Predicting snow cover dynamics and relevant streamflow due to snowmelt is a challenging issue in mountainous basins. Spatio-temporal variations of snow extent can be analyzed using probabilistic snow cover maps derived from satellite images within a relatively long period. In this study, Probabilistic Snow Depletion Curves (P-SDCs) and Probabilistic Snow Lines (P-SLs) are acquired from Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) cloud-filtered daily snow cover images. Analyses of P-SDCs show a strong correlation with average daily runoff (R2 = 0.90) and temperature (R2 = 0.96). On the other hand, the challenge lies in developing noteworthy methods to use P-SDCs in streamflow estimations. Therefore, the main objective is to explore the feasibility of producing probabilistic runoff forecasts with P-SDC forcing in a snow dominated basin.
Upper Euphrates Basin in Turkey has large snow extent and high snowmelt contribution during spring and summer periods. The melting characteristics are defined by P-SDCs using MODIS imagery for 2001–2012. The value of snow probability maps on ensemble runoff predictions is shown with Snowmelt Runoff Model (SRM) during 2013–2015 where the estimated runoff values indicate good consistency (NSE: 0.47–0.93) with forecasts based on the derived P-SDCs. Therefore, the probabilistic approach distinguishes the snow cover characteristics for a region and promotes a useful methodology on the application of probabilistic runoff predictions especially for snow dominated areas.
In this paper, we will focus our attention on two basic semantic notions: linguistic expression and relation of synonymy (lexical synonymy). We will try to analyze the notions in three semantic fields: logic, linguistic, and pragmatic (F. Recanati), and see whether these three fields can provide us with satisfactory solutions. We will show that the pragmatic conception of semantics is not satisfactory in explaining neither the notion of linguistic expression nor the notion of synonymy - two very basic semantic notions; which could be done in logical and linguistic semantics. and Barbora Geistová Čakovská
The study introduces problems of the reservoirs operative control in the course of flood situations and investigates possibilities of computer use for the automation of the decision-making process. The solution is based on the modern control theory of dynamic systems. It explains the basic types of application of the controllers in the control systems; at the same time, certain bounds of the exploitation automatic control in extreme hydrological situations are analysed. In the application part, the study presents the impacts of different flood protection measures on synthetic flood waves with a 100-year peak flow in the Lipno Reservoir on the upper Vltava River. The possibilities of the increase of the flood protection storage in the reservoir are also analysed here. and Studie uvádí do problematiky operativního řízení nádrží v povodňových situacích a zkoumá možnosti využití počítačů pro automatizaci rozhodovacího procesu. Vychází z moderní teorie řízení dynamických systémů a popisuje základní typy regulátorů. Současně jsou analyzovány meze jejich využití v extrémních situacích. V aplikační části se řeší dopady protipovodňových opatření na transformaci 100-letých syntetických povodňových vln v profilu přehrady Lipno na horní Vltavě a posuzuje se možnost zvětšení jejího ochranného prostoru.
The paper presents a new view of the problems of relationships between complexity, credibility and uncertainty of the mathematical models that have not been investigated enough up to now. The aim of the study was to find possibilities of quantification of these relationships by means of probability theory and information theory methods. The study stems from the papers published by Conant and Klir which initiate an investigation into uncertainty of the large systems and their models. The study also analyses the bounds of application of this approach. The practical contribution of these methodical approaches lies in the intensification of analysis of the optimal model structure, in the possibility of their simplification, and in the choice of the best appropriate model according to required properties. In the application part the paper deals with the optimal structure of the linear regression stochastic model of the mean monthly flows in the Odra basin. and Studie nabízí nový pohled na zatím málo prozkoumanou problematiku vzájemných vztahů některých vlastností matematických modelů, zejména jejich složitosti, důvěryhodnosti a neurčitosti. Cílem výzkumu bylo ukázat na možnosti kvantifikace těchto vztahů metodami teorie informace a teorie pravděpodobnosti. Studie vychází především z prací Conanta a Klira, které vytvářejí základ zkoumání neurčitosti velkých systémů a jejich modelů, a analyzuje meze použití těchto přístupů. Praktický přínos nových metodických postupů je v prohloubení analýzy optimální struktury modelů, v možnosti jejich zjednodušení a ve výběru nejvhodnějšího modelu podle jeho požadovaných vlastností. V aplikační části se studie zabývá optimální strukturou lineárního regresního stochastického modelu řad průměrných měsíčních průtoků v povodí Odry.
The second part of the study deals with the best suitable structure of the linear regression stochastic model of the mean monthly flows in the Šance profil on the Ostravice River. This part compares the transmission measure method with the traditional autocorrelation analysis. The first part of the study was published in 2/2003 of the JHH. and Tato část studie zkoumá nejvhodnější strukturu lineárního regresního stochastického modelu průměrných měsíčních průtoků v profilu Šance na Ostravici metodou střední vzájemné informace a porovnává ji s metodou mnohorozměrné regrese s minimem reziduálního rozptylu. Navazuje na první část, publikovanou v č. 2/2003 Vodohospodářského časopisu.