Dále byla modelo-
vá reálná data porovnána výpočtem korelačního koeficien-
tu 0,91) ověřena kalkulací parametrů Gamma funk-
ce. VÝSLEDKY
Kategorizace srážkových úhrnů poskytuje podrobný pře-
hled procentuálním příspěvku jevů jejich intenzit celko-
vému množství srážky.
V následujících výsledcích jsou zohledněny pouze jevy,
které přispěly celkovému úhrnu více než jedním procentem. 7). Výsledky parametrů G
modelové řady jsou 0,48 18,3, hodnota parametrů reálné
řady pro 0,53 pro 17,4. Výpočet příspěvků srážkových jevů měsíčnímu
úhrnu pro období 2005–2009 jejich ověření
Pro období 2005–2009 nejsou klimatické databázi dis-
pozici srážkové úhrny rozlišením podrobnějším než jedna
hodina. těchto důvodů byl soubor roz-
dělen dvě pětiletá období: 2005–2009 2010–2014.118 Meteorologické Zprávy, 69, 2016
k dispozici roku 2010. podkorunových srážek
byl vypočítán měsíční procentuální podíl celkovém úhrnu (7):
=
podíl TF
TF
GF
100 [%] (7)
Procentuální podíly byly rozděleny také pěti katego-
rií Měsíční úhrny společně jevy byly členěny do
popsaných kategorií. úhrny
do tvoří téměř %). každé kategorii byl vypočítán procen-
tuální příspěvek srážkových jevů jejich intenzit celkové-
mu množství srážek.
Zvyšující množství srážek spojeno úbytkem počtu
jevů podílejících srážce. Zatímco kategoriích mm
jsou srážky tvořeny všemi zpracovávanými jevy (déšť, dešťová
přeháňka, sníh, smíšené srážky), kategorie nad 120 cha-
rakterizují příspěvky pouze deště dešťových přeháněk (obr. Nejprve byla
z dat druhého období (2010–2014) metodou lineární regre-
se vypočtena dosazením vztahu (3) modelová data.
Obr. Share differently intensive phenomena total precipitation
at the Košetice Observatory measurement locality 2005–2014 very
heavy, heavy, moderate, light, very light).
Poslední kategorie (80–100%) nebyla dostatečně repre-
zentativní, byla proto výsledného hodnocení vyřazena. Procentuální podíl druhu jevu celkových srážkách měřicí
lokalitě Observatoře Košetice 2005–2014 (SN sněžení, smíšené
srážky, dešťová přeháňka, déšť). Pokud celkové úhrny liši-
ly více než ±30 data byla dalšího zpracování vyřazena.
2.
Fig. Poslední kategorie zahrnuje
všechny měsíční úhrny nad 160 mm. Data nesplňující podmínku shody reálně naměře-
nými úhrny popsané části 2. 6). Parametry Gamma funkce jejíž distribuční funkce
odpovídá rozdělení hodnot srážek, byly vypočteny dle vzor-
ců (4), (5) (6),
=
+
+
a
D
D
ˆ
1
1 4
3
4
, (4)
G =
x
a
ˆ
ˆ
, (5)
¨ )
( )
=
=
D x
n
x
ln
1
ln i
i
n
1
, (6)
kde (6) vzorkovací statistika, průměrná hodnota xi
hodnota proměnné (Wilks 2006).
3. Procentuální podíl intenzity jevů celkových srážkách měři-
cí lokalitě Observatoře Košetice 2005–2014 velmi silná, silná,
1 mírná, slabá, velmi slabá intenzita). toho důvodu nelze přesně přiřadit jevům odpo-
vídající srážkové množství rozdíl následujícího obdo-
bí. Hodnoty
koeficientů byly spočteny pro každé roční období zvlášť,
aby lépe reflektovaly charakter srážek. Percentage share phenomena types total precipitation the
Košetice Observatory measurement locality 2005–2014 (SN snow, SD
– mixed precipitation, rain shower, rain).2.
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0-40 40-80 80-120 120-160 nad 160
%
srážkový úhrn [mm]
3
2
1
0
00
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0-40 40-80 80-120 120-160 nad 160
%
srážkový úhrn [mm]
SN
SD
DP
DE
Obr.
.3.
K jevům let 2010–2014 byly přiřazeny srážkové úhrny
naměřené době výskytu (pozorování) jevu. Příspěvky jednotlivých
jevů byly sečteny výsledný měsíční úhrn srážek porovnán
s reálným měsíčním úhrnem. Nízké měsíční úhrny srážek jsou cha-
rakteristické vyšším podílem jevů slabé intenzity (např.1.3. Výpočet množství srážek, kterým přispívají jevy měsíč-
ním úhrnům, probíhal několika krocích.3. Úprava srážkových dat
Celkové měsíční úhrny, měřené volné ploše, byly rozdě-
leny pěti kategorií mm.3. nebyla dalšího zpraco-
vání zařazena.
Fig. nárůstem srážkového úhr-
nu postupně klesá příspěvek jevů slabé intenzity (ze na
23 %), narůstá vliv srážek mírné silné
intenzity (obr.
y (3)
Závislá proměnná úhrn srážek, nezávislá proměn-
ná počet výskytů daného jevu (Wilks 2006).
2. Shoda výsledků modelové
a reálné řady potvrdila vhodnost použití lineární regrese pro
výpočet množství srážek náležícího danému druhu jevu pro
období 2005–2009. Pro každý jev
byly vypočteny měsíční sumy srážek, tedy množství, kterým
daný jev přispěl měsíčnímu úhrnu.
S využitím hodnot spočtených koeficientů společně
s počtem výskytu daného jevu (proměnná období 2005
až 2009 byly vypočteny měsíční srážkové úhrny pro jednot-
livé jevy
