W artykule przedstawiono wyniki analiz rozkładów w poszczególnych miesiącach roku opadów maksymalnych o wysokiej rozdzielczości czasowej (od 5 min do 3 dób). Materiał źródłowy stanowiły archiwalne dane pomiarowe, ze stu stacji z całej Polski, obejmujące lata 1986-2015. Przygotowana z nich cyfrowa baza danych o opadach ekstremalnych jest podstawą do opracowania Polskiego Atlasu Natężeń Deszczy (PANDa). Przyszłościowo atlas PANDa ma być źródłem aktualnej i niepodważalnej informacji o natężeniach deszczów miarodajnych dla wszystkich 919 miast Polski, stanowiąc podstawę projektowania oraz modelowania systemów odprowadzania ścieków deszczowych. Wyniki badań wykazały, że ponad 70% największych opadów zdarzyło się w miesiącach letnich tj. czerwiec–sierpień. Taką tendencję obserwowano dla wszystkich czasów trwania oraz dla deszczy o najwyższych wysokościach w bazie opadowej, a także dla deszczy z przypisanym prawdopodobieństwem przewyższenia p=10%, 20% oraz 50%. W okresie jesienno-zimowym dominowały opady maksymalne o długim czasie trwania (powyżej 6h), natomiast w okresie ciepłym roku przeważały opady krótkotrwałe.
EN
The paper presents the results of analyses of the distributions of maximum rainfall events characterised by high time resolution (5 minutes to 3 days) in specific months of the year. The archive registrations from one hundred stations throughout Poland, recorded in the years 1986-2015 is used as the source material. The resulting digital database of extreme precipitation is a basis for the development of the Polish Atlas of Rainfall Intensity (PANDa). In the future, the PANDa atlas is planned to be a source of up-to-date, indisputable information about the design rainfall intensities for all 919 cities in Poland and thus a basis for the design and modelling of stormwater drainage systems. The study results demonstrate that over 70% of the rainfall maxima occurs in summer months, i.e. from June to August. Such trend is visible for all the durations and for the maximum rainfall intensities in the precipitation database, as well as for precipitations with the assigned exceedance probability p=10%, 20% and 50%. The autumn and winter seasons are dominated by maximum rainfall events of a long duration (over 6h), while shortterm rainfall events are dominant in the warm season of the year.
The scope of this study was to assess the usefulness of top probability distributions to describe maximum rainfall data in the Lusatian Neisse River basin, based on eight IMWM-NRI meteorological stations. The research material was composed of 50-year precipitation series of daily totals from 1961 to 2010. Misssing measurement data were estimated using a weighted average method. Homogeneity for refilled data were investigated by precipitation double aggregation curve. Correlation between the measurement data varied from 96 to 99% and did not indicate a violation of the homogeneity of rainfall data series. Variability of recorded daily precipitation maxima were studied by linear regression and non-parametric Mann-Kendall tests. Long-term period changes at maximum rainfalls for four stations remained statistically insignificant, and for the other four were significant, although the structure of maximums was relatively similar. To describe the measured data, there were used the Fréchet, Gamma, Generalized Exponential Distribution (GED), Gumbel, Log-normal and Weibull distributions. Particular distribution parameters were estimated using the maximum likelihood method. The conformity of the analyzed theoretical distributions with measured data was inspected using the Schwarz Bayesian information criterion (BIC) and also by the relative residual mean square error (RRMSE). Among others, the Gamma, GED, and Weibull distributions fulfilled the compliance criterion for each meteorological station respectively. The BIC criterion indicated GED as the best; however differences were minor between GED on the one hand and the Gamma and Weibull distributions on the other. After conducting the RRMSE analysis it was found that, in comparison to the other distributions, GED best describes the measured maximum rainfall data.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.