Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

1

Application and validation of the residual kriging method for interpolation of the monthly precipitation field in Poland

100%

Kryza M.

|

tom T. 6, z. 1

107-113

EN

Residual kriging (RK) is applied to calculate spatial patterns of monthly precipitation in Poland. RK is one of the multi-dimensional interpolation schemes being used for spatial interpolation of various climatological data. The algorithm is supported by additional explanatory variables, which reflect physical processes responsible for spatial pattern of the interpolated phenomena. Here, the algorithm is implemented in the OpenSource GIS GRASS, supported by the R statistical package. These tools are found to be very flexible and efficient for this purpose. The RK results are compared with other interpolation procedures (Inverse Distance Method and Ordinary Kriging). Both visually and in terms of cross-validation errors, RK performs better than the other interpolation algorithms tested. The general statistics, Root Mean Square Errors and Mean Absolute Errors, are lower for RK than for the other methods compared, and the differences are statistically significant. The cross-validation errors are strongly correlated with the areas of high precipitation. There is also an increase of cross-validation error with the elevation a.s.l., but the increase is smaller for the RK than for the other interpolation algorithms used.

PL

W pracy zastosowano metodę krigingu resztowego (Residual Kriging, RK) do przestrzennej interpolacji miesięcznych sum opadu atmosferycznego w Polsce. Kriging resztowy jest jednym z algorytmów interpolacji wielowymiarowej, który znajduje szerokie zastosowanie w klimatologii. Wynika to z faktu, że RK uwzględnia dodatkowe zmienne niezależne (objaśniające), odpowiedzialne za przestrzenny opis procesów fizycznych kształtujących interpolowane zjawisko. W tej pracy algorytm zaimplementowany został w systemie GIS GRASS, współpracującym z pakietem statystycznym R. Obydwa środowiska działają na licencji OpenSource i okazały się być bardzo wydajnymi narzędziami do realizacji prezentowanego zadania. Wyniki interpolacji RK zostały porównane z otrzymanymi z zastosowaniem dwóch innych algorytmów, metody odwrotnych odległości (IDW) oraz krigingu zwykłego (OK). Porównanie zostało wykonane zarówno jakościowo (wizualnie), jak i ilościowo przez zastosowanie oceny krzyżowej. W obu przypadkach wyniki uzyskane RK są lepsze niż dla IDW i OK. Ogólne statystyki błędu oceny krzyżowej, RMSE i MAE, policzone dla RK, są niższe niż uzyskane dla IDW i OK, a różnice są istotne statystycznie. Wysokie błędy interpolacji są skorelowane przestrzennie z obszarami z wysokimi sumami opadów. Stwierdzono także wzrost błędów oceny krzyżowej z wysokością, który dla RK jest mniejszy niż dla IDW i OK.

2

Zastosowanie regresji ważonej geograficznie do modelowania miejskiej wyspy ciepła we Wrocławiu

63%

Szymanowski M. , Kryza M.

Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji

|

2009

|

tom Vol. 20

407--419

PL

Artykuł prezentuje zastosowanie regresji ważonej geograficznie (GWR) do interpolacji przestrzennej temperatury powietrza w warunkach wystąpienia miejskiej wyspy ciepła (UHI) we Wrocławiu. Rezultaty interpolacji GWR porównano z uzyskanymi za pomocą innych metod: regresji wieloczynnikowej (MLR) – model globalny, i krigingu resztowego dla obydwu modeli regresyjnych (odpowiednio: RK i GWRK). Dane wejściowe stanowiły pomiary temperatury powietrza w 206 nieregularnie rozmieszczonych punktach oraz warstwy dodatkowych zmiennych objaśniających, utworzone głównie na podstawie mapy pokrycia terenu i zdjęć satelitarnych (Landsat TM). Walidację interpolacji przeprowadzono metodą oceny krzyżowej (CV), analizując miary diagnostyczne (BIAS, MAE, RMSE) i rozkład przestrzenny błędów CV. Porównanie rezultatów modeli regresyjnych wskazało zasadność zastosowania GWR w przypadku niestacjonarnego procesu przestrzennego (UHI). Kalibrację modelu lokalnego przeprowadzono w zmiennej macierzy sąsiedztwa (tzw. kernelu) z uwzględnieniem zachowania możliwości fizycznej interpretacji procesu. Kriging reszt, przeprowadzony dla lokalnego i globalnego modelu regresji poprawił jakość interpolacji. Za optymalną w analizowanych przypadkach UHI metodę interpolacji uznano kriging resztowy dla regresji ważonej geograficznie (GWRK).

