Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Zelenakova, Martina" wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
The Use of a Standardized Runoff Indicator for Hydrological Characterization of Selected Rivers of Poland and Slovakia
Wykorzystanie znormalizowanego wskaźnika odpływu do charakterystyki hydrologicznej wybranych rzek Polski i Słowacji
Autorzy:
Kubiak-Wojcicka, Katarzyna
Zeleňáková, Martina
Purcz, Pavol
Simovova, Dorota
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1811789.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Politechnika Koszalińska. Wydawnictwo Uczelniane
Tematy:
discharge
hydrological drought
Standardized Runoff Index
SRI
Polska
Slovakia
przepływ
susza hydrologiczna
Standaryzowany Wskaźnik Odpływu
Polska
Słowacja
Opis:
This study compares river discharge of two catchments in Central Europe. The catchments' areas are similar while their geological structure differs significantly. The River Laborec (Slovakia) is an example of a mountain river, draining hardly permeable land. The River Gwda (Poland) is a lowland river, draining mainly sandy formations. The study used average monthly flows in the period of 1980-2010 measured on water gauges Humenne and Izkovce on the river Laborec and water gauges Piła and Ptusza on the river Gwda. The aim of the study is a review of hydrological drought course in two catchments that differ in their structure. The analysis was conducted on the basis of the SRI (Standardized Runoff Index), which was calculated in various time scales, i.e. 1, 3, 6, 9 and 12 months. It is a dimensionless index, which allows determination and comparison of dry and wet periods for rivers in various regions. The analysis of duration and intensity of the SRI in short time periods revealed that hydrological droughts on the river Gwda lasted longer and were less intense than in case of river Laborec. The duration of the wet periods (SRI > 1.0) was similar on both rivers, however the phenomenon intensity was higher on the mountain river. The analysis of longer accumulation periods revealed that on the river Gwda wet periods got longer, while hydrological drought periods were shortened. In case of the river Laborec, wet periods were slightly shortened, while drought periods have extended significantly.
W niniejszym opracowaniu porównano odpływ rzeczny w 2 zlewniach centralnej Europy o podobnej powierzchni zlewni i zróżnicowanej budowie geologicznej. Rzeka Laborec (Słowacja) jest przykładem rzeki górskiej, odwadniającej tereny trudno przepuszczalne, natomiast rzeka Gwda (Polska) reprezentuje zlewnie pojezierną, zbudowaną głównie z utworów piaszczystych. W opracowaniu wykorzystano średnie miesięczne wartości przepływów w okresie 1980-2010 na posterunkach wodowskazowych Humenne i Izkovce na rzece Laborec oraz Piła i Ptusza na rzece Gwdzie. Celem niniejszego opracowania jest ocena przebiegu suszy hydrologicznej w dwóch zlewniach o zróżnicowanej budowie. Analizę przeprowadzono w oparciu o wskaźnik SRI (Standardized Runoff Index), który obliczono w różnych skalach czasowych tj. 1, 3, 6, 9 i 12 miesięcy. Jest to bezwymiarowy wskaźnik, który umożliwia wyznaczenie i porównanie okresów suchych i mokrych dla rzek z różnych regionów. Analiza czasu trwania i intensywności wskaźnika SRI w krótkich skalach czasowych wykazała, że susze hydrologiczne (SRI < -1.0) na rzece Gwdzie trwały dłużej i charakteryzowały się mniejszą intensywnością niż w przypadku rzeki Laborec. Czas trwania okresów wilgotnych (SRI > 1.0) był podobny w obu rzekach, jednak większą intensywność zjawiska notowano w rzece górskiej. Analiza dłuższych okresów kumulowania wykazała, że dla Gwdy okresy wilgotne uległy wydłużeniu, natomiast skróceniu uległy okresy suszy hydrologicznej. W przypadku rzeki Laborec okresy wilgotne uległy niewielkiemu skróceniu, natomiast okresy suszy zdecydowanie uległy wydłużeniu.
Źródło:
Rocznik Ochrona Środowiska; 2019, Tom 21, cz. 1; 167-183
1506-218X
Pojawia się w:
Rocznik Ochrona Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Daily Suspended Sediment Prediction Using Seasonal Time Series and Artificial Intelligence Techniques
Autorzy:
Üneş, Fatih
Taşar, Bestami
Demirci, Mustafa
Zelenakova, Martina
Kaya, Yunus Ziya
Varçin, Hakan
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2069941.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Politechnika Koszalińska. Wydawnictwo Uczelniane
Tematy:
prediction
neuro-fuzzy
sediment rating curve
support vector machine
suspended sediment
Opis:
Estimating the amount of suspended sediment in rivers correctly is important due to the adverse impacts encountered during the design and maintenance of hydraulic structures such as dams, regulators, water channels and bridges. The sediment concentration and discharge currents have usually complex relationship, especially on long term scales, which can lead to high uncertainties in load estimates for certain components. In this paper, with several data-driven methods, including two types of perceptron support vector machines with radial basis function kernel (SVM-RBF), and poly kernel learning algorithms (SVM-PK), Library SVM (LibSVM), adaptive neuro-fuzzy (NF) and statistical approaches such as sediment rating curves (SRC), multi linear regression (MLR) are used for forecasting daily suspended sediment concentration from daily temperature of water and streamflow in the river. Daily data are measured at Augusta station by the US Geological Survey. 15 different input combinations (1 to 15) were used for SVM-PK, SVM-RBF, LibSVM, NF and MLR model studies. All approaches are compared to each other according to three statistical criteria; mean absolute errors (MAE), root mean square errors (RMSE) and correlation coefficient (R). Of the applied linear and nonlinear methods, LibSVM and NF have good results, but LibSVM generates a slightly better fit under whole daily sediment values.
Źródło:
Rocznik Ochrona Środowiska; 2021, 23; 117--137
1506-218X
Pojawia się w:
Rocznik Ochrona Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies