. 

1.2 Masno-konsistentni model Aiolos/Athin 

1.2.1 Splošni opis 

Masno-konsistentni modeli so kinematični modeli. Delujejo tako, da skušajo prilagoditi polje 

vetra, ki naj 1. se čim bolj verno prilega izmerjenim vetrovom (ali vetrovom, dobljenim s 

kakim drugim modelom) in 2. naj hkrati čim bolj ustreza kakemu fizikalno smiselnemu 

13

pogoju, npr. o čim bolj brezdivergentnem toku zraka preko reliefa obravnavanega območja. 

Metodo je teoretično utemeljil Sasaki (1958), temelji na variacijski analizi, numerična metoda 

pa navadno relaksacijsko reševanje enačbe Poissonovega tipa. 

S takimi modeli imamo na Katedri za meteorologijo že dolgoletne izkušnje in smo sami že 

naredili in preizkusili kar nekaj takih modelov (Rakovec 1986, Vrhovec 1991, Rakovec in 

Pristov 1994, Rakovec in Gregorič 2000). Tudi na internetnih strežnikih je kar nekaj takih 

modelov, ki so na razpolago za prosto uporabo (npr. ameriški Calmet na 

(http://191.2.41.1.51.2.15/download/p1.1.htm, Scire in sod. 1990). Za to študijo uporabljamo 

model Aiolos, verzijo Athin (=Aiolos-thin), ki je nadgradnja starejšega, dobro znanega 

ameriškega modela NOABL (Traci and Phillips 1979). Razvit je bil v Grčiji (Lalas 1996) za 

potrebe ocenjevanja energijskega potenciala vetra na otokih v Egejskem morju. 

Model uporablja ti. Sasakijevo metodo, kjer je pri minimizaciji tridimenzionalne divergence 

vetra upoštevana stabilnost ozračja (horizontalni in vertikalni del divergence sta ustrezno 

utežena). Vertikalni nivoji v modelu pri tleh sledijo reliefu, višje v modelu pa vse manj in 

manj (ti. »sigma« vertikalna koordinata). Poleg tega smo izbrali način, da so plasti pri tleh 

bolj gosto, v višinah pa redkeje razporejene. To pomeni, da deset nivojev razdeli območje do 

nadmorske višine 3500 m na različno debele plasti po višini, pa tudi glede na nadmorsko 

višino reliefa: nad morjem so te bolj debele, nad najvišjimi hribi Trnovskega gozda in 

Snežnika pa le pol toliko, kot nad morjem. Zato tudi najnižji nivo pri tleh (za tega podajamo 

rezultate o vetrovnosti) ni povsod povsem enako visoko nad tlemi; nad morjem je to dobrih 20 

m visoko, nad najvišjimi hribi pa dobrih 10 m nad tlemi. Toda ker so lokacije, ki so zanimive 

za našo obravnavo vse na hribih, torej vsaj približno vse dokaj visoko nad morjem je za 

relativno primerjavo to dejstvo nepomembno 

Modelsko območje in orografija modela sta prikazana na sliki 1.2. 

Slika 1.2: Orografija v masno-konsistentnem modelu nad Primorsko. 

Uporabljena resolucija je 500 m, v območju je 154 točk v smeri vzhod-zahod in 170 točk v 

smeri sever-jug. Označene so tudi lokacije posebnih meritev vetra. 

14

1.2.2 O zanesljivosti masno-konsistentnih modelov 

Kljub temu, da so mnogi taki modeli prosto dostopni (npr. na raznih spletnih strežnikih), pa je 

pri njihovi uporabi potrebno primerno znanje za pravilno nastavitev parametrov modelov, pa 

tudi zanje o meteoroloških posebnostih obravnavanega območja, če naj bi dobili ustrezne, 

reprezentativne rezultate. To pokažimo na primeru ene simulacije, ko v modelu spremenimo 

razmerje uteži α1 proti α2 za prilagajanje vetra na račun horizontalnega dela divergence vetra 

nasproti vertikalnemu delu divergence. 

Rezultati so za primer, ko v višinah piha povsod enak zahodnik s hitrostjo 10 m/s, prikazani 

na sliki 1.3 a) do c). Primeri se razlikujejo samo po te, da so izbrane različne vrednosti za 

parameter α2 in sicer: 

a) - α2 = 2,5, b) - α2 = 5 in c) - α2 = 10. 

Vzorci vetrovnosti so si sicer v vseh treh primerih zelo podobni, pač pa so velikosti 

izračunane hitrosti različne: 

a) vmax = 11 m/s. b) vmax = 14 m/s in c) vmax = 16 m/s. 

To pomeni, da absolutne vrednosti hitrost niso zanesljive, če ne uspemo primerno nastaviti 

vseh parametrov v modelu. Konkretno je parameter α2 npr. odvisen od stabilnosti ozračja v 

odvisnosti od gibalne količine, kar v meteorologiji navadno izražamo z brezdimenzijskim 

Froudovim številom. 

Zanesljivost oz. nezanesljivost tovrstnih modelov se kaže tudi v tem, da je npr. vetrovnost v 

njih ob povsem enakomernem vetru v višinah (po osnovni nastavitvi modela) popolnoma 

enaka, če veter piha iz povsem nasprotne smeri. Tako sta izračunani vetrovnosti identični npr. 

za jugozahodnik in severozahodnik: pri kinematični obravnavi je namreč vseeno ali tok teče 

»naprej« ali »nazaj« - tokovnice so v obeh primerih identične. 

Računanje vetra z osnovno nastavitvijo modela (v višinah povsod enak, splošni veter, ter 

ekstrapolacija vetra navzdol do tal po nekem profilu hitrosti in smeri) seveda tudi ne morejo 

predvideti lokalnih termično pogojenih, katabatičnih oz. anabatičnih značilnosti vetra. V 

našem primeru burje je tak pojav, ki je za katabatično burjo bistven, da se hladna, torej gosta, 

»težka« burja spušča na sredozemsko stran Alpsko-Dinarske gorske pregrade v področje 

toplejšega zraka nad Jadranom. Pri tem se sicer zrak pri spuščanju adiabatno stiska in zato 

segreva. * Toda, če je pritekajoči zrak nad planotami Notranjske dovolj hladen (in zato 

»težak«) je kljub segrevanju ob spustu lahko tudi še na dnu (v Vipavski dolini, v Trstu, v Istri) 

še vedno hladnejši od zračne mase, ki prekriva jadransko območje. Tedaj se pri padanju 

navzdol burja ves čas pospešuje. Takih pojavov masno-konsistentni model v osnovni verziji 

nikakor ne morejo uspešno simulirati. 

Pač pa tudi v osnovni verziji, samo s podatkom o vetru v višinah, sorazmerno zadovoljivo 

lahko simuliramo veter, ki nima posebnih katabatičnih ali anabatičnih lastnosti. S tako 

osnovno verzijo smo zato simulirali npr. jugozahodnik in jugovzhodnik. 

Še nekaj: ali je morda v modelu veter pri tleh kar preprosto odvisen od nadmorske višine: 

višje ko smo, močnješi je veter? To seveda ni res. veter piha skozi prehode v reliefu, preko 

* Torej je npr. na dnu Vipavske doline burja vedno za nekaj stopinj toplejša tiste npr. na Colu ali na Razdrtem. 

Ker pa ima ima tudi večjo hitrost, je kljub višji temperaturi lahko občutek mraza “hujši”. 

15

sedel in prelazov itn. To potrdimo tudi s statističnim preizkusom: za splošni jugozahodnik in 

za splošni jugovzhodnik (glej izračunani polji vetra v nadaljevanju), smo izračunali regresijo 

med hitrostjo vetra in višino h. Pokaže se, da je regresijska odvisnost šibka, pri enem od obeh 

primerov pa je celo negativna: večja nadmorska višina → manjša hitrost vetra (seveda v 

povprečju preko vseh modelskih točk!) 

Tabela 1.1 Regresija med nadmorsko višino h in hitrostjo vetra pri tleh po modelu za splošni 

jugozahodnik in splošni jugovzhodnik. 

regresijska povezava z nadmorsko višino h regresijski koeficient R 

splošni jugozahodnik 2,43 m/s + 0,00071 /s *h 0,12 

splošni jugovzhodnik 2,85 m/s - 0,00026 /s *h 0,05 

Teh nekaj opisanih lastnosti masno-konsistentnih modelov torej kaže, da brez podrobne 

preučitve problema, ki ga obravnavamo, niso vedno zagotovljeni meteorološko smiselni 

rezultati. Uporaba modela brez poznavanja dejanskih meteoroloških karakteristik 

posameznega geografskega območja lahko vodi do nesmiselnih rezultatov. 

16

Slika 1.3 Relativne razlike med 

hitrostjo vetra pri tleh na različnih 

območjih Primorske, ko v višinah 

piha povsod enak zahodnik s 

hitrostjo 10 m/s. 

Absolutne vrednosti niso 

zanesljive, kažejo pa, da izbira 

parametra α2, ki opredeljuje 

razmerje prilagajanja vetra glede 

horizontalne oz. vertikalne 

divergence, precej vpliva na 

izračunano hitrost: 

- α2 = 2,5 vmax = 11 m/s 

- α2 = 5 vmax = 14 m/s 

- α2 = 10 vmax = 16 m/s 

17

1.3 Relativne prostorske razlike glede vetrovnosti 

1.3.1 Splošni rezultati modela nad Primorsko 

Model, ki smo ga na kratko opisali, je nad izbranim reliefom mogoče pognati tudi na zelo 

preprost način. V modelu je namreč predvidena kot osnovna taka možnost, da nad 

obravnavanim območjem predpišemo splošni veter v višinah. Eden od modelskih 

podprogramov pa potem ekstrapolira veter od tistega v višini navzdol do tal po enem od 

primernih vertikalnih profilov vetra. 

Povedali smo že, da rezultati takega načina računanja vetra seveda ne morejo predvideti 

lokalnih termično pogojenih, katabatičnih oz. anabatičnih značilnosti vetra – v našem primeru 

burje. Pač pa tudi v osnovni verziji, samo s podatkom o vetru v višinah, sorazmerno 

zadovoljivo lahko simuliramo veter, ki nima posebnih katabatičnih ali anabatičnih lastnosti. S 

tako osnovno verzijo smo zato simulirali npr. jugozahodnik in jugovzhodnik. 

1.3.1.1 Splošni jugozahodnik in splošni jugovzhodnik 

Ne da bi masno-konsistentni model kaj spreminjali (prilagodili smo samo relief) smo 

simulirali dva splošna vetrova: jugozahodnik in severovzhodnik. Pri tem je privzeto, da je 

hitrost vetra v višini, nad planetarno mejno plastjo, povsod nad celim območjem hitrost 10 

m/s, smer pa tudi povsod konstantna. Zaradi zelo poenostavljenih vhodnih podatkov torej 

absolutne vrednosti hitrosti vetra niso zanesljive, pač pa je prikaz uporaben za oceno 

relativnih razlik med lokacijami. Prikazujemo torej dva rezultata: za splošni jugozahodnik in 

splošni jugovzhodnik. 

Ta dva primera kažeta, da so ob različnih smereh vetra nekatere lokacije zelo prevetrene, 

medtem, ko pri drugih smereh tem vetra ni kaj dosti. Tako so npr. lokacije na Nanosu 

prevetrene ob obeh smereh, medtem ko so skoraj vse druge lokacije ob jugovzhodniku 

bistveno manj vetrovne. Ob tem pa je seveda treba opozoriti, da jugovzhodnik nad tem 

področjem ne piha zelo pogosto in samo zato te druge lokacije še niso v celotnem ali 

večletnem povprečju manj vetrovne.


jugozahodniku, ki ima v višinah hitrost 10 m/s. 

Absolutne vrednosti (skala je v m/s) niso zanesljive. Označene so tudi lokacije posebnih 

meritev vetra. 

19


jugovzhodniku, ki ima v višinah hitrost 10 m/s. 

Absolutne vrednosti (skala je v m/s) niso zanesljive. Označene so tudi lokacije posebnih 

meritev vetra. 

1.3.1.2 Splošni zahodnik 

Ker smo v uvodu prikazali občutljivost modela glede nastavitve parametrov v njem na 

primeru zahodnika s sicer enakimi karakteristikami, kot jih imata v prejšnjem podpoglavju 

opisana jugozahodnik in jugovzhodnik, je za razmere pri zahodniku z njima primerljiva slika 

1.3 b). 

20

1.3.2 Konkretna primera burje in jugozahodnika 

V Sloveniji na splošno, pa tudi na obravnavanem območju Primorske, sta najpogostejši, 

prevladujoči dve smeri vetra. Eden je severovzhodnik, ki pripiha preko osrednje Slovenije in 

preko Notranjske, ter se katabatično pospešuje navzdol kot burja proti nižinam jadranskega 

območja. Druga prevladujoča smer je jugozahodnik, ki pa tudi na goratem območju Alpsko- 

Dinarske gorske pregrade nima kakih bistvenih anabatičnih lastnosti ob dviganju navzgor na 

privetrni strani, niti katabatičnih lastnosti na zavetrni strani. 

Da bi simulirali te razmere, je predvsem pri burji potrebno v model vgraditi efekte 

pospeševanja navzdol. Kinematični modeli, kot je masno-konsistentni model, česa takega ne 

morejo primerno simulirati. Vsaj delno pa to lahko vgradimo v vhodne podatke, če so le-ti 

privzeti ali iz dovolj gostih merilnih točk, ali pa iz dinamičnega modela. Ker merilnih točk ni 

dovolj preko vsega območja (so samo na grebenih Alpsko-Dinarske gorske pregrade), smo se 

odločili za uporabo vetrovnih polj, kot jih nudi model ALADIN – seveda primerno 

prilagojenih, da lahko služijo kot vhodni podatki pri horizontalni ločljivosti 500 m. 

Ob tem je treba opozoriti na neko zelo važno dejstvo. Kot smo povedali že v uvodu, ima 

model ALADIN horizontalno ločljivost okrog 11 km. Pri tej ločljivosti pa ne zazna pravilno 

npr. Vipavske doline. Zato tudi burja v njem tam ni povsem dobro simulirana in je na dnu 

torej že začetni, vhodni veter za masno-konsistentni model na splošno preveč šibek. Zato je 

tudi v končnem rezultatu še vedno podcenjen. Toda ker v konkretnem primeru ocenjevanja 

relativnih razlik med lokacijami na grebenih hribov razmere v dnu dolin in kotlin niti niso 

zelo važne, in ker so na višinah vetrovi kar dobro modelirani, so rezultati za ta konkretni 

namen vseeno uporabni (le v nižinah je v konkavnih reliefnih oblikah veter sistematično 

podcenjen). 

21

1.3.2.1 Veter 29. 1.1. 2001 - burja 

Na sliki 1.6 je narisano horizontalno polje vetra po modelu ALADIN pri tlaku 850 hPa (na 

višini pribl. 1500 m) in vertikalni presek velikosti hitrosti vetra (glej sliko 1.1) za 29. 1.1. 

2001 ob 18h. 

Slika 1.6 Napoved modela ALADIN/SI za 29.1.1.2001 ob 18h. Levo: horizontalno polje vetra 

pri tlaku 850 hPa (pribl. 1500 m). Desno: vertikalni presek velikosti hitrosti (glej sliko 1.1). 

Na vertikalne preseku velikosti hitrosti vetra (slika 1.6 desno) je lepo viden »padajoč značaj« 

burje. Tudi polje vetra pri tlaku 850 hPa (slika 1.6 levo) kaže na povečanje hitrosti vetra za 

modelsko orografsko pregrado. 

Rezultati masno-konsistentnega modela so za ta primer podani na sliki 1.7. Slika kaže, da so 

najbolj prevetreni grebeni: Banjšice in nižji predeli Kraška planote so relativno manj 

izpostavljeni (razlika glede na vrhove oz. grebene znaša do 10 m/s). Dobro je prevetren tudi 

Slavnik, Vremščica in Brkini pa nekaj manj. Zahodni del snežniškega masiva, ki je še v 

Sloveniji (npr. Snežnik, Zatrep), je manj izpostavljen v primerjavi z vzhodnejšimi vrhovi (npr. 

Javorniki, Škodovnik). 

Še enkrat je potrebno poudariti, da je na tej sliki katabatični (»padajoč«) značaj burje na dnu 

Vipavske doline, ob morju na Tržaškem in Koprskem itn.zelo podcenjen. V Ajdovščini so 

npr. na ta dan izmerili sunke burje do 30 m/s. Za gorske vrhove in grebene pa lahko to sliko 

ocenimo kot zadovoljivo tudi v kvantitativnem smislu. 

22

Slika 1.7: Relativne razlike med hitrostjo vetra na različnih območjih Primorske ob burji 29. 

jan. 2001. 

Absolutne vrednosti hitrosti (skala je v m/s) niso zanesljive. Označene so tudi lokacije 

posebnih meritev vetra. 

23

1.3.2.2 Veter 11.4. 11.1. 2000 – jugozahodnik 

Na sliki 1.8 je narisano horizontalno polje vetra po modelu ALADIN pri tlaku 850 hPa (na 

višini pribl. 1500 m) in vertikalni presek velikosti hitrosti vetra (glej sliko 1.1) za 11.4. 11.1. 

2000 ob 12h. 

Slika 1.8 Napoved modela ALADIN/SI za 11.4.11.1.2000 ob 12h. Levo: horizontalno polje 

vetra pri tlaku 850 hPa (pribl. 1500 m). Desno: vertikalni presek velikosti hitrosti (glej sliko 

1). 

Značaj jugozahodnega vetra je drugačen kot pri burji. Ob modelski gorski pregradi se 

vetrovni stržen spušča, na konstantni višini se hitrost vetra vzdolž smeri toka povečuje. Pri 

tlaku 850 hPa (slika 3 levo) se hitrost vzdolž vertikalnega preseka skoraj podvoji. 

Kaj pa daje v tem primeru masno-konsistentni model? Poglejmo si sliko 1.9! 

Iz slike se vidi, da so v tem primeru zelo izpostavljeni vsi gorski grebeni, ki imajo pobočja 

obrnjena na jugozahod. Območje Nanosa je v tem primeru približno enako prevetreno kot 

zahodni rob Trnovskega gozda (Sinji vrh) in Hrušica. Izstopajo vrhovi Javornikov in 

Snežniškega masiva ter zopet najvišji vrhovi v Trnovskem gozdu (Golaki). Dobro so 

prevetreni tudi grebeni na kraški planoti (Trstelj, Kokoš – okoli 15 m/s). Najslabše so v tem 

primeru prevetrene Banjšice; hitrost je tam v primerjavi z gorskimi grebeni na Krasu približno 

dva-krat manjša. 

24

Slika 1.9 Relativne razlike med hitrostjo vetra na različnih območjih Primorske ob 

jugozahodniku 11.1. nov. 2000. 

Absolutne vrednosti hitrosti (skala je v m/s) niso zanesljive. Označene so tudi lokacije 

posebnih meritev vetra. 

25

2 Reprezentativnost vetra na Primorskem v letih 1999 in 2000 

glede na daljše časovno obdobje 

2.1 Pri tleh v Sloveniji izmerjeni veter - primerjava vetrovnosti na petih 

izbranih postajah v letih 1999 in 2000 z daljšim obdobjem 

2.1.2 Povprečne hitrosti 

Vetrovnost v prizemni plasti atmosfere je vremenska in klimatska spremenljivka z veliko 

spremenljivostjo, kar je predvsem posledica geografske lege Slovenije in njene velike reliefne 

razgibanosti. Razen velike časovne spremenljivosti so pri istem vremenskem tipu tudi velike 

prostorske razlike. Hitrost in smer vetra predstavlja vhodne podatke za različna aplikativna 

področja, ki delijo analize vetra v tri glavne skupine: analize primerov majhne hitrosti, srednje 

hitrosti in primerov velikih hitrosti vetra. Za izkoriščanje potenciala vetrne energije je zanimiv 

predvsem srednji hitrostni razred, pogostost teh hitrosti in njihova stalnost. 

Zaradi velike časovne in prostorske spremenljivosti vetra je potrebno krajše časovne merilne 

vzorce časovno ovrednotiti. Izogniti se moramo primeru, da pri analizah upravičenosti izrabe 

potenciala energije vetra ne računamo z vzorcem, ki predstavlja zgornji ali spodnji razred 

dolgoletnih značilnosti. Zaradi tega smo, podobno kot pri analizi višinskega vetra, primerjali 

še rezultate meritev pri tleh v letih 1999 in 2000 glede na celotno obdobje meritev na 

avtomatskih postajah Bilje, Dolenje, Ljubljana, Portorož in Rogla. Ta merilna mesta smo 

izbrali zato, ker imajo dolga merilna obdobja, njihova mikrolokacija se v tem obdobju ni 

spremenila, omogočajo pa tudi oceno razlik med Primorsko in ostalo Slovenijo. Vse analize 

smo delali s podatki polurnih meritev vetra, s polurnimi povprečji hitrosti. Obdobje meritev 

na postajah in število veljavnih meritev v tem obdobju prikazuje tabela 2.1. 

Tabela 2.1 Obdobje delovanja meteoroloških postaj in število veljavnih meritev 

Obdobje delovanja in število veljavnih 

meritev 

Postaja Obdobje število meritev 

Bilje nov. 1991 – dec. 2000 142811 

Dolenje jan. 1993 – dec. 2000 117991 

Ljubljana jun. 1993 – dec. 2000 126514 

Portorož mar. 1993 – dec. 2000 125695 

Rogla apr. 1995 – dec. 2000 89898 

Za grob pregled navajamo osnovne opisne statistike povprečnih polurnih hitrosti vetra na 

izbranih postajah v tem obdobju: 

26

Tabela 2.2 Osnovne opisne statistike povprečnih polurnih hitrosti vetra 

Opisne statistike 

interval interval 

zaupanja zaupanja 

Postaja povprečje -95,0% +95,0% minimum maksimum std. dev. 

Bilje 2,0 2,0 2,1 0,0 14,0 1,7 

Dolenje 2,1 2,0 2,1 0,0 24,1 2,4 

Ljubljana 1,3 1,3 1,3 0,0 9,4 1,0 

Portorož 2,8 2,8 2,8 0,0 14,1 1,6 

Rogla 3,9 3, 9 3,9 0,0 18,3 2,4 

Vidimo lahko, da je bila največja povprečna hitrost izmerjena na postaji Rogla, skoraj 4 m/s. 

Največjo povprečno polurno hitrost 24 m/s so izmerili v Dolenju. Dolenje in Rogla imata tudi 

največjo varianco hitrosti (standardni odklon 2,4 m/s). 

Za vizualno oceno porazdelitev hitrosti, povprečnih hitrosti, njihovih standardnih odklonih in 

ekstremnih vrednosti, podajamo za vsako od postaj graf z okvirji (angl. box plot) po letih 

delovanja (slike 2.1 – 2.5). 

hitrost (m/s) 

14 

12 

10 

8 

6 

4 

2 

0 

Bilje 

1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 

leto 

Slika 2.1 Graf z okvirji za postajo Bilje 

Max 

Min 

Mean+SD 

Mean-SD 

Mean 

Outliers 

27

hitrost (m/s) 

24 

18 

12 

6 

0 

Dolenje 

1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 

leto 

Slika 2.2. Graf z okvirji za postajo Dolenje 

hitrost (m/s) 

10 

8 

6 

4 

2 

0 

Ljubljana 

1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 

leto 

Slika 2.3. Graf z okvirji za postajo Ljubljana 

Max 

Min 

Mean+SD 

Mean-SD 

Mean 

Outliers 

Max 

Min 

Mean+SD 

Mean-SD 

Mean 

Outliers 

28

hitrost (m/s) 

14 

12 

10 

8 

6 

4 

2 

0 

Portorož 

1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 

leto 

Slika 2.4. Graf z okvirji za postajo Portorož 

hitrost (m/s) 

20 

16 

12 

8 

4 

0 

Rogla 

1995 1996 1997 1998 1999 2000 

leto 

Slika 2.5. Graf z okvirji za postajo Rogla 

Max 

Min 

Mean+SD 

Mean-SD 

Mean 

Outliers 

Max 

Min 

Mean+SD 

Mean-SD 

Mean 

Outliers 

Prvi okvir, ki predstavlja začetno leto delovanja postaje, ni v celoti reprezentativen za celo 

leto, ker se meritve praviloma niso začele v začetku leta (razen na postaji Dolenje). 

Slika 2.6 prikazuje graf povprečne polurne hitrosti za vse postaje za posamezno leto meritve. 

29

hitrost (m/s) 

4.4 

3.8 

3.2 

2.6 

2.0 

1.4 

0.8 

1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 

leto 

Bilje Dolenje Ljubljana Portorož Rogla 

Slika 2.6. Graf povprečne polurne hitrosti za posamezno leto meritve 

Na prvi pogled se zdi, da povprečna hitrost v letih 1999 in 2000 ne odstopa bistveno od 

povprečij drugih let in celotnega obdobja. Majhen trend upadanja je opazen pri postaji 

Dolenje. Povprečno hitrost v letih 1999 in 2000 smo zato testirali glede na povprečje v 

obdobju do leta 1999 in glede na povprečje celotnega obdobja delovanja postaj. Rezultate ttestov 

prikazujejo naslednje tabele 2.3 – 2.8. 

Tabela 2.3 t-test leta 1999 glede na obdobje pred letom 1999. 

Statistično značilne razlike so označene s krepko pisavo 

t-test 

Vzorec 1: obdobje do leta 1999 

Vzorec 2: leto 1999 

povprečje povprečje št. prim. št. prim. 

Postaja vzorca 1 vzorca 2 t-value df p vzorca 1 vzorca 2 

(m/s) (m/s) 

Bilje 2,1 2,0 4,68 125326 0,00 108268 17060 

Dolenje 2,3 1,8 23,07 101108 0,00 85306 15804 

Ljubljana 1,2 1,3 -9,79 110590 0,00 93133 17459 

Portorož 2,9 2,8 3,35 108287 0,00 91226 17063 

Rogla 3,9 3,9 1,52 72485 0,13 55184 17303 

Povprečna hitrost vetra v letu 1999 se je statistično pomembno razlikovala od povprečja v 

obdobju do leta 1999 na postajah Bilje, Dolenje, Portorož, kjer je bila nižja od povprečja, in v 

Ljubljani, kjer je bila nekoliko višja od povprečja. 

30

Tabela 2.4 t-test leta 2000 glede na obdobje pred letom 1999. 

Statistično značilne razlike so označene s krepko pisavo. Vse razlike so statistično značilne 

t-test 

Vzorec 1: obdobje do leta 1999 




(m/s) (m/s) 

Bilje 2,1 1,8 20,03 125749 0,00 108268 17483 

Dolenje 2,3 1,3 49,54 102185 0,00 85306 16881 


Portorož 2,9 2,7 16,39 108630 0,00 91226 17406 

Rogla 3,9 3,7 9,36 72593 0,00 55184 17411 

Povprečna hitrost vetra v letu 2000 je bila statistično pomembno nižja od povprečja v 

obdobju do leta 1999 na vseh postajah, razen v Ljubljani, kjer je bila višja. 

Tabela 2.5 t-test leta 1999 glede na celotno obdobje delovanja postaj. Statistično značilne 

razlike so označene s krepko pisavo 

t-test 

Vzorec 1: celotno obdobje delovanja 




(m/s) (m/s) 

Bilje 2,0 2,0 1,80 159869 0,07 142811 17060 

Dolenje 2,1 1,8 14,28 133793 0,00 117991 15804 


Portorož 2,8 2,8 00,68 142756 0,50 125695 17063 

Rogla 3,9 3,9 -0,62 107199 0,54 89898 17303 

Povprečna hitrost vetra v letu 1999 se je statistično pomembno razlikovala od povprečja v 

celotnem obdobju delovanja na postajah Dolenje, kjer je bila nižja od povprečja, in Ljubljana, 

kjer je bila višja od povprečja. 