EN

Implementation of geographically weighted regression (GWR) for urban heat island (UHI) modelling in Wrocław is presented. The results of spatial interpolation using 4 methods are evaluated and compared. The methods are: multiple linear regression (MLR) – global model, GWR – local model and residual kriging for both regression techniques (RK and GWRK). The analysis was performed based on 2 examples of UHI. Air temperature data were gathered in 206 irregularly distributed points. Additional explanatory variables were developed based mainly on the land-use map and Landsat TM images. The cross-validation (CV) technique was used to compare results obtained with the different algorithms together with the evaluation of errors (BIAS, MAE, RMSE) and their spatial distribution. The results confirmed the usefulness of GWR in the case of non-stationarity of the spatial process. Calibration of the local models was performed using adaptive kernel, taking into account the possibility of physical interpretation of the model. Kriging of MLR and GWR residuals significantly improved the spatial interpolation results in terms of cross-validation errors. The most accurate results of the UHI spatialization were obtained with the GWRK techniquedr.

3

Fine-resolution modeling of concentration and deposition of nitrogen and sulphur compounds For Poland - application of the FRAME model

51%

Kryza M. , Błaś M. , Dore A. J. , Sobik M.

|

tom Vol. 36, no. 1

49-62

EN

The main source of spatial information on concentration and deposition of air pollutants in Poland is the continental scale EMEP model with 50 km x 50 km grid. The coarse resolution of the EMEP model may be insufficient for regional scale studies. A new proposal is the application of the national scale atmospheric transport model FRAME (Fine Resolution Atmospheric Multi-pollutant Exchange), originally developed for the United Kingdom. The model works with 5 km x 5 km spatial resolution and the air column is divided into 33 layers. FRAME was used here to assess the spatial patterns of yearly averaged air concentrations, and wet and dry deposition of sulphur and nitrogen compounds for the area of Poland. This study presents preliminary results of the modeling of the yearly average concentrations as well as dry and wet depositions of SOx, NOyand NH x for Poland. FRAME results were compared with available measurements from the monitoring sites and national deposition budget with the EMEP and IMGW estimates. The results show close agreement with the measured concentrations expressed by determination coefficient close to 0.7 for both SO2 and NO x. The dry and wet deposition budgets for FRAME are also in close agreement with the EMEP and GIOŚ estimates. The FRAME model, despite its relatively simple meteorological parameterizations, is well suited to calculate the spatial pattern of annual average concentration and yearly deposition of atmospheric pollutants which was earlier presented for the UK and was shown in this paper for Poland. The model can also be used to analyze the impact of individual point sources or different emission sectors on spatial pattern of air concentration and deposition as well as testing the changes in deposition resulting from future emissions reduction scenarios.

