VYUŽITÍ DENNÍCH TEPLOTNÍCH EXTRÉMŮ A ÚHRNU SRÁŽEK K ODHADU GLOBÁLNÍHO SLUNEČNÍHO ZÁŘENÍ
|
|
- Květoslava Vlčková
- před 8 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 ACTA UNIVERSITATIS AGRICULTURAE ET SILVICULTURAE MENDELIANAE BRUNENSIS SBORNÍK MENDELOVY ZEMĚDĚLSKÉ A LESNICKÉ UNIVERZITY V BRNĚ Ročník LII 2 Číslo 5, 2004 VYUŽITÍ DENNÍCH TEPLOTNÍCH EXTRÉMŮ A ÚHRNU SRÁŽEK K ODHADU GLOBÁLNÍHO SLUNEČNÍHO ZÁŘENÍ M. Trnka Došlo: 22. ledna 2004 Abstract TRNKA, M.: Estimates of daily global solar radiation based on the daily temperature extremes and precipitation sums. Acta univ. agric. et silvic. Mendel. Brun., 2004, LII, No. 5, pp Two methods for estimating daily global solar radiation ( ) based on the daily temperature extremes and precipitation sum are compared in the study. All parameters necessary for application of both methods were derived either from literature or from climatic characteristics easily available at the given meteorological stations excluding need for measured data. The performance of both methods was assessed with a help of meteorological database including 4 stations in the Czech Republic (data were provided by the Czech Hydrometeorological Institute) and 6 in Austria (data provided by the Austrian Weather Service) containing in total observational day. For each day in the database observed daily sum of, daily maximum and minimum temperatures and precipitation sum were available. Coefficient of determination, slope of regression line forced through origin, mean bias error (MBE) and root mean square error (RMSE) were used as performance indicators. The first method proposed by Winslow et al. (2001) Eq. (1) is capable to explain 86% of daily variability, with systematic error represented by MBE equaling to 0.19 MJ.m 2.day 1 and random error indicated by RMSE reaching up to The second method published by Thornton and Running (1999)-Eq. (2) was found to be in almost all parameters inferior to the Eq. (1) and thus the Eq. (1) is recommended to be used in the Central European region (up to 600 m above the sea level). This method might be recommended for stations where neither measured or sunshine duration hours exist. However, one should take into consideration that relative MBE and RMSE are in some months higher than 10% and 30% respectively, which may compromise results of subsequent calculations made with use of estimated solar radiation data and alter the order of the method suitability. global solar radiation, empirical models 1. ÚVOD Hodnoty denních sum globálního záření ( ) jsou nepostradatelným vstupním údajem pro celou řadu aplikací v různých odvětvích výzkumné činnosti. V oblasti fyziologie rostlin slouží například jako základní vstupní proměnná ve výpočtech radiační a energetické bilance nebo při sledování procesů fotosyntézy, které jsou přímo závislé na využití dostupného slunečního záření a jeho konverzi na chemickou energii. V širším pohledu rostlinné výroby je dostupnost hodnot denních sum nutným předpokladem použití řady metod výpočtu potenciální a aktuální evapotranspirace (Allen et al., 1998), jež jsou používány v řadě prakticky významných aplikací, jakými jsou automatizované závlahové systémy, vyžití a aplikace růstových modelů (žalud, Dubrovský, 2002), 13
2 14 M. Trnka případně v oblasti metod hodnotící míru zemědělského sucha (trnka et al., 2003). Zároveň je znalost hodnot evapotranspirace základní vstupní veličinou řady modelů hydrologických. Vzhledem k tomu, že globální radiace vstupuje jako řídicí proměnná do řady aplikací, byla v některých studiích analyzována jak velikost chyby měření, tak i nepřesnosti odhadu denních hodnot způsobených náhradními metodami výpočtu. Tyto studie prokázaly, že nadhodnocení hodnot o 4 % vede k chybě ve výpočtu potenciální evapotranspirace v intervalu 1,6 3,6 % v závislosti na ročním období (Llasat a Snyder, 1998). Lindsey a Farnsworth (1997) zjistili, že použití oblačnosti jako prediktoru k výpočtu hodnot způsobuje chybu v odhadech výparu v průměru 14 % (výjimečně až 39 %). Použití hodnot vypočtených na základě jiných meteorologických prvků bylo testováno i v případě růstových modelů. Detailní studie De Jonga a Stewarta (1993) přinesla zjištění, že i použití metody s relativně velkou přesností odhadu (odmocnina průměrné kvadratické chyby v rozmezí 10,7 14,3 %) vede k chybě odhadovaného výnosu jarní pšenice v řádu kg.ha 1. Z tohoto důvodu je nutné, před použitím náhradních metod výpočtu v následných aplikacích, znát chybu, se kterou jsou hodnoty stanoveny a jak tato chyba ovlivňuje konečné výstupy (např. hodnoty evapotranspirace, simulovaného výnosu apod.). Přes již uvedený význam globální radiace a zřejmou nutnost zajistit co nejpřesnější hodnoty pro řadu aplikací, je hustota stanic s měřením několikanásobně menší než v případě většiny ostatních veličin a poměr stanic provádějících tato měření ku celkovému počtu klimatologických stanic se pohybuje od 1: 10 v Německu (Oesterle, 2001) přes 1:20 v Rakousku a České republice po 1:500 v celosvětovém měřítku (Thornton et al., 1997). Naproti tomu velké množství klimatologických stanic provádí měření doby trvání slunečního svitu a všechny pak zaznamenávají maximální (T MAX ) a minimální (T MIN ) teplotu spolu s denním úhrnem srážek (P). Z tohoto důvodu byla vyvinuta řada metod pro odhad denních sum na základě běžně dostupných meteorologických prvků, zejména doby trvání slunečního svitu (např. Angström, 1924; Klabzuba et al., 1999) oblačnosti (např. Kasten a Czeplak, 1984; Supit a van Kappel, 1998), denních teplotních extrémů (např. Bristow a Campbell, 1984; Donatelli a Campbell, 1998) a také kombinaci teplotních extrémů s denním úhrnem srážek (Winslow et al., 2001; Thornton a Running, 1999; Liu a Scott, 2001). Většina z těchto metod vyjadřuje hodnotu slunečního záření dopadajícího na zemský povrch ( ) jako poměrnou část z celkové denní extraterestrické radiace R A, tj. slunečního záření dopadajícího na jednotku plochy na horní hranici atmosféry. Velikost této části je pak určována propustností atmosféry vyjádřené její transmitancí. Fyzikální procesy probíhající mezi slunečním zářením a atmosférou, kterou záření prochází, jsou velmi složité, nicméně vztah mezi propustností atmosféry a některými meteorologickými prvky lze vyjádřit empiricky s poměrně vysokou přesností (Liu a Scott, 2001). Zatímco využití doby trvání slunečního svitu pro odhad má na našem území dlouhou tradici (např. Klabzuba et al., 1999; Vaníček, 1985), metody založené na vztahu mezi propustností atmosféry a denními hodnotami T MAX, T MIN a P jsou využívány poměrně omezeně. Vzhledem k tomu, že v posledních letech byl učiněn výrazný pokrok ve vývoji metod založených právě na těchto třech snadno dostupných prediktorech, zaměřuje se tento příspěvek na ověření použitelnosti dvou metod v regionu střední Evropy publikovaných v posledních pěti letech. 2. MATERIÁL A METODY Poloha vybraných deseti stanic, které se nacházejí na území ČR a Rakouska, je patrná z Obr. 1. Vzhledem k tomu, že pracoviště Ústavu krajinné ekologie se zabývá především aplikací růstových modelů pro pšenici ozimou a ječmen jarní v podmínkách střední Evropy, byly vybrány pouze stanice s nadmořskou výškou menší než 600 m n. m. (Tab. I), což je přibližně hranice, nad níž se nevyskytují významné plochy zemědělsky obdělávané půdy. Meteorologické stanice, jejichž rozsáhlé databáze byly pro účely práce využity, patří do sítě Českého hydrometeorologického ústavu (ČHMÚ) a Rakouské meteorologické služby (ZAMG), které také poskytly všechna potřebná data k provedení této studie. Pro každou z lokalit byly získány kompletní datové soubory naměřených hodnot, T MAX, T MIN a P. Přestože metoda měření denního úhrnu srážek (tedy v období od 7 hodin ráno středního místního času (SMČ) do 7 hodin ráno následujícího dne) znamená, že minimálně část srážek může spadat do následujícího dne, nebylo provedeno žádné zohlednění tohoto jevu, neboť se jedná o konvenční způsob záznamu srážek v rámci obou institucí doporučený Světovou meteorologickou organizací (WMO). Navíc nutnost další opravy vstupních dat by snižovala aplikovatelnost testovaných metod. Práce byly zahájeny s použitím vstupní databáze pro celkem 16 stanic, pro něž byly k dispozici soubory všech nezbytných meteorologických prvků. Na základě vstupní analýzy zaměřené především na úplnost a spolehlivost dat bylo do studie zařazeno pouze deset stanic. Ve výsledné databázi tak byly ponechány pouze ty ročníky, u nichž byla k dispozici kompletní denní data pro všechny meteorologické prvky. Celkem pak bylo pro další analýzy použito 114 ročníků (tj pozorovacích dní), přičemž počet ročníků s kompletními daty se na jednotlivých stanicích pohyboval od 6 do 16 (viz. Tab. I). Denní hodnota R A nezbytná pro obě použité me-
3 Využití denních teplotních extémů a úhrnu srážek k odhadu globálního slunečního záření 15 1: Mapa meteorologických stanic použitých v rámci studie (východní část Rakouska není zobrazena vzhledem k charakteristikám použité Křovákovy projekce) I: Přehled meteorologických stanic použitých ve studii a) Název zem. šířka zem. délka Nadm. výška (m) T prům. ( C) Srážky b) (mm) Ročníky použité pro výpočty c) Gmunden ; 93 95; Graz Gross Enzersdorf Hradec Králové Kocelovice ; Kremsmünster ;90;93;96;97; Kuchařovice Langenlois ;93;95;96; Ostrava Poruba ;94;96;98;99 11 Retz ;82;94;95; Počet let a ) Hodnoty roční průměrné teploty (T prům ) a průměrného ročního úhrnu srážek byly vypočteny jako průměr z ročníků použitých pro následné výpočty (tj. sloupec 7). Referenční období se tedy u jednotlivých stanic liší a kolísá v rozmezí 6 16 let. b ) Průměrný roční úhrn srážek na uvedené lokalitě c ) Vyznačené ročníky obsahující kompletní data pro všechny parametry použité pro následné výpočty
4 16 M. Trnka tody byla vypočtena metodou Duffieho a Beckmana (1980), která bere v úvahu mj. i relativní vzdálenost Země a Slunce kolísající v rozmezí ±3,3 %, jež byla některými autory dřívějších studií zanedbávána (např. Bristow a Campbell, 1984). Hodnota solární konstanty vychází z práce Frolicha (1982) a činí 1367 W.m 2 tj. 118,1 MJ.m 2.den 1. Tato hodnota je obecně doporučována (např. Allen et al.,1998) a byla potvrzena i nedávnou studií založenou na detailní 24leté řadě pozorování (Gueymard, 2003). Po analýze vstupních dat následovalo hodnocení rozložení naměřených hodnot v rámci databáze, přičemž bylo zvoleno 11 intervalů s krokem 3 MJ.m 2.den 1. Jak je zřejmé z Obr. 2a, 60 % hodnot leží mezi hodnotami 0 12 MJ.m 2.den 1. Aby bylo možné posoudit chování obou metod za dnů s různou hodnotou transmisivity atmosféry, byly všechny pozorovací dny v databázi zařazeny do kategorií na základě poměru hodnot vs. R A (Obr. 2b). Hodnoty poměru blízké 1 představují dny s vysokou transmisivitou a naopak. Jak je z Obr. 2b zřejmé, je rozdělení uniformní, s výjimkou hodnot poměru vs. R A vyšších než 0,70. Většina v současnosti používaných metod založených na predikci denní sumy na základě denních teplotních extrémů (včetně obou metod testovaných v této studii) vychází z konceptu navrženého před 20 lety Bristowem a Campbellem (1984). Původní metoda redukuje hodnotu denní R A o tu část záření, která je zachycena atmosférou (převážně oblaky), přičemž zavádí termín transmisivita (τ). Transmisivita pak může být vypočtena na základě denní teplotní amplitudy a místně specifických empirických koeficientů. Relativní přesnost odhadu získala této metodě značnou oblibu. Na druhé straně je však nutné připomenout, že tato metoda vyžaduje pro stanovení koeficientů dostatečně velký učební soubor současných pozorování, T MAX, T MIN a P, což snižuje její obecnou použitelnost. Hlavní pozornost se proto při práci s touto metodou upřela na odstranění nutnosti stanovovat koeficienty z učebního souboru s využitím explicitního zavedení denního úhrnu srážek jako vstupní proměnné, která je podobně jako hodnoty T MAX a T MIN na všech standartních meteorologických stanicích k dispozici. Této problematice bylo věnováno i několik rozsáhlých studií (např. Winslow et al., 2001; Thornton a Running, 1999). Metoda navržená Winslowem et al. (2001) dále jen rovnice (1) nabízí globálně aplikovatelnou rovnici ve tvaru: βe s (T min ) = τ cf D 1 R A, (1) e s (T max ) kde e S (T min ) a e (T ) jsou hodnoty tlaku nasycené S max vodní páry při teplotách T MIN a T MAX. Proměnná τ cf vyjadřuje atmosférickou transmitancí a je vypočtena jako funkce zeměpisné šířky, nadmořské výšky a průměrné roční teploty. Činitel D pak koriguje chybu vyvolanou rozdílem mezi časem dosažení denní maximální teploty a západem slunce. Parametr β zůstává konstantní, s výjimkou horských oblastí s extrémními hodnotami denní amplitudy. Vzhledem ke skutečnosti, že nejvyšší nadmořská výška v souboru použitých stanic je rovna 519 m n. m., byla pro výpočty použita hodnota parametru β navržená autory metody, tj. 1,041. Metoda navržená Thorton a Runningem (1999) dále jen rovnice (2) vychází rovněž z metody navržené Bristowem a Campbellem (1984) a byla formulována v následujícím tvaru: = R A T t,max T f max, (2) kde T t,max představuje maximální denní transmitanci (za jasného dne) na dané lokalitě a závisí na nadmořské výšce lokality a napětí vodních par v přízemní vrstvě v daném dni v roce. Proměnná T f max představuje poměrnou část T t,max, která se daný den realizovala (tj. korekce na stupeň oblačnosti). Původní verze byla dále vylepšena (Thornton et al., 2000) zavedením modelu pro odhad sněhové pokrývky a zavedením korekce pro zastíněný horizont. První z uvedených modifikací spolu s hodnotami empirických koeficientů odvozených pro podmínky vybraných rakouských stanic byla použita i pro účely této studie. Hodnoty koeficientů uvedené v této studii se výrazně neliší od hodnot publikovaných v původní práci Thorntona a Runninga (1999) a jsou použitelné pro území střední Evropy (Thornton, 2003, osobní sdělení). Přesnost odhadu byla hodnocena s využitím průměrné odchylky (MBE), která je považována za vhodný indikátor systematické chyby, zatímco odmocnina průměrné kvadratické chyby (RMSE) byla použita jako nástroj pro hodnocení chyby nesystematické (Davies a McKay, 1989). MBE byla vypočtena na základě následujícího vzorce : (Q merena Q vypoctena ) MBE =, (3) N mereni kde Q merena a Q vypoctena představují naměřené, resp. příslušnou metodou vypočtené denní sumy (MJ.m 2.den 1 ) a proměnná N mereni symbolizuje počet pozorování. Hodnota RMSE byla odvozena na základě následujícího vzorce: (Q merena Q vypoctena ) RMSE =. (4) N mereni
5 Využití denních teplotních extémů a úhrnu srážek k odhadu globálního slunečního záření 17 Oba statistické ukazatele byly vypočteny pro jednotlivé měsíce a roční úhrny v celé databázi stanic a jsou vyjádřeny jak v absolutních jednotkách, tj. MJ.m 2.den 1, tak jako podíl absolutní hodnoty příslušného indexu a průměrné hodnoty v příslušném období. Pro posouzení spolehlivosti obou metod stanovení a kvantifikaci vysvětlené variability byla vypočtena hodnota koeficientu determinace a také hodnota směrnice regresní přímky procházející nulou. Kromě denních hodnot byla též posuzována přesnost obou metod pro výpočet měsíčních sum. Uvedené metody analýzy výsledných dat byly rovněž použity k posouzení přesnosti výpočtu v rámci jednotlivých intervalů naměřených denních sum (Obr. 2a) a také pro dny s definovaným poměrem / R A (Obr. 2b). 2: Procenta pozorovacích dnů náležejících do jednotlivých kategorií (A). Rozdělení pozorovacích dní podle hodnoty pozorované denní sumy ; (B) Rozdělení pozorovacích dní podle hodnoty poměru /R A. V obou případech je počet dní vyjádřen jako poměrná část z celkového počtu pozorovacích dní použitých ve studii, tj
6 18 M. Trnka 3. VÝSLEDKY A DISKUSE Jak vyplývá z Tab. II, variabilita naměřených hodnot vysvětlená rovnicí (1) je vyšší (86 %) než v případě rovnice druhé (82 %), přičemž existují jisté rozdíly mezi jednotlivými lokalitami. Obecně byly nejvyšší hodnoty R 2 zjištěny u stanic s nejdelšími řadami dat, tj. Hradec Králové, Kocelovice a Kuchařovice. Hodnoty směrnic regresních přímek procházejících 0 jsou u obou rovnic menší než 1, a to zejména u rovnice (2), z čehož lze odvodit tendenci obou metod mírně podhodnocovat denní sumy. Hodnota koeficientu determinace nevykazuje výraznou, na lokalitě závislou proměnlivost, (Tab. II), nicméně totéž nelze konstatovat o hodnotě směrnice regresní přímky. Tendence nadhodnocovat vypočtené hodnoty byla u obou metod pozorována v případě stanic Ostrava-Poruba a Graz (rozsáhlé průmyslové aglomerace na severu a jihu studované oblasti), zatímco nejvýraznější tendence podhodnocovat hodnoty byla zjištěna na rurální stanici Gross-Enzesdorf. II: Přehled statistických ukazatelů pro obě statistické metody, kde R 2 koeficient determinace; směrnice směrnice přímky lineární regrese procházející počátkem; MBE průměrná střední odchylka a RMSE odmocnina střední kvadratické odchylky. Název stanice rovnice (1) rovnice (2) rovnice (1) rovnice (2) rovnice (1) rovnice (2) Winslow et al. Thornton a Running a) R 2 b) směrnice R 2 Směrnice Winslow et al. Thornton a Running Winslow