Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Stochastic Simulation of Snow Cover

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27350%2F11%3A86078981" target="_blank" >RIV/61989100:27350/11:86078981 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Stochastic Simulation of Snow Cover

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The presented paper deals with a stochastic simulation of snow cover. This study aims to find the best settings of a stochastic simulation to be able to determine the parameters of the snow cover for any point of a given territory. Next, basic statistical analyses of parameters are documented, including an analysis of relationships between the snow parameters and altitude, slope and aspect. Most current methods of spatial interpolation and multifactor evaluation are based on the weighted regression relationships. That leads to smooth results and degrades our ability to properly evaluate the existence and the probability of extreme situations and their impact on the research problem. Neither alternative techniques use neural networks to bring major improvements.

  • Název v anglickém jazyce

    Stochastic Simulation of Snow Cover

  • Popis výsledku anglicky

    The presented paper deals with a stochastic simulation of snow cover. This study aims to find the best settings of a stochastic simulation to be able to determine the parameters of the snow cover for any point of a given territory. Next, basic statistical analyses of parameters are documented, including an analysis of relationships between the snow parameters and altitude, slope and aspect. Most current methods of spatial interpolation and multifactor evaluation are based on the weighted regression relationships. That leads to smooth results and degrades our ability to properly evaluate the existence and the probability of extreme situations and their impact on the research problem. Neither alternative techniques use neural networks to bring major improvements.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    DA - Hydrologie a limnologie

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2011

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Proceedings of SIMUL 2011

  • ISBN

    978-1-61208-169-4

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    6

  • Strana od-do

    1-6

  • Název nakladatele

    International Academy, Research and Industry Association

  • Místo vydání

    Barcelona

  • Místo konání akce

    Barcelona

  • Datum konání akce

    23. 10. 2011

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku