The project focuses on calibrating stochastic single-site daily weather generator (WG) for sites with non-existent or incomplete historical daily weather series (which are normally used to determine WG parameters). The present WG is designed to provide input data for crop models and hydrological models. Aims of the project: 1) lf only some daily variables are observed, the missing WG parameters (e.g., parameters for the daily temperature range) will be estimated from those available using empirical relationships established from the learning data. 2) If no weather observations are available in the given site, the WG parameters will be interpolated from surrounding stations. Various interpotation techniques (with a stress on the neural networks) will be tested. In interpolating the parameters, elevation of the site will be taken into account. 3) Accurracy of estimating WG parameters from a globál 0.5°x0.5° climatologicat data available from Climate Research Unit (U.K.) will be assessed. 4) Two (en)
Projekt se zaměřuje na kalibraci stochastického jednostaničního generátoru denních meteorologických dat (WG) pro místa s žádnými či neúplnými historickými pozorováními (jež jsou normálně použita k odhadu parametrů WG). Použitý WG je určen ke konstrukci vstupních meteorologických řad pro růstové a hydrologické modely. Cíle projektu: 1) Jestliže chybí pouze některé denní prvky, budou chybějící parametry (např. denního rozsahu teploty) odhadnuty z parametrů dostupných pomocí empirických vztahů odvozených z učebních řad. 2) Jestliže v dané lokalitě nejsou k dispozici žádné denní pozorování, parametry WG budou interpolovány ze sousedních stanic. Budou testovány různé interpolační metody, důraz bude kladen na neuronové sítě. Při interpolaci bude zohledněna nadmořská výška lokality. 3) Bude testována přesnost odhadu parametrů WG z globálních klimatologíckýcli dat s rozlišením 0.5°x0.5° dostupných z CRU (U.K.). 4) Dvě modifikace budou na WG aplikovány: a) roční chod parametrů bude reprezentován Fourierovou
(aim 0) For use in the present project, we collected a database of 6?variate station daily weather data for Czechia (125 stations x 40 years) and Nebraska [28 stations x (20-25 years)]. The data were used to calibrate the stochastic daily weather generat (en)
(cíl 0) Pro účely projektu byla shromážděna databáze staničních denních meteorologických řad pro ČR (28 stanic x 6 klimatických prvků x 40 let) a Nebrasku [28 stanic x 6 klimatických prvků x (20-25 let)]. Data byla použita ke kalibraci stochastického gen (cs)