et al. Thornton a Running MBE MBE RMSE RMSE abs. c) rel. d) abs. rel. abs. rel. abs. rel. Gmunden 0,86 0,97 0,85 0,95 0,17 1,75 0,37 3,86 2,89 30,13 3,11 32,40 Graz 0,86 0,99 0,81 1,04 0,22 1,93 1,21 10,48 3,00 25,70 3,60 31,40 Gross-Enzersdorf 0,84 0,89 0,84 0,88 1,21 10,10 0,92 7,60 3,50 29,20 3,50 29,20 Hradec Králové 0,88 1,03 0,86 0,96 0,70 6,70 0,30 2,90 3,00 28,40 3,00 28,80 Kocelovice 0,88 0,98 0,85 0,94 0,05 0,50 0,10 0,82 2,85 26,38 3,06 28,31 Kremsmünster 0,86 0,89 0,82 0,97 0,87 7,61 0,32 2,80 3,25 28,44 3,53 30,88 Kuchařovice 0,88 0,98 0,86 0,96 0,03 0,28 0,23 2,04 2,83 25,81 3,00 27,09 Langenlois 0,85 1,03 0,83 0,95 0,66 5,98 0,17 1,56 3,31 29,97 3,23 29,31 Ostrava-Poruba 0,86 1,11 0,85 1,02 1,56 15,60 1,03 10,25 3,49 34,78 3,19 31,76 Retz 0,82 0,93 0,82 0,95 0,59 4,73 0,07 0,57 3,55 28,49 3,17 27,80 Průměr 0,86 0,97 0,82 0,92 0,19 1,70 0,33 3,00 3,09 28,60 3,21 29,74 STD 0,77 7,09 0,55 4,94 0,27 2,53 0,21 1,71 a ) Hodnoty koeficientu determinace pro regresní přímku nejlépe odpovídající datovému souboru b ) Hodnoty směrnice regresní přímky procházející počátkem ideální hodnota 1.00 c ) Hodnoty absolutní chyby jsou v uvedeny v MJ.m 2.den 1 d ) Hodnoty relativní chyby jsou uvedeny v (%) Zjištěné hodnoty koeficientu determinace u obou metod využívajících jako prediktory denní extrémy teplot a úhrn srážek odpovídají doposud publikovaným studiím z jiných geografických oblastí v mírném klimatickém pásmu. Na základě uvedených vstupních dat byla nejlepší z řady testovaných metod schopna vysvětlit 79 % variability pozorované na 39 australských stanicích (Liu a Scott, 2001). Naproti tomu pro obdobnou metodu v podmínkách západokanadských provincií byla hodnota koeficientu determinace rovna pouze 0,57 (De Jong a Stewart, 1993). Hodnoty R 2 zjištěné pro rovnici (1), tj. 0,82 0,88, odpovídají tvrzením autorů metody (Winslow et al., 2001), kteří pro stanice ležící mezi sev. šířky odvodili hodnoty v intervalu 0,69 0,91. V případě rovnice (2) jsou hodnoty koeficientu determinace nižší, tj. 0,81 0,85, přičemž tyto hodnoty byly zjištěny i samotnými autory metody ve srovnatelných klimatických podmínkách (Thornton a Running, 1999). Obě uvedené metody nicméně vykazují v oblasti střední Evropy podstatně lepší výsledky než v teplém a vlhkém podnebí, jak dokumentují některé doposud publikované práce (Almeida a Landsberg, 2003). Křivky kumulativní frekvence hodnot MBE pro rovnice (1) a
7 Využití denních teplotních extémů a úhrnu srážek k odhadu globálního slunečního záření 19 (2) nám dovolují konstatovat, že 85 % hodnot bylo odhadnuto s chybou menší než ±5,0 MJ.m 2.den 1, přičemž v tomto intervalu nebyl mezi oběma metodami významný rozdíl (Obr. 3a). Nicméně rovnice (1) vykazovala znatelně lepší výsledky pro hodnoty odchylek v rozmezí ±1,0 MJ.m 2.den 1, kdy 33,7 % všech hodnot bylo vypočteno maximálně s uvedenou hodnotou odchylky, zatímco při použití rovnice (2) se v uvedeném intervalu nacházelo pouze 31,0 % všech hodnot. Průměrná roční hodnota MBE vycházející ze souboru všech pozorování v databázi je rovna 0,19 MJ.m 2.den 1 pro rovnici (1) a 0,33 MJ.m 2.den 1 pro rovnici (2). Jak ovšem vyplývá z Obr. 4a, hodnoty relativní MBE vykazují výrazný sezonní průběh, kdy kolísají v rozmezí 12,0 % až 8,1 % v případě rovnice (1) a 5,2 % až 20,3 % v případě rovnice (2). Z tabulky II rovněž vyplývá, že hodnoty systematické chyby (MBE) jsou na jednotlivých lokalitách výrazně (řádově 10x) menší než hodnoty chyby náhodné (RMSE), což v praxi znamená, že význam systematické chyby obou metod je pro běžné použití víceméně zanedbatelný. Obecně lze říci, že rovnice (1) vykazuje tendenci k nadhodnocování hodnot v průběhu teplé části roku (duben září) a podhodnocování v průběhu chladných měsíců, zatímco rovnice (2) vykazuje opačný trend. Pokud porovnáme hodnoty roční průměrné MBE na jednotlivých stanicích, dospějeme k obdobným závěrům, jako v případě směrnice regresní přímky. To znamená, že roční hodnota MBE je nejvyšší na stanicích Ostrava-Poruba a Graz a dosahuje hodnot přesahujících 1,0 MJ.m 2.den 1. Zejména v případě první stanice jde o fenomén pravděpodobně zapříčiněný průmyslovým znečištěním, neboť metody založené na trvání slunečního svitu (Trnka et al., 2003), na rozdíl od rovnic (1) a (2), obdobnou tendenci na této stanici nevykazují. Diference mezi metodami pak lze vysvětlit tím, že pokles atmosférické transmitance z důvodu znečištění atmosféry ovlivňuje přibližně stejně jak měření hodnot globální radiace, tak trvání doby slunečního svitu. Z tohoto důvodu jsou metody používající sluneční svit jako prediktor daleko méně ovlivňovány znečištěním atmosféry než metody založené na ostatních meteorologických prvcích, zejména denních extrémech teploty. Toto tvrzení je podpořeno i skutečností, že rurální stanice (např. Kuchařovice a Gross-Enzessdorf) vykazují obdobné nebo nižší hodnoty MBE než metoda Angström-Prescottova (Prescot, 1940). Pokud je použita rovnice (1), pohybuje se hodnota průměrné roční MBE od 1,21 do 1,56 MJ.m 2.den 1, což je srovnatelný výsledek, jaký byl uveřejněn autory metody pro pět stanic, na nichž byla tato metoda vyvinuta. Thornton a Running, autoři rovnice (2), uvádějí hodnotu 0,51 MJ.m 2.den 1 pro lokality, kde byla metoda původně parametrizována a v rozmezí 1,26 až 0,68 MJ.m 2.den 1 pro 13 stanic s nadmořskou výškou menší než 600 m n. m. z celkového počtu 27 testovaných v podmínkách Rakouska (Thornton et al., 2000). V porovnání s touto prací vykazují presentované výsledky (zhrnující sedm nových stanic) hodnotu MBE v intervalu 0,92 do 1,21 MJ.m 2.den 1. Kumulativní frekvence hodnot RMSE (Obr. 3b) se v rámci databáze pro rovnice (1) a (2) významně neliší. Nicméně obdobně jako v případě kumulativní frekvence MBE (Obr. 3a), rovnice (1) vykazuje lepší výsledky než druhá testovaná metoda. Zatímco v případě aplikace rovnice (1) bylo 90 % hodnot vypočteno s RMSE menší než 5,0 MJ.m 2.den 1, při použití rovnice (2) byla odchylka zahrnující stejnou část databáze o 0,5 MJ.m 2.den 1 větší. Průměrná denní hodnota RMSE vypočtená ze všech pozorovacích dní odpovídala v případě rovnice (1) 3,09 MJ.m 2.den 1, tj. 28,9 %, a v případě rovnice (2) 3,21 MJ.m 2.den 1, tj. 29,7 % (Tab. II). Z porovnání hodnot RMSE pro obě testované metody a výsledků získaných aplikací klasické Angström-Prescottovy metody vyplývá, že hodnota RMSE je u metod založených na použití denních extrémů teplot a úhrnu srážek přibližně dvojnásobná. I když mezistaniční porovnání roční průměrné hodnoty RMSE vede k závěru, že tyto rozdíly jsou poměrně malé, s hodnotou standardní odchylky 0,21, resp. do 0,27 MJ.m 2.den 1. Obr. 5 dokládá jak výrazný roční chod hodnot RMSE, tak i existenci mezistaničních rozdílů, které jsou v absolutních číslech nejvýraznější během června a července, kdy rozdíl v hodnotě RMSE (vyjadřující náhodnou chybu) přesáhl 1 MJ.m 2.den 1. Jak dokumentuje Obr. 4b, relativní hodnota RMSE je naopak nejnižší v letních měsících a obě použité metody ukazují naprosto srovnatelné výsledky. V měsících prosinci a lednu vykazuje rovnice (1) hodnoty RMSE o % menší než rovnice (2), což i přes celkové nízké denní sumy v tomto měsíci představuje výrazné zlepšení. Celková hodnota relativní RMSE pak kolísá v jednotlivých měsících v rozmezí 20,6 % až 50,4 % v případě rovnice (1) a v intervalu 22,4 % až 71,6 % v případě rovnice (2). Zmíněné hodnoty RMSE zjištěné pro rovnice (1) (3,09 MJ.m 2.den 1, tj. 28,6 %) a (2) (3,21 MJ.m 2.den 1, tj. 29,7 %) se mohou jevit příliš vysoké, zvláště v porovnání s prací De Jonga a Stewarta (2003). Autoři uvedené práce navrhli metodu vycházející ze stejných prediktorů jako metody testované v této studii, přičemž hodnota relativní RMSE činila pouze 10,7 % v červenci a 15,7 % v listopadu. Těchto výsledků však bylo možné dosáhnout pouze díky parametrizaci uvedené metody s pomocí naměřených dat, s jejichž pomocí byly stanoveny místně specifické empirické koeficienty, a to pro každou stanici a každý měsíc v roce. Již dříve zmíněná australská studie (Liu a Scott, 2001) sice přinesla metodu umožňující odhad s menší hodnotou RMSE než obě v této práci testované metody, nicméně rozdíl je v tomto
8 20 M. Trnka 3: Porovnání kumulativní četnosti pro (A) denní průměrnou odchylku (MBE), resp. (B) odmocninu průměrné kvadratické chyby (RMSE) pro obě porovnávané metody, na základě dat z deseti použitých stanic
9 Využití denních teplotních extémů a úhrnu srážek k odhadu globálního slunečního záření 21 4: Roční a měsíční hodnoty (A) MBE a (B) RMSE pro obě porovnávané metody jako průměr získaný na základě dat ze všech použitých lokalit
10 22 M. Trnka 5: Srovnání ročních a měsíčních hodnot RMSE na deseti použitých stanicích pro obě testované metody (A) Winslow et al. 2001; (B) Thornton a Running, 1999
11 Využití denních teplotních extémů a úhrnu srážek k odhadu globálního slunečního záření 23 případě relativně malý. Publikované výsledky totiž ukazují na nesystematickou chybu v intervalu 2,23 MJ.m 2.den 1 až 3,49 MJ.m 2.den 1 pro 39 stanic zahrnutých do studie (jedná se o roční průměrné hodnoty RMSE na jednotlivých stanicích). Na rozdíl od rovnic (1) a (2) vyžaduje i tato metoda lokální parametrizaci s použitím měřených hodnot. Výsledky získané s použitím rovnice (1) pro oblast střední Evropy překvapivě dobře korespondují (Tab. II) s originálními výsledky získanými pro pět stanic, na nichž byla tato metoda odvozena, kdy se hodnota RMSE v roční průměru pohybovala v rozmezí od 2,46 MJ.m 2.den 1 až po 4,41 MJ.m 2.den 1. Detailně lze chování obou modelů ve vztahu k denním a měsíčním hodnotám posoudit na Obr. 6. Hodnoty denních dat v žádném případě neleží na linii 1:1, s čímž souvisí relativně vysoké hodnoty RMSE. Nicméně u rovnice (1) zachycené na Obr. 6a lze ze vztahu regresní přímky a linie 1:1 usuzovat, že tato metoda relativně spolehlivě pracuje jak pro dny s vysokou, tak s nízkou sumou. Naopak rovnice (2) ve dnech s nízkou hodnotou vypočtenou denní sumu globální radiace nadhodnocuje a naopak (Obr. 6b). V případě měsíčních sum (Obr. 6c,d) jsou patrné znatelně lepší výsledky rovnice (1), i když v měsících s hodnotou větší než 500 MJ.m 2.měsíc 1 má tato metoda sklon k nadhodnocování vypočtených hodnot v porovnání se skutečností. Tento jev úzce souvisí s výraznou dominancí náhodné chyby nad chybou systematickou. Rovnice (1) rovněž umožňuje výpočet zatížené menší chybou než metoda substituce chybějících hodnot daty ze sousední stanice za předpokladu, že vzdálenost mezi stanicemi je větší než 80 km (Trnka et al., 2003). Důvody nadhodnocování vypočtených hodnot pro dny s relativně nízkým úhrnem a podhodnocování v případě dnů s vyšší hodnotou, které se do jisté míry projevuje u obou použitých metod, spočívá s největší pravděpodobností v samotné podstatě obou metod a mohly by být blíže konkretizovány na základě analýzy hodinových dat, která však nebyla pro účely této studie k dispozici. Pro názornější posouzení chování obou metod během dnů s různou hodnotou byla použita jako indikátor relativní hodnota MBE. Obr. 7a jasně ukazuje, že obě metody nadhodnocují vypočtenou hodnotu v porovnání s měřenými daty během dnů s úhrnem globální radiace v intervalu 0,1 9,0 MJ.m 2 den 1, a to v případě rovnice (1) o 6,0 až 40 % a u rovnice (2) dokonce o 16,5 % až 88,0 %. U dnů s hodnotou větší než 24,1 MJ.m 2.den 1 vykazují obě metody tendenci k podhodnocení denní sumy. Význam tohoto zjištění spočívá zejména v tom, že celých 49,6 % ze všech pozorovacích dnů v databázi náleží do skupiny dní s hodnotou menší než 9,0 MJ.m 2 den 1 a 8,1 % naopak do skupiny dní s hodnotou větší 24,1 MJ.m 2 den 1, což zčásti vysvětluje celkové nadhodnocování hodnot s ohledem na vyšší četnost výskytu nižších hodnot RG (viz. Obr. 2a). Na základě Obr. 7a je také možné konstatovat, že obě metody jsou nejspolehlivější (ve smyslu poskytování nestranného odhadu ) během dnů s hodnotou od 9,1 MJ.m 2 den 1 do 24,0 MJ.m 2 den 1. Zejména výsledky rovnice (2) pro dny se sumou globální radiace menší než 6,0 MJ.m 2 den 1 jsou problematické, zvlášť pokud uvážíme, že hodnota relativní RMSE přesahuje 100 %. Taková nepřesnost odhadu hodnot by samozřejmě velmi negativně ovlivnila uplatnění těchto metod v následných aplikacích. Detailní rozbor databáze ovšem zároveň prokázal, že takřka 85 % dní s denní sumou menší než 9,0 MJ.m 2 den 1 spadá do období od října do března, což znamená, že obě metody (a zejména rovnice (1)) jsou velmi dobře aplikovatelné na území střední Evropy v průběhu hlavního vegetačního období (tj. na sledovaných lokalitách měsíce duben až září). V těchto měsících je pro použitelnost obou metod pro konkrétní účel významné jejich chování během dnů s hodnotami většími než 24 MJ.m 2 den 1. Výše uvedená analýza byla následována detailním porovnáním chování obou metod při různých hodnotách transmisivity, kdy byla propustnost atmosféry v jednotlivých dnech posuzována pomocí poměru / R A (Obr. 7b). Obecně lze konstatovat, že dny s hodnotou tohoto poměru blízké nule odpovídají dnům s nízkou transmisivitou, která je převážně ovlivněna oblačností, zatímco u hodnot blízkých jedné lze hovořit o jasných dnech (oblačnost < 0,2) či dnech s výskytem pouze vysokých oblaků (zejména cirrus a cirrocumulus), které mohou za jistých okolností zvyšovat hodnoty naměřené prostřednictvím aerosolového rozptylu. Z obrázku je zřejmé, že obě metody dosahují uspokojivých výsledků během dní s hodnotou poměru v rozmezí 0,45 0,55. Při hodnotách poměru 0,25 0,70 se MBE pohybuje v rozmezí ±20 %, přičemž zejména při nízkých hodnotách poměru / R A se výrazně projevují přednosti rovnice (1). Během dnů s krajními hodnotami poměru úspěšnost obou metod výrazně klesá a hodnoty MBE mohou překročit i 100 %. Uvedená analýza ukázala, že obě metody jsou nespolehlivé při nízkých, resp. vysokých hodnotách poměru /R A, tedy že žádná z uvedených metod není použitelná během dnů s velmi nízkou či naopak velmi vysokou transmisivitou atmosféry.
12 24 M. Trnka 6: Denní (A,B) a měsíční sumy (C,D) globální radiace naměřené vs. vypočtené s využitím rovnice (1) Winslow et al., 2001 (A,C) a rovnice (2) Thornton a Running, 1999 (B,D) pro všechny pozorovací dny (měsíce) v databázi jsou vyneseny v bodovém grafu. Přerušovaná čára značí přímku 1:1; nepřerušovaná čára (A,B) představuje lineární regresní přímku. Šedě vyplněné symboly (C,D) označují rakouské stanice.
13 Využití denních teplotních extémů a úhrnu srážek k odhadu globálního slunečního záření 25 7: Hodnoty denní průměrné odchylky (MBE) pro (A) definované intervaly podle denní sumy naměřené (Obr. 2a) a (B) v průběhu dní různou hodnotou poměru naměřené a R A (Obr. 2b)
14 26 M. Trnka SOUHRN V rámci této práce byly testovány dvě metody odhadu denní globální radiace s použitím hodnot teplotních extrémů a denního úhrnu srážek. Všechny parametry nezbytné pro aplikaci obou metod byly odvozeny z literatury, případně na základě běžně dostupných dlouhodobých klimatických charakteristik pro jednotlivé meteorologické stanice. Je nutné zdůraznit, že pro parametrizaci metod nebyly použity měřené hodnoty. K otestování obou metod byla sestavena databáze zahrnující deset meteorologických stanic na území České republiky a Rakouska obsahující celkem pozorovacích dní, pro které byly k dispozici hodnoty pozorované denní sumy, denní maximální a minimální teplota a úhrn srážek. Obě metody byly srovnávány s pomocí koeficientu determinace, hodnoty směrnice regresní přímky, průměrné odchylky (MBE) a odmocniny průměrné kvadratické chyby (RMSE). Metoda navržená Winslowem et al. (rovnice (1)) je schopná vysvětlit 86 % variability pozorovaných denních hodnot, přičemž hodnota systematické chyby v ročním průměru vyjádřená jako MBE činí 0,19 MJ.m 2.den 1 a průměrná velikost nesystematické chyby vyjádřená hodnotou RMSE ve stejném období činí 3,09 MJ.m 2.den 1. Výpočty s použitím metody publikované Thorntonem a Runningem (rovnice (2)) jsou zatíženy větší systematickou i nesystematickou chybou, a proto lze pro území střední Evropy (do nadmořské výšky 600 m n. m.) doporučit rovnici (1). I když hodnoty relativní MBE během některých měsíců překračují 10 % a hodnoty RMSE přesahují 30 %, lze rovnici (1) doporučit pro odhad denních a měsíčních sum pro stanice, na nichž nejsou k dispozici měřené hodnoty, slunečního svitu případně oblačnosti, které umožňují přesnější určení hodnot. globální sluneční radiace, empirické modely Poděkování: Tato studie byla uskutečněna s finanční podporou projektu Grantové Agentury ČR č. 521/ 03/D059. Práce by nebyla možná bez datové podpory ze strany Českého hydrometeorologického ústavu (zejména Ozónové a solární observatoře v Hradci Králové) a Rakouské meteorologické služby (ZAMG). Poděkování patří i Jerome C. Winslowovi a Peter E. Thorntonovi za poskytnutí dodatečných informací a předběžnou kontrolu autorových výpočtů. LITERATURA ALLEN, R. G., PEREIRA, L. S., RAES, D., SMITH, M.: Crop evapotranspiration: Guidelines for computing crop requirements., Irrigation and Drainage Paper No. 56, FAO, Rome, Italy, 1998, 300 pp. ALMEIDA, A. C., LANDSBERG, J. J.: Evaluating methods of estimating global radiation and vapor