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”

Předpověď plošných srážek s využitím statistického postprocessingu modelu Aladin-Lace.

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68378289%3A_____%2F03%3A04033509" target="_blank" >RIV/68378289:_____/03:04033509 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    čeština

  • Název v původním jazyce

    Předpověď plošných srážek s využitím statistického postprocessingu modelu Aladin-Lace.

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Příspěvek se zabývá aplikací MOS s cílem zlepšit kvantitativní předpovědi 6hodinových plošných úhrnů srážek. Předpovídanou veličinou je průměrná hodnota srážky na zadané ploše pro daný 6hodinový interval. Metoda MOS je aplikována na výstupy NWP modelu ALADIN-LACE a je zaměřena především na předpověď významných srážkových úhrnů, které jsou důležité z hlediska hydrologických aplikací. Metoda je testována na šesti vybraných oblastech v České republice (ČR).

  • Název v anglickém jazyce

    Forecasting of area precipitation using statistic postprocessing of the Aladin-Lace mode.

  • Popis výsledku anglicky

    Statistical post-processing models of numerical weather prediction (NWP) model outputs are developed to improve the forecast of the mean area 6-h accumulated precipitation. The post-processing models use prognostic fields of the ALADIN/LACE NWP model andthe forecast is performed for the warm season and 6 river basins. Lead times are +12, +18, +24, +30, +36, +42 and +48 hours. Data from 3 warm seasons (April to September, 1999-2001) are used to develop and verify post-processing models. Three regressionmodels, focused on the forecast of large precipitation, are developed within a model output statistics (MOS) approach and their results are compared with the forecasts of the NWP model. The best regression model decreases RMSE about 20% and 15% for actual mean area precipitation .ge. 1 mm and .ge. 5 mm, respectively. When forecast (by the NWP model or regression model) or observed mean area precipitation exceeds 1 mm and 5 mm the decrease of RMSE is about 35% and 45%, respectively.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

  • CEP obor

    DG - Vědy o atmosféře, meteorologie

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/IBS3042101" target="_blank" >IBS3042101: Vývoj nových metod pro lokální meteorologické předpovědi a jejich verifikace</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2003

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Meteorologické zprávy

  • ISSN

    0026-1173

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    56

  • Číslo periodika v rámci svazku

    N/A

  • Stát vydavatele periodika

    CZ - Česká republika

  • Počet stran výsledku

    9

  • Strana od-do

    104-112

  • Kód UT WoS článku

  • EID výsledku v databázi Scopus