Tabela 2.6 t-test leta 2000 glede na celotno obdobje delovanja postaj. 

Statistično značilne razlike so označene s krepko pisavo. Vse razlike so statistično značilne 

t-test 

Vzorec 1: celotno obdobje delovanja 




(m/s) (m/s) 

Bilje 2,0 1,8 17,55 160292 0,00 142811 17483 

Dolenje 2,1 1,3 42,04 134870 0,00 117991 16881 

Ljubljana 1, 26 1,34 -9,71 142434 0,00 126514 15922 

Portorož 2,8 2,7 14,00 143099 0,00 125695 17406 

Rogla 3,9 3,7 7,79 107307 0,00 89898 17411 

Povprečna hitrost vetra v letu 2000 je bila statistično pomembno nižja od povprečja v 

celotnem obdobju delovanja na vseh postajah, razen v Ljubljani, kjer je bila višja (vendar je 

razlika šele na drugi decimalki). 

31

2.1.2 Hitrosti, večje od 4 m/s 

Ker so za učinkovito in optimalno delovanje vetrnih turbin pomembne hitrosti vetra nad 4 

m/s, smo pogledali tudi, kako so bile le-te porazdeljene. Tabela 2.7 in slika 2.7 prikazujeta 

delež časa v %, ko je bila povprečna hitrost vetra večja od 4 m/s. 

Tabela 2.7 Odstotek časa, ko je bila povprečna polurna hitrost vetra večja od 4 m/s 

leto Bilje Dolenje Ljubljana Portorož Rogla 

% % % % % 

1992 15,1 — — — — 

1993 16,8 24,6 1,7 26,0 — 

1994 13,1 21,1 3,0 22,8 — 

1995 11,5 20,3 3,4 20,2 43,8 

1996 15,8 21,3 2,8 18,9 39,3 

1997 13,9 17,3 3,1 17,7 41,7 

1998 13,0 14,8 2,5 17,2 43,4 

1999 12,6 12,6 2,7 19,3 43,0 

2000 9,5 6,8 2,6 17,0 37,0 

delež nad 4 m/s (v %) 

50 

40 

30 

20 

10 

0 

1991 1992 1993 1994 1995 

leto 

1996 1997 1998 1999 2000 


Slika 2.7. Delež časa v %, s povprečno polurno hitrostjo večjo ali enako 4 m/s po posameznih 

letih delovanja 

32

S slike lahko že na prvi pogled, da je bil v Dolenju v obeh letih 1999 in 2000 manjši delež 

vetra s hitrostjo nad 4 m/s kot v povprečju v vsem obdobju delovanja. Podobno lahko 

zaključimo za leto 2000 na postajah Bilje, Rogla in Portorož. Leto 1999 je bilo, kar se tega 

tiče, na pogled povprečno na postajah Rogla, Portorož in Bilje. 

V Ljubljani je delež vetra s hitrostjo nad 4 m/s v obeh letih povprečen. 

Vizualne zaključke lahko podkrepimo in natančneje ocenimo s statističnimi testi. Tabele 2.8 – 

2.12 prikazujejo število meritev s hitrostjo vetra pod 4 m/s in nad 4 m/s v letih 1999 in 2000 

ter v celotnem obdobju delovanja postaj. Izračunan je odstotek izmerjenih hitrosti pod in nad 

m/s. Dobljena razmerja za leti 1999 in 2000 so testirana s tistimi za celotno obdobje delovanja 

s testom χ 2 (hi kvadrat). Čim večja je vrednost χ 2 , tem manj je glede porazdelitve pod in nad 

hitrost 4 m/s posamezno leto podobno glede na celotno obdobje. Izračunana je tudi statistična 

značilnost p. 

Testi χ 2 kažejo podpovprečen delež hitrosti nad 4 m/s v obeh letih 1999 in 2000 na naslednjih 

postajah: Bilje, Dolenje in Portorož. V Ljubljani razlike niso statistično pomembne in je bil 

delež teh hitrosti v obeh letih primerljiv z daljšim obdobjem. Na Rogli je bil delež hitrosti nad 

m/s v letu 1999 nadpovprečen, v letu 2000 pa podpovprečen glede na daljše obdobje. 


obdobju delovanja, delež meritev pod in nad hitrostjo 4 m/s, test χ 2 razlik meritev v obdobjih 

1999 in 2000 glede na celotno obdobje in statistična značilnost p za postajo Bilje. 

Statistično značilne razlike so označene s krepko pisavo. Razliki sta statistično značilni, delež 

hitrosti na 4 m/s je v obeh letih podpovprečen 

Test χ 2 – Bilje 

obdobje hitrost


obdobju delovanja, delež meritev pod in nad hitrostjo 4 m/s, test χ 2 razlik meritev v obdobjih 

1999 in 2000 glede na celotno obdobje in statistična značilnost p za postajo Ljubljana. 

Razliki statistično nista pomembni, delež hitrosti nad 4 m/s je bil v Ljubljani v letih 1999 in 

2000 primerljiv s celotnim obdobjem 

Test χ 2 – Ljubljana 

obdobje hitrost

povprečna hitrost (m/s) 

5.0 

4.5 

4.0 

3.5 

3.0 

2.5 

2.0 

1.5 

1.0 

0.5 

jan feb mar apr maj jun jul avg sept okt nov dec 

mesec 


Slika 2.8. Mesečna povprečja polurne hitrost vetra v odvisnosti od meseca v letu 

delež hitrosti >=4 m/s (v %) 

60 

50 

40 

30 

20 

10 

0 

jan feb mar apr maj jun 

mesec 

jul avg sept okt nov dec 


Slika 2.9. Delež časa s hitrostmi večjimi ali enakim od 4 m/s v odvisnosti od meseca v letu 

35

2.2 Veter v višinah nad Slovenijo po radiosondnih meritvah 

2.2.1 Radiosondni podatki merilne postaje Ljubljana Bežigrad v obdobju 1996– 

2000 

V nadaljevanju so podani rezultati obdelave hitrosti vetra na osnovi radiosondnih podatkov, ki 

so jih izmerili v obdobju 1996-2000 na meteorološki postaji Ljubljana Bežigrad. Nadmorska 

višina merilne postaje Ljubljana Bežigrad je 299 m. Enkrat dnevno opravijo meritev 

vertikalnega poteka temperature in vlažnosti zraka, iz znane lokacije merilnika izračunajo tudi 

smer in hitrost vetra na določenih višinah oz. na določenem zračnem tlaku. Meritve opravljajo 

z radiosondami Vaisala, večinoma ob jutranjem opazovalnem terminu, to je okoli 6. ure po 

srednjeevropskem času, upoštevati pa moramo, da meritev ni trenutna, ampak poteka skoraj 

celo uro. Meritve ustrezajo standardom Svetovne meteorološke organizacije. Pri obdelavi smo 

upoštevali tudi meritve, ki so bile opravljene še uro pred ali po zgoraj navedenem času, nekaj 

meritev, ki so bile izjemoma opravljene tudi ob drugih terminih smo izključili iz obdelave, 

tako vsakemu dnevu pripada zgolj ena meritev. Podatkov manjkajočih meritev nismo 

interpolirali in v obdelavi niso zajeti, nekaj podatkov pa smo ob kontroli izločili. 

Za osnovno enoto obdelave smo izbrali mesec, saj se vetrovne razmere tekom leta 

spreminjajo, v toplem delu leta se nad našimi kraji v prosti atmosferi ne pojavljajo tako velike 

hitrosti kot v hladnem delu leta. V splošnem so vremenski pojavi, kot so cikloni in anticikloni, 

pozimi izrazitejši kot poleti, to velja tudi za razmere nekaj kilometrov nad tlemi. Vendar je to 

pri povprečnih hitrostih vetra komaj opazno, saj so povprečne hitrosti nekaterih poletnih 

mesecev večje od povprečnih hitrosti nekaterih zimskih mesecev. Precejšnje so lahko tudi 

razlike med posameznimi leti (na primer povprečna mesečna hitrost pri 500 mbar julija v letih 

1999 in 2000). Za posamezna leta in posamezne vrednosti zračnega tlaka (torej višine v 

ozračju) so po mesecih zbrane osnovne značilnosti hitrosti vetra, to so: povprečna (povp.), 

največja (maks.) in najmanjša (min.) hitrost, mediana, standardni odklon (std.), v zadnji 

vrstici vsake tabele je podano število upoštevanih podatkov (št. pod.). Za obdelavo smo 

izbrali v meteoroloških analizah najpogosteje uporabljane vrednosti zračnega tlaka, to so 500 

mbar, 700 mbar, 850 mbar in 925 mbar. V letu 1997 smo zabeležili večji izpad podatkov v 

oktobru in novembru, za januar 1998 pa nismo podali standardnega odklona, saj je bilo 

meritev le 7. 

Potrebno je posebej poudariti, da izmerjene vrednosti veljajo za prosto ozračje. Posebej je to 

pomembno na višinah pri 850 mbar (okrog 1500 m n.m.) in pri 925 mbar (okrog 750 m 

n.m.), delno tudi še na višjih nivojih. Nad Ljubljano, odkoder se dviga radiosonda, in nad 

njeno okolico, kamor sondo ob dvigu zanese, namreč ni visokih hribov. Torej se je pri 

uporabite teh podatkov treba zavedati, da izmerjene vrednosti veljajo za prosto ozračje, in da 

bi bil na isti višini, toda v bližini hribov, veter drugačen! 

36

Tabele za leto 1996 


število upoštevanih podatkov v letu 1996 pri 500 mbar (okrog 5500 m n.m.). 

JAN FEB MAR APR MAJ JUN JUL AVG SEP OKT NOV DEC LETO 

povp. 13.0 11.7 12.8 11.0 11.8 9.7 14.7 11.2 12.1 13.3 17.6 12.5 12.6 

std. 5.4 7.2 6.9 6.4 6.4 4.8 6.4 4.4 5.2 8.3 6.5 7.5 6.7 

min. 1.5 1.2 2.4 1.1 1.3 0.7 2.9 5.0 2.0 2.9 5.1 1.5 0.7 

maks. 23.9 31.2 30.8 25.8 29.7 20.1 29.9 23.6 28.1 34.4 31.7 36.7 36.7 

mediana 13.4 11.4 11.9 9.8 10.9 8.6 13.8 10.6 12.4 11.2 18.8 13.0 11.9 

št. pod. 21 29 31 30 31 29 30 26 27 31 30 31 346 




povp. 9.5 7.8 8.7 8.6 9.2 5.8 10.8 7.0 9.8 9.8 12.1 10.5 9.2 

std. 4.9 4.6 4.5 4.0 5.8 3.8 5.5 2.6 3.4 5.2 6.4 5.2 5.1 

min. 2.1 1.5 1.4 2.4 1.4 1.3 1.6 3.4 1.1 2.4 2.3 2.0 1.1 

maks. 22.0 20.6 23.8 16.2 25.8 17.4 24.3 14.5 17.5 23.3 23.7 24.1 25.8 


št. pod. 21 29 31 30 31 29 30 26 27 31 30 31 346 




povp. 7.2 6.5 6.0 6.2 6.2 5.6 5.6 4.4 5.9 6.7 8.8 9.0 6.5 

std. 4.1 4.0 3.8 3.9 4.0 2.3 4.2 2.8 2.8 3.9 5.9 5.4 4.3 

min. 1.6 0.6 0.0 1.3 1.1 1.7 0.6 0.7 0.9 0.6 1.4 1.3 0.0 

maks. 15.5 16.6 15.5 14.6 16.1 12.0 15.0 11.2 11.0 15.9 19.7 22.3 22.3 


št. pod. 21 29 31 30 31 29 30 26 27 31 30 31 346 




povp. 5.0 4.5 4.4 4.2 5.0 4.6 4.3 3.0 4.3 4.8 6.6 6.3 4.8 

std. 3.8 3.1 3.1 3.3 3.3 2.1 2.8 2.0 3.1 3.6 5.2 5.0 3.6 

min. 0.7 0.2 0.0 0.6 0.7 0.0 1.0 0.7 0.0 0.0 0.0 0.5 0.0 

maks. 13.9 10.4 11.4 12.2 13.7 8.4 13.8 7.4 11.0 14.4 19.0 18.5 19.0 


št. pod. 21 29 31 30 31 29 30 26 27 31 30 31 346 

37





povp. 10.5 16.5 17.5 17.7 15.6 17.3 13.7 10.2 10.8 15.2 11.1 14.2 

std. 6.0 7.1 9.2 9.7 9.4 6.9 6.6 5.0 6.0 4.3 8.0 

min. 0.0 7.2 4.1 4.8 1.8 5.3 3.4 2.0 2.7 2.6 0.0 

maks. 22.1 35.1 35.0 37.1 36.8 30.4 33.0 20.2 26.9 16.5 37.1 

mediana 10.8 15.4 18.6 15.4 15.7 15.8 12.6 9.3 9.3 11.7 12.7 

št. pod. 31 28 31 28 29 22 30 30 27 1 0 10 266 




povp. 8.4 12.4 12.6 12.0 9.7 10.1 8.6 7.5 7.1 19.9 14.1 10.0 

std. 5.1 5.3 6.2 6.4 5.6 7.0 4.6 3.7 3.5 5.4 5.8 

min. 1.8 2.4 2.4 2.0 1.2 2.0 1.4 2.1 2.0 7.4 1.2 

maks. 20.6 21.6 25.8 28.4 20.5 26.0 21.1 16.2 15.9 24.8 28.4 


št. pod. 31 29 31 28 29 22 30 30 27 1 0 10 267 

Tabela 2.19: Povprečna, najmanjša in največja hitrost vetra, mediana in standardni odklon ter 



povp. 7.0 8.6 6.1 7.0 6.9 5.8 5.9 5.2 5.1 17.7 11.3 6.6 

std. 3.7 5.6 3.7 3.5 3.4 3.5 3.8 3.3 3.7 5.1 4.2 

min. 0.8 1.6 0.0 1.3 1.5 0.9 0.7 0.6 0.8 4.5 0.0 

maks. 14.4 22.6 13.7 17.3 13.5 15.7 14.7 12.9 14.1 17.7 22.6 


št. pod. 31 29 31 28 29 22 30 30 27 1 0 10 267 




povp. 4.7 6.1 4.3 4.6 5.4 4.3 4.0 3.8 4.2 13.9 7.0 4.7 

std. 3.0 4.1 2.8 3.1 2.8 2.8 2.9 2.4 3.0 4.3 3.2 

min. 0.0 0.0 0.0 0.0 0.5 0.7 0.0 0.0 0.7 1.1 0.0 

maks. 10.2 18.6 10.4 11.1 11.9 12.3 12.3 9.8 10.5 14.9 18.6 


št. pod. 31 29 31 28 29 21 30 30 27 1 0 10 266 

38





povp. 13.4 15.0 21.6 17.9 8.3 13.0 15.9 9.7 13.1 20.3 18.1 16.8 15.8 

std. 6.0 8.7 10.1 4.9 6.9 6.0 6.3 5.6 9.5 9.2 8.1 8.4 

min. 8.5 0.9 7.3 3.5 2.7 1.9 5.0 2.3 4.7 7.2 4.1 2.9 0.9 

maks. 19.3 28.0 39.3 40.6 21.3 35.9 31.3 22.6 24.1 46.6 42.9 35.0 46.6 


št. pod. 7 24 28 27 19 28 31 15 28 25 22 31 285 




povp. 7.9 10.0 13.9 10.3 5.7 9.7 9.8 7.9 9.6 13.5 12.4 10.4 10.4 

std. 5.0 5.0 4.5 2.6 4.0 4.5 3.9 4.8 5.2 6.8 5.8 5.3 

min. 6.1 3.8 4.8 1.8 1.8 3.6 1.9 2.4 0.0 5.3 3.5 1.9 0.0 

maks. 11.2 22.2 23.6 20.7 9.8 23.1 18.6 15.9 19.9 21.1 25.4 31.1 31.1 


št. pod. 7 24 28 27 19 28 31 15 28 26 22 31 286 




povp. 7.3 8.7 8.3 10.1 6.3 6.7 6.7 5.6 7.7 7.8 10.2 8.2 7.9 

std. 4.2 4.5 3.8 3.5 3.7 2.7 3.6 3.9 4.1 6.0 3.4 4.2 

min. 2.4 3.2 0.2 4.7 1.1 1.5 2.3 2.0 1.5 2.2 1.8 2.3 0.2 

maks. 13.9 17.6 19.9 18.0 14.8 15.0 12.8 15.1 16.7 15.4 21.0 13.9 21.0 


št. pod. 7 24 29 27 19 28 31 15 28 26 22 31 287 




povp. 4.8 6.0 5.9 6.7 3.9 4.5 3.6 4.2 4.4 5.1 7.1 4.7 5.1 

std. 2.7 3.4 3.2 2.9 2.7 2.0 1.8 2.2 3.3 4.2 3.0 3.1 

min. 0.3 0.0 1.8 0.5 0.6 1.0 0.0 1.4 0.0 1.1 1.6 0.0 0.0 

maks. 7.8 14.5 16.5 15.4 12.7 12.8 8.4 7.8 8.4 13.0 16.5 12.1 16.5 


št. pod. 7 24 29 27 19 28 31 15 28 26 22 30 286 

39





povp. 16.1 20.3 16.1 14.5 13.1 10.6 8.8 15.1 13.0 16.4 11.9 19.0 14.6 

std. 7.3 9.4 7.6 8.2 7.3 5.2 5.2 7.4 7.9 6.7 5.3 8.7 7.9 

min. 4.2 4.4 5.0 0.5 2.5 0.0 1.6 1.4 1.3 3.9 5.2 5.6 0.0 

maks. 38.2 39.9 33.4 37.4 28.4 23.0 21.1 31.1 32.6 30.1 30.2 37.9 39.9 


št. pod. 29 26 31 29 30 29 29 31 28 31 28 31 352 




povp. 10.6 15.2 12.4 11.1 8.1 8.4 7.5 10.0 9.6 11.8 8.7 12.8 10.5 

std. 5.7 6.3 5.8 4.7 4.9 4.2 4.0 5.7 6.3 6.1 6.1 5.9 5.9 

min. 1.7 5.3 2.2 4.4 2.0 1.7 1.6 1.7 1.0 2.9 1.4 2.5 1.0 

maks. 22.4 30.3 26.8 22.0 20.8 15.4 19.9 26.9 29.2 25.8 25.7 22.9 30.3 


št. pod. 29 26 31 29 30 29 29 31 29 31 29 31 354 




povp. 8.6 10.4 9.5 7.3 6.8 6.6 6.0 7.4 8.2 8.5 8.2 10.6 8.2 

std. 4.7 4.3 4.6 3.7 3.2 3.2 3.9 4.0 4.2 5.0 4.0 4.9 4.4 

min. 0.1 3.4 2.3 1.4 1.7 2.8 1.2 1.3 1.7 1.7 1.8 3.7 0.1 

maks. 18.6 20.8 19.2 14.5 15.4 17.8 14.7 20.0 18.5 19.3 18.8 21.3 21.3 


št. pod. 29 26 31 30 30 29 29 31 29 31 29 31 355 




povp. 6.0 5.3 6.1 4.5 4.5 4.0 4.5 4.5 5.5 5.0 5.3 6.4 5.1 

std. 3.7 3.4 3.7 2.2 2.1 1.8 2.6 2.1 3.2 3.5 3.2 3.4 3.1 

min. 1.1 1.3 0.0 0.3 0.9 0.9 1.0 2.0 0.8 0.0 0.2 2.2 0.0 

maks. 17.2 13.4 12.9 11.2 8.5 7.8 11.2 10.1 14.4 13.9 13.7 12.4 17.2 


št. pod. 29 26 31 30 30 29 29 31 29 31 29 31 355 

40





povp. 17.6 15.3 18.2 11.9 10.6 11.2 18.9 12.6 12.8 13.5 16.6 16.9 14.8 

std. 9.6 6.7 8.6 5.6 5.2 5.4 7.7 5.8 7.5 6.6 8.7 8.8 7.9 

min. 3.7 3.3 6.5 3.1 3.5 0.8 5.3 3.9 2.4 2.0 2.1 0.6 0.6 

maks. 43.1 31.3 37.7 27.4 21.2 24.7 31.7 23.8 35.9 28.6 37.5 38.3 43.1 


št. pod. 28 28 31 27 30 26 30 26 29 29 27 30 341 




povp. 12.7 10.7 14.4 9.9 9.1 6.7 12.0 7.8 8.7 10.2 14.0 11.7 10.7 

std. 7.5 3.9 7.2 5.1 3.4 3.6 6.5 4.1 6.1 6.5 7.2 6.3 6.3 

min. 1.6 4.3 3.1 0.9 4.1 1.9 5.0 0.7 2.7 1.3 3.6 3.3 0.7 

maks. 33.0 19.7 30.9 21.9 15.4 18.1 32.2 18.8 34.3 23.8 30.9 26.0 34.3 


št. pod. 30 28 31 27 30 26 30 28 29 29 27 30 345 




povp. 8.2 7.4 9.6 7.6 8.1 5.9 7.7 5.8 6.7 9.3 11.4 9.4 8.1 

std. 4.0 3.8 4.0 3.7 3.5 2.6 3.8 3.5 3.5 5.2 5.2 5.0 4.4 

min. 2.0 2.4 2.6 1.3 2.1 2.5 1.4 0.6 1.6 1.9 1.4 2.2 0.6 

maks. 17.8 14.6 19.8 15.5 15.4 11.4 16.9 13.1 16.0 21.5 20.8 18.7 21.5 


št. pod. 30 28 31 27 30 26 31 29 29 30 28 30 349 




povp. 4.7 5.7 5.9 4.3 5.7 4.3 4.4 4.2 4.6 5.1 6.5 6.5 5.2 

std. 3.5 3.5 3.4 2.1 3.1 2.2 2.2 2.6 2.9 2.9 3.4 3.6 3.1 

min. 0.7 1.3 1.8 1.1 1.6 1.3 1.2 0.6 0.0 1.6 1.5 1.2 0.0 

maks. 15.1 13.7 12.2 9.3 14.2 10.0 9.6 10.7 15.5 12.5 16.7 13.9 16.7 


št. pod. 30 28 31 27 30 26 31 29 29 30 28 30 349 

41

Slike za leta 1996 do 2000 

Na slikah od 2.10 do 2.13 smo prikazali povprečno mesečno hitrost vetra v posameznih letih 

pri tlakih 500 mbar, 700 mbar, 850 mbar in 925 mbar (to je okrog 5570m, 3010 m, 1460 m in 

750 m n.m.). Oktober in november 1997 na slikah manjkata, kajti oktobra je bil na razpolago 

le en podatek, novembra pa meritev sploh ni bilo. Tudi januar 1998 ni povsem 

reprezentativen, saj je povprečje izračunano le na osnovi 7 podatkov, kar je bistveno manjši 

vzorec kot v ostalih mesecih. Že na prvi pogled opazimo, da v povprečju hitrost z naraščajočo 

višino (vsaj za plasti, ki jih obravnavamo v tem tekstu) narašča, prav tako pa narašča tudi 

variabilnost iz leta v leto. 

Slika 2.10 Povprečna mesečna hitrost vetra pri 500 mbar (okrog 5500 m n.m.). 

42



43


2.2.2 Razmere v obdobju 1996–2001 na ploskvi 925 mbar 

Še enkrat ponovimo opozorilo iz začetka poglavja 2.2: ponovno poudarjamo, da se je pri 

interpretaciji teh podatkov treba zavedati, da izmerjene vrednosti pri 925 mbar (okrog 750 m 

n.m.) veljajo za prosto ozračje, in da bi bil na isti višini, toda v bližini hribov, veter drugačen! 

Na višini okoli 800 m nad morsko gladino je primerov brezvetrja zelo malo, le 1.2 %. 

Najpogosteje piha veter s hitrostjo od 2 do 5 m/s (slika 2.14). Veter s hitrostjo med 6 in 8 m/s 

je tudi še dokaj pogost, malo pa je vetrov s hitrostjo nad 12 m/s. 

POGOSTOST (%) 

16 

14 

12 

10 

8 

6 

4 

2 

0 

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 

HITROST (m/s) 

Slika 2.14: Porazdelitev hitrosti vetra na ploskvi 925 mbar 

Na sliki 2.15 je prikazana porazdelitev vetra po smereh, upoštevali smo delitev na 8 smeri. 

Najpogostejši je bil vzhodni veter (dobrih 21 %), sledi mu zahodnik (dobrih 19 %), nato 

44

juhozahodnik (dobrih 14 %) in severovzhodnik (dobrih 13 %). Najmanj pogosto je pihal južni 

veter, komaj dobrih 5 %. 

POGOSTOST (%) 

25 

20 

15 

10 

5 

0 

C S SV V JV J JZ Z SZ 

SMER 

Slika 2.15 Porazdelitev vseh vetrov po smereh in pogostost brezvetrja na ploskvi 925 mbar 

Porazdelitev po smereh smo podali posebej za šibke vetrove (povprečna hitrost vetra pod 5 

m/s) na sliki 2.16 in posebej za močne vetrove, to je veter nad 5 m/s, na sliki 4. Pri šibkih 

vetrovih močno prevladuje vzhodnik (dobrih 22 %), sledi pa mu severovzhodnik z dobrimi 16 

%. Najmanj pogosto piha južni veter, le dobrih 6 %. Šibkih vetrov vključno z brezvetrjem je 

57.6 %. Na sliki 4 je prikazana porazdelitev po smereh za vetrove s hitrostjo nad 5 m/s, takih 

vetrov je 42.4 %, med njimi močno prevladuje zahodni veter s slabimi 29 %, sledi pa mu 

jugozahodni veter s slabimi 22 %. Vzhodnik je šele na tretjem mestu, najmanj pogost pa je 

tudi pri močnejših vetrovih južni veter, le za spoznanje več je severnega vetra. 

POGOSTOST (%) 

25 

20 

15 

10 

5 

0 


SMER 

Slika 2.16 Porazdelitev vetrov s hitrostjo pod 5 m/s in pogostost brezvetrja pri 925 mbar 

45

POGOSTOST (%) 

30 

25 

20 

15 

10 

5 

0 


SMER 

Slika 2.17 Porazdelitev vetrov s hitrostjo vsaj 5 m/s na ploskvi 925 mbar 

Na kratko povzemamo še nekaj ugotovitev, ki smo jih pridobili z analizo podatkov na drugih 

višinah, izmerjeni pa so bili prav tako nad Ljubljano. V plasti na višini 400 m nad morjem je 

bila največja povprečna hitrost spomladi, kar je v skladu z rezultati meritev, ki kažejo, da 

največje povprečne hitrosti pri tleh izmerimo spomladi. Na višini 3 in 5 km nad morsko 

gladino je bil v povprečju veter najmočnejši pozimi. 

Poleti so v višjih plasteh prevladovali zahodni in severozahodni ter severni vetrovi. Na višini 

500 m nad morsko gladino so bili najbolj zastopani severovzhodni, jugovzhodni in severni 

vetrovi. Jeseni je v spodnjih plasteh ozračja močno prevladoval vzhodnik, v višinah pa 

zahodnik in severozahodnik. 

Pozimi je bilo na višini 500 m nad morjem veliko zahodnika in severozahodnika, pogosti so 

bili tudi južni in jugovzhodni vetrovi ter vzhodnik. 1000 m visoko sta prevladovala vzhodnik 

in zahodnik, še v višjih plasteh ozračja pa zahodni do severni veter. 

Spomladi je bilo nekaj kilometrov visoko daleč največ zahodnega vetra, sledijo mu 

severozahodnik, sever in severovzhodnik. V plasti nad tlemi so bili najpogostejši vzhodnik, 

severovzhodnik, jug, zahodnik in severozahodnik. 