pressure deficit using a dense network of automatic weather stations in coastal Brazil, Agric. For. Meteorol., 2003, 118, ANGSTŐM, A.: Solar and terrestrial radiation. Q.J.R. Meteorol. Soc. 50, 1924, BRISTOW, K., CAMBELL, G. S.: On the relationship between incoming solar radiation and daily maximum and minimum temperature, Agric. For. Meteorol., 1984, 52, DAVIES, J. A., McKAY, D. C.: Evaluation of selected models for estimating solar radiation on horizontal surfaces, Solar Energy, 1989, 43, 3, De JONG, R., STEWART, D. W.: Estimating global solar radiation from common meteorological observations in western Canada, Can. J. Plant. Sci., 1993, 73, DONATELLI, M., CAMBELL, G. S.: A simple method to estimate global radiation, Proceedings of the 5 th ESA conference, Nitra, 1998, DUFFIE, J. A., BECKMAN, W. A.: Solar Engineering of Thermal Processes, Wiley, New York, 1980, 109 pp. FROLICH, C.: Observations of the solar constant and its variations a summary. In : Boulder CO (Ed.) A collection of extended abstracts presented at the symposium on the solar constant and the distribution of solar irradiance. Source: Burman R & Pochop LO (1994) Evaporation, evapotranspiration and climatic data. Developments in Atmospheric science 22.Elsevier, Amsterdam, 1982, 278 pp. GUEYMARD, C. A.: The sun s total and spectral irradiance for solar energy applications and solar radiation models, Solar Energy, 2003, (in print) KASTEN, F., CZEPLAK, G.: Solar and terrestrial radiation dependent on the amount and type of cloud, Solar Energy, 1980, KLABZUBA, J., BUREŠ, R., KOŽNAROVÁ, V.: Model výpočtu denních sum globálního záření pro použití v růstových modelech, Proceedings of the Bioklimatologické pracovné dni 1999 Zvolen, 1999, LINDSEY, S. D., FARNSWORT, R. K.: Sources of
15 Využití denních teplotních extémů a úhrnu srážek k odhadu globálního slunečního záření 27 solar radiation estimates and their effect on daily potential evaporation for use in streamflow modelling, J.Hydrol., 1997, 201, LLASAT, M. C., SNYDER, R. L.: Data error effect on net radiation and evapotranspiration estimation, Agric. For. Meteorol., 1998, 91, LIU, D. L., SCOTT, B. J.: Estimation of solar radiation in Australia from rainfall and temperature observations, Agric. For. Meteorol., 2001, 106, OESTERLE, H.: Reconstruction of Daily Global Radiation for Past Years for use in Agricultural Models, Phys. Chem. Earth, 2001, 26, 3, PRESCOTT, J. A.: Evaporation from a water surface in relation to solar radiation. Trans. R. Soc. South Australia, 1940, 64, SUPIT, I., van KAPPEL, R. R.: A simple method to estimate global radiation, Solar Energy, 1998, 63, THORNTON, P. E., HASENAUER, H., WHITE, M. A.: Simultaneous estimation of daily solar radiation and humidity from observed temperature and precipitation: an application over complex terrain in Austria, 2000, 104, THORNTON, P. E., RUNNING, S. W.: An improved algorithm for estimating incident daily solar radiation from measurements of temperature, humidity and precipitation, Agric. For. Meteorol., 1999, 93, THORNTON, P. E., RUNNING, S. W., WHITE, M. A.: Generating surfaces of daily meteorological variables over large regions of complex terrain, J.Hydrol., 1997, 190, TRNKA, M., EITZINGER, J., KAPLER, P., ŽALUD, Z., FORMAYER, H., DUBROVSKÝ, M., SEME- RÁDOVÁ, D.: Comparison of various methods for estimating daily global solar radiation, Bioklimatologické pracovní dny Račková Dolina 2003: s.6, plné znění CD ROM2003, ISBN VANÍČEK, K.: Použití nepřímých výpočetních metod k určení některých základních charakteristik pole slunečního záření, Meteorologické zprávy, 1985, 38, WINSLO, J. C., HUNT, E. R., PIPER, S. C.: A globally applicable model of daily solar irradiance estimated from air temperature and precipitation data, Ecol. Modelling, 2001, 143, ŽALUD, Z, DUBROVSKÝ, M.: Modelling climate change impacts on maize growth and development Theor Appl Climatol 72, 2002, 1 2, Adresa Ing. Mgr. Miroslav Trnka, Ph.D., Ústav krajinné ekologie, Mendelova zemědělská a lesnická univerzita v Brně, Zemědělská 1, Brno, Česká republika, mirek_trnka@yahoo.com
16 28
COMPUTING OF GLOBAL RADIATION OF METEOROLOGICAL VARIABLES VÝPOČET GLOBÁLNÍ RADIACE Z METEOROLOGICKÝCH PRVKŮ
COMPUTING OF GLOBAL RADIATION OF METEOROLOGICAL VARIABLES VÝPOČET GLOBÁLNÍ RADIACE Z METEOROLOGICKÝCH PRVKŮ Kapler P., Trnka M., Žalud Z. Ústav krajinné ekologie, Agronomická fakulta, Mendelova zemědělská
POTENCIÁLNÍ OHROŽENOST PŮD JIŽNÍ MORAVY VĚTRNOU EROZÍ
ACTA UNIVERSITATIS AGRICULTURAE ET SILVICULTURAE MENDELIANAE BRUNENSIS SBORNÍK MENDELOVY ZEMĚDĚLSKÉ A LESNICKÉ UNIVERZITY V BRNĚ Ročník LII 5 Číslo 2, 2004 POTENCIÁLNÍ OHROŽENOST PŮD JIŽNÍ MORAVY VĚTRNOU
Možné dopady klimatické změny na dostupnost vodních zdrojů Jaroslav Rožnovský
Český hydrometeorologický ústav, pobočka Brno Kroftova 43, 616 67 Brno e-mail:roznovsky@chmi.cz http://www.chmi.cz telefon: 541 421 020, 724 185 617 Možné dopady klimatické změny na dostupnost vodních
ANALÝZY HISTORICKÝCH DEŠŤOVÝCH ŘAD Z HLEDISKA OCHRANY PŮDY PŘED EROZÍ
Rožnovský, J., Litschmann, T. (ed): Seminář Extrémy počasí a podnebí, Brno, 11. března 24, ISBN 8-8669-12-1 ANALÝZY HISTORICKÝCH DEŠŤOVÝCH ŘAD Z HLEDISKA OCHRANY PŮDY PŘED EROZÍ František Toman, Hana Pokladníková
Průběh průměrných ročních teplot vzduchu (ºC) v období na stanici Praha- Klementinum
Změna klimatu v ČR Trend změn na území ČR probíhá v kontextu se změnami klimatu v Evropě. Dvě hlavní klimatologické charakteristiky, které probíhajícím změnám klimatického systému Země nejvýrazněji podléhají
Klimatické podmínky výskytů sucha
Český hydrometeorologický ústav, pobočka Brno Kroftova 43, 616 67 Brno Klimatické podmínky výskytů sucha Jaroslav Rožnovský, Filip Chuchma PŘEDPOVĚĎ POČASÍ PRO KRAJ VYSOČINA na středu až pátek Situace:
CITLIVOST RŮSTOVÝCH SIMULAČNÍCH MODELŮ NA VYPOČTENÉ HODNOTY GLOBÁLNÍHO SLUNEČNÍHO ZÁŘENÍ
ACTA UNIVERSITATIS AGRICULTURAE ET SILVICULTURAE MENDELIANAE BRUNENSIS SBORNÍK MENDELOVY ZEMĚDĚLSKÉ A LESNICKÉ UNIVERZITY V BRNĚ Ročník LIV 3 Číslo 4, 2006 CITLIVOST RŮSTOVÝCH SIMULAČNÍCH MODELŮ NA VYPOČTENÉ
Možné dopady měnícího se klimatu na území České republiky
Český hydrometeorologický ústav, pobočka Brno Mendelova univerzita v Brně Možné dopady měnícího se klimatu na území České republiky Jaroslav Rožnovský Naše podnebí proč je takové Extrémy počasí v posledních
HODNOCENÍ SUCHA NA ÚZEMÍ ČR V LETECH
Rožnovský, J., Litschmann, T. (ed): Seminář Extrémy počasí a podnebí, Brno, 11. března 24, ISBN 8-8669-12-1 HODNOCENÍ SUCHA NA ÚZEMÍ ČR V LETECH 1891 23 Martin Možný Summary The aim of the paper is to
Rožnovský, J., Litschmann, T., Středová, H., Středa, T. (eds): Voda, půda a rostliny Křtiny, , ISBN
Vliv metody stanovení N-letých maximálních denních úhrnů srážek na objem přímého odtoku Influence of methods of determining N-year maximum daily precipitation at the volume of runoff Silvie Kozlovská Mendelova
TEPELNÁ ZÁTĚŽ, TEPLOTNÍ REKORDY A SDĚLOVACÍ PROSTŘEDKY
Rožnovský, J., Litschmann, T. (ed.): XIV. Česko-slovenská bioklimatologická konference, Lednice na Moravě 2.-4. září 2002, ISBN 80-85813-99-8, s. 242-253 TEPELNÁ ZÁTĚŽ, TEPLOTNÍ REKORDY A SDĚLOVACÍ PROSTŘEDKY
Dufková Jana Mendelova zemědělská a lesnická univerzita v Brně
POROVNÁNÍ KLIMATOLOGICKÝCH INDEXŮ CHARAKTERUÍCÍCH VLHKOSTNÍ RÁZ KRAINY COMPARISON OF CLIMATOLOGICAL INDEXES THAT DESCRIBE HUMIDITY CHARACTER OF LANDSCAPE Duková ana Mendelova zemědělská a lesnická univerzita
Hodnocení roku 2013 a monitoring sucha na webových stránkách ČHMÚ možnosti zpracování, praktické výstupy
Český hydrometeorologický ústav, pobočka Brno Mendelova univerzita v Brně Hodnocení roku 2013 a monitoring sucha na webových stránkách ČHMÚ možnosti zpracování, praktické výstupy Jaroslav Rožnovský, Mojmír
VLIV OKRAJOVÝCH PODMÍNEK NA VÝSLEDEK ZKOUŠKY TEPELNÉHO VÝKONU SOLÁRNÍHO KOLEKTORU
Energeticky efektivní budovy 2015 sympozium Společnosti pro techniku prostředí 15. října 2015, Buštěhrad VLIV OKRAJOVÝCH PODMÍNEK NA VÝSLEDEK ZKOUŠKY TEPELNÉHO VÝKONU SOLÁRNÍHO KOLEKTORU Bořivoj Šourek,
DYNAMIKA PROMĚNLIVOSTI KONVERZNÍHO FAKTORU ZA TYPICKÝCH DNŮ
DYNAMIKA PROMĚNLIVOSTI KONVERZNÍHO FAKTORU ZA TYPICKÝCH DNŮ Marcela Mašková, Jaroslav Rožnovský Ústav krajinné ekologie, Vysoká škola zemědělská Brno ÚVOD Základem existence a produkční aktivity rostlin
PŘÍSPĚVEK K HODNOCENÍ SUCHA NA JIŽNÍ MORAVĚ
PŘÍSPĚVEK K HODNOCENÍ SUCHA NA JIŽNÍ MORAVĚ Jiří Sklenář 1. Úvod Extrémy hydrologického režimu na vodních tocích zahrnují periody sucha a na druhé straně povodňové situace a znamenají problém nejen pro
