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. 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.
3.
Zvyšující množství srážek spojeno úbytkem počtu
jevů podílejících srážce.118 Meteorologické Zprávy, 69, 2016
k dispozici roku 2010. Percentage share phenomena types total precipitation the
Košetice Observatory measurement locality 2005–2014 (SN snow, SD
– mixed precipitation, rain shower, rain). Procentuální podíl druhu jevu celkových srážkách měřicí
lokalitě Observatoře Košetice 2005–2014 (SN sněžení, smíšené
srážky, dešťová přeháňka, déšť). každé kategorii byl vypočítán procen-
tuální příspěvek srážkových jevů jejich intenzit celkové-
mu množství srážek. Nízké měsíční úhrny srážek jsou cha-
rakteristické vyšším podílem jevů slabé intenzity (např.
Fig. těchto důvodů byl soubor roz-
dělen dvě pětiletá období: 2005–2009 2010–2014.3. nebyla dalšího zpraco-
vání zařazena.
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.
K jevům let 2010–2014 byly přiřazeny srážkové úhrny
naměřené době výskytu (pozorování) jevu. Share differently intensive phenomena total precipitation
at the Košetice Observatory measurement locality 2005–2014 very
heavy, heavy, moderate, light, very light). úhrny
do tvoří téměř %). Dále byla modelo-
vá reálná data porovnána výpočtem korelačního koeficien-
tu 0,91) ověřena kalkulací parametrů Gamma funk-
ce.
2. 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.3. Shoda výsledků modelové
a reálné řady potvrdila vhodnost použití lineární regrese pro
výpočet množství srážek náležícího danému druhu jevu pro
období 2005–2009.
Fig.3. Hodnoty
koeficientů byly spočteny pro každé roční období zvlášť,
aby lépe reflektovaly charakter srážek. Příspěvky jednotlivých
jevů byly sečteny výsledný měsíční úhrn srážek porovnán
s reálným měsíčním úhrnem. 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). Data nesplňující podmínku shody reálně naměře-
nými úhrny popsané části 2.
V následujících výsledcích jsou zohledněny pouze jevy,
které přispěly celkovému úhrnu více než jedním procentem.2.
Poslední kategorie (80–100%) nebyla dostatečně repre-
zentativní, byla proto výsledného hodnocení vyřazena. nárůstem srážkového úhr-
nu postupně klesá příspěvek jevů slabé intenzity (ze na
23 %), narůstá vliv srážek mírné silné
intenzity (obr. Pro každý jev
byly vypočteny měsíční sumy srážek, tedy množství, kterým
daný jev přispěl měsíčnímu úhrnu. Výpočet množství srážek, kterým přispívají jevy měsíč-
ním úhrnům, probíhal několika krocích. 6).
Obr.
2.
. Pokud celkové úhrny liši-
ly více než ±30 data byla dalšího zpracování vyřazena. VÝSLEDKY
Kategorizace srážkových úhrnů poskytuje podrobný pře-
hled procentuálním příspěvku jevů jejich intenzit celko-
vému množství srážky. toho důvodu nelze přesně přiřadit jevům odpo-
vídající srážkové množství rozdíl následujícího obdo-
bí.3.
y (3)
Závislá proměnná úhrn srážek, nezávislá proměn-
ná počet výskytů daného jevu (Wilks 2006). 7).1. Výsledky parametrů G
modelové řady jsou 0,48 18,3, hodnota parametrů reálné
řady pro 0,53 pro 17,4. 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. Nejprve byla
z dat druhého období (2010–2014) metodou lineární regre-
se vypočtena dosazením vztahu (3) modelová data. Procentuální podíl intenzity jevů celkových srážkách měři-
cí lokalitě Observatoře Košetice 2005–2014 velmi silná, silná,
1 mírná, slabá, velmi slabá intenzita). Úprava srážkových dat
Celkové měsíční úhrny, měřené volné ploše, byly rozdě-
leny pěti kategorií mm. Poslední kategorie zahrnuje
všechny měsíční úhrny nad 160 mm