46

2.3 Veter v višinah nad Slovenijo v zadnjih 50 letih po meteoroloških 

modelih 

2.3.1 Mesečna povprečja vetrovnosti na štirih nivojih do višine okrog 5 km 

Za to obdelavo smo uporabili podatke o mesečnih povprečnih vetrovih na (modelskih) 

ploskvah 500 mbar, 700 mbar, 850 mbar in 925 mbar. Viri podatkov so »NCEP/NCAR 

Reanalysis 1948-1998 Monthly Means«, ki smo jih dobili na CD-ROM. Podatki so iz arhiva 

FNL, ki temelji na analizah in 6-urnih prognozah (padavine, fluksi...) operativnega modela z 

globalno asimilacijo (GDAS). Horizontalna ločljivost je 2,5°, zato smo vrednosti za naše 

kraje (lon=15° in lat=46°) linearno interpolirali iz točk lon=15° in lat=45° ter lon=15° in 

lat=47.5°. 

2.3.1.1 Povprečja vrednosti 

Povprečja hitrosti vetrov s z višino nad tlemi vse večja, kar za obdobje 1948-1998 potrjuje 

tudi kvantitativno tabela 1.1. 

Tabela 2.33 Nekatere statistične količine v zvezi z mesečnimi povprečji hitrosti vetra nad 

Slovenijo v 50-letnem obdobju 1984-1998 

925 mbar 

(okrog 

760 m) 

povprečje (m/s) 1,80 

st. dev. (m/s) 0,87 

850 mbar 

(okrog 

1460 m) 

2,74 

1,45 

700 mbar 

(okrog 

3010 m) 

4,78 

500 mbar 

(okrog 

5570 m) 

7,80 

minimum (m/s) 5,52 8,38 11,77 17,92 

maksimum (m/s) 0,23 0,20 0,54 0,14 

Veter je torej v višinah precej močnejši, pa tudi bolj spremenljiv, kot pri tleh 

2.3.1.2 Regresijske zveze med hitrostmi vetra na različnih višinah nad tlemi. 

Kako so povezani vetrovi v različnih višinah med seboj? Ali močno piha tudi pri tleh, kadar je 

veter močan zgoraj, v prostem ozračju? 

Rezultati so podani kar grafično na sliki 1, kjer je prikazano, kako so vetrovi na različnih 

višinah med seboj povezani. Iz slike torej sledi, da je veter na neki višini sorazmerno dober 

indikator tudi za veter na kaki drugi višini, če ti dve višini med seboj nista preveč 

razmaknjeni: slike na diagonali namreč kažejo povezanost z visokimi korelacijskimi 

koeficienti R (preko 0,8). Za nivoje, ki so bolj narazen, ti korelacijski koeficienti manjši: za 

500 mbar in 925 mbar (okrog 5570 m in 760 m, torej za okrog 4500 m narazen) je R le še 

0,41.2. 

2,22 

3,40 

47

20 

15 

10 

5 

0 

20 

15 

10 

5 

0 

20 

15 

10 

5 

0 

0 5 10 15 

hit500 = 0,83 m/s + 1,46 * hit700; R=0,96 

0 2 4 6 8 10 

hit500 = 3,23 m/s + 1,67 * hit850; R=0,71 

0 1 2 3 4 5 6 

hit500 = 4,84 m/s + 1,64 * hit925; R=0,42 

15 

10 

5 

0 

15 

10 

5 

0 

0 2 4 6 8 10 

hit700 = 1,23 (m/s) + 1,29 * hit850; R=0,84 

0 1 2 3 4 5 6 

hit700 = 2,26 (m/s) + 1,39 * hit925; R=0,54 

10 

8 

6 

4 

2 

0 

0 1 2 3 4 5 6 

hit850 = 0,16 m/s + 1,43 * hit925; R=0,86 

Slika 2.14 Povezanost vetrov na različnih višinah med seboj po mesečnih povprečjih hitrosti 

vetra za 50-letno obdobje 1948-1998. 

Korelacijski koeficienti za hitrost vetra na različnih višinah nas torej poučijo, da veter na 

enem nivoju nad tlemi dokaj dobro predstavlja tudi veter na kakem drugem, toda sosednjem 

nivoju. To pomeni, da se vetrovnost v višinah dokaj redno povezuje tudi z vetrovnostjo blizu 

tal. 

48

2.3.2 Veter v letu 2000 na štirih nivojih nad tlemi na vsakih 6 ur 

Iz podatkov ameriških globalnih 6-urnih analiz (FNL) nad točko 15°E, 46°N na štirih nivojih 

nad tlemi: 925 mbar, 850 mbar, 700 mbar in 500 mbar (kar ustreza približno nadmorskim 

višinam okrog 760 m, 1460, 3010 in 5570 m) smo ocenjevali vetrovne razmere nad Slovenijo 

v letu 2000. 

Nekateri podatki so zbrani v naslednjih tabelah in slikah. 

hitrost (m/s) 

60 

50 

40 

30 

20 

10 

0 

modelska hitrost leta 2000 na 500 mbar 

Slika 2.15 Modelska hitrost vetra nad Slovenijo na nadmorski višini okrog 5500 m v letu 

2000 po ameriških re-analizah (narisana so mesečna povprečja hitrosti). 

Pozor: Absolutne vrednosti hitrosti niso zanesljive, saj so odvisne od uporabljene ločljivosti 

modela (primerjaj rezultate na isti višini iz modela z 2,5 krat slabšo ločljivostjo v prejšnjem 

poglavju 2)! Pač pa je slika uporabna za ponazorilo spremenljivosti vetra preko leta. 

Tabela 2.34 Povprečne vrednosti in standardne deviacije hitrosti vetra (vsakič iz vzorca 1572 

podatkov) 

hitrost vetra/nivo 925 mbar 850 mbar 700 mbar 500 mbar 

povprečje (m/s) 4,61 6,57 9,40 13,79 

standardna deviacija (m/s) 2,43 4,00 5,26 7,66 

maksimum (m/s) 16,95 22,38 34,29 47,66 

minimum (m/s) 0,09 0,10 0,06 0,23 

Veter torej v povprečju z višino močno narašča. 

čas (dnevi; po štirje podatki na dan) 

49

Tabela 2.35 Povezanost med hitrostmi vetra ob istem času na različnih nivojih (isti vzorec) 

regresijski koeficienti R 500 mbar 700 mbar 850mbar 925 mbar 

500 mbar 1 

700 mbar 0,753319 

850 mbar 0,398354 

925 mbar 0,223414 

1 

0,71901 

0,470601 

1 

0,810253 

Tabela nam pove, da so vetrovi v različnih višinah med seboj sicer povezani (visoki 

korelacijski koeficienti pri vetrovih na sosednjih nivojih – ob-diagonalni koeficienti), da pa so 

med vetrom na višinah in tistim blizu tal lahko tudi velike razlike (npr. R je samo 0,223 za 

povezavo med vetrom na 500 in 925 mbar). Grafično podobo regresijskih zvez med hitrostmi 

vetrov na posameznih nivojih dajejo tudi naslednje slike: 

1 

50

hit500=3,48m/s + 1,01*hit700; 

R=0,75 

60 

40 

20 

0 

500/750 

0 10 20 30 40 

hit500=8,78m/s + 0,76hit850; 

R=0, 

60 

40 

20 

0 

500/850 

0 5 10 15 20 25 

4 

0 

hit500=10,54m/s+ 0,71*hit925; 

R=0,22 

60 

40 

20 

0 

500/925 

0 5 10 15 20 

hit700=3,19m/s + 0,94*hit850; 

R=0,72 

40 

30 

20 

10 

0 

700/850 

0 5 10 15 20 25 

hit700=4,69 m/s + 1,02*hit925; 

R=0,47 

40 

30 

20 

10 

0 

700/925 

0 5 10 15 20 

hit850=0,40 m/s + 1,34*hit925; 

R=0,8 

30 

20 

10 

0 

850/925 

0 5 10 15 20 

2 

Slika 2.16 Povezanost vetrov na različnih višinah med seboj po modelskih rezultatih na 

vsakih 6 ur (štirikrat dnevno) v letu 2000. 

51

2.3.3 Primerjava let 1999 in 2000 z obdobjem 1984-1998 

Ker za zadnji dve leti 1999 in 2000, ki nas posebej zanimata, na CD-ROMu podatkov ni, smo 

za ti manjkajoči leti, pa tudi za vsa leta od 1948 naprej poiskali podatke za veter na višini 500 

mbar in na (modelski) višini 10 m nad tlemi preko spletne strani http://dss.ucar.edu/. Tudi tu 

je horizontalna ločljivost 2,5°, zato smo spet vrednosti za naše kraje (lon=15° in lat=46°) 

linearno interpolirali iz točk lon=15° in lat=45° ter lon=15° in lat=47.5°. 

Vira podatkov torej nista povsem ista. Ali pa gre za iste podatke? To lahko ugotovimo, če 

primerjamo lastnosti vetra na 500 mbar po obeh virih, saj imamo za to višino na razpolago ves 

niz 1948-1998. 

Tabela 2.36 Karakteristike vetra na 500 mbar v obdobju 1948.1998 po dveh virih: po CD- 

ROMu in dobljenih s ftp protokolom s strežnika http://dss.ucar.edu/ 

500 mbar 

http://dss.ucar.edu/ 

povprečje (m/s) 7,803 

st. dev. (m/s) 3,389 

mediana (m/s) 7,472 

500 mbar po 

po CD-ROM 

7,795 

3,399 

7,485 

minimum (m/s) 18,039 17,921 

maksimum (m/s) 0,144 0,144 

Vidimo, da so med datotekama sicer manjše razlike (npr. pri mediani, pri maksimalnem 

vetru), kar privede tudi do manjših razlik v povprečju, toda vsebina baze podatkov je očitno v 

bistvu ista. 

2.3.3.1 Veter na 500 mbar 

Kako se je veter spreminjal veter na 500 mbar iz desetletja v desetletje in kakšen je bil v 

celotnem obdobju 1984-1998, ter v letih 1999 in 2000? Najprej so oglejmo tabelarični pregled 

statističnih parametrov! 

52


vetra 10 m nad tlemi za Slovenijo v različnih obdobjih med 1948 in 2000 ter primerjava z 

letoma 1999 in 2000. 

1948- 1958- 1968- 1978- 1988- 1948- 1999 2000 1999- 

1957 1967 1977 1987 1997 1998 

2000 

povprečje (m/s) 7,89 7,58 7,48 8,05 7,92 7,80 8,20 9,72 8,96 

interval zaupanja (m/s) (95,0%) 0,61 0,60 0,62 0,62 0,62 0,27 2,30 2,16 1,49 

std. dev. (m/s) 3,39 3,33 3,41 3,40 3,45 3,39 3,61 3,40 3,52 

varianca (m 2 /s 2 ) 11,52 11,06 11,62 11,58 11,92 11,48 13,06 11,55 12,37 

minimum (m/s) 1,29 0,14 1,27 2,25 2,21 0,14 2,90 5,16 2,90 

mediana (m/s) 7,38 7,40 6,86 7,57 7,71 7,47 7,36 9,82 8,20 

maksimum (m/s) 18,04 16,57 16,28 17,84 17,90 18,04 13,95 15,23 15,23 

Veter na višini okrog 5500 m nad tlemi je bil očitno v prvem desetletju 1948-57 nekoliko 

močnejši: v povprečju okrog 7,9 m/s, potem dvakrat po deset let nekoliko šibkejši, pa potem 

spet v desetletju 1978-87 spet okrog 8 m/s in v desetletju 1988-1997 okrog 7,9 m/s. 

V letu 1999 je bil veter, vsaj po ameriških re-analizah, za 0,4 m/s močnejši kot v celotnem 

obdobju 1948-1998. Še močnejši je bil v povprečju leta 2000: za 1,9 m/s močnejši, kot v 

celotnem obdobju 1948-1998. Za obe leti skupaj je bila v povprečju razlika za skoraj 1,2 m/s. 

Ali pa je razlika nekaj manj kot 1,2 m/s v povprečnih vrednostih zanesljiva statistično glede 

na vso variabilnost vrednosti znotraj obeh vzorcev podatkov in glede na dolžino obeh nizov 

podatkov? Čeprav podatki niso povsem normalno porazdeljeni uporabimo test »t« o enakosti 

oz. različnosti povprečij. 

Tabela 2.38 Test »t« za razliko med povprečji modelske hitrosti na 500 mbar (okrog 5500 m 

visoko) nad Slovenijo v letih 1999-2000 glede na obdobje 1948-1998 in desetletje 1989-1998 

z upoštevanjem različnih varianc v obeh naborih podatkov. Statistično značilne razlike (z 

zanesljivostjo nad 95%) so označene s krepko pisavo. 

hitrost 99-00 hitrost 48-98 hitrost 89-98 

povprečje (m/s) 8,96 7,81 7,83 

varianca (m 2 /s 2 ) 12,37 11,53 12,28 

št. podatkov 24 612 108 

testirana razlika povprečij (m/s) 1,2 1,0 

št. prostostnih stopenj 25 34 

»t« statistika -3,20744 0,162141 

verjetnost P(T

zanesljivo na tej višini (okrog 5500 m n.m.) bolj vetrovni, kot celo obdobje 1948-1998, pač pa 

je statistična zanesljivost, da sta bili ti dve leti bolj vetrovni kot je bilo desetletje pred tem (to 

je 1989-1998), dosti, dosti manjša. 

hitrost (m/s) 

20 

15 

10 

5 

0 

modelska hitrost na 500 mbar v letih 1948-2000 

Slika 2.17 Modelska hitrost vetra nad Slovenijo na nadmorski višini okrog 5500 m v letih 

1948-2000 po ameriških re-analizah (narisana so mesečna povprečja hitrosti). 


modela (primerjaj rezultate na isti višini iz modela z 2,5 krat boljšo ločljivostjo v naslednjem 

poglavju 3)! Pač pa so dokaj zanesljive relativne razlike med letoma 1999 in 2000 v 

primerjavi z vsem obdobjem 

2.3.3.2 Veter 10 m nad tlemi 

čas (leta od 1984-2000; mesečni podatki) 

Spet uporabimo podatke iz homogenega niza modelskih re-analiz. Poudarimo, da to torej niso 

»pravi« vetrovi, vendar pa je niz homogen: veter v letih 1999 in 2000 je - čeprav po absolutni 

vrednosti morda tudi ne povsem pravilen – primerljiv z obdobjem pred tem! 


vetra 10 m nad tlemi za Slovenijo v različnih obdobjih med 1948 in 2000 ter primerjava z 

letoma 1999 in 2000. 

1948- 1958- 1968- 1978- 1988- 1948- 1999 2000 1999- 

1957 1967 1977 1987 1997 1998 

2000 

povprečje (m/s) 0,99 0,98 0,96 0,98 1,03 0,99 1,00 1,23 1,15 

interval zaupanja 95% (m/s) 0,10 0,11 0,10 0,11 0,11 0,05 0,53 0,53 0,35 

std. dev. (m/s) 0,58 0,59 0,58 0,60 0,60 0,59 0,84 0,83 0,82 

varianca (m 2 /s 2 ) 0,34 0,35 0,34 0,36 0,36 0,35 0,70 0,69 0,67 

minimum (m/s) 0,13 0,09 0,09 0,07 0,07 0,07 0,06 0,26 0,06 

mediana (m/s) 0,88 0,88 0,85 0,85 0,94 0,88 1,01 1,12 1,01 

maksimum (m/s) 3,03 2,73 2,95 3,10 2,80 3,10 3,17 2,28 3,17 

54

Veter na višini 10 m nad tlemi je bil očitno v desetletjih pred 1999 nekoliko šibkejši: v 

povprečju za okrog 0,16 m/s. Posebej k temi doprinesejo modelske simulacije za leto 2000. 

Ali pa je ta, sicer majhna razlika 0,16 m/s v povprečnih vrednostih statistično zanesljiva glede 

na vso variabilnost vrednosti znotraj obeh vzorcev podatkov in glede na dolžino obeh nizov 

podatkov? Čeprav podatki niso povsem normalno porazdeljeni spet uporabimo test »t« o 

enakosti oz. različnosti povprečij. 

Tabela 2.40 Test »t« za razliko med povprečji modelske hitrosti 10 m nad tlemi za Slovenijo v 

letih 1999-2000 glede na obdobje 1948-1998 in desetletje 1989-1998 z upoštevanjem 

različnih varianc v obeh naborih podatkov. 

Statistično značilne razlike (z zanesljivostjo nad 95%) so označene s krepko pisavo. 

hitrost 99-00 hitrost 48-98 hitrost 89-98 

povprečje (m/s) 1,15 0,99 1,03 

varianca (m 2 /s 2 ) 0,67 0,35 0,34 

št. podatkov 24 612 120 

testirana razlika povprečij (m/s) 0,16 0,16 

št. prostostnih stopenj 24 28 

»t« statistika -1,90899 -1,63534 

verjetnost P(T


modela! Pač pa so dokaj zanesljive relativne razlike med letoma 1999 in 2000 v primerjavi z 

vsem obdobjem 

56

2.3.4 Sklepi na osnovi modelskih ocen vetrov nad Slovenijo 

Primerjava med vetrovi iz modelskih re-analiz sicer ne daje povsem zanesljive vrednosti za 

hitrost vetra, je pa dovolj zanesljiva za oceno morebitnih relativnih razlik glede vetrovnosti 

med posameznimi obdobji. 

Primerjave modelskih vetrov na 500 mbar ploskvi, tj. na višini okrog 5500 m nad morjem, 

kažejo, da je bila povprečna hitrost vetra nad nami v letih 1999 in 2000 statistično zelo, zelo 

verjetno (z verjetnostjo preko 99%) za okrog 15% višja, kot je bila v celotnem obdobju 1948- 

1998. 

Statistična zanesljivost, da sta bili ti dve leti bolj vetrovni, kot je bilo desetletje pred tem (to je 

1989-1998), pa je dosti, dosti manjša –tako nizka, da na tej osnovi niso možni kaki zanesljiv 

sklepi. 

Obravnavamo tudi modelski veter 10 m nad tlemi, ki pa zaradi modelske ločljivosti le 2,5° ne 

predstavlja višine nad »pravim« reliefom pri nas, temveč nad močno izglajenimi oblikami 

hribov. Torej tudi pri tem vetru ne moremo govoriti o zanesljivih absolutnih vrednostih 

hitrosti vetra na tej »višini«. Spet pa so dokaj zanesljive morebitne relativne razlike med 

posameznimi obdobji. 

Statistično značilna je razlika med povprečno modelsko hitrostjo 10 m nad modelskimi 

»tlemi« v letih 1999-2000 in tisto v celotnem obdobju 1948-1998. Z veliko verjetnostjo (več 

kot 96%) je bilo v letih 1999-2000 povprečje teh modelskih hitrosti za kakih 15% višje, kot v 

vsem obdobju 50 let prej. 

Tudi primerjava z desetletjem pred tema dvema letoma kaže, da je z verjetnostjo le nekaj 

manj kot 95% bila povprečna hitrost v letih 1999 in 2000 za okrog 12% višja, kot v desetletju 

1989-1998. 

57

3 Ocena vetrovnega potenciala na Primorskem 

3.1 Metoda izračunavanja vetrovnega potenciala 

3.1.1 Fizikalne osnove 

Energija vetra, ki jo lahko izkoristimo v nekem časovnem obdobju (oz. moč vetra v nekem 

trenutku) je sorazmerna tretji potenci hitrosti vetra. Energija gibajočega se zraka je 

sorazmerna njegovi masi in kvadratu njegove hitrosti. E = 1 /2 mv 2 . Na enoto volumna V je 

masa m enaka gostoti zraka: ρ = m/V, zato je energija na enoto volumna E/V = 1 /2ρv 2 . 

Največja moč P, ki jo lahko prestreže vetrnica, ki pri vrtenju zajema ploskev S, je odvisna od 

volumna zraka V, ki v časovni enoti steče skozi ta presek S. Ta volumen je seveda tem večji, 

čim večja je hitrost vetra v: V = vS. Odtod dobimo za moč vetra P = 1 /2Aρv 3 , oziroma za 

gostoto moči, na enoto preseka, katerega obsega vetrnica P/S = 1 /2ρv 3 (z enoto W/m 2 ). 

Po evropski metodologiji se za povprečni potencial vetra uporablja Weibullova 

dvoparametrična porazdelitvena funkcija za hitrost s parametroma A in k (glej 3.1.4). S 

pomočjo te funkcije ocenimo povprečno tretjo potenco hitrosti vetra 3 

v (npr. Jarras et al. 

1981, Troen and Petersen, 1989, itd. ): 

3 3 3 

v = A Γ( 

1+ 

) 

k 

(kjer je Γ- gama funkcija) in iz tega povprečno gostoto moči vetra P/S = 1 /2ρ. 

Vendar pa vsa ta moč ni izrabljiva. Celo če se ne oziramo na tehnične karakteristike vetrnic, 

ki zajemajo energijo vetra, je največja možna izrabljiva moč omejena s t.im. Betzovo 

vrednostjo 0.593 (npr. Poje and Cividini 1988). Idealna vetrnica, z idealnim izkoristkom in 

neomejenim območjem delovanja lahko zajame torej le okrog 60 % energije vetra (točneje 

59.3 %). 

Poleg tega pa imajo realne vetrnice tudi nek prag, pri katerem začnejo delovati (pod pragom 

zagon zaradi trenja, izkoristka in podobno ni možen ali pa nima smisla), ter neko zgornjo 

mejo hitrosti vetra, pri kateri jih je treba ustaviti (npr. pri kakih 12 m/s – zaradi trdnost ipd.). 

Na splošno imajo vetrnice, z nizkim pragom (pod 1 m/s) zelo slabe izkoristke, tiste, ki delajo 

samo pri višjih hitrostih (npr. nad 3 m/s), pa imajo največji izkoristek med 30 in 50 % (toda 

žal zato ne izkoriščajo vetrov, ko so ti pod pragom). Tako velja, da je uporabljiv le majhen del 

potenciala energije vetra, pač v odvisnosti od izpopolnjenosti naprave. Izkoristki raznih tipov 

vetrnic so tako med 59,3 % za idealno vetrnico (česa seveda ni mogoče doseči, pa navzdol do 

holandskega mlina s 17 % in Savoniusovega rotorja z okrog 17 % (Justus, 1985). 

58

3.1.2 Izbrana metoda 

Oceno potencial vetra na Primorskem smo naredili s kombinacijo dveh metod: 

1. z izračunom potenciala vetra v okolici tistih merilnih točk, na katerih imamo na 

razpolago vsaj toliko podatkov, da lahko pričakujemo dovolj reprezentativne rezultate, in 

2. s prostorsko interpolacijo, kjer smo združili informacije o potencialu vetra v točkah in 

njihovi okolici z informacijami o prostorskih relativnih razlikah vetrovnosti za osem smeri 

vetra, kot jih daje masno konsistentni model (glej poglavje 1). 

Oceno potenciala vetra v višinah in v okolici merilnih mest na Primorskem smo naredili po 

metodologiji, ki so jo uporabili pri izdelavi Evropskega vetrnega atlasa (Troen and Petersen 

1989). Metodologijo so enotno uporabile države evropske skupnosti leta 1989. V ta namen so 

izdelali program za analizo in obdelavo vetrnih podatkov z upoštevanjem vpliva višine terena, 

njegove hrapavosti in ovir v okolici meritev ter model za ekstrapolacijo vetrnih podatkov iz 

merilnih točk v okolico – WA S P (Mortensen, Landberg, Troen in sod. 1993, 1996, 1999). 

Namen izdelave atlasa vetra je bil, da se na osnovi meteoroloških meritev hitrosti vetra oceni 

potencial energije vetra, predvsem glede pridobivanja električne energije z vetrnimi 

turbinami. 

Za oceno potenciala vetra v višinah in v okolici merilnih mest na Primorskem smo analizirali 

podatke 13 izbranih merilnih mest na Primorskem. 

Drugi del naloge obsega prostorsko interpolacijo z namenom, da določimo potencial vetra 

preko vsega prostora. Ta naloge bi bila dokaj preprosta, če bi imeli dovolj gosto posejane 

merilne postaje, za dovolj dolgo obdobje. Žal ni tako: predvsem na izpostavljenih lokacijah je 

meritve zelo malo. tako ne vemo točno, kako se izraža potencial vetra na grebenih, v 

konkavnih oblikah na teh grebenih, kako na pobočjih, kako v dolinah. Težava prav pri 

obravnavanem geografskem območju pa je še ta, da je v dolinah blizu tal burja hitrejša, ko na 

enakih višinah nad tlemi na planotah Notranjske, saj se burja navzdol pospešuje. 

Zato nismo mogli kar privzeti metodologije iz Atlasa vetra, temveč smo morali izdelati svojo, 

posebej obravnavanemu območju prilagojeno metodologijo. Na podlagi izračunanega 

vetrovnega potenciala v točkah meritev vetra smo pripravili karto vetrovnega potenciala na 

različnih nivojih. Pri tem smo uporabili tudi rezultate masno-konsistentnega modela za polje 

hitrosti vetra na obravnavanem terenu. Merilna mesta, na osnovi katerih smo interpolirali v 

prostor, so tistih 13 iz prvega dela metode. Karte smo naredili za tri različne višine nad tlemi: 

10 m, 20 m in 50 m. Za vse karte je energija vetra izračunana za razred hrapavosti 1. Za 

višino 10 m nad tlemi pa smo dodatno pripravili tudi karto energijskega potenciala vetra za 

razred hrapavosti 2. 

3.1.3 Model WA S P 

WA S P (Wind Analysis and Application Program) je programski paket za horizontalno in 

vertikalno ekstrapolacijo vetrnih podatkov. Model upošteva vpliv hrapavosti terena, vpliv na 

veter zaradi bližnjih zgradb in ostalih ovir ter vpliv višine terena na veter. Uporabnikom 

ponuja orodja za analizo in korekcijo originalnih podatkov o vetru, orodja za ekstrapolacijo 

teh podatkov v okolico merilnih mest ter orodja za natančnejše določanje lokacij vetrnih 

turbin. 

3.1.3.1 Kratek opis modela WASP 

Pri danih meritvah hitrosti in smeri vetra, opisu hrapavosti terena, ovir in višine terena okrog 

merilne točke izračuna model regionalno klimatografijo vetra. Ta je podana v obliki 

59

Weibullovih parametrov, ki se nanašajo na standardne pogoje (raven teren, standardne višine 

nad tlemi in standardne hrapavosti terena). Izračun lahko na kratko predstavimo v treh 

korakih: 

Vhodni podatki o hitrosti in smeri vetra se razdelijo na 12 sektorjev po 30°. Za vsak sektor 

posebej se izračunajo korekcijski faktorji zaradi vetrnih ovir, hrapavosti terena in 

orografskih značilnosti terena okrog merilnega mesta; 

Vhodni podatki v vsakem sektorju se preračunajo glede na korekcijske faktorje. Dobimo 

oceno vetra na večji višini nad merilnim mestom, kjer ni več čutiti vpliv površine, 

hrapavosti in ovir (geostrofski veter). Ta predstavlja veter v višinah za širšo regijo 

(meritve kažejo, da za regijo velikosti približno 100 km × 100 km). 

Ocenjeni geostrofski veter se ponovno ekstrapolira na zemeljsko površino, tokrat za raven 

teren, na standardne višine nad tlemi in nad terenom s homogeno hrapavostjo (4 

standardni razredi). Ekstrapolacija se vrši s pomočjo modificiranega logaritemskega 

profila, ki upošteva spreminjanje toplotnega toka zemeljske površine. Za vsakega od 12 

sektorjev dobimo tako Weibullove parametre za frekvenčno porazdelitev vetra. 

3.1.3.2 Struktura modela WA S P 

Glede na zgornji opis, je model WA S P sestavljen iz štirih računskih blokov: 

1. Analize originalnih podatkov. 

2. Izdelava vetrnega atlasa. Podatke vetrnega atlasa dobimo, ko očistimo originalne podatke 

vpliva merilnega mesta in njegove okolice in jih preračunamo na standardne pogoje. Na 

tak način posplošimo podatke, merjene v izbrani točki, na širšo okolico – regijo. Podatki 

atlasa so torej posplošeni, generalizirani podatki, ki so značilni za širšo okolico merilnega 

mesta. 

3. Ocene klimatografije vetra. S podatki vetrnega atlasa lahko model oceni klimatografijo 

vetra v izbrani točki, kjer nimamo nujno meritev. To naredi z algoritmom, ki je obraten 

tistemu, s katerim je izračunal podatke atlasa. Seveda moramo na tudi na tej lokaciji 

poznati ovire, hrapavost in orografijo okoliškega terena. 

4. Ocene potenciala vetra. Izračunana je skupna energija povprečnega vetra na določeni 

lokaciji in pri standardnih pogojih. 

3.1.3.3 Izbor postaje 

Podatki o hitrosti vetra morajo biti kar se da natančni, saj je moč vetra sorazmerna s tretjo 

potenco - kubom - njegove hitrosti. Pri izboru postaje, katere podatke obdelujemo v Atlasu 

vetra, moramo ugoditi naslednjim zahtevam: 

1. Na področju velikem 100 km × 100 km obdelamo eno postajo. V hribovitih predelih lahko 

delamo izračune le v izbranih točkah in bližnji okolici merilne točke. 

2. Na razpolago moramo imeti vsaj enoletno obdobje podatkov o hitrosti in smeri vetra, ker 

pa izračunavamo klimatografijo vetra, je bolje, da je to obdobje vsaj 5–10 let. 

3. Anemometer mora biti dobro izpostavljen, daleč od stavb in ovir. Najbolje je, da stoji na 

vsaj 10 metrskem drogu. 

4. Podatki morajo biti na razpolago vsaj na vsake 3 ure in sicer urna ali desetminutna 

povprečja. Vsi podatki, ki smo jih obdelovali, so bili povprečeni vsaj na eno uro, nekaj pa 

tudi na pol ure. 

5. Na razpolago moramo imeti podatke o višini in hrapavost terena v okolici merilnega 

mesta ter podatke o ovirah. 

3.1.3.4 Hrapavost terena 

Hrapavost terena zmanjšuje hitrost vetra (vpliv rastja in objektov v okolici merilnega mesta). 

Parameter hrapavosti je razdalja nad tlemi, kjer je povprečna hitrost vetra, pri sorazmerno 

60

močnem vetru, enaka nič. Izraža se v metrih. Metodologija WA S P je razdelila teren po 

hrapavosti na štiri standardne razrede: 

Tabela 3.1 Štirje standardni razredi hrapavosti po metodologiji WA S P 

razred parameter hrapavosti (z0 

) 

m 

opis pokrajine 

0 0,0002 vodne površine morij, zalivov in jezer 

1 0,0300 odprt, raven teren z redkim grmovjem ali drevjem 

2 0,1000 velike odprte površine z veliko vetrnimi ovirami, 

razmaknjenimi za več kot 1000 m 

3 0,4000 naselja, gozdovi, kmetijske pokrajine z veliko vetrnimi 

ovirami, razmaknjenimi za nekaj 100 m 

Za lažje razumevanje prikazujejo značilne pokrajine s standardno hrapavostjo slike 3.1-3.4. 

Tudi vetrni atlas je izračunan za te štiri razrede. 

Slika 3.1 Primer okolice, ki pripada razredu hrapavosti 0 (iz Troen and Petersen 1989) 

(vodne površine z0 = 0,0002 m). Temu razredu pripadajo morje, zalivi in jezera 


(odprta področja z malo vetrnimi ovirami, z0 = 0,03 m). Pokrajina je zelo odprta in ravna ali 

rahlo valovita. Na njej se lahko nahajajo posamezne kmetije, grmovje ali drevesa 

61


(kmetijska pokrajina z vetrnimi ovirami, katerih povprečna medsebojna oddaljenost presega 1 

km in nekaj razpršenih pozidanih področij, z0 = 0,10 m). Za pokrajino so značilna odprta 

območja med veliko ovirami, kar daje terenu odprt značaj. Teren je raven ali valovit. Veliko 

dreves in zgradb 


(urbana območja, gozdovi in kmetijska območja z veliko ovirami, z0 = 0,40 m). Za kmetijsko 

površino je značilno veliko vetrnih ovir, katerih povprečna medsebojna razdalja znaša nekaj 

sto metrov. Gozdovi in urbana območja prav tako pripadajo temu razredu hrapavosti 

3.1.4 Weibullova porazdelitev 

Rezultati atlasa so predstavljeni z oceno dveh parametrov Weibullove porazdelitve za 12 

sektorjev, širine 30° in ocena obeh parametrov za vse smeri skupaj. Sektor 0° je okrajšava za 

smeri med –15° in 15°, sektor 30° za smeri med 15° in 45° itn. Smer 0° ustreza severu. 

Weibullova porazdelitev je porazdelitev z dvema parametroma A in k: 

f ( v) 

= 

k 

A 

⎛ 

⎜ 

⎝ 

v 

A 

⎞ 

⎟ 

⎠ 

k −1 

e 

k 

−( 

v / A) 

kjer je f(v) frekvenca pojavljanja vetra s hitrostjo v. Parameter A definira skalo, parameter k pa 

obliko porazdelitve. 

62

Weibullovi parametri se lahko izračunajo na več načinov. Model WA S P privzame metodo, 

kjer poskuša doseči dobro prileganje Weibullove porazdelitve merskim podatkom močnejših 

vetrov, vendar ne ekstremnim. Za vsak sektor določi Weibullova parametra, tako da je skupna 

energija vetra, izračunana iz podatkov in iz parametrov A in k enaka, ter da je frekvenca 

pojavljanja hitrosti, večjih od povprečja meritev enaka za dejansko in izračunano 

porazdelitev. 

Statistično negotovi so najmočnejši vetrovi, katerih analiza ni vključena v atlas. Weibullova 

porazdelitev se naj ne bi ukvarjala s pojavi, ki imajo frekvenco pojavljanja manjšo od 0,01 %. 

Podatki v atlasu so preračunani na raven in homogen teren v okolici merilnega mesta, brez 

vetrnih ovir. Weibullovi parametri so izračunani za 4 standardne hrapavosti terena in za 5 

standardnih višin nad tlemi (10, 25, 50, 100 in 200 m). Iz Weibullovih parametrov A in k 

lahko določimo povprečno hitrost in povprečno ploskovno gostoto moči s pomočjo naslednjih 

obrazcev: 

⎛ 1 ⎞ 

v = AΓ⎜1 

+ ⎟ 

⎝ k ⎠ 

P 1 3 ⎛ 3 ⎞ 

= ρ A Γ⎜1+ 

⎟ 

S 2 ⎝ k ⎠ 

kjer je 

v povprečna hitrost vetra v m/s; 

P/S ploskovna gostota moči vetra v W/m 2 ; 

ρ gostota zraka v kg/m 3 ; 

Γ funkcija gama. 

Gostota zraka se z višino zmanjšuje. Zanjo smo uporabili enačbo za izotermno ozračje pri 

povprečno 15° C (samo prva 2 člena v razvoju): 

⎟ ⎛ g ⎞ 

= 

⎜ 0 − z 

⎝ RT0 

⎠ 

1 ρ ρ 

kjer je 

ρ 0 gostota zraka pri gladini morja, standardnem tlaku 1013,25 hPa in temperaturi 

15° C (1,225 kg/m 3 ); 

g težni pospešek na površini Zemlje (9,81 kg/m 2 ); 

R specifična plinska konstanta (287 J/(kg K)); 

T0 povprečna temperatura zraka (15° C); 

z nadmorska višina v metrih. 

3.1.5 Zanesljivost modela WA S P 

Zanesljivost modela WA S P ne bo nikoli večja od zanesljivosti vhodnih podatkov. Posebej 

važna je natančnost podatkov o vetru in o višini terena v okolici postaje. Podatki o vetru 

morajo biti klimatološko reprezentativni, kar pomeni, da morajo podatki obsegati periodo 

nekaj let. Kratke periode dajejo visoko stopnjo nezanesljivosti in uporaba period, krajših od 

enega leta ni priporočljiva. 

Največje napake modela WA S P pričakujemo pri izračunu toka v strmem terenu. Model deluje 

dobro za tokove preko ne preveč strmih hribov in grebenov. Tipična napaka modela je reda 10 

% pri oceni hitrosti vetra na vrhu hriba, ki ima vodoravne dimenzije okrog 1-2 km in naklon, 

manjši od 30 %. Za bolj strme hribe in grebene bo model podcenil hitrost v zavetrju, tako kot 

drugi podobni modeli. To je še posebej izrazito pri strmih hribih, kjer se tok za hribom 

63

azdvoji. Pri obsežnih gorovjih je model neučinkovit, ker ne vsebuje dinamike. Tam so 

meritve veljavne le v bližnji okolici merilnega mesta. 

Orografija večjih razsežnosti zmanjša učinkovitost modela, zaradi tega, ker postane 

pomembna dinamika gibanja zraka, ki v model ni vgrajena. Napake modela v strmem terenu 

je težko oceniti, vendar velja, da na rezultate modela le malo vplivajo podrobnosti toka v 

večjih razsežnostih, če se omejimo na izračun vetrovnih razmer v bližini merilnega mesta. 

Teren v okolici merilnega mesta lahko močno vpliva na moč vetra, še posebej na obali in v 

hribovitem ter goratem svetu. Če na takšnih lokacijah nimamo meritev, moramo subjektivno 

oceniti vpliv topografije, saj se na rezultate iz atlasa vetra ne smemo popolnoma zanesti. Ob 

obali imata močan vpliv na hitrost vetra hrapavost terena in termična lastnost tal. Energija 

vetra na višini 50 m se manjša, ko se z morja približujemo obali. V notranjosti, 10 km od 

obale, pa je spet konstantna, vendar znaša le 30-50 % energije nad odprtim morjem. V 

goratem predelu moramo vedno poiskati postajo, ki je reprezentativna za širšo okolico. 

Vendar rezultati kažejo, da so meritve v hribovitem svetu značilne le za bližnjo okolico 

meritve. 

Mehanizmi, ki povzročajo veter se spreminjajo počasi, vendar se zaradi turbulence v prizemni 

plasti smer in hitrost hitro spreminjata. Variance so večje, če gledamo daljše obdobje. Veter 

ima logaritemski profil le, če je teren homogen. Orografski model odpravi napake zaradi 

vplivov nehomogenosti lokalnega terena. Preostala dva klimatološka modela upoštevata tudi 

vpliv hrapavosti terena in ovir na povprečni tok zraka. Fizikalni model, ki upošteva vpliv ovir 

na hitrost vetra je nezanesljiv pri hitrostih do 3 m/s in kadar imamo v bližnji okolici mnogo 

ovir. Model poveča hitrost vetra, če je anemometer zakrit s stavbo. Pri nizkih vrednostih 

hitrosti se zgodi, da je hitrost vetra manjša od praga instrumenta in model hitrosti ne popravi 

pravilno. 

Velikost napake izmerjenih podatkov ni mogoče natančno oceniti. Kvaliteten anemometer 

ima napako ±2 % pri hitrostih vetra, večjih od 3 m/s. Sistematične napake (npr.napačno 

kalibriranje) prinesejo do 5 % napako pri hitrosti vetra. Zaradi tega je lahko izračunana moč 

do 15% napačna zaradi neodkritih napak v podatkih. Tudi večje napake pri popisu ovir 

povzročijo napake pri izračunih. Če hrapavost terena opisujemo le iz topografskih kart, je 

napaka pri odprtem terenu 5% in pri zaprtem terenu 15%. Pri zelo zaprtih lokacijah je 

povprečna vrednost manjša zaradi previsokega praga instrumenta. 

Izdelava regionalnih klimatoloških atlasov vetra temelji običajno na prizemnih podatkih, 

standardno izmerjenih na višini 10 m (pri nas tudi 6 m). Tudi vertikalna ekstrapolacija pripelje 

do napak in nezanesljivosti. Za višine nad 50 m nad tlemi narašča vpliv prizemnega 

toplotnega toka na vertikalno ekstrapolacijo. Zato so na teh višinah rezultati slabše določeni. 

V Evropi so primerjali izračune z meritvami na stolpih, ki so se sicer dobro ujemali, vendar 

nas to ne sme zavesti. Veljavnost, uporabnost statistik iz posamezne postaje je odvisna enako 

od kvalitete podatkov kot od količine informacij o okolici postaje. 

64

3.2 Vetrovni potencial po posameznih postajah 

3.2.1 Izbor merilnih mest 

Pri izboru merilnih mest, katerih podatke smo uporabili pri izračunu vetrnega atlasa z 

modelom WA S P, smo upoštevali naslednje kriterije: 

1. vsaj eno leto meritev vetra na posameznem merilnem mestu; 

2. reprezentativnost merilnega mesta za širšo okolico; 

3. kakovost podatkov o meritvah (višina instrumenta, popis ovir, hrapavosti...) 

4. zastopanost celotne Primorske 

Na podlagi zgornjih kriterijev, smo se odločili za 13 merilnih mest. Seznam izbranih merilnih 

mest, njihove geografske podatke in višino instrumenta prikazuje tabela 3.2. 

Tabela 3.2 Seznam 13 izbranih merilnih mest, njihovi geografski podatki (severna geografska 

širina ϕ, vzhodna geografska dolžina λ, Gauss-Krügerjevi koordinati X in Y) in višina 

anemometra 

postaja ϕ λ X Y višina 

anemometra 

m m m 

Ajdovščina 45° 53' 14'' 13° 53' 48'' 5414385 5083113 6 

Bilje 45° 54' 00'' 13° 38' 00'' 5393966 5084854 10 

Divača 45° 41' 25'' 13° 58' 18'' 5419925 5061150 6 

Dolane pri Pivki 45° 39' 15'' 14° 10' 33'' 5435775 5056975 6 

Dolenje 45° 51' 59'' 13° 54' 20'' 5415040 5080788 10 

Lipica 45° 40' 11'' 13° 53' 22'' 5413485 5058960 6 

Portorož – Beli 

Križ 

45° 31' 14'' 13° 34' 52'' 5389160 5042770 13 

Portorož – 45° 29' 29'' 13° 36' 58'' 5391873 5038576 13 

letališče 

Postojna 45° 45' 59'' 14° 11' 52'' 5437603 5069408 6 

Razdrto 45° 45' 24'' 14° 03' 21'' 5426550 5068450 6 

Strmec 45° 54' 31'' 14° 01' 48'' 5424743 5085378 6 

Šepulje 45° 44' 54'' 13° 52' 38'' 5412650 5067700 6 

Vipava 45° 49' 31'' 13° 57' 44'' 5419375 5076175 6 

Podatki o vetru, ki so bili na voljo, niso bili merjeni v istem obdobju. Ker nas zanima 

klimatografija vetra, nas to ni motilo. Analize vetra, ki jih tukaj ne navajamo, kažejo, da se v 

zadnjih dvajsetih do tridesetih letih povprečne vrednosti hitrosti vetra niso bistveno 

spremenile. Obdobje delovanja meritev in način povprečevanja podatkov nam kaže tabela 3.3. 

65

Tabela 3.3 Obdobje meritev na 13 izbranih merilnih mestih, vrsta podatkov – povprečevanje 

hitrosti 

postaja začetek konec povprečevanje 

Ajdovščina 1. 1. 1975 31. 12. 1987 urno 

Bilje 1. 1. 1992 31. 12. 2000 polurno 

Divača 20. 8. 1978 30. 4. 1985 urno 

Dolane pri Pivki 29. 1. 1983 31. 12. 1985 urno 

Dolenje 1. 2. 1993 31. 1. 2001 polurno 

Lipica 1. 1. 1984 1. 10. 1986 urno 


Križ 

1. 1. 1982 31. 5. 1991 urno 

Portorož – 1. 4. 1993 31. 3. 2001 polurno 

letališče 

Postojna 1. 3. 1994 28. 2. 2000 polurno 

Razdrto 1. 6. 1996 20. 5. 1997 polurno 

Strmec 29. 10. 1979 15. 10. 1982 urno 

Šepulje 26. 10. 1979 15. 10. 1982 urno 

Vipava 1. 6. 1996 31. 5. 1997 polurno 

Za vsa merilna mesta nismo imeli vseh podatkov, ki jih zahteva model WA S P. Najbolj 

popolne podatke smo imeli za merilni mesti Portorož – Beli Križ in Ajdovščina. V model 

WA S P ni vgrajen mehanizem burje, ki je značilna za Primorsko. Pri burji se hladen in gostejši 

zrak pospešuje pri toku po hribih navzdol, tako da so hitrosti pri vznožju hriba višje kot so 

bile na vrhu hriba. Ker model tega ne zna upoštevati, smo vpliv okoliškega terena zmanjšali z 

izbiro majhnega radija orografije. Ta znaša pri vseh merilnih mestih 2 km × 2 km, z 

plastnicami, razmaknjenimi za 10 m. S tem postanejo vrednosti v atlasu omejene le na bližnjo 

okolico merilnega mesta, izognemo pa se prevelikim ocenam energije vetra za merilna mesta 

v Vipavski dolini. Dosegljivost podatkov za model WA S P nam kaže tabela 3.4. 

66

Tabela 3.4 Izbrana merilna mesta in dosegljivost podatkov, potrebnih za model WA S P 

(orografija – digitalna karta reliefa, popis ovir okrog anemometra, ocena hrapavosti terena 

okrog anemometra) 

postaja orografija popis ovir ocena hrapavosti 

Ajdovščina 2 km × 2 km, plastnice 10 m da po 12 sektorjih 

Bilje 2 km × 2 km, plastnice 10 m ne po 12 sektorjih 

Divača 2 km × 2 km, plastnice 10 m ne po 12 sektorjih 

Dolane pri Pivki 2 km × 2 km, plastnice 10 m ne homogena, 

z0 = 0,10 m 

Dolenje 2 km × 2 km, plastnice 10 m ne homogena, 

z0 = 0,10 m 

Lipica 2 km × 2 km, plastnice 10 m ne homogena, 

z0 = 0,10 m 


Križ 

2 km × 2 km, plastnice 10 m da po 12 sektorjih 

Portorož – 2 km × 2 km, plastnice 10 m ne homogena, 

letališče 

z0 = 0,03 m 

Postojna 2 km × 2 km, plastnice 10 m ne po 12 sektorjih 

Razdrto 2 km × 2 km, plastnice 10 m ne homogena, 

z0 = 0,10 m 

Strmec 2 km × 2 km, plastnice 10 m ne po 12 sektorjih 

Šepulje 2 km × 2 km, plastnice 10 m ne homogena, 

z0 = 0,10 m 

Vipava 2 km × 2 km, plastnice 10 m ne homogena, 

z0 = 0,10 m 

Ker za vse postaje, razen omenjenih dveh, ni bilo mogoče najti popisa ovir okrog merilnega 

mesta, so vse ocene za povprečne hitrosti in energijo vetra v atlasu nekoliko podcenjene. 

3.2.2 Testiranje modela 

Po omenjenih napakah bi upravičeno lahko mislili, da je atlas vetra zelo nezanesljiv. 

Najboljšo sliko o kvaliteti izračunov nam dajo primerjave med merilnimi mesti. Iz atlasa vetra 

enega merilnega mesta izračunamo povprečne hitrosti na drugih merilnih mestih. Prav tako 

pogledamo kako iz podatkov v atlasu nazaj napovemo povprečno hitrost. Če se vrednosti na 

osnovi atlasa vetra ujemajo s tistimi iz meritev, lahko atlas vetra uporabimo za nadaljnje 

izračune. V nasprotnem pa moramo poiskati vzroke za neujemanje. 

Test za 6 merilnih mest kaže tabela 3.5. Napovedi za merilno mesto z vrednostmi iz z atlasa, z 

uporabo podatkov istega merilnega mesta so, tako kot izmerjene vrednosti, prikazane krepko. 

Dodane so tudi izmerjene vrednosti. Napovedi in izmerjene vrednosti se dobro ujemajo. 

Ujemanje je veliko slabše pri napovedih s pomočjo vrednosti iz atlasa za druga merilna mesta. 

Vzroke gre iskati pri modelu WA S P, ki ga večja hribovja nekoliko motijo in v majhni vplivni 

okolici višine terena, ki smo jo izbrali. Največje neujemanje je opaziti pri merilnem mestu 

Ajdovščina, to pa prav zaradi zgoraj omenjenega mehanizma burje. 

67

Tabela 3.5. Napoved povprečne hitrosti za 6 izbranih merilnih mest. 

Vsakemu merilnemu mestu smo napovedali povprečno hitrost na podlagi atlasa preostalih 

merilnih mest in pri istih pogojih, kot so bile narejene meritve. V vrstici izmerjeno so vpisane 

izmerjene vrednosti 

napoved 

Ajdovščina Divača Postojna Portorož – Bilje Strmec 

Beli Križ 

izmerjeno 2,9 3,0 1,8 4,0 2,0 5,3 

atlas 

Ajdovščina 3,1 5,4 5,3 6,9 6,2 6,6 

Divača 2,0 3,1 2,9 3,6 3,7 3,6 

Postojna 1,2 1,9 1,9 2,4 2,2 2,3 

Portorož – 

Beli Križ 

2,1 3,3 3,2 4,0 4,0 4,0 

Bilje 1,0 1,7 1,6 1,8 2,0 2,0 

Strmec 3,6 4,7 4,6 6,4 5,1 5,4 

3.2.3 Atlas vetra v okolici 13 izbranih merilnih mest 

Vetrni atlas za Primorje je sestavljen iz podatkov in analiz 13 izbranih merilnih mest. Za 

vsako merilno mesto so predstavljeni klimatološki podatki vetra in podatki izračunanega 

atlasa vetra. Za izbrano merilno mesto navajamo: 

1. ime merilnega mesta; 

2. geografske koordinate merilnega mesta (severno geografsko dolžino in vzhodno 

geografsko širino, Gasuss-Krügerjeve koordinate in nadmorsko višino merilnega mesta); 

3. klimatološki odtis vetra; 

4. izračunani regionalni Weibullovi parametri; 

5. izračunana regionalna povprečna hitrost in gostota moči vetra. 

Podrobnosti za vse postaje so podani v Dodatku, v naslednji tabeli pa so podane samo 

povprečne hitrosti vetra in povprečna gostota moči vetra na različnih višinah nad tlemi. 

68

Tabela 3.6 Povprečne hitrosti vetra in povprečna gostota moči vetra na različnih višinah nad 

tlemi za različne razrede hrapavosti terena. 

Ajdovščina 

z Razred 0 Razred 1 Razred 2 Razred 3 

m m/s W/m 2 m/s W/m 2 m/s W/m 2 m/s W/m 2 

10 7,6 2028 5,6 846 4,9 549 3,8 260 

25 8,3 2576 6,5 1299 5,9 944 5,0 556 

50 8,8 3024 7,3 1726 6,7 1328 5,8 869 

100 9,3 3555 8,1 2258 7,6 1827 6,8 1288 

200 10,0 4280 9,2 2939 8,6 2449 7,8 1841 

Bilje 



10 3,2 69 2,3 34 2,0 22 1,7 11 

25 3,6 87 2,8 50 2,5 37 2,2 23 

50 3,8 104 3,3 64 2,9 49 2,6 35 

100 4,1 138 3,9 98 3,5 73 3,2 50 

200 4,6 204 4,8 201 4,3 147 3,9 98 

Divača 



10 5,6 311 4,0 130 3,5 86 2,8 42 

25 6,1 397 4,7 202 4,3 149 3,6 89 

50 6,5 472 5,4 273 5,0 214 4,3 142 

100 7,0 592 6,3 389 5,8 309 5,1 216 

200 7,7 787 7,6 664 7,0 521 6,2 360 

Dolane 



10 5,5 262 3,9 111 3,4 74 2,7 36 

25 6,0 332 4,6 173 4,2 127 3,5 76 

50 6,4 396 5,3 234 4,9 184 4,2 122 

100 6,9 506 6,2 342 5,7 269 5,1 187 

200 7,6 693 7,6 624 7,0 482 6,1 326 

Dolenje 



10 4,1 262 3,0 116 2,6 75 2,0 37 

25 4,4 334 3,5 177 3,2 128 2,6 77 

50 4,7 391 4,0 232 3,6 181 3,1 119 

100 5,1 484 4,6 309 4,2 248 3,7 177 

200 5,5 627 5,4 490 5,0 394 4,4 279 

Lipica 



10 6,7 395 4,7 160 4,2 106 3,3 51 

25 7,3 504 5,6 251 5,1 185 4,3 110 

50 7,9 603 6,4 343 5,9 267 5,2 177 

100 8,5 764 7,5 499 6,9 393 6,1 272 

200 9,3 1023 9,0 878 8,3 683 7,4 466 

69

Portorož – Beli Križ 



10 6,1 556 4,4 242 3,9 159 3,0 77 

25 6,6 701 5,2 368 4,7 269 4,0 160 

50 7,1 823 5,9 486 5,4 377 4,7 251 

100 7,6 1010 6,7 638 6,2 514 5,5 367 

200 8,2 1296 7,8 989 7,3 794 6,5 565 

Portorož – letališče 



10 4,2 79 3,0 33 2,6 22 2,0 11 

25 4,6 102 3,5 52 3,2 38 2,7 23 

50 4,9 124 4,1 74 3,8 57 3,2 37 

100 5,3 162 4,9 118 4,5 91 3,9 60 

200 5,9 229 6,1 235 5,5 177 4,8 113 

Postojna 



10 3,9 78 2,8 33 2,4 22 1,9 11 

25 4,3 100 3,3 52 3,0 38 2,5 23 

50 4,6 120 3,9 72 3,5 56 3,0 37 

100 5,0 159 4,6 114 4,2 88 3,7 59 

200 5,5 225 5,7 229 5,2 172 4,5 111 

Razdrto 



10 8,4 946 6,0 389 5,3 255 4,1 122 

25 9,1 1203 7,1 603 6,4 439 5,4 260 

50 9,7 1422 8,0 808 7,3 627 6,3 412 

100 10,4 1715 9,0 1064 8,3 861 7,4 614 

200 11,2 2142 10,3 1571 9,6 1272 8,6 922 

Strmec 



10 9,4 933 6,7 369 5,8 243 4,5 116 

25 10,2 1190 7,8 579 7,1 422 5,9 249 

50 10,9 1420 8,8 788 8,1 611 7,0 400 

100 11,6 1739 10,1 1088 9,3 869 8,2 611 

200 12,6 2213 11,8 1720 10,9 1368 9,7 965 

Šepulje 



10 5,3 231 3,6 94 3,2 60 2,5 29 

25 5,7 293 4,3 144 3,9 104 3,3 60 

50 6,1 347 5,0 192 4,5 147 3,9 96 

100 6,6 447 5,8 281 5,3 215 4,7 143 

200 7,3 617 7,1 526 6,5 398 5,7 260 

Vipava 



10 8,5 3754 6,5 2188 5,7 1561 4,6 778 

25 9,2 4803 7,5 3427 6,9 2669 5,9 1634 

50 9,8 5738 8,3 4510 7,8 3788 6,9 2586 

100 10,4 6726 9,2 5859 8,7 5154 8,0 3809 

200 11,0 7884 10,2 7618 9,7 6823 9,1 5501 

70

3.3 Prostorska porazdelitev vetrovnega potenciala 

3.3.1 Potencialna energija vetra izračunana z masno konsistentnim-modelom 

Z masno-konsistentnim modelom smo izračunali polja hitrosti za štiri različne smeri splošnih 

vetrov: severni, severovzhodni, vzhodni in jugovzhodni. Upoštevali smo, da masnokonsistentni 

model da enake rezultate za vetrove, ki pihajo iz nasprotnih smeri: torej rezultati 

za splošen severni veter so povsem enaki kot rezultati za splošen južni veter, itd. Z naštetimi 

štirimi polji smo pokrili vse smeri vetra. Za vsako smer posebej smo iz polja hitrosti 

izračunali polje potencialne energije vetra za različne nivoje. Energija vetra je poleg s tretjo 

potenco hitrosti vetra sorazmerna z gostoto zraka nad tlemi. Gostota zraka z nadmorsko višino 

pada. Za izračun gostote zraka smo uporabili prva dva člena v razvoju za izotermno ozračje 

(glej poglavje 3.1). Pri računanju potencialne energije na konstanti višini nad tlemi smo 

upoštevali tudi različno višino modelskih (σ) nivojev nad tlemi. Pri preračunavanju hitrosti na 

konstantno višino iz σ-ploskev smo upoštevali logaritemski profil za vertikalno spremembo 

hitrosti. Tako smo dobili polja potencialne energije vetra za različne smeri vetrov in različne 

nivoje nad tlemi. Pri tem je treba poudariti, da je energija določena do faktorja natančno 

(odvisna je od vhodne hitrosti geostrofskega vetra v masno-konsistentni model). Za vse smeri 

vetra smo polja hitrosti z masno-konsistentnim modelom računali z enakimi parametri 

(spremenili smo le smer splošnega vetra). Na podlagi porazdelitve vetra po smereh na 

reprezentativnih postajah (dovolj odprta lega) smo določili deleže posameznih smeri vetrov 

nad Primorsko. Glede na deleže zastopanosti posameznih smeri vetrov nad Primorsko smo 

sešteli polja potencialne energije vetra. Dobili smo polje potencialne energije vetra (še vedno 

do faktorja nedoločeno), ki je že nosilo informacijo o zastopanosti posameznih smeri nad 

Primorsko. 

Iz polja potencialne energije vetra, ki smo ga dobili s proporcionalnim seštevanjem polj glede 

na zastopanost posameznih vetrov, dobimo relativno primerjavo med energijo vetra v dolinah 

in kotlinah, na planotah in na grebenih gorskih pregrad (slika 3.5), medtem ko absolutne 

vrednosti v tem primeru niso zanesljive. Odvisne so od izbrane hitrosti splošnega 

geostrofskega vetra, ki je vhod v masno-konsistentni model. Glede na doline in planote je 

potencial vetra na grebenih gorskih pregrad do 100-krat večji. Na posameznih višjih odprtih 

planotah je energija vetra lahko do 10-krat višja kot po dolinah. Prav tako je energija vetra do 

10-krat višja nad morjem kot nad ravninami nad kopnim. 

Z regresijo v točkah meritev vetra smo polje gostote energije vetra iz masno-konsistentnega 

modela primerno utežili (slika 3.6). Razmerja energije med posameznimi območji (doline, 

grebeni…) so ostala nespremenjena, absolutne vrednosti energije so se povečale. Tudi ta 

prostorska slika gostote energije vetra je nerealna, saj je gostota energije predvsem po dolinah 

in ravninah močno precenjena. Vzrok za to so meritve v Vipavski dolini, kjer je energijski 

potencial izračunan iz meritev v primerjavi z ostalimi točkami zelo velik, medtem ko ima 

polje energijskega potenciala iz masno-konsistentnega modela na tem območju minimum. 

Vzrok za precenjeno gostoto energije po dolinah na karti, ki smo jo dobili z regresijo, je burja. 

Kot je podrobno opisano že v poglavju o relativnih prostorskih razlikah vetrovnosti (poglavje 

1), masno-konsistentni model ne more predvideti termično pogojenega katabatičnega vetra 

kot je burja. Na Primorskem je to pogost veter, ki doprinese znaten delež k energiji vetra. Da 

bi dobili prostorsko porazdelitev potenciala vetra, ki upošteva tudi porazdelitve burje, smo 

model prostorske interpolacije nekoliko dopolnili. 

71


modela. 

Upoštevana je porazdelitev hitrosti po smereh na reprezentativnih postajah. 


modela in z regresijo ustrezno utežena glede na meritve v točkah. 

Upoštevana je porazdelitev hitrosti po smereh na reprezentativnih postajah. 

72

3.3.2 Metoda prostorske interpolacije potencialne energije vetra 

Prostorsko interpolacijo vetrovnega potenciala smo naredili na osnovi izračunanega 

vetrovnega potenciala z modelom WASP v točkah, kjer smo imeli meritve vetra (poglavje 3.1 

in 3.2). Pri računanju vrednosti vetrovnega potenciala v prostor, smo upoštevali prostorske 

značilnosti polja, ki smo ga dobili z masno-konsistentnim modelom (slika 3.5), in prostorske 

značilnosti burje. Prostorske značilnosti burje smo opisali z matematično funkcijo, ki smo jo 

poiskali na osnovi izračunanega vetrovnega potenciala v točkah meritev. Izkazalo se je, da 

značilnosti energije burje v prostoru najbolje opiše funkcija, ki je obratno sorazmerna z 

oddaljenostjo od kraških planot (Trnovski gozd in Nanos). 

Prostorsko porazdelitev potencialne energije vetra smo izračunali v 7 korakih: 

1. Poiskali smo linearno zvezo med izračunano energijo v točkah meritev in izračunano 

energijo z masno-konsistentnim modelom v istih točkah 

2. Z izračunanimi regresijskimi koeficienti (iz 1. koraka) smo izračunali polje energije na 

osnovi masno-konsistentnega modela. 

3. V točkah meritev smo poiskali razlike med energijo, izračunano direktno iz meritev in 

med energijo, izračunano z regresijo iz masno-konsistentnega modela. Iz razlik smo 

določili prostorski model značilnosti burje (funkcijo, ki je obratno sorazmerna z razdaljo 

od kraških planot). 

4. Polje, izračunano s funkcijo, dobljeno v predhodnem koraku, smo prišteli polju, ki smo ga 

izračunali z regresijo (korak 2). 

5. Ponovno smo poiskali razlike v točkah meritev: med vrednostjo energije, ki smo jo 

izračunali v koraku 4 in med energijo, izračunano direktno iz meritev. 

6. Razlike smo interpolirali v prostor. Za interpolacijo smo uporabili metodo objektivne 

interpolacije, kjer so uteži obratno sorazmerne z razdaljo od točke meritve. 

7. Polje razlik smo prišteli polju, ki smo ga izračunali v koraku 5. 

3.3.2 Karte energijskega potenciala vetra 

Rezultat prostorske interpolacije so karte potenciala (ploskovne gostote moči) vetra za 

različne nivoje nad tlemi. Za višino10 m nad tlemi smo izračunali karte za dve različni 

hrapavosti (razred 1 in 2). Za ostala dva nivoja (25 in 50 m) smo izračunali karte za razred 

hrapavosti 1. Podatki za potencialno energijo vetra v točkah meritev na različnih nivojih in za 

različne hrapavosti so izhod modela WASP. 

Območje interpolacije in orografija območja sta prikazana v poglavju 1 na sliki 1.2. To 

modelsko območje in prikazana orografija z ločljivostjo 500 m sta bila uporabljena v masnokonsistentnem 

modelu za izračun polja hitrosti vetrov. V enaki resoluciji smo računali tudi 

prostorsko porazdelitev potenciala energije vetra. To ločljivost moramo upoštevati tudi pri 

interpretaciji kart: na kartah so predstavljene povprečne vrednosti za širše območje (500 m x 

500 m). Veter je močno odvisen od orografije (to upoštevamo v masno-konsistentnem modelu 

in pri iskanju funkcije, ki opisuje značilnosti burje). Za izračun vrednosti na karti so 

upoštevane samo tiste topografske značilnosti, katerih tipična razdalja je večja od 500 m. 

Zgodi se lahko, da imamo na ravnini manjšo kotanjo ali grič (premer manjši od 500 m), in 

73

vetrovne razmere so tam lahko precej drugačne, kot so predstavljene na karti za tisto točko. V 

mikro skali lahko torej na nekaterih območjih pričakujemo drugačne razmere, kot so 

predstavljene na karti. 

Slika 3.7 Karta vetrovnega potenciala za Primorsko (10 m nad tlemi, 1 razred hrapavosti) 


74

Hrapavost tal močno vpliva na potencial vetra. Primerjava kart vetrovnega potenciala na 

višini 10 m nad tlemi za dve različni hrapavosti (sliki 3.7 in 3.8) nam pokaže, da hrapavost 

terena vpliva na absolutne vrednosti gostote moči vetra. Vzorec prostorske porazdelitve 

vetrovnega potenciala ostaja sicer enak in tudi razmerje med gostoto energije vetra v dolinah 

in na grebenih ostane nespremenjeno. Če pa je lokalno teren bolj hrapav (sprememba 

hrapavosti terena iz 1. razreda v 2. razred) ima veter na višini 10 m nad tlemi povprečno 2 

krat manjšo gostoto moči. 

Ker je med ljudmi zelo znana kraška, pa tudi vipavska burja, je vredno posebej primerjati 

veter npr. na dnu Vipavske doline s tistim na okolišnjih grebenih (slika 3.9). Pri tej karti so 

bili upoštevani podatki iz meritev na dnu Vipavske doline, od drugih pa samo tisti s Strmca. 

Karta se ne razlikuje bistveno od karte 3.7, kar kaže na to, da je metoda prostorske 

interpolacije dokaj zanesljiva. 

Slika 3.9 Karta vetrovnega potenciala za Vipavsko dolino (10 m nad tlemi, 1 razred 

hrapavosti) 

Hitrost vetra z višino narašča, gostota moči vetra z višino narašča še hitreje, saj je moč 

sorazmerna s tretjo potenco hitrosti. Primerjava kart vetrovnega potenciala na različnih 

višinah nad tlemi (10 m, 25 m in 50 m –slike 3.7, 3.10 in 3.11) pokaže, kako hitro narašča 

moč vetra z višino. Vzorec prostorske porazdelitve še vedno ostaja nespremenjen, spreminjajo 

pa se absolutne vrednosti. Nekoliko se spremenijo tudi razmerja med gostoto moči na 

ravninah in na grebenih. Višje nad tlemi je namreč polje vetrovnega potenciala bolj gladko 

kot pri tleh, razlike med močjo po dolinah in na grebenih so zato manjše. 

75



76

Iz vseh teh primerjav razberemo, da ima največji energijski potencial veter na grebenih 

kraških planot (Trnovski gozd, Nanos, Javorniki), kjer gostota energije presega 1000 W/m 2 . 

Večji energijski potencial ima veter tudi na grebenih Brkinov in Slavnika. 

Iz kart lahko tudi razberemo, da burja prispeva znaten delež k potencialni energiji vetra: 

največ na vzhodu Vipavske doline, več tudi na Krasu, na obali in v Istri. Čeprav veter ob burji 

doseže velike hitrosti pa piha v sunkih, tako da energija tega vetra na območju, kjer je 

najmočnejši (Vipavska dolina) še vedno ne doseže energije, ki jo ima veter na grebenih 

orografskih pregrad. Iz kart (npr. karta za nivo 10 m in razred hrapavosti 1) lahko razberemo, 

da ima veter na grebenih nad Vipavsko dolino več kot trikrat večjo moč kot na vzhodnem 

delu Vipavske doline. Na to nakazuje tudi primerjava energij izračunanih iz meritev vetra v 

Ajdovščini in na Strmcu. Strmec leži na prelazu, ki povezuje Trnovsko planoto s Hrušico. 

Postaja ni ravno reprezentativna za veter na grebenih, tako da lahko ocenimo, da ima veter na 

grebenih še precej večji energijski potencial kot na Strmcu. Kljub temu je izračunana gostota 

energije vetra na Strmcu (386,5 W/m 2 ) večja kot izračunana gostota energije vetra v 

Ajdovščini (320,5 W/m 2 ). 

V Vipavski dolini delež energije, ki jo prispeva burja, proti zahodu zelo hitro pojema, saj je v 

Biljah povprečna gostota energije le še 34,7W/m 2 . Proti morju energija burje pada počasneje, 

saj se njen delež čuti tudi na obali. Lokalno se energija burje zmanjša pred večjimi 

orografskimi pregradami. 

77

4 Sklepi 

4.1 Sklepi o reprezentativnosti meritve vetra v letih 1999 in 2000 za daljše 

obdobje 

Ko smo pregledali dva različna vira podatkov: 

- razpoložljive meritve vetra pri tleh v Sloveniji (nekatere iz območja Primorske, druge 

tudi o drugod) 

- radisondne meritve nad Ljubljano, 

- in modelske vetrovnosti nad Slovenijo (v višinah in na modelski »višini« okrog 20 m 

nad tlemi), 

smo dobili dva, nekoliko nasprotujoča si rezultata. 

Po meritvah vetra pri tleh naj bi bili leti 1999 in 2000 podpovprečno vetrovni glede na 

obdobje pred letom 1999: na večini merilnih mest za nekaj odstotkov, v Dolenjah pa celo za 

nekaj deset odstotkov (leto 1999 za dobrih 20% in leto 2000 za več kot 40%). Le v Ljubljani 

naj bi bili ti dve leti nadpovprečno vetrovni: obe leti za okrog 8%. Radisondne meritve nam 

podajo slike o tem, kateri vetrovi so značilni za Slovenijo, zaradi kratkega niza meritev pa 

niso uporabni za ocenjevanje morebitnih značilnosti let 1999 in 2000 glede na daljše obdobje. 

Po modelskih vetrovnostih pa naj bi bili leti 1999 in 2000, ravno nasprotno kot vetrovi pri 

tleh, nadpovprečno vetrovni, in sicer za okrog 15%. 

Kaj torej lahko sklenemo glede na te – nasprotujoče si – rezultate? 

Podatki pri tleh in modelski rezultati ne potrjujejo kake izrazite izjemnosti vetrovnosti v letih 

1999 in 2000. Med seboj si statistične ocene po različnih podatkih nekoliko nasprotujejo. Zato 

sklepamo, da so bile vetrovnosti v teh dveh letih nekako v povprečju dolgoletnih obdobij: 

morda so odstopanja pri hitrosti ali za kakih 10% navzgor (po modelih, kar velja za Slovenijo 

kot celoto) ali pa navzdol (po meritvah pri tleh, kar je za konkretne lokacije bolj zanesljivo). 

Pri tem pa je treba tudi upoštevati, da se vetrovnost spreminja tudi od desetletja do desetletja: 

po modelskih podatkih v povprečju za tja do 4% navzgor ali navzdol. Leto 1999 je (predvsem 

glede meritve pri tleh) kar dobro za oceno za dolgoletne razmere. 

Ker je moč vetra odvisna od tretje potence hitrosti, bi 10% razlike glede povprečne hitrosti 

pomenilo okvirno interval okrog 30% odstopanja let 1999 in 2000 od dolgo-dobnega 

povprečja (navzgor po modelih, navzdol po meritvah na posameznih lokacijah pri tleh). 

Glede razlik med posameznimi desetletji bi te variacije ocenili na dobrih 10% sprememb 

povprečne moči iz desetletja v desetletje. 

4.3 Sklepi o potencialu vetra na Primorskem 

Iz tabel in kart o potencialu vetra na Primorskem lahko sklepamo, da ima največji energijski 

potencial veter na grebenih kraških planot (Trnovski gozd, Nanos, Javorniki), kjer gostota 

moči presega 1000 W/m 2 . Sorazmerno velik energijski potencial ima veter tudi na grebenih 

Brkinov in Slavnika. 

78

Burja sicer prispeva znaten delež k potencialni energiji vetra: največ na vzhodu Vipavske 

doline, več tudi na Krasu, na obali in v Istri. Vendar pa je treba upoštevati, da burja le eden od 

vetrov, ki je sicer močan, a piha le del časa: npr. v obdobju eksperimeta ALPEX (po raziskavi 

Neve Pristov in sod. 1989) dobrih 20% vsega časa. Od tega je več kot tretjina šibkih burij. 

Poleg tega pa: čeprav veter ob burji doseže velike hitrosti pa piha v sunkih; med njimi so tudi 

obdobja manjše hitrosti oz moči. Upoštevajoč vse to, se pokaže, da energija tega vetra na 

območju, kjer je najmočnejši (Vipavska dolina) še vedno ne doseže energije, ki jo ima veter 

na grebenih orografskih pregrad, kjer so močni tudi dokaj enakomerni vetrovi drugih smeri. 

Tako ima veter na grebenih nad Vipavsko dolino več kot trikrat večjo povprečno gostoto moči 

kot spodaj, na vzhodnem delu Vipavske doline. Gostota moči vetra po meritvah na Strmcu 

(386,5 W/m 2 ) je tudi večja kot gostota moči po meritvah v Ajdovščini (320,5 W/m 2 ). V 

Vipavski dolini delež moči, ki jo prispeva burja, proti zahodu zelo hitro pojema, saj je v 

Biljah povprečna gostota moči le še 34,7 W/m 2 . Proti morju energija burje pada počasneje, saj 

se njen delež čuti tudi na obali. Lokalno se energija burje zmanjša pred večjimi orografskimi 

pregradami. 

Sklenemo torej lahko, da k vetrovnemu potencialu na grebenih najverjetneje sorazmerno dosti 

prispevajo enakomerni vetrovi: severovzhodnik, ki piha sicer preko vse Slovenije, in ki se na 

Primorskem spušča po pobočjih navzdol kot burja, toda tudi jugozahodnik, jug in 

jugovzhodnik in nekaj še vetrovi drugih smeri. Vtis o moči (občasne) burje, ki je sunkovita in 

močna predvsem, ko se še pospeši navzdol po pobočjih ob padanju s planot Notranjske v 

Vipavsko dolino, na Tržaško in v Slovensko Primorje, je torej delno varljiv: iz teh nižinskih 

krajev imamo več osebnih izkušenj o močnem vetru, saj nas na grebene zanese le občasno, ko 

gremo na izlet ali po kakih opravkih v ta hribovska območja. 

Tega, da je potencial vetra največji na grebenih (tudi preko 1000 W/m 2 ), ne moremo potrditi 

neposredno iz podatkov o izmerjenem vetru, ker žal pri naši študiji nismo imeli na razpolago 

tovrstnih podatkov iz izpostavljenih lokacij na grebenih – uporabili smo le podatke iz 

meteoroloških postaj, ki pa so večinoma po nižinah, ali tiste iz občasnih merjenj na nekaterih 

dvignjenih lokacijah. (Podatki posebnih meritev za potrebe preučevanja možnosti izrabe 

vetrovne energije nam niso bili dani na razpolago). Elektro Primorska naj bi torej primerjala 

naše rezultate s svojimi meritvami, če hoče zanesljivo potrditi kvantitativne vrednosti – glede 

relativnih razlik v prostoru pa menimo, da je naš pristop dokaj zanesljiv. 

79

Literatura 

Jarass, L., L. Hoffmann, A. Jarras, G. Obermair, 1981: Windenergie. Springer-verlag, berlin 

etc., viii+272 s. 

Justus, C.G., 1986: Wind Energy. str. 915.944 v D. D. Houghton (ed.) Handbook of Applied 

Meteorology. New York etc., Willey, 1461 pp. 

Lalas, D. P., 1996: Introduction to Athin. in: Lalas, D. P. and Ratto C. F. (eds.): Modelling of 

atmospheric flow fields, World Scientific, Singapore etc. 1996, xiv+753 pp. 

Lalas, D. P., C. F. Ratto (ed.): Modelling of Atmospheric Flow Fields, World Scientific, 

Singapore etc. 1996, xiv+753 pp. 

Mortensen, N. G., L. Landberg, I. Troen et al, Wind Atlas Analysis and Application Program 

(WA S P), Risø National Laboratory, Roskilde, Danska (1993, 1996, 1999). 

Poje, D. and B. Cividini, 1988: Assesment of Wind Energy Potential in Croatia. Solar energy 

41, 543-554. 

Pristov, N., Z. Petkovšek in J. Zaveršek, 1989: Some characteristcs of Bora and its beginings 

in Slovenia. Razprave-Papers 30, 37-52. 

Rakovec, J., 1986: Locally induced flow in mountainous terrain. 19th ITAM. Rauris, 1-6 

Sept. 1981.6. Tagungsbericht, hersg. v.d. Oesterr. Ges. f. Meteorol. Wien 1987, 457 s. 

Rakovec, J., 1990: Naravni viri v Sloveniji – Viri iz ozračja oz. iz vesolja: sončno obsevanje, 

temeratura in padavine, veter. Ljubljana: Univ. v Ljubljani, Fakulteta za naravoslovje in 

tehnologijo, Katedra za meteorologijo, 1990. 72 str. 

Rakovec, J., Pristov, N., 1994: The reliability of the wind field analysis. V: Internationale 

Tagung für Alpine Meteorologie: vom 1.5. bis 9. September 1994 in Lindau, (Annalen der 

Meteorologie, 30). Offenbach am Main: Deutscher Wetterdienst, 1994, str. 192-191.5. 

Rakovec, J., Gregorič, G., 2000: Vetrovna polja pri tleh v Ljubljanski kotlini. Ljubljana: Univ. 

v Ljubljani, Fakulteta za matematiko in fiziko, Katedra za meteorologijo, 2000. 26 str. 

Sadiki W, Fischer C, Geleyn JF, 2000: Mesoscale background error covariances: Recent 

results obtained with the limited-area model ALADIN over Morocco. M. Wea. Rev. 128 

3927-3931.5. 

Sasaki, Y., 1958: An objective analysis based on the variational method. J. Met. Soc. Japan 

36, 77-78. 

Scire, J.S., E.M. Insley, and R.J. Yamartino, 1990: Model formulation and user's guide for the 

CALMET meteorological model. Sigma Research Corp., Concord, MA. 

Troen, I. and Petersen, E. L., 1989: European wind atlas. Riso National laboratory, Roskilde, 

656 pp. 

Vrhovec, T., 1991: Mezometeorološki model vetrovnih in temperaturnih polj v razgibanem 

reliefu. Disertacija. Ljubljana: 1991.1. 101 str. 

80

Dodatek: Podatki po metodologiji modela WA s P za posamezne 

lokacije 

D1 Klimatološki odtis vetra 

Klimatološki odtis vetra so prvič predstavili v Evropskem atlasu vetra (Troen and petersen 

1989). Njegov namen je grafično predstaviti podatke o vetru za izbrano merilno mesto. 

Predstavitev je enotna, kompaktna in informativna. V prvi vrstici vsebuje ime postaje in 

obdobje, na katerega se podatki nanašajo. Obdobje je največ 10 letno, zato so postaje z 

daljšim obdobjem meritev prikazane večkrat (npr. Ajdovščina). V drugi vrstici je zapisana 

višina anemometra (nad p. = nad površino), povprečna hitrost (pov.), standardni odklon 

izmerjenih hitrosti (st. odklon) in povprečni kub izmerjenih hitrosti (kub). Grafična 

predstavitev zajema 5 grafov, ki jih predstavljamo spodaj. 

Povprečno leto 

Na grafu levo zgoraj je s polno črto prikazana hitrost vetra, s črtkano črto pa kub hitrosti v 

odvisnosti od meseca v letu. Na ordinati so enote m/s za hitrost in m 3 /s 3 za kub hitrosti. Prave 

vrednosti za hitrost in kub hitrosti dobimo, če vrednosti odčitane z grafa pomnožimo s 

faktorjem na desnem robu grafa. 

Povprečni dnevi 

Graf desno zgoraj predstavlja povprečni dnevni hod hitrosti (polna črta) in kuba hitrosti 

(črtkana črta) za meseca januar in julij. Na absciso so nanešene ure v dnevu. Na ordinati so 

enote m/s za hitrost in m 3 /s 3 za kub hitrosti, vrednosti so enake kot pri grafu levo. 

Vetrovna roža 

V sredini grafične predstavitve levo je narisana vetrovna roža. Pogostost vetra v % iz vsakega 

od 12 sektorjev je narisana s krepko črto. Prispevki posameznih sektorjev k celotni povprečni 

hitrosti so narisani z zunanjo ožjo črto. Prispevki posameznih sektorjev k celotnemu 

povprečnemu kubu hitrosti so narisani z notranjo ožjo črto. Vetrovna roža je normalizirana 

tako, da se največji krak dotika zunanjega kroga. Notranji pikčast krog predstavlja vrednost, 

ki je enaka polovici vrednosti zunanjega kroga. Vrednosti večjega kroga za posamezne 

količine so podane v okvirčku, ki se dotika zunanjega kroga in pomenijo %. Notranji krog 

predstavlja polovično vrednost zunanjega. 

Spekter hitrosti vetra 

Na grafu v sredini desno je vrisan prispevek k totalni varianci hitrosti v glede na periodo. Na 

abscisi je čas v logaritemski skali. Krivulja je izračunana na naslednji način: od časovne vrste 

za veter najprej odštejemo mesečna povprečja od vsakega podatka, uro za uro. Na teh 

podatkih naredimo Fourierjevo transformacijo odmikov, rezultat kvadriramo in povprečimo 

bločno po časovnih intervalih, ki so enaki širini koraka krivulje. 

Polna navpična črta na levi kaže prispevek k standardnemu odmiku hitrosti za cel niz 

podatkov za časovne periode, katerih večkratnik je eno leto. To nam da standardni odklon 

hitrosti za povprečno leto. Črtkana navpična črta kaže isto reč za kub hitrosti. Izražene 

vrednosti so v % celotnega standardnega odklona podatkov. 

Navpični črti na desni predstavljata podoben prispevek k standardnemu odmiku hitrosti in 

kubu hitrosti za periode, katerih večkratnik je en dan (1, 2, 3, 4, 6, 8, 12 in 24 ur v primeru 

enournih podatkov). V okvirčku desno pod grafom so zapisane relativne standardne deviacije 

81

za hitrost in kub hitrosti za povprečen januarski dan (prvi dve številki) in povprečen julijski 

dan (zadnji dve številki). Številke levo zgoraj v grafu podajajo prispevek naključnih variacij v 

spektru, za periode daljše od enega leta, periode med enim dnevom in letom in za periode 

manjše od enega dneva. Podane so v % skupne variacije. 

Časovni potek 

V spodnjem grafu so za mesec po mesecu predstavljena relativna odstopanja od povprečnega 

meseca. Iz podatkov izračunamo za vsak mesec povprečno hitrost in povprečen kub hitrosti, 

ki jima odštejemo večletno povprečje za ta mesec (prikazano v grafu levo zgoraj). Relativno 

odstopanje hitrosti je prikazano s polno, hitro se spreminjajočo črto in s pikčasto črto za kub 

hitrosti. Bolj gladka polna črta predstavlja relativne letne odmike hitrosti od povprečja, krožci 

pa za kub hitrosti. Navpična skala je linearna za vrednosti od –1 do +1, za večje vrednosti pa 

je manj natančna. Spodnja številka na desni strani ob grafu predstavlja koren povprečja 

kvadratov letnih odstopanj v % za hitrost vetra in zgornja številka za kub hitrosti. 

D2 Tabele s parametri Weibullove statistike in z oceno potenciala vetra 

V tabelah sta za štiri razrede hrapavosti terena podana parametra Weibullove porazdelitve A 

in k na različnih višinah nad tlemi za vetrove iz raznih smeri (na vsakih 30°) in ob strani še za 

vse smeri vetra skupaj. Na dnu vsake od tabel pa je navedena pogostnost, s katero lahko 

računamo na ti dve vrednosti A in k pri posamezni smeri vetra. 

Zadnja, manjša tabela podaja povprečno hitrost in povprečno gostot moči vetra za različne 

višine nad tlemi in za vse štiri razrede hrapavosti terena. 

82

Ajdovščina 

ϕ λ X Y nadmorska višina 

45° 53' 06'' 13° 53' 12'' 5413600 m 5082875 m 111 m 

83

Razred hrapavosti 0 (z 0 = 0,0002 m) 

z 0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 skupaj 

10 5,5 12,1 13,2 6,2 4,8 3,7 3,8 4,8 6,2 6,9 4,2 2,7 7,3 

0,82 1,15 1,15 0,95 1,15 1,29 1,37 1,65 1,91 1,89 1,21 0,91 0,91 

25 6,0 13,1 14,3 6,7 5,3 4,1 4,2 5,3 6,8 7,5 4,6 3,0 7,9 

0,82 1,16 1,15 0,95 1,17 1,33 1,42 1,70 1,97 1,95 1,25 0,93 0,92 

50 6,3 13,9 15,2 7,2 5,7 4,4 4,6 5,7 7,3 8,1 5,0 3,2 8,5 

0,83 1,16 1,15 0,96 1,20 1,36 1,45 1,74 2,02 2,00 1,28 0,95 0,92 

100 6,7 14,7 16,1 7,6 6,1 4,7 4,9 6,1 7,9 8,8 5,4 3,4 9,0 

0,83 1,17 1,16 0,97 1,18 1,32 1,41 1,69 1,96 1,94 1,24 0,93 0,93 

200 7,1 15,5 16,9 8,0 6,6 5,2 5,4 6,8 8,7 9,7 5,9 3,7 9,7 

0,83 1,16 1,16 0,96 1,14 1,25 1,34 1,60 1,85 1,83 1,18 0,89 0,94 

frekv. 10,8 19,4 17,7 9,8 6,9 4,0 3,4 5,4 7,0 5,8 4,6 5,3 100,0 

Razred hrapavosti 1 (z0 = 0,0300 m) 

z 0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 skupaj 

10 2,5 8,0 10,5 4,8 3,5 2,5 2,5 3,1 4,0 4,9 3,6 1,8 5,3 

0,70 1,10 1,19 0,93 1,05 1,11 1,14 1,29 1,58 1,66 1,21 0,87 0,89 

25 2,9 9,3 12,2 5,6 4,3 3,1 3,1 3,7 4,8 5,9 4,4 2,3 6,2 

0,70 1,10 1,20 0,94 1,10 1,19 1,23 1,40 1,70 1,79 1,30 0,93 0,90 

50 3,3 10,3 13,5 6,2 4,9 3,7 3,6 4,4 5,6 6,9 5,2 2,7 7,0 

0,71 1,11 1,20 0,95 1,17 1,33 1,37 1,56 1,91 2,01 1,46 1,03 0,92 

100 3,7 11,3 14,8 6,9 5,7 4,4 4,4 5,2 6,7 8,2 6,2 3,3 7,9 

0,72 1,12 1,21 0,97 1,25 1,41 1,46 1,66 2,03 2,14 1,55 1,09 0,94 

200 4,1 12,4 16,2 7,7 6,7 5,4 5,4 6,5 8,3 10,1 7,7 4,1 9,1 

0,73 1,14 1,23 0,98 1,21 1,35 1,40 1,59 1,94 2,05 1,48 1,04 0,98 

frekv. 8,3 18,4 20,3 10,2 7,9 4,5 3,2 4,5 7,2 6,3 4,5 4,7 100,0 


z 0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 skupaj 

10 1,9 6,6 9,4 4,3 3,1 2,2 2,1 2,7 3,4 4,3 3,4 1,6 4,6 

0,69 1,09 1,22 0,94 1,04 1,08 1,12 1,28 1,55 1,67 1,29 0,91 0,90 

25 2,3 8,0 11,2 5,2 3,8 2,7 2,7 3,3 4,2 5,4 4,3 2,0 5,6 

0,70 1,09 1,22 0,95 1,07 1,16 1,19 1,37 1,66 1,79 1,38 0,97 0,91 

50 2,6 9,0 12,7 5,9 4,4 3,3 3,2 3,9 4,9 6,3 5,1 2,5 6,4 

0,70 1,10 1,23 0,96 1,13 1,27 1,31 1,51 1,83 1,98 1,52 1,06 0,92 

100 3,0 10,1 14,1 6,6 5,2 4,0 3,9 4,7 5,9 7,5 6,1 3,1 7,4 

0,72 1,11 1,23 0,98 1,23 1,39 1,44 1,66 2,01 2,18 1,67 1,16 0,94 

200 3,4 11,2 15,6 7,4 6,1 4,9 4,8 5,8 7,3 9,3 7,5 3,7 8,5 

0,73 1,13 1,25 0,99 1,19 1,33 1,38 1,59 1,93 2,08 1,60 1,11 0,98 

frekv. 7,4 18,0 21,2 10,3 8,3 4,7 3,1 4,2 7,3 6,5 4,5 4,5 100,0 


z 0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 skupaj 

10 1,4 4,8 7,4 3,5 2,6 1,8 1,7 2,0 2,6 3,4 2,9 1,1 3,7 

0,78 1,07 1,24 0,95 1,09 1,10 1,12 1,21 1,57 1,69 1,37 0,89 0,91 

25 1,8 6,2 9,6 4,6 3,4 2,4 2,2 2,6 3,4 4,5 3,8 1,6 4,8 

0,80 1,07 1,24 0,96 1,12 1,15 1,18 1,28 1,66 1,79 1,45 0,94 0,92 

50 2,2 7,3 11,2 5,4 4,1 2,9 2,8 3,2 4,1 5,4 4,7 2,0 5,7 

0,83 1,08 1,24 0,97 1,17 1,25 1,28 1,38 1,80 1,95 1,57 1,01 0,93 

100 2,7 8,4 12,8 6,2 4,9 3,6 3,4 3,9 5,0 6,6 5,7 2,5 6,6 

0,89 1,09 1,25 0,98 1,27 1,42 1,45 1,57 2,05 2,22 1,78 1,14 0,95 

200 3,2 9,6 14,5 7,1 5,8 4,4 4,1 4,8 6,1 8,0 6,9 3,0 7,8 

0,89 1,11 1,26 1,00 1,27 1,37 1,40 1,51 1,98 2,14 1,72 1,10 0,98 

frekv. 6,2 16,8 22,8 10,9 8,7 4,8 3,1 3,9 7,1 6,9 4,7 4,2 100,0 



10 7,6 2028 5,6 846 4,9 549 3,8 260 

25 8,3 2576 6,5 1299 5,9 944 5,0 556 

50 8,8 3024 7,3 1726 6,7 1328 5,8 869 

100 9,3 3555 8,1 2258 7,6 1827 6,8 1288 

200 10,0 4280 9,2 2939 8,6 2449 7,8 1841 

85

Bilje 


45° 54' 00' 13° 38' 00'' 5393966 m 5084854 m 55 m 

86


z 0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 skupaj 

10 2,3 2,8 4,5 4,1 3,0 2,6 3,3 4,3 3,8 3,3 3,1 2,6 3,5 

1,25 1,18 1,65 1,36 1,10 1,08 1,28 1,76 1,80 2,00 2,12 1,78 1,31 

25 2,6 3,1 4,9 4,5 3,3 2,9 3,7 4,7 4,1 3,7 3,4 2,9 3,9 

1,29 1,22 1,71 1,40 1,13 1,12 1,31 1,81 1,86 2,06 2,19 1,84 1,35 

50 2,8 3,4 5,3 4,9 3,6 3,1 4,0 5,1 4,4 3,9 3,6 3,1 4,2 

1,32 1,24 1,75 1,44 1,16 1,14 1,35 1,86 1,91 2,12 2,24 1,88 1,38 

100 3,0 3,6 5,8 5,3 3,9 3,3 4,3 5,5 4,8 4,3 3,9 3,4 4,5 

1,28 1,21 1,70 1,39 1,13 1,11 1,31 1,80 1,85 2,05 2,17 1,83 1,35 

200 3,3 3,9 6,3 5,8 4,2 3,6 4,7 6,0 5,3 4,7 4,3 3,7 4,9 

1,21 1,15 1,61 1,32 1,07 1,06 1,24 1,71 1,75 1,94 2,06 1,73 1,28 

frekv. 1,8 2,0 7,3 26,7 23,1 8,0 3,6 6,0 7,8 6,5 4,7 2,7 100,0 


z 0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 skupaj 

10 1,6 2,0 3,1 2,7 2,0 1,7 2,5 3,0 2,6 2,3 2,1 1,6 2,5 

1,04 1,02 1,42 1,14 0,96 0,92 1,19 1,54 1,61 1,74 1,72 1,31 1,15 

25 2,0 2,5 3,8 3,3 2,4 2,1 3,1 3,6 3,1 2,8 2,6 2,0 3,0 

1,12 1,10 1,54 1,23 1,03 0,98 1,28 1,66 1,74 1,88 1,85 1,42 1,24 

50 2,4 2,9 4,4 4,0 2,9 2,5 3,7 4,2 3,6 3,2 3,0 2,3 3,6 

1,25 1,23 1,73 1,37 1,14 1,09 1,43 1,86 1,95 2,11 2,08 1,59 1,38 

100 2,9 3,5 5,3 4,8 3,5 3,0 4,4 5,1 4,3 3,8 3,5 2,8 4,3 

1,33 1,30 1,83 1,46 1,21 1,15 1,52 1,98 2,08 2,24 2,22 1,69 1,46 

200 3,6 4,3 6,6 5,9 4,3 3,7 5,4 6,3 5,3 4,8 4,4 3,5 5,3 

1,27 1,24 1,75 1,40 1,16 1,10 1,46 1,89 1,98 2,15 2,12 1,62 1,40 

frekv. 1,7 2,1 9,5 33,9 17,5 4,6 3,7 7,0 8,0 5,8 4,3 2,1 100,0 


z 0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 skupaj 

10 1,4 1,8 2,8 2,3 1,5 1,5 2,3 2,6 2,2 2,0 1,9 1,3 2,1 

1,03 1,02 1,42 1,10 0,88 0,92 1,21 1,53 1,58 1,84 1,81 1,27 1,13 

25 1,8 2,2 3,4 2,9 1,9 1,9 2,8 3,3 2,7 2,5 2,3 1,7 2,7 

1,10 1,09 1,52 1,17 0,94 0,98 1,29 1,63 1,69 1,97 1,94 1,36 1,21 

50 2,2 2,7 4,1 3,5 2,3 2,3 3,4 3,9 3,2 2,9 2,7 2,0 3,2 

1,21 1,20 1,68 1,29 1,03 1,07 1,42 1,81 1,87 2,18 2,15 1,50 1,32 

100 2,7 3,3 4,9 4,2 2,8 2,8 4,1 4,6 3,8 3,5 3,2 2,4 3,8 

1,32 1,31 1,85 1,41 1,12 1,17 1,55 1,99 2,06 2,39 2,36 1,64 1,44 

200 3,3 4,0 6,0 5,1 3,5 3,4 5,0 5,7 4,7 4,3 4,0 2,9 4,7 

1,27 1,26 1,77 1,35 1,08 1,12 1,49 1,90 1,97 2,29 2,26 1,57 1,38 

frekv. 1,7 2,1 10,3 36,7 15,3 3,3 3,7 7,3 8,0 5,5 4,1 1,9 100,0 


z 0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 skupaj 

10 1,2 1,8 2,0 1,8 1,5 1,3 1,9 2,0 1,8 1,6 1,5 1,1 1,8 

1,06 1,22 1,30 1,12 1,06 1,00 1,30 1,54 1,68 1,86 1,79 1,18 1,19 

25 1,7 2,3 2,7 2,5 2,0 1,8 2,5 2,7 2,3 2,1 2,0 1,4 2,3 

1,12 1,29 1,37 1,19 1,12 1,05 1,37 1,63 1,77 1,97 1,90 1,24 1,26 

50 2,0 2,9 3,3 3,0 2,5 2,2 3,1 3,3 2,8 2,6 2,4 1,8 2,9 

1,22 1,40 1,49 1,28 1,21 1,13 1,49 1,77 1,93 2,14 2,07 1,35 1,36 

100 2,5 3,5 4,0 3,7 3,1 2,8 3,8 4,0 3,4 3,1 2,9 2,2 3,5 

1,38 1,58 1,69 1,45 1,37 1,28 1,69 2,02 2,20 2,44 2,35 1,52 1,54 

200 3,1 4,3 4,9 4,6 3,7 3,3 4,6 4,8 4,2 3,8 3,5 2,6 4,3 

1,33 1,53 1,63 1,40 1,32 1,24 1,63 1,94 2,12 2,35 2,27 1,47 1,48 

frekv. 1,8 3,3 14,2 33,6 13,5 3,3 4,2 7,5 7,7 5,3 3,8 1,9 100,0 



10 3,2 69 2,3 34 2,0 22 1,7 11 

25 3,6 87 2,8 50 2,5 37 2,2 23 

50 3,8 104 3,3 64 2,9 49 2,6 35 

100 4,1 138 3,9 98 3,5 73 3,2 50 

200 4,6 204 4,8 201 4,3 147 3,9 98 

87

Divača 


45° 41' 25'' 13° 58' 18'' 5419925 m 5061150 m 420 m 

88


z 0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 skupaj 

10 3,5 7,7 10,9 10,5 7,5 5,0 4,6 4,8 4,9 4,6 3,7 3,2 6,1 

1,61 1,65 2,10 2,20 2,16 1,76 1,53 1,59 2,10 2,82 2,68 2,34 1,42 

25 3,9 8,4 11,9 11,4 8,2 5,5 5,0 5,3 5,4 5,0 4,1 3,5 6,7 

1,66 1,68 2,12 2,23 2,22 1,81 1,58 1,64 2,17 2,91 2,76 2,42 1,44 

50 4,2 9,1 12,7 12,2 8,9 5,9 5,4 5,7 5,8 5,3 4,4 3,8 7,2 

1,71 1,73 2,16 2,28 2,28 1,86 1,62 1,68 2,22 2,99 2,83 2,48 1,47 

100 4,5 9,7 13,5 13,0 9,6 6,4 5,9 6,1 6,3 5,8 4,7 4,1 7,8 

1,65 1,69 2,15 2,25 2,21 1,80 1,57 1,63 2,15 2,89 2,74 2,40 1,47 

200 5,0 10,5 14,5 14,1 10,6 7,1 6,4 6,8 6,9 6,4 5,2 4,5 8,5 

1,56 1,64 2,10 2,19 2,10 1,71 1,49 1,54 2,04 2,74 2,60 2,27 1,45 

frekv. 2,8 4,6 11,6 9,7 7,7 16,8 20,2 11,7 4,9 3,0 3,4 3,6 100,0 


z 0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 skupaj 

10 2,8 5,9 8,1 7,1 4,9 3,2 3,2 3,5 3,3 3,3 2,4 2,2 4,3 

1,42 1,57 1,98 2,00 1,85 1,41 1,28 1,48 1,96 2,45 2,34 1,72 1,30 

25 3,4 7,0 9,5 8,4 5,8 3,9 3,9 4,2 4,0 3,9 2,9 2,6 5,2 

1,52 1,64 2,04 2,08 2,00 1,52 1,38 1,59 2,12 2,64 2,53 1,85 1,36 

50 3,9 8,0 10,6 9,5 6,8 4,5 4,6 4,9 4,6 4,5 3,4 3,0 6,0 

1,71 1,75 2,12 2,22 2,25 1,71 1,54 1,78 2,38 2,97 2,84 2,08 1,44 

100 4,7 9,1 12,0 10,8 8,0 5,4 5,5 5,9 5,5 5,3 4,0 3,6 7,0 

1,82 1,88 2,27 2,38 2,39 1,81 1,64 1,90 2,54 3,16 3,02 2,22 1,55 

200 5,8 10,7 13,6 12,7 10,0 6,7 6,8 7,3 6,8 6,6 5,0 4,5 8,4 

1,74 1,81 2,21 2,31 2,28 1,73 1,57 1,81 2,42 3,02 2,88 2,12 1,58 

frekv. 2,5 5,5 13,7 7,5 8,7 21,0 18,4 8,5 4,3 2,6 3,9 3,4 100,0 


z 0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 skupaj 

10 2,5 5,3 7,1 6,0 4,1 2,8 3,0 3,2 2,9 2,9 2,1 1,9 3,8 

1,42 1,62 2,01 2,03 1,88 1,46 1,32 1,57 2,10 2,40 2,23 1,71 1,32 

25 3,2 6,5 8,6 7,3 5,1 3,5 3,7 4,0 3,6 3,5 2,6 2,4 4,7 

1,52 1,68 2,06 2,11 2,01 1,55 1,41 1,68 2,25 2,57 2,38 1,83 1,37 

50 3,7 7,5 9,8 8,5 6,0 4,2 4,4 4,7 4,2 4,1 3,0 2,8 5,5 

1,68 1,77 2,13 2,24 2,22 1,72 1,55 1,86 2,49 2,85 2,64 2,03 1,45 

100 4,5 8,6 11,2 9,8 7,1 5,0 5,3 5,6 5,0 4,9 3,6 3,3 6,5 

1,84 1,94 2,28 2,46 2,44 1,88 1,70 2,04 2,74 3,13 2,90 2,22 1,56 

200 5,5 10,1 12,9 11,6 8,8 6,1 6,4 6,9 6,2 6,1 4,5 4,1 7,8 

1,76 1,88 2,26 2,38 2,34 1,80 1,63 1,96 2,62 3,00 2,78 2,13 1,60 

frekv. 2,4 5,8 14,5 6,7 9,0 22,5 17,7 7,4 4,0 2,5 4,1 3,3 100,0 


z 0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 skupaj 

10 2,3 4,4 5,6 4,4 3,0 2,1 2,4 2,6 2,3 2,2 1,6 1,6 3,0 

1,27 1,69 2,02 1,97 1,78 1,37 1,32 1,69 2,24 2,24 2,29 1,72 1,31 

25 3,0 5,8 7,3 5,8 4,0 2,8 3,1 3,4 3,0 2,8 2,2 2,1 3,9 

1,35 1,74 2,06 2,05 1,89 1,45 1,39 1,78 2,38 2,38 2,43 1,82 1,36 

50 3,7 6,8 8,6 6,9 4,8 3,5 3,8 4,1 3,6 3,4 2,6 2,5 4,7 

1,46 1,81 2,12 2,17 2,05 1,58 1,51 1,94 2,58 2,58 2,64 1,98 1,42 

100 4,5 8,1 10,0 8,2 5,8 4,2 4,7 5,0 4,3 4,1 3,1 3,0 5,7 

1,66 1,94 2,24 2,40 2,34 1,79 1,72 2,20 2,94 2,94 3,01 2,25 1,53 

200 5,5 9,5 11,6 9,8 7,2 5,1 5,7 6,1 5,3 5,1 3,8 3,7 6,8 

1,60 1,96 2,28 2,37 2,25 1,73 1,65 2,13 2,84 2,84 2,90 2,17 1,56 

frekv. 2,6 6,6 14,7 6,3 10,2 23,0 17,1 6,1 3,6 2,7 4,1 3,1 100,0 



10 5,6 311 4,0 130 3,5 86 2,8 42 

25 6,1 397 4,7 202 4,3 149 3,6 89 

50 6,5 472 5,4 273 5,0 214 4,3 142 

100 7,0 592 6,3 389 5,8 309 5,1 216 

200 7,7 787 7,6 664 7,0 521 6,2 360 

89

Dolane 


45° 39' 15'' 14° 10' 33'' 5435775 m 5056975 m 440 m 

90


z 0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 skupaj 

10 5,6 7,2 9,1 7,0 3,1 5,1 7,2 6,1 4,5 4,5 3,2 2,3 6,1 

2,19 2,44 2,06 1,52 0,96 1,56 2,56 2,09 1,55 1,79 1,51 1,87 1,54 

25 6,1 7,9 9,9 7,7 3,4 5,6 7,9 6,7 4,9 5,0 3,5 2,5 6,7 

2,26 2,52 2,10 1,54 0,98 1,62 2,64 2,16 1,60 1,85 1,55 1,93 1,57 

50 6,6 8,5 10,6 8,2 3,7 6,0 8,5 7,2 5,3 5,3 3,8 2,7 7,2 

2,32 2,58 2,16 1,58 1,00 1,65 2,71 2,22 1,64 1,90 1,60 1,98 1,61 

100 7,1 9,2 11,4 8,8 3,9 6,5 9,2 7,8 5,8 5,8 4,1 3,0 7,7 

2,25 2,50 2,12 1,56 0,98 1,60 2,62 2,15 1,59 1,84 1,54 1,92 1,59 

200 7,9 10,2 12,4 9,5 4,2 7,1 10,2 8,6 6,3 6,4 4,5 3,3 8,5 

2,13 2,37 2,05 1,50 0,94 1,52 2,48 2,03 1,51 1,74 1,46 1,81 1,54 

frekv. 7,2 7,7 18,2 14,2 5,2 3,8 9,5 8,0 6,2 8,5 7,1 4,3 100,0 


z 0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 skupaj 

10 4,3 5,5 6,4 3,7 1,9 4,3 5,1 3,7 3,0 3,2 1,8 1,7 4,3 

2,01 2,22 1,74 1,07 0,92 1,62 2,16 1,51 1,26 1,57 1,31 1,66 1,38 

25 5,1 6,6 7,5 4,4 2,3 5,2 6,1 4,4 3,6 3,8 2,2 2,0 5,1 

2,17 2,40 1,82 1,12 0,98 1,75 2,34 1,63 1,36 1,70 1,41 1,79 1,44 

50 5,9 7,6 8,5 5,1 2,8 6,0 7,0 5,1 4,3 4,5 2,6 2,4 5,9 

2,44 2,69 1,95 1,19 1,09 1,96 2,63 1,83 1,52 1,90 1,58 2,01 1,55 

100 7,0 9,1 9,8 5,9 3,3 7,1 8,3 6,1 5,1 5,3 3,1 2,8 7,0 

2,60 2,87 2,09 1,27 1,15 2,09 2,80 1,95 1,62 2,03 1,68 2,15 1,66 

200 8,7 11,3 11,5 6,9 4,1 8,9 10,4 7,6 6,3 6,6 3,9 3,5 8,5 

2,48 2,74 2,02 1,23 1,11 2,00 2,67 1,86 1,54 1,94 1,61 2,05 1,65 

frekv. 8,6 7,0 23,0 10,1 3,7 4,0 11,6 6,3 6,4 9,4 6,1 3,7 100,0 


z 0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 skupaj 

10 3,8 5,0 5,5 2,6 1,6 4,0 4,4 3,0 2,7 2,8 1,4 1,5 3,7 

2,09 2,32 1,74 0,95 1,14 1,74 2,17 1,46 1,30 1,63 1,44 1,63 1,39 

25 4,7 6,2 6,7 3,2 2,0 4,9 5,5 3,7 3,3 3,5 1,8 1,9 4,6 

2,23 2,48 1,80 0,98 1,21 1,87 2,33 1,56 1,39 1,75 1,54 1,75 1,45 

50 5,5 7,2 7,8 3,8 2,4 5,8 6,4 4,4 4,0 4,1 2,1 2,2 5,4 

2,47 2,75 1,91 1,03 1,33 2,06 2,58 1,72 1,53 1,94 1,71 1,94 1,54 

100 6,6 8,6 9,0 4,5 2,9 6,9 7,6 5,2 4,8 4,9 2,5 2,6 6,4 

2,72 3,02 2,09 1,12 1,46 2,27 2,83 1,89 1,68 2,12 1,87 2,12 1,67 

200 8,1 10,6 10,6 5,2 3,5 8,5 9,4 6,4 5,9 6,1 3,1 3,2 7,8 

2,60 2,89 2,02 1,08 1,40 2,17 2,71 1,81 1,61 2,03 1,79 2,03 1,65 

frekv. 9,1 6,7 24,8 8,6 3,2 4,1 12,4 5,7 6,5 9,8 5,7 3,4 100,0 


z 0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 skupaj 

10 3,1 4,0 4,3 2,0 1,5 3,3 3,5 2,3 2,0 2,1 1,1 1,7 2,9 

2,03 1,93 1,70 0,92 1,10 1,87 2,11 1,38 1,26 1,50 1,45 1,38 1,38 

25 4,1 5,2 5,6 2,6 2,0 4,3 4,5 3,0 2,7 2,8 1,5 2,3 3,9 

2,15 2,04 1,76 0,95 1,15 1,98 2,23 1,46 1,33 1,59 1,53 1,46 1,43 

50 4,9 6,3 6,7 3,1 2,4 5,2 5,5 3,6 3,3 3,4 1,8 2,8 4,7 

2,34 2,20 1,84 0,99 1,25 2,15 2,43 1,58 1,45 1,73 1,66 1,58 1,51 

100 5,9 7,6 7,9 3,8 3,0 6,2 6,6 4,4 4,0 4,1 2,2 3,4 5,6 

2,67 2,50 1,99 1,06 1,42 2,45 2,76 1,79 1,64 1,97 1,89 1,80 1,64 

200 7,2 9,2 9,3 4,5 3,6 7,6 8,1 5,4 4,9 5,0 2,7 4,1 6,8 

2,57 2,42 1,99 1,07 1,37 2,37 2,66 1,73 1,58 1,90 1,82 1,74 1,65 

frekv. 8,7 9,2 22,8 7,8 3,2 5,2 11,5 5,8 7,0 9,3 5,3 4,1 100,0 



10 5,5 262 3,9 111 3,4 74 2,7 36 

25 6,0 332 4,6 173 4,2 127 3,5 76 

50 6,4 396 5,3 234 4,9 184 4,2 122 

100 6,9 506 6,2 342 5,7 269 5,1 187 

200 7,6 693 7,6 624 7,0 482 6,1 326 

91

Dolenje 


45° 51' 59' 13° 54' 20'' 5415040 m 5080788 m 83 m 

92


z 0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 skupaj 

10 2,9 7,8 8,1 5,6 3,5 2,0 1,9 2,1 2,4 2,2 1,6 1,6 4,0 

0,73 1,29 1,47 1,62 1,37 1,06 1,18 1,18 1,34 1,47 1,38 1,28 0,97 

25 3,2 8,5 8,8 6,1 3,9 2,3 2,1 2,3 2,6 2,5 1,8 1,7 4,4 

0,73 1,30 1,48 1,67 1,41 1,09 1,21 1,21 1,38 1,51 1,42 1,32 0,97 

50 3,4 9,1 9,4 6,6 4,2 2,4 2,3 2,5 2,8 2,7 1,9 1,9 4,7 

0,73 1,31 1,51 1,72 1,44 1,12 1,24 1,24 1,42 1,55 1,46 1,35 0,99 

100 3,6 9,7 10,0 7,1 4,5 2,6 2,5 2,7 3,1 2,9 2,1 2,0 5,0 

0,74 1,31 1,50 1,67 1,40 1,08 1,21 1,21 1,37 1,50 1,41 1,31 0,99 

200 3,8 10,3 10,7 7,8 5,0 2,8 2,7 3,0 3,3 3,1 2,3 2,2 5,5 

0,73 1,29 1,47 1,58 1,33 1,03 1,14 1,15 1,30 1,42 1,34 1,24 0,99 

frekv. 4,0 11,3 18,3 12,1 6,1 4,4 6,7 12,1 13,0 6,7 2,9 2,4 100,0 


z 0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 skupaj 

10 1,1 5,1 6,2 4,0 2,6 1,6 1,4 1,6 1,8 1,6 1,0 0,9 2,8 

0,60 1,07 1,41 1,42 1,22 0,96 1,11 1,12 1,21 1,27 1,02 0,96 0,92 

25 1,3 6,0 7,3 4,9 3,2 1,9 1,7 2,0 2,2 2,0 1,2 1,1 3,4 

0,61 1,09 1,45 1,53 1,31 1,03 1,19 1,20 1,29 1,37 1,10 1,03 0,95 

50 1,5 6,7 8,2 5,7 3,7 2,3 2,0 2,4 2,5 2,3 1,4 1,3 4,0 

0,63 1,11 1,50 1,72 1,47 1,15 1,33 1,34 1,45 1,53 1,23 1,15 0,99 

100 1,7 7,6 9,3 6,8 4,4 2,8 2,4 2,8 3,0 2,8 1,7 1,6 4,7 

0,66 1,16 1,60 1,83 1,56 1,22 1,42 1,42 1,54 1,62 1,30 1,22 1,05 

200 1,9 8,4 10,6 8,4 5,5 3,5 2,9 3,5 3,8 3,4 2,1 1,9 5,6 

0,65 1,15 1,57 1,75 1,49 1,17 1,35 1,36 1,48 1,55 1,25 1,17 1,08 

frekv. 3,0 7,7 19,5 14,1 7,0 4,3 5,2 10,2 15,0 8,4 3,2 2,3 100,0 


z 0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 skupaj 

10 0,9 4,2 5,6 3,6 2,3 1,4 1,1 1,5 1,6 1,4 0,9 0,8 2,5 

0,71 1,00 1,43 1,44 1,24 0,96 1,03 1,13 1,21 1,25 1,04 1,06 0,93 

25 1,2 5,0 6,7 4,4 2,9 1,8 1,4 1,8 2,0 1,7 1,1 1,0 3,1 

0,75 1,01 1,46 1,53 1,32 1,02 1,10 1,21 1,29 1,33 1,10 1,13 0,95 

50 1,5 5,7 7,7 5,2 3,5 2,2 1,6 2,2 2,3 2,0 1,4 1,2 3,6 

0,81 1,02 1,51 1,70 1,46 1,12 1,21 1,33 1,42 1,47 1,21 1,24 0,99 

100 1,9 6,5 8,8 6,3 4,2 2,7 2,0 2,7 2,8 2,5 1,7 1,5 4,3 

0,88 1,06 1,61 1,86 1,60 1,22 1,32 1,45 1,56 1,61 1,33 1,35 1,04 

200 2,2 7,4 10,1 7,7 5,2 3,2 2,4 3,3 3,5 3,0 2,0 1,9 5,2 

0,85 1,07 1,60 1,78 1,53 1,17 1,26 1,39 1,50 1,54 1,27 1,30 1,07 

frekv. 2,7 6,4 20,1 14,7 7,2 4,3 4,8 9,5 15,8 8,9 3,3 2,3 100,0 


z 0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 skupaj 

10 0,8 3,0 4,4 3,0 2,0 1,3 0,8 1,0 1,1 1,1 0,9 0,8 1,9 

1,04 0,95 1,43 1,37 1,23 1,03 0,99 1,01 1,11 1,21 1,18 1,24 0,92 

25 1,0 4,0 5,7 4,0 2,7 1,7 1,1 1,4 1,5 1,5 1,2 1,1 2,6 

1,09 0,96 1,46 1,44 1,30 1,09 1,04 1,06 1,17 1,27 1,25 1,31 0,94 

50 1,3 4,7 6,7 4,9 3,3 2,1 1,4 1,7 1,8 1,8 1,5 1,3 3,1 

1,18 0,98 1,50 1,55 1,41 1,18 1,12 1,14 1,26 1,38 1,35 1,42 0,97 

100 1,6 5,4 7,9 5,9 4,0 2,7 1,7 2,1 2,3 2,2 1,8 1,6 3,8 

1,33 1,00 1,57 1,76 1,60 1,33 1,27 1,29 1,43 1,56 1,53 1,62 1,03 

200 2,0 6,3 9,1 7,1 4,9 3,2 2,1 2,5 2,8 2,7 2,2 2,0 4,5 

1,29 1,02 1,60 1,70 1,54 1,28 1,22 1,25 1,38 1,51 1,48 1,56 1,05 

frekv. 2,5 6,0 18,5 15,0 8,2 4,7 4,5 9,0 15,0 9,8 4,2 2,5 100,0 



10 4,1 262 3,0 116 2,6 75 2,0 37 

25 4,4 334 3,5 177 3,2 128 2,6 77 

50 4,7 391 4,0 232 3,6 181 3,1 119 

100 5,1 484 4,6 309 4,2 248 3,7 177 

200 5,5 627 5,4 490 5,0 394 4,4 279 

93

Lipica 


45° 40' 11'' 13° 53' 22'' 5413485 m 5058960 m 403 m 

94


z 0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 skupaj 

10 5,4 11,0 11,3 8,8 7,0 5,9 6,0 5,2 5,0 5,3 5,3 4,4 7,6 

1,03 2,51 2,71 2,04 1,84 1,87 2,30 2,43 2,72 2,94 2,92 2,21 1,79 

25 5,9 12,0 12,3 9,6 7,7 6,5 6,6 5,7 5,4 5,8 5,8 4,8 8,3 

1,04 2,55 2,75 2,08 1,90 1,93 2,37 2,51 2,81 3,03 3,01 2,28 1,82 

50 6,3 12,8 13,1 10,3 8,3 6,9 7,1 6,1 5,8 6,2 6,2 5,2 8,8 

1,06 2,61 2,82 2,14 1,95 1,98 2,43 2,57 2,88 3,11 3,09 2,34 1,86 

100 6,8 13,6 14,0 11,1 8,9 7,5 7,7 6,6 6,3 6,7 6,8 5,6 9,5 

1,05 2,57 2,78 2,10 1,89 1,92 2,36 2,49 2,79 3,01 2,99 2,27 1,84 

200 7,2 14,7 15,1 12,0 9,8 8,3 8,5 7,3 7,0 7,4 7,5 6,2 10,4 

1,04 2,50 2,70 2,02 1,79 1,82 2,23 2,36 2,64 2,85 2,83 2,15 1,80 

frekv. 1,0 3,0 13,1 25,8 20,8 8,1 4,7 6,3 7,8 6,1 2,5 0,9 100,0 


z 0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 skupaj 

10 4,5 8,0 8,0 5,8 4,4 4,0 4,3 3,5 3,5 3,9 3,5 2,9 5,3 

1,05 2,37 2,42 1,69 1,52 1,60 2,03 2,10 2,37 2,63 2,21 1,78 1,60 

25 5,3 9,4 9,4 6,9 5,3 4,9 5,1 4,2 4,2 4,6 4,3 3,5 6,3 

1,07 2,46 2,51 1,78 1,64 1,72 2,19 2,26 2,56 2,84 2,38 1,92 1,67 

50 6,0 10,6 10,6 7,9 6,2 5,7 5,9 4,8 4,9 5,3 4,9 4,1 7,2 

1,10 2,61 2,67 1,93 1,84 1,94 2,46 2,55 2,88 3,19 2,68 2,16 1,79 

100 6,8 12,0 12,0 9,1 7,3 6,7 7,0 5,7 5,8 6,3 5,8 4,9 8,4 

1,17 2,81 2,87 2,07 1,96 2,06 2,62 2,71 3,06 3,40 2,86 2,30 1,93 

200 7,7 14,0 14,1 10,9 9,1 8,4 8,7 7,1 7,2 7,9 7,2 6,0 10,2 

1,15 2,72 2,78 1,99 1,87 1,97 2,51 2,59 2,92 3,25 2,73 2,20 1,93 

frekv. 1,1 3,7 16,3 29,2 17,5 4,8 5,1 6,8 8,1 5,2 1,6 0,7 100,0 


z 0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 skupaj 

10 4,1 7,0 6,9 5,0 3,8 3,5 3,8 3,0 3,1 3,5 3,0 2,5 4,6 

1,08 2,41 2,42 1,70 1,61 1,60 2,10 2,17 2,26 2,56 2,05 1,79 1,62 

25 5,0 8,5 8,4 6,2 4,7 4,3 4,6 3,7 3,8 4,3 3,7 3,1 5,7 

1,10 2,50 2,51 1,79 1,72 1,72 2,24 2,32 2,42 2,74 2,19 1,91 1,69 

50 5,8 9,7 9,7 7,2 5,5 5,1 5,4 4,3 4,4 5,0 4,3 3,7 6,7 

1,13 2,63 2,65 1,92 1,90 1,90 2,48 2,56 2,68 3,03 2,42 2,12 1,80 

100 6,6 11,1 11,1 8,4 6,6 6,1 6,5 5,2 5,3 5,9 5,2 4,4 7,8 

1,19 2,87 2,89 2,11 2,09 2,08 2,73 2,82 2,94 3,33 2,66 2,32 1,96 

200 7,5 13,0 13,0 10,0 8,1 7,5 8,0 6,4 6,5 7,3 6,4 5,4 9,4 

1,19 2,79 2,81 2,04 2,00 1,99 2,61 2,70 2,81 3,19 2,55 2,22 1,96 

frekv. 1,1 4,0 17,5 30,2 16,4 3,6 5,2 7,1 8,2 4,8 1,3 0,7 100,0 


z 0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 skupaj 

10 4,2 5,4 5,2 3,9 3,0 2,8 2,8 2,4 2,5 2,7 2,3 2,0 3,7 

1,46 2,40 2,25 1,71 1,61 1,69 2,08 2,18 2,38 2,59 1,96 1,13 1,65 

25 5,5 7,0 6,7 5,1 3,9 3,7 3,7 3,1 3,3 3,6 3,1 2,7 4,8 

1,49 2,47 2,33 1,79 1,70 1,78 2,20 2,31 2,53 2,74 2,08 1,20 1,71 

50 6,5 8,4 8,0 6,1 4,8 4,4 4,5 3,8 4,0 4,3 3,7 3,3 5,8 

1,54 2,58 2,44 1,90 1,85 1,94 2,40 2,51 2,75 2,98 2,26 1,29 1,80 

100 7,7 9,8 9,4 7,3 5,8 5,4 5,4 4,6 4,8 5,2 4,4 4,1 6,9 

1,62 2,78 2,63 2,12 2,10 2,20 2,73 2,86 3,13 3,40 2,58 1,47 1,96 

200 8,9 11,5 11,1 8,8 7,1 6,6 6,6 5,6 5,8 6,4 5,4 5,0 8,3 

1,65 2,80 2,65 2,08 2,03 2,13 2,63 2,75 3,02 3,27 2,48 1,42 1,98 

frekv. 1,4 5,6 19,3 28,5 14,6 3,8 5,6 7,2 7,7 4,3 1,2 0,7 100,0 



10 6,7 395 4,7 160 4,2 106 3,3 51 

25 7,3 504 5,6 251 5,1 185 4,3 110 

50 7,9 603 6,4 343 5,9 267 5,2 177 

100 8,5 764 7,5 499 6,9 393 6,1 272 

200 9,3 1023 9,0 878 8,3 683 7,4 466 

95

Portorož – Beli Križ 


45° 31' 14'' 13° 34' 52'' 5389160 m 5042770 m 92 m 

96


z 0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 skupaj 

10 3,6 6,3 10,2 7,3 5,2 5,7 7,3 6,6 5,0 3,8 3,7 3,3 6,5 

0,95 1,14 1,53 1,14 1,21 1,36 1,64 1,72 1,76 2,05 1,87 1,50 1,19 

25 3,9 6,9 11,1 8,0 5,7 6,2 8,0 7,2 5,5 4,2 4,1 3,6 7,1 

0,97 1,15 1,54 1,15 1,23 1,39 1,68 1,77 1,81 2,12 1,92 1,55 1,21 

50 4,3 7,3 11,8 8,5 6,2 6,7 8,6 7,7 5,9 4,5 4,4 3,9 7,6 

1,00 1,17 1,56 1,15 1,26 1,43 1,73 1,82 1,86 2,17 1,98 1,59 1,22 

100 4,6 7,8 12,6 9,1 6,6 7,2 9,2 8,4 6,4 4,9 4,7 4,2 8,1 

0,97 1,17 1,56 1,16 1,24 1,40 1,69 1,76 1,80 2,10 1,91 1,54 1,22 

200 4,9 8,4 13,4 9,6 7,1 7,8 10,0 9,2 7,0 5,4 5,2 4,6 8,7 

0,93 1,14 1,54 1,15 1,19 1,34 1,62 1,67 1,71 1,99 1,81 1,46 1,21 

frekv. 5,0 18,2 22,6 6,1 9,3 11,7 4,7 5,7 5,7 3,3 4,2 3,4 100,0 


z 0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 skupaj 

10 2,0 3,5 7,2 6,4 3,7 3,8 4,9 5,0 3,6 2,8 2,7 2,4 4,6 

1,11 0,98 1,42 1,23 1,04 1,16 1,35 1,54 1,46 1,61 1,64 1,34 1,12 

25 2,5 4,2 8,4 7,5 4,4 4,6 5,8 6,0 4,3 3,4 3,2 2,9 5,5 

1,19 1,02 1,44 1,24 1,08 1,23 1,42 1,66 1,57 1,74 1,77 1,44 1,15 

50 2,9 4,9 9,4 8,4 5,0 5,3 6,7 6,9 5,1 3,9 3,7 3,4 6,2 

1,33 1,09 1,48 1,27 1,15 1,34 1,53 1,86 1,77 1,95 1,99 1,62 1,20 

100 3,5 5,7 10,5 9,4 5,8 6,3 7,8 8,2 6,0 4,6 4,4 4,0 7,2 

1,42 1,17 1,56 1,32 1,23 1,43 1,64 1,98 1,88 2,08 2,12 1,72 1,28 

200 4,3 6,7 11,7 10,4 6,8 7,6 9,2 10,2 7,5 5,8 5,5 5,0 8,5 

1,36 1,13 1,54 1,31 1,19 1,38 1,58 1,89 1,79 1,99 2,03 1,65 1,30 

frekv. 2,3 14,9 27,0 6,4 8,1 13,1 5,1 5,4 6,4 3,2 4,3 3,8 100,0 


z 0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 skupaj 

10 1,8 3,1 6,1 5,7 3,4 3,3 3,9 4,3 3,2 2,5 2,4 2,1 4,0 

1,14 0,99 1,40 1,27 1,07 1,17 1,27 1,53 1,41 1,52 1,66 1,37 1,13 

25 2,3 3,8 7,4 6,9 4,2 4,2 4,9 5,4 4,0 3,2 2,9 2,6 5,0 

1,22 1,03 1,42 1,28 1,11 1,24 1,34 1,63 1,51 1,63 1,77 1,46 1,16 

50 2,7 4,5 8,4 7,8 4,9 4,9 5,7 6,3 4,7 3,7 3,5 3,1 5,7 

1,34 1,10 1,46 1,31 1,16 1,33 1,43 1,79 1,66 1,80 1,96 1,62 1,21 

100 3,3 5,4 9,5 8,9 5,8 5,9 6,7 7,5 5,6 4,5 4,1 3,8 6,7 

1,47 1,19 1,52 1,36 1,26 1,46 1,57 1,97 1,82 1,98 2,15 1,77 1,28 

200 4,1 6,3 10,8 10,0 6,7 7,1 8,0 9,2 6,9 5,5 5,1 4,6 7,9 

1,41 1,15 1,52 1,37 1,22 1,41 1,51 1,88 1,75 1,89 2,06 1,70 1,30 

frekv. 2,5 13,6 26,0 8,4 7,8 12,6 6,1 5,3 6,3 3,5 4,2 3,8 100,0 


z 0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 skupaj 

10 1,5 2,5 4,6 4,5 2,8 2,7 2,9 3,4 2,6 2,0 1,8 1,7 3,2 

1,24 1,00 1,37 1,30 1,04 1,19 1,22 1,52 1,43 1,42 1,60 1,42 1,13 

25 2,0 3,3 6,0 5,8 3,6 3,5 3,8 4,5 3,5 2,7 2,4 2,3 4,2 

1,31 1,04 1,38 1,32 1,06 1,24 1,27 1,60 1,51 1,50 1,69 1,50 1,16 

50 2,5 3,9 7,1 6,9 4,3 4,3 4,6 5,5 4,2 3,3 3,0 2,8 5,0 

1,42 1,09 1,41 1,34 1,10 1,32 1,35 1,73 1,64 1,62 1,83 1,63 1,20 

100 3,1 4,8 8,2 8,0 5,1 5,2 5,6 6,6 5,2 4,0 3,6 3,4 5,9 

1,61 1,18 1,46 1,38 1,15 1,47 1,49 1,96 1,86 1,85 2,09 1,85 1,26 

200 3,7 5,7 9,5 9,2 6,0 6,3 6,7 8,0 6,3 4,9 4,3 4,1 7,0 

1,56 1,17 1,50 1,42 1,17 1,44 1,47 1,89 1,79 1,78 2,01 1,78 1,30 

frekv. 2,7 11,6 24,7 11,3 7,3 11,8 7,4 5,2 6,1 4,0 3,9 3,9 100,0 



10 6,1 556 4,4 242 3,9 159 3,0 77 

25 6,6 701 5,2 368 4,7 269 4,0 160 

50 7,1 823 5,9 486 5,4 377 4,7 251 

100 7,6 1010 6,7 638 6,2 514 5,5 367 

200 8,2 1296 7,8 989 7,3 794 6,5 565 

97

Portorož – letališče 


45° 29' 29'' 13° 36' 58'' 5391873 m 5038576 m 2 m 

98


z 0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 skupaj 

10 4,0 5,4 7,0 5,0 4,0 4,3 4,9 5,7 5,3 4,5 4,8 4,5 4,7 

1,96 2,01 2,49 1,98 2,90 2,27 2,11 2,37 2,33 2,21 2,77 2,45 2,12 

25 4,4 5,9 7,7 5,5 4,4 4,7 5,4 6,3 5,7 5,0 5,3 4,9 5,2 

2,02 2,07 2,56 2,05 2,99 2,35 2,17 2,44 2,40 2,28 2,85 2,53 2,18 

50 4,7 6,3 8,3 5,9 4,7 5,0 5,8 6,7 6,2 5,3 5,7 5,3 5,6 

2,07 2,13 2,63 2,10 3,07 2,41 2,23 2,51 2,46 2,35 2,93 2,60 2,23 

100 5,1 6,9 9,0 6,4 5,1 5,4 6,3 7,3 6,7 5,8 6,1 5,7 6,0 

2,01 2,06 2,55 2,03 2,97 2,33 2,16 2,43 2,38 2,27 2,84 2,52 2,17 

200 5,7 7,6 9,9 7,0 5,7 6,0 6,9 8,1 7,4 6,4 6,8 6,3 6,7 

1,90 1,95 2,41 1,92 2,81 2,20 2,05 2,30 2,26 2,15 2,69 2,38 2,07 

frekv. 2,4 2,5 6,9 9,7 27,9 17,1 5,9 5,3 5,1 4,3 7,5 5,3 100,0 


z 0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 skupaj 

10 2,7 4,0 5,0 3,2 2,8 3,3 3,7 4,1 3,6 3,1 3,5 3,0 3,3 

1,53 1,77 2,12 1,81 2,55 1,74 1,88 2,00 1,95 1,81 2,39 1,86 1,83 

25 3,3 4,8 6,0 3,8 3,4 4,0 4,4 4,9 4,3 3,7 4,1 3,6 4,0 

1,65 1,91 2,29 1,95 2,76 1,88 2,03 2,16 2,10 1,96 2,58 2,00 1,96 

50 3,8 5,6 6,9 4,4 3,9 4,6 5,1 5,7 4,9 4,3 4,8 4,1 4,6 

1,86 2,15 2,58 2,19 3,10 2,11 2,28 2,43 2,37 2,20 2,91 2,25 2,17 

100 4,6 6,6 8,2 5,2 4,6 5,5 6,1 6,7 5,8 5,0 5,6 4,9 5,5 

1,98 2,29 2,74 2,34 3,30 2,25 2,42 2,59 2,52 2,35 3,10 2,40 2,28 

200 5,7 8,2 10,2 6,5 5,7 6,8 7,6 8,4 7,3 6,3 7,0 6,1 6,8 

1,89 2,19 2,62 2,23 3,15 2,15 2,31 2,47 2,40 2,24 2,95 2,29 2,19 

frekv. 1,8 2,7 8,4 10,5 34,4 10,5 4,2 5,6 5,0 4,2 8,7 4,0 100,0 


z 0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 skupaj 

10 2,5 3,7 4,2 2,7 2,5 2,9 3,3 3,5 3,1 2,8 3,0 2,6 2,9 

1,52 1,84 2,00 1,92 2,43 1,77 1,88 1,99 1,96 1,90 2,35 1,87 1,85 

25 3,2 4,6 5,2 3,3 3,1 3,6 4,1 4,4 3,8 3,4 3,7 3,2 3,6 

1,63 1,97 2,15 2,05 2,60 1,90 2,01 2,13 2,10 2,04 2,52 2,00 1,96 

50 3,7 5,4 6,0 3,9 3,6 4,3 4,8 5,1 4,5 4,0 4,3 3,8 4,3 

1,80 2,18 2,37 2,28 2,88 2,10 2,22 2,37 2,32 2,26 2,79 2,21 2,14 

100 4,5 6,4 7,2 4,7 4,3 5,1 5,7 6,1 5,3 4,7 5,1 4,5 5,1 

1,98 2,40 2,61 2,50 3,17 2,30 2,44 2,60 2,55 2,48 3,06 2,43 2,32 

200 5,5 7,9 8,9 5,8 5,3 6,3 7,0 7,5 6,6 5,9 6,3 5,6 6,3 

1,89 2,30 2,50 2,39 3,03 2,20 2,34 2,49 2,44 2,37 2,93 2,33 2,24 

frekv. 1,9 3,2 8,7 13,0 31,9 9,8 4,3 5,6 4,9 4,6 8,2 3,8 100,0 


z 0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 skupaj 

10 2,1 3,0 3,1 2,0 2,0 2,3 2,6 2,8 2,4 2,2 2,4 2,0 2,3 

1,53 1,90 1,85 1,92 2,16 1,78 1,90 1,98 1,92 1,99 2,31 1,82 1,80 

25 2,8 4,0 4,0 2,7 2,6 3,1 3,5 3,6 3,2 2,9 3,1 2,7 3,0 

1,62 2,01 1,96 2,03 2,30 1,88 2,01 2,10 2,04 2,11 2,45 1,93 1,90 

50 3,4 4,8 4,9 3,2 3,1 3,7 4,2 4,4 3,8 3,5 3,7 3,3 3,6 

1,76 2,19 2,12 2,20 2,49 2,05 2,19 2,28 2,21 2,30 2,67 2,09 2,04 

100 4,2 5,8 5,9 3,9 3,7 4,5 5,1 5,3 4,6 4,2 4,5 4,0 4,4 

2,00 2,49 2,42 2,51 2,84 2,33 2,49 2,59 2,52 2,62 3,04 2,38 2,29 

200 5,1 7,1 7,2 4,7 4,6 5,5 6,2 6,4 5,6 5,2 5,5 4,8 5,4 

1,93 2,40 2,33 2,42 2,74 2,25 2,40 2,50 2,43 2,52 2,93 2,30 2,22 

frekv. 2,0 4,0 9,1 16,6 28,3 8,9 4,5 5,5 4,8 5,3 7,6 3,5 100,0 



10 4,2 79 3,0 33 2,6 22 2,0 11 

25 4,6 102 3,5 52 3,2 38 2,7 23 

50 4,9 124 4,1 74 3,8 57 3,2 37 

100 5,3 162 4,9 118 4,5 91 3,9 60 

200 5,9 229 6,1 235 5,5 177 4,8 113 

99

Postojna 


45° 45' 59'' 14° 11' 52'' 5437603 m 5069408 m 533 m 

100


z 0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 skupaj 

10 4,1 5,2 5,4 5,1 3,3 2,4 5,2 5,4 4,4 3,7 2,6 2,7 4,4 

1,98 2,31 2,26 1,99 1,41 1,19 2,01 2,24 2,01 1,80 1,38 1,46 1,79 

25 4,5 5,7 6,0 5,6 3,6 2,6 5,7 5,9 4,8 4,0 2,9 2,9 4,8 

2,04 2,38 2,34 2,06 1,45 1,23 2,07 2,31 2,08 1,86 1,42 1,50 1,84 

50 4,8 6,1 6,4 6,0 3,9 2,8 6,1 6,3 5,2 4,3 3,1 3,2 5,2 

2,10 2,44 2,40 2,11 1,49 1,26 2,12 2,37 2,13 1,91 1,46 1,54 1,88 

100 5,2 6,6 6,9 6,5 4,2 3,1 6,6 6,9 5,6 4,7 3,4 3,4 5,6 

2,03 2,37 2,32 2,05 1,44 1,23 2,06 2,30 2,06 1,85 1,42 1,49 1,83 

200 5,7 7,3 7,7 7,2 4,6 3,3 7,3 7,6 6,2 5,1 3,7 3,7 6,2 

1,92 2,24 2,20 1,94 1,37 1,16 1,95 2,18 1,96 1,75 1,34 1,41 1,75 

frekv. 10,4 15,9 13,5 7,2 4,8 4,6 8,5 9,3 6,3 5,2 6,3 7,9 100,0 


z 0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 skupaj 

10 3,1 3,8 3,9 3,4 1,8 1,9 3,9 3,6 2,9 2,5 1,7 2,0 3,1 

1,80 1,99 1,85 1,58 1,10 1,11 1,85 1,83 1,61 1,46 1,17 1,35 1,56 

25 3,7 4,5 4,6 4,1 2,2 2,3 4,7 4,3 3,5 3,0 2,1 2,5 3,7 

1,94 2,15 2,00 1,70 1,19 1,20 2,00 1,97 1,73 1,57 1,25 1,45 1,66 

50 4,3 5,2 5,4 4,7 2,7 2,7 5,4 5,0 4,0 3,5 2,4 2,9 4,3 

2,19 2,42 2,24 1,91 1,33 1,34 2,24 2,21 1,95 1,76 1,40 1,63 1,83 

100 5,1 6,2 6,4 5,6 3,2 3,3 6,5 6,0 4,8 4,1 2,9 3,5 5,2 

2,33 2,58 2,39 2,03 1,41 1,42 2,39 2,36 2,07 1,88 1,49 1,73 1,93 

200 6,3 7,7 7,9 7,0 3,9 4,0 8,0 7,4 5,9 5,1 3,6 4,3 6,4 

2,22 2,46 2,28 1,94 1,35 1,36 2,28 2,25 1,98 1,79 1,42 1,65 1,86 

frekv. 11,4 17,5 11,1 6,2 4,5 4,7 10,2 8,3 5,7 5,3 7,0 8,0 100,0 


z 0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 skupaj 

10 2,8 3,3 3,4 2,8 1,6 1,7 3,5 3,1 2,4 2,2 1,4 1,9 2,7 

1,87 2,01 1,83 1,54 1,15 1,16 1,90 1,81 1,58 1,46 1,11 1,37 1,56 

25 3,4 4,1 4,2 3,5 2,0 2,2 4,3 3,8 3,0 2,7 1,7 2,3 3,4 

2,00 2,16 1,96 1,65 1,23 1,24 2,03 1,93 1,69 1,56 1,18 1,46 1,65 

50 4,0 4,8 4,9 4,2 2,4 2,6 5,1 4,5 3,5 3,2 2,1 2,7 4,0 

2,22 2,39 2,17 1,82 1,35 1,37 2,25 2,14 1,87 1,72 1,30 1,62 1,80 

100 4,8 5,7 5,9 5,0 2,8 3,2 6,0 5,4 4,3 3,8 2,5 3,3 4,7 

2,44 2,62 2,38 2,00 1,48 1,49 2,47 2,35 2,05 1,89 1,42 1,77 1,94 

200 5,9 7,1 7,3 6,2 3,5 3,9 7,4 6,6 5,2 4,7 3,1 4,0 5,8 

2,33 2,51 2,28 1,91 1,42 1,43 2,36 2,25 1,97 1,81 1,37 1,70 1,88 

frekv. 11,7 18,1 10,2 5,8 4,4 4,8 10,8 8,0 5,5 5,3 7,3 8,1 100,0 


z 0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 skupaj 

10 2,2 2,7 2,7 2,1 1,0 1,5 2,8 2,4 1,8 1,6 1,0 1,6 2,1 

1,85 2,06 1,79 1,46 1,03 1,16 1,91 1,77 1,53 1,36 1,06 1,45 1,54 

25 2,9 3,5 3,6 2,8 1,4 2,0 3,7 3,1 2,4 2,1 1,4 2,1 2,8 

1,96 2,19 1,90 1,54 1,09 1,23 2,03 1,88 1,62 1,44 1,12 1,53 1,62 

50 3,5 4,2 4,3 3,4 1,7 2,4 4,4 3,8 3,0 2,6 1,7 2,5 3,4 

2,13 2,38 2,06 1,67 1,17 1,33 2,20 2,05 1,76 1,56 1,21 1,66 1,73 

100 4,3 5,1 5,2 4,2 2,1 3,0 5,3 4,6 3,6 3,2 2,1 3,1 4,1 

2,43 2,71 2,35 1,90 1,33 1,51 2,51 2,33 2,00 1,77 1,37 1,89 1,92 

200 5,2 6,2 6,3 5,1 2,5 3,6 6,5 5,6 4,4 3,8 2,6 3,8 5,0 

2,34 2,61 2,27 1,83 1,28 1,45 2,42 2,24 1,93 1,71 1,32 1,82 1,87 

frekv. 12,4 18,1 9,3 5,4 4,4 5,0 11,3 7,6 5,2 5,5 7,5 8,2 100,0 



10 3,9 78 2,8 33 2,4 22 1,9 11 

25 4,3 100 3,3 52 3,0 38 2,5 23 

50 4,6 120 3,9 72 3,5 56 3,0 37 

100 5,0 159 4,6 114 4,2 88 3,7 59 

200 5,5 225 5,7 229 5,2 172 4,5 111 

101

Razdrto 


45° 45' 24'' 14° 03' 21'' 5426550 m 5068450 m 597 m 

102


z 0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 skupaj 

10 8,6 13,8 11,7 10,7 9,7 7,5 7,3 5,3 5,9 7,5 8,9 1,9 9,3 

1,25 2,18 1,99 1,69 1,39 1,46 2,13 2,45 2,76 3,09 3,17 0,96 1,53 

25 9,4 14,9 12,7 11,6 10,5 8,2 8,0 5,8 6,5 8,2 9,7 2,1 10,2 

1,26 2,19 2,01 1,71 1,40 1,48 2,19 2,53 2,85 3,19 3,27 0,99 1,54 

50 10,0 15,9 13,5 12,4 11,2 8,7 8,6 6,2 7,0 8,8 10,4 2,2 10,8 

1,27 2,22 2,03 1,73 1,42 1,51 2,25 2,59 2,92 3,27 3,35 1,01 1,57 

100 10,6 16,9 14,4 13,2 11,9 9,3 9,3 6,7 7,6 9,6 11,3 2,4 11,6 

1,27 2,22 2,03 1,73 1,42 1,49 2,18 2,51 2,83 3,17 3,25 0,99 1,58 

200 11,2 17,9 15,4 14,0 12,6 10,0 10,3 7,4 8,4 10,6 12,5 2,6 12,4 

1,26 2,19 2,00 1,71 1,40 1,46 2,06 2,38 2,68 3,00 3,08 0,94 1,57 

frekv. 1,2 3,2 11,0 26,7 23,9 8,1 3,7 4,3 6,9 7,0 3,4 0,5 100,0 


z 0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 skupaj 

10 3,2 10,0 9,4 8,0 7,1 5,1 5,6 3,7 3,8 5,1 6,3 1,4 6,7 

0,88 1,95 2,13 1,72 1,34 1,24 1,98 1,96 2,27 2,66 2,71 1,06 1,43 

25 3,8 11,6 11,0 9,3 8,3 6,0 6,7 4,5 4,6 6,0 7,5 1,7 7,8 

0,90 1,98 2,17 1,75 1,36 1,28 2,13 2,12 2,45 2,87 2,93 1,14 1,47 

50 4,3 12,9 12,2 10,4 9,3 6,8 7,8 5,2 5,3 6,9 8,6 2,0 8,8 

0,93 2,02 2,24 1,81 1,39 1,34 2,40 2,38 2,75 3,22 3,29 1,27 1,52 

100 4,9 14,3 13,6 11,6 10,3 7,7 9,2 6,1 6,3 8,2 10,2 2,4 10,0 

0,98 2,10 2,37 1,92 1,44 1,44 2,55 2,54 2,93 3,44 3,51 1,35 1,62 

200 5,5 15,9 15,4 13,1 11,5 8,9 11,4 7,7 7,8 10,3 12,7 3,0 11,5 

0,96 2,10 2,33 1,88 1,44 1,40 2,44 2,42 2,80 3,28 3,35 1,29 1,66 

frekv. 0,8 2,6 6,4 25,1 28,7 9,7 3,9 3,4 6,6 7,8 4,5 0,5 100,0 


z 0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 skupaj 

10 1,7 8,7 8,7 7,0 6,2 4,3 5,0 3,3 3,2 4,3 5,4 1,1 5,8 

0,99 1,92 2,35 1,77 1,36 1,23 2,07 1,92 2,29 2,65 2,70 1,18 1,44 

25 2,2 10,4 10,5 8,5 7,5 5,3 6,2 4,0 4,0 5,3 6,7 1,4 7,0 

1,05 1,94 2,38 1,81 1,38 1,26 2,22 2,05 2,45 2,83 2,89 1,26 1,47 

50 2,7 11,8 11,9 9,7 8,6 6,1 7,3 4,7 4,7 6,2 7,8 1,7 8,1 

1,15 1,98 2,44 1,86 1,40 1,31 2,45 2,27 2,71 3,13 3,20 1,39 1,51 

100 3,3 13,3 13,4 11,0 9,7 7,1 8,7 5,6 5,5 7,4 9,3 2,1 9,3 

1,26 2,05 2,56 1,96 1,45 1,41 2,70 2,50 2,98 3,45 3,52 1,52 1,60 

200 4,0 14,9 15,2 12,5 10,9 8,1 10,7 7,0 6,8 9,1 11,5 2,5 10,7 

1,21 2,07 2,57 1,96 1,47 1,38 2,58 2,39 2,85 3,30 3,37 1,46 1,65 

frekv. 0,7 2,4 4,9 23,9 30,9 10,3 4,0 3,2 6,3 8,0 5,0 0,5 100,0 


z 0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 skupaj 

10 1,4 6,7 6,8 5,6 5,0 3,7 3,8 2,7 2,6 3,3 4,1 2,9 4,5 

1,01 1,87 2,31 1,80 1,40 1,22 1,81 1,78 2,27 2,60 2,59 1,50 1,44 

25 1,9 8,6 8,8 7,2 6,5 4,8 5,1 3,6 3,4 4,3 5,4 3,8 5,9 

1,07 1,89 2,35 1,83 1,42 1,24 1,91 1,89 2,41 2,76 2,74 1,59 1,47 

50 2,3 10,1 10,4 8,5 7,6 5,6 6,1 4,4 4,1 5,2 6,5 4,6 7,0 

1,15 1,92 2,39 1,88 1,45 1,27 2,06 2,05 2,62 2,99 2,98 1,72 1,51 

100 2,9 11,7 12,0 9,9 8,9 6,6 7,3 5,3 4,9 6,3 7,8 5,6 8,2 

1,30 1,97 2,48 1,96 1,49 1,33 2,33 2,34 2,98 3,41 3,40 1,96 1,58 

200 3,5 13,4 13,8 11,4 10,2 7,7 8,9 6,4 6,0 7,7 9,6 6,8 9,6 

1,26 2,03 2,54 2,00 1,53 1,35 2,26 2,25 2,87 3,29 3,27 1,89 1,65 

frekv. 0,6 2,2 4,6 21,3 30,0 13,1 4,7 3,2 5,9 7,8 5,5 1,0 100,0 



10 8,4 946 6,0 389 5,3 255 4,1 122 

25 9,1 1203 7,1 603 6,4 439 5,4 260 

50 9,7 1422 8,0 808 7,3 627 6,3 412 

100 10,4 1715 9,0 1064 8,3 861 7,4 614 

200 11,2 2142 10,3 1571 9,6 1272 8,6 922 

103

Strmec 


45° 54' 31'' 14° 01' 48'' 5424743 m 5085378 m 855 m 

104


z 0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 skupaj 

10 11,8 4,8 2,0 1,9 6,3 8,7 9,4 3,6 1,1 1,5 14,3 11,7 10,6 

2,13 2,14 2,81 2,05 1,65 2,51 2,76 1,44 2,49 1,36 2,49 2,06 2,03 

25 12,8 5,3 2,2 2,1 6,9 9,5 10,2 4,0 1,2 1,7 15,5 12,7 11,5 

2,15 2,21 2,90 2,12 1,70 2,59 2,84 1,49 2,57 1,40 2,50 2,08 2,05 

50 13,6 5,6 2,4 2,3 7,4 10,2 10,9 4,3 1,3 1,8 16,5 13,5 12,3 

2,19 2,27 2,97 2,17 1,74 2,66 2,92 1,52 2,64 1,44 2,53 2,12 2,09 

100 14,5 6,1 2,6 2,5 8,0 11,0 11,9 4,6 1,4 2,0 17,5 14,4 13,1 

2,18 2,20 2,88 2,10 1,69 2,58 2,83 1,48 2,56 1,40 2,54 2,11 2,10 

200 15,5 6,8 2,8 2,7 8,8 12,2 13,1 5,1 1,5 2,2 18,7 15,4 14,2 

2,14 2,08 2,72 1,99 1,60 2,45 2,70 1,40 2,42 1,32 2,50 2,07 2,08 

frekv. 31,0 0,5 0,1 0,2 3,5 17,8 18,5 0,1 0,0 0,1 2,7 25,4 100,0 


z 0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 skupaj 

10 8,3 3,4 1,6 1,4 3,8 5,7 6,5 2,5 1,0 0,9 9,7 9,0 7,5 

1,96 1,86 2,41 1,69 1,26 1,93 2,30 1,24 2,05 1,02 2,12 2,01 1,85 

25 9,7 4,1 1,9 1,6 4,6 6,8 7,7 3,0 1,2 1,1 11,3 10,5 8,8 

2,01 2,01 2,61 1,82 1,35 2,08 2,47 1,33 2,21 1,10 2,15 2,05 1,92 

50 10,9 4,8 2,2 1,9 5,4 7,9 8,8 3,5 1,4 1,4 12,6 11,7 10,0 

2,08 2,26 2,93 2,05 1,52 2,33 2,75 1,49 2,49 1,22 2,21 2,11 2,03 

100 12,2 5,6 2,6 2,2 6,5 9,4 10,4 4,2 1,7 1,6 14,0 13,1 11,4 

2,22 2,40 3,12 2,18 1,61 2,49 2,94 1,59 2,65 1,29 2,32 2,23 2,19 

200 13,9 7,0 3,2 2,8 8,0 11,6 12,8 5,2 2,1 2,0 15,7 14,8 13,3 

2,17 2,29 2,98 2,08 1,54 2,38 2,81 1,52 2,53 1,24 2,30 2,20 2,21 

frekv. 43,0 0,7 0,1 0,2 1,8 11,8 26,2 0,1 0,0 0,0 1,3 14,7 100,0 


z 0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 skupaj 

10 7,2 3,0 1,4 1,1 2,9 4,8 5,6 2,0 1,0 0,8 7,7 8,4 6,5 

1,96 1,87 3,26 1,61 1,14 1,80 2,30 1,14 2,04 1,06 1,82 2,15 1,86 

25 8,8 3,7 1,7 1,4 3,6 5,9 6,9 2,5 1,3 1,1 9,3 10,1 7,9 

2,01 2,00 3,49 1,72 1,21 1,93 2,44 1,21 2,19 1,13 1,85 2,19 1,92 

50 10,0 4,4 2,0 1,7 4,3 6,9 8,0 3,0 1,5 1,3 10,5 11,4 9,1 

2,07 2,22 3,86 1,90 1,34 2,13 2,68 1,33 2,42 1,24 1,89 2,24 2,01 

100 11,3 5,2 2,3 2,0 5,2 8,2 9,5 3,6 1,7 1,5 11,9 12,9 10,5 

2,20 2,44 4,24 2,09 1,46 2,33 2,95 1,46 2,66 1,36 1,98 2,34 2,17 

200 12,9 6,4 2,9 2,4 6,4 10,1 11,6 4,4 2,2 1,9 13,4 14,6 12,3 

2,19 2,33 4,05 2,00 1,40 2,24 2,83 1,40 2,55 1,30 1,99 2,35 2,21 

frekv. 47,4 0,8 0,1 0,1 1,2 9,7 29,1 0,2 0,0 0,0 0,8 10,8 100,0 


z 0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 skupaj 

10 5,7 4,1 1,5 0,9 1,0 3,4 4,4 3,8 1,7 1,0 0,8 7,5 5,1 

1,96 1,46 1,69 1,83 1,71 1,57 2,29 1,97 1,35 2,04 1,18 2,63 1,86 

25 7,3 5,3 1,9 1,2 1,3 4,5 5,8 5,1 2,3 1,3 1,1 9,7 6,7 

2,00 1,49 1,78 1,94 1,81 1,66 2,42 2,09 1,43 2,16 1,25 2,66 1,91 

50 8,6 6,3 2,3 1,5 1,6 5,4 6,9 6,1 2,8 1,6 1,3 11,3 7,9 

2,06 1,55 1,94 2,11 1,97 1,79 2,61 2,27 1,55 2,35 1,35 2,71 1,99 

100 10,0 7,4 2,8 1,8 1,9 6,5 8,3 7,4 3,4 1,9 1,6 13,1 9,3 

2,16 1,65 2,20 2,40 2,24 2,03 2,97 2,59 1,76 2,67 1,53 2,80 2,12 

200 11,6 8,7 3,4 2,2 2,3 7,9 10,1 9,0 4,2 2,4 2,0 15,0 10,9 

2,20 1,67 2,13 2,31 2,16 1,96 2,87 2,49 1,70 2,58 1,48 2,87 2,19 

frekv. 51,0 2,2 0,1 0,1 0,4 7,1 31,7 0,9 0,0 0,0 0,2 6,4 100,0 



10 9,4 933 6,7 369 5,8 243 4,5 116 

25 10,2 1190 7,8 579 7,1 422 5,9 249 

50 10,9 1420 8,8 788 8,1 611 7,0 400 

100 11,6 1739 10,1 1088 9,3 869 8,2 611 

200 12,6 2213 11,8 1720 10,9 1368 9,7 965 

105

Šepulje 


45° 44' 54'' 13° 52' 38'' 5412650 m 5067700 m 320 m 

106


z 0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 skupaj 

10 3,7 3,2 5,4 7,4 6,4 5,1 5,3 5,9 6,4 5,4 4,6 3,2 5,8 

1,94 1,26 1,17 1,75 1,90 2,20 1,80 2,25 2,96 2,58 2,37 2,03 1,53 

25 4,1 3,5 5,9 8,1 7,0 5,6 5,8 6,5 7,0 5,9 5,0 3,5 6,4 

2,00 1,29 1,19 1,79 1,96 2,27 1,85 2,32 3,06 2,66 2,44 2,09 1,56 

50 4,3 3,8 6,3 8,7 7,5 6,0 6,3 7,0 7,5 6,4 5,3 3,7 6,9 

2,05 1,33 1,22 1,84 2,01 2,33 1,90 2,38 3,13 2,73 2,51 2,14 1,60 

100 4,7 4,1 6,7 9,4 8,1 6,5 6,8 7,6 8,2 6,9 5,8 4,1 7,4 

1,99 1,29 1,20 1,79 1,94 2,26 1,84 2,31 3,04 2,64 2,43 2,08 1,58 

200 5,2 4,4 7,2 10,2 9,0 7,2 7,5 8,4 9,1 7,7 6,4 4,5 8,1 

1,88 1,22 1,17 1,72 1,84 2,14 1,74 2,18 2,88 2,50 2,30 1,97 1,53 

frekv 3,5 7,6 19,2 23,1 15,8 6,5 3,3 4,1 7,3 6,7 2,2 0,8 100,0 


z 0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 skupaj 

10 2,6 2,0 3,9 5,3 4,0 3,2 3,9 4,0 4,5 3,5 2,9 2,1 4,0 

1,74 1,04 1,10 1,64 1,77 1,74 1,59 1,95 2,54 2,08 1,85 1,71 1,35 

25 3,2 2,5 4,6 6,4 4,8 3,8 4,7 4,8 5,3 4,1 3,4 2,6 4,8 

1,88 1,12 1,15 1,75 1,92 1,88 1,71 2,10 2,74 2,24 2,00 1,85 1,42 

50 3,7 3,0 5,3 7,3 5,6 4,4 5,5 5,6 6,1 4,8 4,0 3,0 5,5 

2,11 1,24 1,22 1,93 2,15 2,11 1,92 2,36 3,09 2,52 2,24 2,08 1,54 

100 4,3 3,6 6,2 8,6 6,6 5,3 6,5 6,6 7,3 5,7 4,7 3,5 6,5 

2,25 1,32 1,30 2,06 2,29 2,25 2,05 2,52 3,29 2,69 2,39 2,21 1,66 

200 5,4 4,4 7,2 10,5 8,3 6,6 8,1 8,3 9,1 7,0 5,9 4,4 8,0 

2,15 1,26 1,26 1,98 2,19 2,15 1,96 2,40 3,14 2,56 2,28 2,11 1,63 

frekv 4,4 8,7 22,2 22,7 13,8 4,5 3,1 4,4 8,1 6,2 0,9 0,8 100,0 


z 0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 skupaj 

10 2,2 1,7 3,5 4,7 3,4 2,6 3,5 3,5 3,9 2,9 2,1 1,8 3,4 

1,57 1,00 1,13 1,69 1,99 1,71 1,63 1,96 2,53 2,10 1,60 1,68 1,35 

25 2,7 2,2 4,3 5,8 4,2 3,3 4,3 4,3 4,8 3,6 2,6 2,3 4,3 

1,68 1,06 1,17 1,80 2,13 1,82 1,74 2,09 2,71 2,24 1,71 1,79 1,42 

50 3,2 2,6 5,0 6,8 4,9 3,8 5,1 5,1 5,6 4,2 3,0 2,7 5,0 

1,86 1,17 1,23 1,97 2,36 2,02 1,93 2,31 3,00 2,48 1,88 1,99 1,53 

100 3,8 3,2 5,8 8,0 5,8 4,6 6,1 6,1 6,6 5,0 3,6 3,2 6,0 

2,04 1,28 1,34 2,16 2,59 2,22 2,12 2,55 3,30 2,73 2,07 2,18 1,67 

200 4,7 3,9 6,8 9,8 7,2 5,7 7,6 7,5 8,2 6,2 4,4 4,0 7,2 

1,95 1,23 1,30 2,08 2,48 2,12 2,03 2,44 3,15 2,61 1,98 2,09 1,63 

frekv 4,7 9,0 23,3 22,6 13,1 3,8 3,1 4,5 8,4 6,0 0,5 0,9 100,0 


z 0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 skupaj 

10 1,8 1,6 2,8 3,6 2,7 2,1 2,8 2,8 3,0 2,3 1,6 1,6 2,7 

1,62 0,96 1,19 1,68 2,04 1,60 1,67 2,05 2,45 2,03 1,66 1,81 1,37 

25 2,3 2,1 3,8 4,7 3,5 2,7 3,6 3,7 3,9 3,0 2,1 2,2 3,6 

1,72 1,01 1,23 1,77 2,16 1,70 1,77 2,17 2,60 2,15 1,76 1,92 1,43 

50 2,8 2,6 4,5 5,7 4,3 3,3 4,4 4,4 4,7 3,6 2,6 2,6 4,3 

1,87 1,09 1,29 1,92 2,35 1,84 1,92 2,36 2,83 2,33 1,90 2,09 1,53 

100 3,4 3,3 5,4 6,9 5,1 4,0 5,3 5,3 5,7 4,4 3,1 3,1 5,3 

2,12 1,23 1,41 2,18 2,68 2,10 2,19 2,69 3,22 2,66 2,17 2,38 1,69 

200 4,2 3,9 6,4 8,4 6,3 4,9 6,5 6,5 6,9 5,3 3,8 3,8 6,4 

2,05 1,19 1,40 2,10 2,58 2,02 2,11 2,59 3,10 2,56 2,09 2,29 1,67 

frekv 5,3 10,5 23,0 21,7 12,1 3,7 3,2 4,9 8,1 5,4 0,5 1,3 100,0 



10 5,3 231 3,6 94 3,2 60 2,5 29 

25 5,7 293 4,3 144 3,9 104 3,3 60 

50 6,1 347 5,0 192 4,5 147 3,9 96 

100 6,6 447 5,8 281 5,3 215 4,7 143 

200 7,3 617 7,1 526 6,5 398 5,7 260 

107

Vipava 


45° 49' 31'' 13° 57' 44'' 5419375 m 5076175 m 117 m 

108


z 0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 skupaj 

10 1,2 20,6 10,0 7,4 3,5 2,7 3,2 6,9 9,8 10,6 4,5 3,6 7,7 

2,43 1,20 0,83 0,82 1,54 1,49 1,38 1,16 1,36 1,22 0,91 0,96 0,83 

25 1,4 22,3 10,8 8,1 3,8 3,0 3,5 7,5 10,6 11,5 4,9 4,0 8,4 

2,51 1,20 0,83 0,82 1,59 1,53 1,43 1,17 1,37 1,23 0,92 0,98 0,83 

50 1,5 23,7 11,5 8,6 4,1 3,2 3,8 8,0 11,3 12,2 5,3 4,3 8,9 

2,57 1,21 0,83 0,82 1,63 1,58 1,46 1,19 1,38 1,23 0,93 1,00 0,83 

100 1,6 25,0 12,1 9,1 4,4 3,4 4,1 8,5 12,0 12,9 5,6 4,6 9,4 

2,49 1,21 0,83 0,83 1,58 1,52 1,42 1,19 1,38 1,24 0,93 0,99 0,84 

200 1,7 26,4 12,8 9,6 4,8 3,8 4,5 9,1 12,7 13,7 5,9 4,9 10,0 

2,36 1,21 0,83 0,83 1,50 1,45 1,35 1,17 1,37 1,23 0,92 0,95 0,84 

frekv. 0,0 3,6 21,6 25,0 3,4 2,6 5,1 16,9 18,2 2,7 0,8 0,2 100,0 


z 0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 skupaj 

10 0,8 15,1 11,6 5,3 2,5 1,9 2,0 3,5 6,9 8,1 3,2 2,5 5,5 

1,76 1,04 0,90 0,77 1,36 1,27 1,18 0,94 1,29 1,18 0,87 0,88 0,77 

25 1,0 17,5 13,5 6,2 3,1 2,3 2,4 4,1 8,0 9,5 3,8 3,0 6,4 

1,90 1,04 0,90 0,78 1,46 1,37 1,27 0,97 1,31 1,19 0,88 0,92 0,77 

50 1,1 19,3 14,9 6,9 3,6 2,7 2,8 4,7 9,0 10,5 4,3 3,5 7,2 

2,14 1,04 0,91 0,78 1,64 1,54 1,42 1,00 1,34 1,19 0,91 0,98 0,78 

100 1,3 21,1 16,3 7,6 4,3 3,2 3,4 5,4 10,0 11,6 4,9 4,2 8,0 

2,28 1,04 0,91 0,78 1,74 1,63 1,51 1,06 1,40 1,21 0,95 1,04 0,78 

200 1,6 22,9 17,7 8,3 5,3 4,0 4,2 6,1 11,1 12,7 5,5 4,9 8,9 

2,17 1,04 0,91 0,79 1,67 1,56 1,44 1,04 1,39 1,23 0,94 1,01 0,79 

frekv. 0,0 1,5 14,0 33,6 3,9 2,3 3,7 12,3 24,2 3,3 1,0 0,3 100,0 


z 0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 skupaj 

10 1,1 12,5 13,4 4,6 2,2 1,7 1,6 2,5 5,9 7,2 2,8 2,2 4,9 

0,71 0,99 1,02 0,77 1,36 1,29 1,23 0,93 1,30 1,20 0,87 0,88 0,76 

25 1,4 15,0 16,1 5,6 2,8 2,1 2,0 3,1 7,2 8,6 3,4 2,7 5,9 

0,74 0,99 1,02 0,77 1,46 1,38 1,31 0,96 1,32 1,20 0,88 0,91 0,76 

50 1,7 16,9 18,1 6,3 3,3 2,5 2,5 3,6 8,2 9,8 3,9 3,2 6,7 

0,81 0,99 1,02 0,77 1,61 1,52 1,44 1,01 1,35 1,21 0,90 0,95 0,77 

100 2,1 18,8 20,1 7,0 4,0 3,0 3,0 4,3 9,3 10,9 4,6 3,8 7,5 

0,88 0,99 1,02 0,77 1,76 1,67 1,58 1,10 1,39 1,23 0,94 1,04 0,78 

200 2,6 20,7 22,2 7,8 4,9 3,7 3,6 5,1 10,4 12,2 5,2 4,5 8,5 

0,85 0,99 1,02 0,78 1,69 1,60 1,51 1,07 1,41 1,25 0,95 1,01 0,79 

frekv. 0,0 0,7 11,2 36,8 4,0 2,3 3,1 10,5 26,6 3,5 1,0 0,3 100,0 


z 0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 skupaj 

10 1,4 0,7 13,1 3,8 2,2 1,5 1,4 1,8 4,5 5,3 2,8 1,9 3,9 

0,87 1,90 1,16 0,78 0,73 1,34 1,29 1,22 1,29 1,19 0,90 0,87 0,77 

25 1,9 0,9 16,8 4,9 2,9 2,0 1,8 2,4 5,9 6,8 3,6 2,4 5,1 

0,91 2,01 1,16 0,79 0,73 1,42 1,37 1,29 1,30 1,20 0,90 0,89 0,77 

50 2,4 1,1 19,7 5,8 3,4 2,4 2,2 2,9 6,9 7,9 4,2 3,0 6,0 

0,98 2,19 1,16 0,79 0,73 1,54 1,48 1,39 1,32 1,21 0,91 0,92 0,78 

100 3,0 1,4 22,5 6,6 3,9 2,9 2,7 3,5 8,0 9,1 4,9 3,5 6,9 

1,09 2,49 1,16 0,79 0,74 1,75 1,69 1,58 1,36 1,23 0,93 0,98 0,78 

200 3,6 1,6 25,3 7,5 4,5 3,5 3,3 4,3 9,2 10,4 5,7 4,2 7,9 

1,06 2,40 1,16 0,80 0,74 1,69 1,62 1,52 1,40 1,26 0,95 0,99 0,79 

frekv. 0,1 0,0 9,1 36,7 6,2 2,5 2,9 7,6 28,3 4,9 1,1 0,4 100,0 



10 8,5 3754 6,5 2188 5,7 1561 4,6 778 

25 9,2 4803 7,5 3427 6,9 2669 5,9 1634 

50 9,8 5738 8,3 4510 7,8 3788 6,9 2586 

100 10,4 6726 9,2 5859 8,7 5154 8,0 3809 

200 11,0 7884 10,2 7618 9,7 6823 9,1 5501 

109

110

Veter na Primorskem (PDF) - Volovja reber

Create successful ePaper yourself

Delete template?

Save as template?