2. Použitá data, metoda nedostatkových objemů
Největší hydrologická sucha 20. století The largest hydrological droughts in 20th century Příspěvek vymezuje a porovnává největší hydrologická sucha 20. století. Pro jejich vymezení byla použita metoda
Vláhová bilance jako ukazatel možného zásobení krajiny vodou
Český hydrometeorologický ústav, pobočka Brno Jaroslav Rožnovský, Mojmír Kohut, Filip Chuchma Vláhová bilance jako ukazatel možného zásobení krajiny vodou Mendelova univerzita, Ústav šlechtění a množení
Vláhová bilance krajiny jako ukazatel možného zásobení. podzemní vody
Český hydrometeorologický ústav, pobočka Brno Jaroslav Rožnovský Vláhová bilance krajiny jako ukazatel možného zásobení podzemní vody Mendelova univerzita, Ústav šlechtění a množení zahradnických rostlin
Specifics of the urban climate on the example of medium-sized city
Specifika městského klimatu na příkladu středně velkého města Specifics of the urban climate on the example of medium-sized city Jaroslav Rožnovský, Hana Pokladníková, Tomáš Středa Český hydrometeorologický
Key words Solar radiation; spatial insolation; phytoclimate; tautochrones
DENNÍ DISTRIBUCE SLUNEČNÍHO ZÁŘENÍ VE VYSOKÝCH POROSTECH DIURNAL CHANGES OF THE SPATIAL INSOLATION WITHIN HIGH-GROWN PLANT CANOPIES Kožnarová Věra, Klabzuba Jiří Česká zemědělská univerzita v Praze Katedra
VYHODNOCENÍ SRÁŽKOVÝCH PŘEDPOVĚDÍ ALADIN A GFS PRO POVODÍ BĚLÉ
VYSOKÁ ŠKOLA BÁŇSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA Hornicko-geologická fakulta Institut geoinformatiky VYHODNOCENÍ SRÁŽKOVÝCH PŘEDPOVĚDÍ ALADIN A GFS PRO POVODÍ BĚLÉ Referát Autor: Vedoucí diplomové práce:
SLEDOVÁNÍ JARNÍCH FENOLOGICKÝCH FÁZÍ U BUKU LESNÍHO VE SMÍŠENÉM POROSTU KAMEROVÝM SYSTÉMEM
SLEDOVÁNÍ JARNÍCH FENOLOGICKÝCH FÁZÍ U BUKU LESNÍHO VE SMÍŠENÉM POROSTU KAMEROVÝM SYSTÉMEM Bednářová, E. 1, Kučera, J. 2, Merklová, L. 3 1,3 Ústav ekologie lesa Lesnická a dřevařská fakulta, Mendelova
Korelační a regresní analýza. 1. Pearsonův korelační koeficient 2. jednoduchá regresní analýza 3. vícenásobná regresní analýza
Korelační a regresní analýza 1. Pearsonův korelační koeficient 2. jednoduchá regresní analýza 3. vícenásobná regresní analýza Pearsonův korelační koeficient u intervalových a poměrových dat můžeme jako
UPLATNĚNÍ ADITIVNÍHO INDEXOVÉHO ROZKLADU PŘI HODNOCENÍ FINANČNÍ VÝKONNOSTI ODVĚTVÍ ČESKÝCH STAVEBNÍCH SPOŘITELEN
ACTA UNIVERSITATIS AGRICULTURAE ET SILVICULTURAE MENDELIANAE BRUNENSIS SBORNÍK MENDELOVY ZEMĚDĚLSKÉ A LESNICKÉ UNIVERZITY V BRNĚ Ročník LV 9 Číslo 6, 2007 UPLATNĚNÍ ADITIVNÍHO INDEXOVÉHO ROZKLADU PŘI HODNOCENÍ
Hodnocení let 2013 a 2014 a monitoring sucha na webových stránkách ČHMÚ možnosti zpracování, praktické výstupy
Sucho a degradace půd v České republice - 2014 Brno 7. 10. 2014 Český hydrometeorologický ústav, pobočka Brno Kroftova 43, 616 67 Brno Hodnocení let 2013 a 2014 a monitoring sucha na webových stránkách
RELATIONSHIP OF PHENO & CLIMA-DATA IN NORTH BOHEMIA REGION
VZTAH FENOLOGICKÝCH A KLIMATICKÝCH DAT SEVERNÍCH ČECH RELATIONSHIP OF PHENO & CLIMA-DATA IN NORTH BOHEMIA REGION Hájková, Lenka - Nekovář, Jiří (Czech Hydrometeorological Institute) In the work is performed
METODIKA PRO PŘEDPOVĚĎ EXTRÉMNÍCH TEPLOT NA LETECKÝCH METEOROLOGICKÝCH STANICÍCH AČR
Katedra vojenské geografie a meteorologie Univerzita obrany Kounicova 65 612 00 Brno METODIKA PRO PŘEDPOVĚĎ EXTRÉMNÍCH TEPLOT NA LETECKÝCH METEOROLOGICKÝCH STANICÍCH AČR 1 1. Obecná charakteristika Teplota
SROVNANÍ ČASOVÝCH ŘAD VÝPARU NAMĚŘENÉHO VÝPAROMĚREM GGI-3000 A VYPOČÍTANÉHO PODLE METODIKY FAO
SROVNANÍ ČASOVÝCH ŘAD VÝPARU NAMĚŘENÉHO VÝPAROMĚREM GGI-3000 A VYPOČÍTANÉHO PODLE METODIKY FAO Gražyna Knozová Jaroslav Rožnovský Mojmír Kohut Summary: Comparison of evaporation time series measured by
Hydrologie (cvičení z hydrometrie)
Univerzita Karlova v Praze Přírodovědecká fakulta Katedra fyzické geografie a geoekologie Hydrologie (cvičení z hydrometrie) Zhodnocení variability odtokového režimu pomocí základních grafických a statistických
Zpracování studie týkající se průzkumu vlastností statistických proměnných a vztahů mezi nimi.
SEMINÁRNÍ PRÁCE Zadání: Data: Statistické metody: Zpracování studie týkající se průzkumu vlastností statistických proměnných a vztahů mezi nimi. Minimálně 6 proměnných o 30 pozorováních (z toho 2 proměnné
Monitorování vývoje meteo situace nad ČR pomocí GPS meteorologie
Monitorování vývoje meteo situace nad ČR pomocí GPS meteorologie Bc. Michal Kačmařík Instutut geoinformatiky, Hornicko-geologická fakulta, Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava, 17. listopadu
Extrémní teploty venkovního vzduchu v Praze a dalších vybraných městech ČR
Extrémní teploty venkovního vzduchu v Praze a dalších vybraných městech ČR Extreme temperatures of outdoor air in Prague and further selected towns Ing. Daniela PTÁKOVÁ Ve dvou tabulkách jsou uvedeny extrémní
Simulace letního a zimního provozu dvojité fasády
Simulace letního a zimního provozu dvojité fasády Miloš Kalousek, Jiří Kala Anotace česky: Příspěvek se snaží srovnat vliv dvojité a jednoduché fasády na energetickou náročnost a vnitřní prostředí budovy.
Český hydrometeorologický ústav, oddělení biometeorologických aplikací, Na Šabatce 17, Praha 4 - Komořany,
VYHODNOCENÍ VYBRANÝCH TEPLOTNÍCH CHARAKTERISTIK VE VEGETAČNÍM OBDOBÍ NA ÚZEMÍ ČR V OBDOBÍ 1961 2010 Lenka Hájková 1) Věra Kožnarová 2) 1) Český hydrometeorologický ústav, oddělení biometeorologických aplikací,
Karta předmětu prezenční studium
Karta předmětu prezenční studium Název předmětu: Číslo předmětu: 545-0250 Garantující institut: Garant předmětu: Ekonomická statistika Institut ekonomiky a systémů řízení RNDr. Radmila Sousedíková, Ph.D.
GLOBÁLNÍ OTEPLOVÁNÍ A JEHO DOPADY
GLOBÁLNÍ OTEPLOVÁNÍ A JEHO DOPADY 2010 Ing. Andrea Sikorová, Ph.D. 1 Globální oteplování a jeho dopady V této kapitole se dozvíte: Co je to globální oteplování. Jak ovlivňují skleníkové plyny globální
ZMĚNA KLIMATU A JEJÍ DOPADY NA RŮST A VÝVOJ POLNÍCH PLODIN
ZMĚNA KLIMATU A JEJÍ DOPADY NA RŮST A VÝVOJ POLNÍCH PLODIN Zdeněk Žalud 1, Miroslav Trnka 1, Daniela Semerádová 1, Martin Dubrovský 1,2 1 Ústav agrosystémů a bioklimatologie, Mendelova zemědělská a lesnická
Statistická analýza dat podzemních vod. Statistical analysis of ground water data. Vladimír Sosna 1
Statistická analýza dat podzemních vod. Statistical analysis of ground water data. Vladimír Sosna 1 1 ČHMÚ, OPZV, Na Šabatce 17, 143 06 Praha 4 - Komořany sosna@chmi.cz, tel. 377 256 617 Abstrakt: Referát
DATA Z ATMOSFÉRICKÉ A EKOSYSTÉMOVÉ STANICE KŘEŠÍN U PACOVA VYUŽITELNÁ PŘI STUDIU CHEMICKÝCH PROCESŮ V ATMOSFÉŘE
DATA Z ATMOSFÉRICKÉ A EKOSYSTÉMOVÉ STANICE KŘEŠÍN U PACOVA VYUŽITELNÁ PŘI STUDIU CHEMICKÝCH PROCESŮ V ATMOSFÉŘE Pavel Sedlák, Kateřina Komínková, Martina Čampulová, Alice Dvorská 21. září 2015 Výroční
ROZBOR VÝVOJE A ROZDÍLŮ CEN VYBRANÝCH AGRÁRNÍCH KOMODIT V ČR A V NĚKTERÝCH STÁTECH EU
ROZBOR VÝVOJE A ROZDÍLŮ CEN VYBRANÝCH AGRÁRNÍCH KOMODIT V ČR A V NĚKTERÝCH STÁTECH EU ANALYSIS OF DEVELOPMENT AND DIFFERENCES IN PRICES OF AGRICULTURAL COMMODITIES IN THE CZECH REPUBLIC AND SOME EUROPEAN
Na květen je sucho extrémní
14. května 2018, v Praze Na květen je sucho extrémní Slabá zima v nížinách, podprůměrné srážky a teplý a suchý duben jsou příčinou současných projevů sucha, které by odpovídaly letním měsícům, ale na květen
Příloha č. 1: Základní geometrické charakteristiky výzkumných povodí
1. PŘÍLOHY: Příloha č. 1: Základní geometrické charakteristiky výzkumných povodí Název toku Zbytinský potok Tetřívčí potok Plocha povodí (km 2 ) 1,551354 1,617414 Maximální výška (m n.m.) 906 946 Minimální
SROVNÁNÍ ZPŮSOBŮ VÝPOČTU PRŮMĚRNÝCH DENNÍCH TEPLOT A VLHKOSTI VZDUCHU
SROVNÁNÍ ZPŮSOBŮ VÝPOČTU PRŮMĚRNÝCH DENNÍCH TEPLOT A VLHKOSTI VZDUCHU Gražyna Knozová, Jaroslav Rožnovský A b s t r a c t: COMPARISON OF WAYS OF CALCULATION OF AVERAGE DAILY TEMPERATURE AND AIR HUMIDITY
(motto: An unsophisticated forecaster uses statistics as a drunken man uses lamp-posts - for support rather than for illumination.
Neparametricke testy (motto: An unsophisticated forecaster uses statistics as a drunken man uses lamp-posts - for support rather than for illumination. Andrew Lang) 1. Příklad V následující tabulce jsou
MONITORING A PROGNÓZA NEBEZPEČNÝCH BIOMETEOROLO- GICKÝCH JEVŮ
MONITORING A PROGNÓZA NEBEZPEČNÝCH BIOMETEOROLO- GICKÝCH JEVŮ Martin Možný Daniel Bareš Summary Dangerous biometeorological effects monitoring and forecasts The weather forecasts of the Czech hydrometeorological
1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004.
Prostá regresní a korelační analýza 1 1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004. Problematika závislosti V podstatě lze rozlišovat mezi závislostí nepodstatnou, čili náhodnou
Lineární regrese. Komentované řešení pomocí MS Excel
Lineární regrese Komentované řešení pomocí MS Excel Vstupní data Tabulka se vstupními daty je umístěna v oblasti A1:B11 (viz. obrázek) na listu cela data Postup Základní výpočty - regrese Výpočet základních
VÝZKUM VLASTNOSTÍ SMĚSI TEKBLEND Z HLEDISKA JEJÍHO POUŽITÍ PRO STAVBU ŽEBRA
Vladimír Petroš, VŠB Technická univerzita Ostrava, 17. listopadu 15/2172, 708 33 Ostrava, Poruba, tel.: +420 597325287, vladimir.petros@vsb.cz; Jindřich Šancer, VŠB Technická univerzita Ostrava, 17. listopadu
VÝDAJE NA POTRAVINY A ZEMĚDĚLSKÁ PRODUKCE
VÝDAJE NA POTRAVINY A ZEMĚDĚLSKÁ PRODUKCE Jaroslav Mach, Jaroslava Burianová Katedra ekonomických teorií, Provozně ekonomická fakulta Česká zemědělská universita Praha Anotace: Příspěvek obsahuje návrh
ACTA UNIVERSITATIS AGRICULTURAE ET SILVICULTURAE MENDELIANAE BRUNENSIS SBORNÍK MENDELOVY ZEMĚDĚLSKÉ A LESNICKÉ UNIVERZITY V BRNĚ
ACTA UNIVERSITATIS AGRICULTURAE ET SILVICULTURAE MENDELIANAE BRUNENSIS SBORNÍK MENDELOVY ZEMĚDĚLSKÉ A LESNICKÉ UNIVERZITY V BRNĚ Ročník LII 6 Číslo 3, 2004 Gasser-Müllerův odhad J. Poměnková Došlo: 8.
TEPLOTY A VLHKOSTI PÔDY NA ÚZEMI ČR V ROKOCH 2000 AŽ
TEPLOTY A VLHKOSTI PÔDY NA ÚZEMI ČR V ROKOCH 2000 AŽ 2002 Soil temperature and moisture on the territory of the Czech Republic in 2000-2002 Možný Martin, Kott Ivan Český hydrometeorologický ústav Praha
VAZBY NÁSTUPU JARNÍCH ALERGOLOGICKY VÝZNAMNÝCH FENOFÁZÍ A INDEXU SEVEROATLANTICKÉ OSCILACE (NAO)
VAZBY NÁSTUPU JARNÍCH ALERGOLOGICKY VÝZNAMNÝCH FENOFÁZÍ A INDEXU SEVEROATLANTICKÉ OSCILACE (NAO) Martin Novák, Lenka Hájková, ČHMÚ, pobočka Ústí n.l ÚVOD: Dlouhodobé řady nástupu jednotlivých fenofází
Ing. Eva Pohanková Růstové modely nástroj posouzení dopadů změny klimatu na výnos polních plodin
Ing. Eva Pohanková Růstové modely nástroj posouzení dopadů změny klimatu na výnos polních plodin 16. května 2013, od 9.00 hod, zasedací místnost děkanátu AF (budova C) Akce je realizována vrámci klíčové
MODERNÍ VÝZKUMNÉ METODY VE FYZICKÉ GEOGRAFII ZMĚNY TEPLOTY VZDUCHU NA OSTROVĚ JAMESE ROSSE V KONTEXTU ANTARKTICKÉHO POLOOSTROVA
MODERNÍ VÝZKUMNÉ METODY VE FYZICKÉ GEOGRAFII ZMĚNY TEPLOTY VZDUCHU NA OSTROVĚ JAMESE ROSSE V KONTEXTU ANTARKTICKÉHO POLOOSTROVA Klára Ambrožová 1*,a, Kamil Láska 1,b 1 Masarykova univerzita, Přírodovědecká
CHOVÁNÍ SPOTŘEBITELŮ NA TRHU VÍNA V ČR
ACTA UNIVERSITATIS AGRICULTURAE ET SILVICULTURAE MENDELIANAE BRUNENSIS SBORNÍK MENDELOVY ZEMĚDĚLSKÉ A LESNICKÉ UNIVERZITY V BRNĚ Ročník LII 15 Číslo 6, 2004 CHOVÁNÍ SPOTŘEBITELŮ NA TRHU VÍNA V ČR H. Chládková
Systémy pro využití sluneční energie
Systémy pro využití sluneční energie Slunce vyzáří na Zemi celosvětovou roční potřebu energie přibližně během tří hodin Se slunečním zářením jsou spojeny biomasa pohyb vzduchu koloběh vody Energie
ANALÝZA POPULAČNÍHO VÝVOJE VE VYBRANÝCH REGIONECH ČR # POPULATION MOVEMENT ANALYSIS IN SELECTED REGIONS OF THE CZECH REPUBLIC. PALÁT, Milan.
ANALÝZA POPULAČNÍHO VÝVOJE VE VYBRANÝCH REGIONECH ČR # POPULATION MOVEMENT ANALYSIS IN SELECTED REGIONS OF THE CZECH REPUBLIC PALÁT, Milan Abstract The paper is aimed at the presentation obtained in the
FOTOVOLTAICKÉ SYSTÉMY S VÝCHODO-ZÁPADNÍ ORIENTACÍ A POUZE JEDNÍM MPP TRACKEREM
FOTOVOLTAICKÉ SYSTÉMY S VÝCHODO-ZÁPADNÍ ORIENTACÍ A POUZE JEDNÍM MPP TRACKEREM V minulosti panovala určitá neochota instalovat fotovoltaické (FV) systémy orientované východo-západním směrem. Postupem času
MĚŘENÍ VÝPARU V ÚSTÍ NAD ORLICÍ V LETECH
MĚŘENÍ VÝPARU V ÚSTÍ NAD ORLICÍ V LETECH 1971-2000 Karel Plíšek Popis stanice a způsobu měření: Měření výparu bylo prováděno z volné vodní hladiny výparoměrem GGI-3000 (hladina o ploše 3000 cm 2 ) na profesionální
Vodní režim půd a jeho vliv na extrémní hydrologické jevy v měřítku malého povodí. Miroslav Tesař, Miloslav Šír, Václav Eliáš
Vodní režim půd a jeho vliv na extrémní hydrologické jevy v měřítku malého povodí Miroslav Tesař, Miloslav Šír, Václav Eliáš Ústav pro hydrodynamiku AVČR, Pod Paťankou 5, 166 12 Praha 6 Úvod Příspěvek
Počasí a podnebí, dlouhodobé změny a dopady na zemědělskou výrobu Jaroslav Rožnovský
Český hydrometeorologický ústav, pobočka Brno Kroftova 43, 616 67 Brno e-mail:roznovsky@chmi.cz http://www.chmi.cz telefon: 541 421 020, 724 185 617 Počasí a podnebí, dlouhodobé změny a dopady na zemědělskou
Analýza dat na PC I.
CENTRUM BIOSTATISTIKY A ANALÝZ Lékařská a Přírodovědecká fakulta, Masarykova univerzita Analýza dat na PC I. Popisná analýza v programu Statistica IBA výuka Základní popisná statistika Popisná statistika
KULOVÝ STEREOTEPLOMĚR NOVÝ přístroj pro měření a hodnocení NEROVNOMĚRNÉ TEPELNÉ ZÁTĚŽE
české pracovní lékařství číslo 1 28 Původní práce SUMMARy KULOVÝ STEREOTEPLOMĚR NOVÝ přístroj pro měření a hodnocení NEROVNOMĚRNÉ TEPELNÉ ZÁTĚŽE globe STEREOTHERMOMETER A NEW DEVICE FOR measurement and
N-LETOST SRÁŽEK A PRŮTOKŮ PŘI POVODNI 2002
N-LETOST SRÁŽEK A PRŮTOKŮ PŘI POVODNI 2002 MARTIN STEHLÍK* * Oddělení povrchových vod, ČHMÚ; e-mail: stehlikm@chmi.cz 1. ÚVOD Povodeň v srpnu 2002 v České republice byla způsobena přechodem dvou frontálních
Inovace bakalářského studijního oboru Aplikovaná chemie
http://aplchem.upol.cz CZ.1.07/2.2.00/15.0247 Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky. Regrese Závislostproměnných funkční y= f(x) regresní y= f(x)
VYUŽITÍ NAMĚŘENÝCH HODNOT PŘI ŘEŠENÍ ÚLOH PŘÍMÝM DETERMINOVANÝM PRAVDĚPODOBNOSTNÍM VÝPOČTEM
Proceedings of the 6 th International Conference on New Trends in Statics and Dynamics of Buildings October 18-19, 2007 Bratislava, Slovakia Faculty of Civil Engineering STU Bratislava Slovak Society of
Pravděpodobnost v závislosti na proměnné x je zde modelován pomocí logistického modelu. exp x. x x x. log 1
Logistická regrese Menu: QCExpert Regrese Logistická Modul Logistická regrese umožňuje analýzu dat, kdy odezva je binární, nebo frekvenční veličina vyjádřená hodnotami 0 nebo 1, případně poměry v intervalu
Analytické znaky laboratorní metody Interní kontrola kvality Externí kontrola kvality
Analytické znaky laboratorní metody Interní kontrola kvality Externí kontrola kvality RNDr. Alena Mikušková FN Brno Pracoviště dětské medicíny, OKB amikuskova@fnbrno.cz Analytické znaky laboratorní metody
POČET ROČNÍKŮ JEHLIC POPULACÍ BOROVICE LESNÍ. Needle year classes of Scots pine progenies. Jarmila Nárovcová. Abstract
POČET ROČNÍKŮ JEHLIC POPULACÍ BOROVICE LESNÍ Needle year classes of Scots pine progenies Jarmila Nárovcová Výzkumný ústav lesního hospodářství a myslivosti, v. v. i. Výzkumná stanice Opočno Na Olivě 550
Vliv prosklených ploch na vnitřní pohodu prostředí
Vliv prosklených ploch na vnitřní pohodu prostředí Jiří Ježek 1, Jan Schwarzer 2 1 Oknotherm spol. s r.o. 2 ČVUT v Praze, Fakulta strojní, Ústav techniky prostředí Abstrakt Obsahem příspěvku je určení
4EK211 Základy ekonometrie
4EK Základy ekonometrie Odhad klasického lineárního regresního modelu II Cvičení 3 Zuzana Dlouhá Klasický lineární regresní model - zadání příkladu Soubor: CV3_PR.xls Data: y = maloobchodní obrat potřeb
Tvorba nelineárních regresních modelů v analýze dat
Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Tvorba nelineárních regresních modelů v analýze dat Semestrální práce Licenční studium GALILEO Interaktivní statistická analýza
SOUČASNÉ TENDENCE VYBRANÝCH METEOROLOGICKÝCH PRVKŮ VE STŘEDNÍ A JIHOVÝCHODNÍ EVROPĚ
SOUČASNÉ TENDENCE VYBRANÝCH METEOROLOGICKÝCH PRVKŮ VE STŘEDNÍ A JIHOVÝCHODNÍ EVROPĚ Rudolf Brázdil a, Petr Dobrovolný a, János Mika b, Tadeusz Niedzwiedz c, Nicolas R. Dalezios d a katedra geografie, Masarykova
4 VYHODNOCENÍ MANUÁLNÍCH HYDROLOGICKÝCH PŘEDPOVĚDÍ
4 VYHODNOCENÍ MANUÁLNÍCH HYDROLOGICKÝCH PŘEDPOVĚDÍ Manuální hydrologické předpovědi jsou tradičním produktem předpovědní povodňové služby ČHMÚ. Po zavedení hydrologických modelů jsou nyní vydávány pro
ZMĚNY METEOROLOGICKÝCH VELIČIN NA STANICI VIKÝŘOVICE BĚHEM ZATMĚNÍ SLUNCE V BŘEZNU 2015
ZMĚNY METEOROLOGICKÝCH VELIČIN NA STANICI VIKÝŘOVICE BĚHEM ZATMĚNÍ SLUNCE V BŘEZNU 2015 Mgr. Nezval Ondřej 20.3.2015 1. ÚVOD Zatmění Slunce je astronomický jev, který nastane, když Měsíc vstoupí mezi Zemi
Metody hodnocení sucha v lesních porostech. Kateřina N. Hellebrandová, Vít Šrámek, Martin Hais
Metody hodnocení sucha v lesních porostech Kateřina N. Hellebrandová, Vít Šrámek, Martin Hais Hodnocení sucha v lesních porostech ve velkém prostorovém měřítku sucho jako primární stresový faktor i jako
POPISNÁ STATISTIKA Komentované řešení pomocí programu Statistica
POPISNÁ STATISTIKA Komentované řešení pomocí programu Statistica Program Statistica I Statistica je velmi podobná Excelu. Na základní úrovni je to klikací program určený ke statistickému zpracování dat.
