Poslední kategorie zahrnuje
všechny měsíční úhrny nad 160 mm.3. VÝSLEDKY
Kategorizace srážkových úhrnů poskytuje podrobný pře-
hled procentuálním příspěvku jevů jejich intenzit celko-
vému množství srážky.
.
Zvyšující množství srážek spojeno úbytkem počtu
jevů podílejících srážce. 7).
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. Shoda výsledků modelové
a reálné řady potvrdila vhodnost použití lineární regrese pro
výpočet množství srážek náležícího danému druhu jevu pro
období 2005–2009.2. těchto důvodů byl soubor roz-
dělen dvě pětiletá období: 2005–2009 2010–2014. Nejprve byla
z dat druhého období (2010–2014) metodou lineární regre-
se vypočtena dosazením vztahu (3) modelová data. Pro každý jev
byly vypočteny měsíční sumy srážek, tedy množství, kterým
daný jev přispěl měsíčnímu úhrnu. nebyla dalšího zpraco-
vání zařazena. 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. Pokud celkové úhrny liši-
ly více než ±30 data byla dalšího zpracování vyřazena. každé kategorii byl vypočítán procen-
tuální příspěvek srážkových jevů jejich intenzit celkové-
mu množství srážek.
Obr. 6).
2.3. Nízké měsíční úhrny srážek jsou cha-
rakteristické vyšším podílem jevů slabé intenzity (např. Share differently intensive phenomena total precipitation
at the Košetice Observatory measurement locality 2005–2014 very
heavy, heavy, moderate, light, very light).3.
y (3)
Závislá proměnná úhrn srážek, nezávislá proměn-
ná počet výskytů daného jevu (Wilks 2006).
Poslední kategorie (80–100%) nebyla dostatečně repre-
zentativní, byla proto výsledného hodnocení vyřazena.1.
Fig. Úprava srážkových dat
Celkové měsíční úhrny, měřené volné ploše, byly rozdě-
leny pěti kategorií mm. Příspěvky jednotlivých
jevů byly sečteny výsledný měsíční úhrn srážek porovnán
s reálným měsíčním úhrnem.3. Dále byla modelo-
vá reálná data porovnána výpočtem korelačního koeficien-
tu 0,91) ověřena kalkulací parametrů Gamma funk-
ce. Výpočet množství srážek, kterým přispívají jevy měsíč-
ním úhrnům, probíhal několika krocích.
3.118 Meteorologické Zprávy, 69, 2016
k dispozici roku 2010. Procentuální podíl intenzity jevů celkových srážkách měři-
cí lokalitě Observatoře Košetice 2005–2014 velmi silná, silná,
1 mírná, slabá, velmi slabá intenzita). Data nesplňující podmínku shody reálně naměře-
nými úhrny popsané části 2. Procentuální podíl druhu jevu celkových srážkách měřicí
lokalitě Observatoře Košetice 2005–2014 (SN sněžení, smíšené
srážky, dešťová přeháňka, déšť). úhrny
do tvoří téměř %). 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. 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. Výsledky parametrů G
modelové řady jsou 0,48 18,3, hodnota parametrů reálné
řady pro 0,53 pro 17,4.
Fig.
2.
K jevům let 2010–2014 byly přiřazeny srážkové úhrny
naměřené době výskytu (pozorování) jevu.
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. Percentage share phenomena types total precipitation the
Košetice Observatory measurement locality 2005–2014 (SN snow, SD
– mixed precipitation, rain shower, rain). 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. nárůstem srážkového úhr-
nu postupně klesá příspěvek jevů slabé intenzity (ze na
23 %), narůstá vliv srážek mírné silné
intenzity (obr.
V následujících výsledcích jsou zohledněny pouze jevy,
které přispěly celkovému úhrnu více než jedním procentem. 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)
