Kvantifikace nejistot ve vybraných metodách stanovení denní sumy globálního záření

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F62156489%3A43210%2F05%3A00056565" target="_blank" >RIV/62156489:43210/05:00056565 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Quantification of uncertainties introduced by selected methods for daily global solar radiation estimation

Popis výsledku v původním jazyce

Seven methods for estimating daily global radiation, RG, have been tested in the Central Europe case study area (lowlands of Austria and the Czech Republic) assuming that no data for parameterization are available, i.e. all empirical coefficients required by the selected methods were derived from previously published studies. Variability explained, root mean square error (RMSE) and mean bias error (MBE) indicates that the highest precision is reached when sunshine duration is used as predictor. The Angström-Prescott (1940) method, i.e. Eq. (1), explains 96% of the RG variability with the RMSE value (annual mean) equaling to 1.6 MJ.m-2.day- 1 and MBE being 0.1 MJ.m-2.day- 1. Generally, this method was found superior to all tested methods. If there are no reliable estimates of the empirical coefficients necessary for Eq. (1) available, the method proposed by Klabzuba et al. (1999), i.e. Eq. (2), was found to be satisfactory from April to August. If there are no sunshine duration data ava

Název v anglickém jazyce

Quantification of uncertainties introduced by selected methods for daily global solar radiation estimation

Popis výsledku anglicky

Seven methods for estimating daily global radiation, RG, have been tested in the Central Europe case study area (lowlands of Austria and the Czech Republic) assuming that no data for parameterization are available, i.e. all empirical coefficients required by the selected methods were derived from previously published studies. Variability explained, root mean square error (RMSE) and mean bias error (MBE) indicates that the highest precision is reached when sunshine duration is used as predictor. The Angström-Prescott (1940) method, i.e. Eq. (1), explains 96% of the RG variability with the RMSE value (annual mean) equaling to 1.6 MJ.m-2.day- 1 and MBE being 0.1 MJ.m-2.day- 1. Generally, this method was found superior to all tested methods. If there are no reliable estimates of the empirical coefficients necessary for Eq. (1) available, the method proposed by Klabzuba et al. (1999), i.e. Eq. (2), was found to be satisfactory from April to August. If there are no sunshine duration data ava

Druh

J_x - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

CEP obor

GC - Pěstování rostlin, osevní postupy

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/GA521%2F02%2F0827" target="_blank" >GA521/02/0827: Prostorová analýza výnosového potenciálu pšenice ozimé pro současné a změněné klima v České republice</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2005

Kód důvěrnosti údajů

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

Název periodika

Agricultural and forest meteorology

ISSN

0168-1923

e-ISSN

—

Svazek periodika

131

Číslo periodika v rámci svazku

1-2

Stát vydavatele periodika

NL - Nizozemsko

Počet stran výsledku

23

Strana od-do

54-76

Kód UT WoS článku

—

EID výsledku v databázi Scopus

—