Možné dopady změny klimatu na zásoby vody Jihomoravského kraje
Český hydrometeorologický ústav, pobočka Brno Mendelova univerzita v Brně Možné dopady změny klimatu na zásoby vody Jihomoravského kraje Jaroslav Rožnovský Extrémní projevy počasí Extrémní projevy počasí
Aktuální mapy znečištění ovzduší v evropském i českém měřítku (roční charakteristiky) a vývoj v oblasti mapování
Aktuální mapy znečištění ovzduší v evropském i českém měřítku (roční charakteristiky) a vývoj v oblasti mapování Jan Horálek Jana Ostatnická, Jana Schovánková, Pavel Kurfürst Peter de Smet, Leonor Tarrasón,
Vliv Mosteckého jezera na teplotu a vlhkost vzduchu a rychlost větru. Lukáš Pop Ústav fyziky atmosféry v. v. i. AV ČR
Vliv Mosteckého jezera na teplotu a vlhkost vzduchu a rychlost větru Lukáš Pop Ústav fyziky atmosféry v. v. i. AV ČR Motivace a cíle výzkumu Vznik nové vodní plochy mění charakter povrchu (teplotní charakteristiky,
Statistické metody vyhodnocení vlivu škodlivin na denní úmrtnost, hospitalizaci a příznaky kardiovaskulárních a respiračních onemocnění
Statistické metody vyhodnocení vlivu škodlivin na denní úmrtnost, hospitalizaci a příznaky kardiovaskulárních a respiračních onemocnění Jiří Skorkovský Úvod a cíle studie vlivu PM10 na denní
VLIV SLOŽENÍ KRMNÝCH SMĚSÍ NA PRŮBĚH SNÁŠKOVÉ KŘIVKY SLEPIC
ACTA UNIVERSITATIS AGRICULTURAE ET SILVICULTURAE MENDELIANAE BRUNENSIS SBORNÍK MENDELOVY ZEMĚDĚLSKÉ A LESNICKÉ UNIVERZITY V BRNĚ Ročník LIII 8 Číslo 4, 2005 VLIV SLOŽENÍ KRMNÝCH SMĚSÍ NA PRŮBĚH SNÁŠKOVÉ
vzorek1 0.0033390 0.0047277 0.0062653 0.0077811 0.0090141... vzorek 30 0.0056775 0.0058778 0.0066916 0.0076192 0.0087291
Vzorová úloha 4.16 Postup vícerozměrné kalibrace Postup vícerozměrné kalibrace ukážeme na úloze C4.10 Vícerozměrný kalibrační model kvality bezolovnatého benzinu. Dle následujících kroků na základě naměřených
Jak se projevuje změna klimatu v Praze?
Jak se projevuje změna klimatu v Praze? Michal Žák (Pavel Zahradníček) Český hydrometeorologický ústav Katedra fyziky atmosféry Matematicko-fyzikální fakulta Univerzita Karlova Větší růst letních dnů
UNIVERZÁLNÍ TEPELNÝ KLIMATICKÝ INDEX UTCI PRVNÍ TESTY
UNIVERZÁLNÍ TEPELNÝ KLIMATICKÝ INDEX UTCI PRVNÍ TESTY Martin Novák, ČHMÚ, pobočka Ústí n.l; KFGG PřF UK Praha ÚVOD: Stav okolního prostředí může znamenat pro lidský organismus zátěž, kterou je možno jen
VLIV HOSPODAŘENÍ V POVODÍ NA ZMĚNY ODTOKOVÝCH POMĚRŮ
Rožnovský, J., Litschmann, T. (ed.): XIV. Česko-slovenská bioklimatologická konference, Lednice na Moravě 2.-4. září 2002, ISBN 80-813-99-8, s. 352-356 VLIV HOSPODAŘENÍ V POVODÍ NA ZMĚNY ODTOKOVÝCH POMĚRŮ
STANOVENÍ INTENZITY VODNÍ EROZE ESTIMATION OF INTENSITY OF WATER EROSION
STANOVENÍ INTENZITY VODNÍ EROZE ESTIMATION OF INTENSITY OF WATER EROSION Pokladníková Hana, Plíšková Lenka Mendelova zemědělská a lesnická univerzita v Brně Raining water is main cause of soil erosion.
Stanovení manganu a míry přesnosti kalibrace ( Lineární kalibrace )
Příklad č. 1 Stanovení manganu a míry přesnosti kalibrace ( Lineární kalibrace ) Zadání : Stanovení manganu ve vodách se provádí oxidací jodistanem v kyselém prostředí až na manganistan. (1) Sestrojte
Projevy klimatické změny v západních Čechách (podle sekulární stanice Klatovy v období )
Projevy klimatické změny v západních Čechách (podle sekulární stanice Klatovy v období 1916 2015) RNDr. Jiří Hostýnek Ing. Karel Sklenář Vybrané klimatologické prvky, způsoby zpracování a použité metody
RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr.
Analýza dat pro Neurovědy RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr. Jaro 2014 Institut biostatistiky Janoušová, a analýz Dušek: Analýza dat pro neurovědy Blok 7 Jak hodnotit vztah spojitých proměnných
Mejzlík Lukáš, Jan Prudký, Petra Nováková Ústav krajinné ekologie, MZLU v Brně
HODNOTENIE RETENČNEJ SCHOPNOSTI MALÉHO POVODIA EVALUATION OF RETENTION CAPACITY OF SMALL CATCHMENT AREA Mejzlík Lukáš, Jan Prudký, Petra Nováková Ústav krajinné ekologie, MZLU v Brně Abstrakt The storm
Porovnání růstových podmínek v I. IV lesním vegetačním stupni Growing conditions comparison inside 1 st to 4 th Forest Vegetation Layer
Porovnání růstových podmínek v I. IV lesním vegetačním stupni Growing conditions comparison inside 1 st to 4 th Forest Vegetation Layer R. BAGAR and J. NEKOVÁŘ Czech Hydrometeorological Institute Brno,
THE PREDICTION PHYSICAL AND MECHANICAL BEHAVIOR OF FLOWING LIQUID IN THE TECHNICAL ELEMENT
THE PREDICTION PHYSICAL AND MECHANICAL BEHAVIOR OF FLOWING LIQUID IN THE TECHNICAL ELEMENT PREDIKCE FYZIKÁLNĚ-MECHANICKÝCH POMĚRŮ PROUDÍCÍ KAPALINY V TECHNICKÉM ELEMENTU Kumbár V., Bartoň S., Křivánek
Pravděpodobný vývoj. změn n klimatu. a reakce společnosti. IPCC charakteristika. Klimatický systém m a. Teplota jako indikátor. lní jev.
Pravděpodobný vývoj změny klimatu a reakce společnosti Jan P r e t e l Seminář Klimatická změna možné dopady na vodní systémy a vodní hodpodářství Česká limnologická společnost Praha, 10.12.2007 IPCC charakteristika
Projevy změny klimatu v regionech Česka jaké dopady očekáváme a co již pozorujeme
Projevy změny klimatu v regionech Česka jaké dopady očekáváme a co již pozorujeme Jaroslav Rožnovský Český hydrometeorologický ústav, pobočka Brno Projekt EHP-CZ02-OV-1-035-01-2014 Resilience a adaptace
PŘÍČINY ZMĚNY KLIMATU
PŘÍČINY ZMĚNY KLIMATU 2010 Ing. Andrea Sikorová, Ph.D. 1 Příčiny změny klimatu V této kapitole se dozvíte: Jaké jsou změny astronomických faktorů. Jaké jsou změny pozemského původu. Jaké jsou změny příčinou
Key words solar radiation, phytoactinometry, reflected radiation, spatial radiation
MĚŘENÍ STEREOINSOLACE NAD RŮZNÝM AKTIVNÍM POVRCHEM MEASURING OF SPATIAL RADIATION ABOVE DIFFERENT ACTIVE SURFACE Kožnarová Věra, Klabzuba Jiří Česká zemědělská univerzita v Praze Katedra agroekologie a
KLIMATICKÝ DOWNSCALING. ZOO76 Meteorologie a klimatologie Petr Kolář PřF MU Brno
ZOO76 Meteorologie a klimatologie Petr Kolář PřF MU Brno 12.12.2012 Definice: klimatický downscaling zahrnuje soubor technik, které využívají předpovědí globálních klimatických modelů (AOGCMs) k získávání
Rozvoj metodiky tvorby map znečištění. Jan Horálek Pavel Kurfürst, Nina Benešová, Roman Juras, Jana Ďoubalová
Rozvoj metodiky tvorby map znečištění Jan Horálek Pavel Kurfürst, Nina Benešová, Roman Juras, Jana Ďoubalová 1. Stávající metodika mapování a její použití 2. Rozvoj mapování NO 2 pomocí LC a dopravních