Stochastická simulace denních srážkových úhrnů v povodí řeky Bečvy

Abstract

Cílem této práce bylo testování a srovnání různých interpolačních a simulačních metod, zejména pak podmíněné stochastické simulace pro plošný odhad denních srážkových úhrnů. Testování bylo prováděno pro oblast povodí řeky Bečvy. V první části jsou popisovány srážky, jejich vznik, způsob měření pomocí sítě srážkoměrech stanic a jejich zpracování na ČHMÚ. V další části jsou uvedeny informace o povodí řeky Bečvy. Vlastní předpoklady jsou zpracovány pomocí analýzy současného stavu. Důležitá součástí práce je explorační analýza, posouzení normality a vlivu nadmořské výšky na denní srážkové úhrny. Prostorová závislost denních srážkových úhrnů byla popsána pomocí zvoleného modelu semivariogramu. Pro testování vybraných metod byl použit modelovací software SGeMS určený pro řešení prostorových geostatistických úloh. Výsledky odhadů a simulací byly ohodnoceny pomocí velikosti střední chyby, podílové chyby a podmíněného či krigovacího rozptylu. Na závěr bylo provedeno zhodnocení dosažených výsledků a posouzena možnost použití software SGeMS pro dané účely.

The aim of this thesis was to test and compare different interpolation and simulation methods, especially conditional stochastic simulation to estimate spatial daily precipitation. Testing was carried out for the Bečva catchment distrikt. In the first section, the precipitation is described, its origin, method of measurement using a network of raingauge stations and also their processing by the Czech Hydrometeorological Institute. The next section provides information on the Becva catchment. The hypothesis is processed by analyzing the current situation. An important part of the thesis is exploratory analysis, assessment of normality and the correlations with the precipitation. The spatial dependence of daily precipitation was described by the chosen model of variogram. To test the selected method the SGeMS modeling software was used, designed for geostatistical analysis of the spatial tasks. The results of estimations and simulations were evaluated using a root mean squared error, bias and conditional or kriging variance. In conclusion, the results obtained were evaluated and the possibility of using SGeMS software for these purposes was assessed.