PL

W opracowaniach dotyczących koncentracji i depozycji zanieczyszczeń atmosferycznych w Polsce, podstawowym źródłem informacji przestrzennej jest model EMEP. Jest on cennym narzędziem pozwalającym na ilościowe i jakościowe zobrazowanie przestrzennych zmian koncentracji i depozycji zanieczyszczeń oraz na szacowanie roli transportu dalekiego zasięgu w skali kontynentalnej. Jego najistotniejszą wadą jest mała rozdzielczość przestrzenna (50 km x 50 km), która ogranicza możliwości uwzględnienia procesów atmosferycznych zachodzących w skali regionalnej (np. powiązanych z rzeźbą terenu). Jednym z kilku stosowanych w Europie regionalnych modeli o wyższej rozdzielczości jest brytyjski model FRAME (Fine Resolution Atmospheric Multi-pollutant Exchange). Wszystkie uwzględnione w nim procesy atmosferyczne i chemiczne analizowane są w kolumnie powietrza o podstawie 5 km x 5 km, podzielonej w pionie na 33 warstwy. Uzyskane za pomocą polskiej wersji modelu FRAME rozkłady przestrzenne koncentracji oraz depozycji zanieczyszczeń dla Polski dla 2002 r. charakteryzują się dobrą zgodnością z danymi pomiarowymi. W przypadku koncentracji współczynnik determinacji jest na poziomie 0,7 dla SO2 oraz NO2. Roczny bilans suchej oraz mokrej depozycji, wyliczony w oparciu o model FRAME, jest bliski szacunkom modelu EMEP oraz GIOŚ. Pomimo dość prostej parametryzacji danych meteorologicznych model FRAME z dobrym przybliżeniem oszacował średnią roczną koncentrację oraz roczną depozycję zanieczyszczeń. Wcześniej podobne wyniki otrzymano także dla Wielkiej Brytanii. FRAME może być więc traktowany jako użyteczne narzędzie pozwalające na przestrzenną charakterystykę średniej rocznej koncentracji i rocznej depozycji zanieczyszczeń atmosferycznych w stosunkowo wysokiej rozdzielczości przestrzennej. Model pozwala także analizować zakres oddziaływania pojedynczych źródeł emisji, czy też wpływ na środowisko poszczególnych sektorów emisji (np. osobno emisji niskiej bądź wysokiej).

4

Modelling the long-range transport, concentrations and deposition of atnospheric pollutants in Poland - applications of the FRAME model

51%

Kryza M. , Błaś M. , Dore A. J. , Sobik M.

Proceedings of ECOpole

|

2008

|

tom Vol. 2, No. 1

47--52

EN

FRAME (Fine Resolution Atmospheric Multi-pollutant Exchange) is a statistical Lagrangian atmospheric transport model. It has high spatial (5 km x 5 km) and vertical resolution (33 layers). The model was developed in the Centre for Ecology and Hydrology (Edinburgh, U K) and has successfully been used for modelling long-range transport and deposition of atmospheric pollutants. The model is used as a tool to support government policy in assessing the effect of abatement of pollutant gas emissions. The FRAME model has been recently adopted to work for the area of Poland. This study presents the spatial patterns of dry and wet deposition of SOX, NOy and NH, as well as the yearly average air concentrations of SO2, NOx, and NH3 for Poland for the year 2002. The model results are compared with the measurements. The modelled concentrations are found to be in a good agreement with observations, with a determination coefficient around 0.7 for SO2 and NOX. The NH3 concentrations are not routinely measured in Poland, therefore only the spatial pattern of air concentration is presented. FRAME dry and wet deposition of SO2 NOy and NH3 was compared with the EMEP data and the measurement-based estimates provided by the IMWM (wet only). The calculated deposition budgets were found to be in close agreement. Spatial patterns of dry and wet deposition are generally similar to those reported by EMEP and CIEP/IMWM. Because of the higher spatial resolution of the FRAME model, the calculated depositions are locally higher, especially in the mountainous areas where the seeder-feeder effect is incorporated.

PL

FRAME (Fine Resolution Atmospheric Multi-pollutant Exchange) jest statystycznym modelem trajektorii typu Lagrange'a. Główne cechy modelu to duża rozdzielczość pozioma (5x5 km) i pionowa (33 warstwy) przy jednocześnie krótkim czasie wykonania obliczeń (ok. 30 minut). FRAME został pierwotnie opracowany dla obszaru Wielkiej Brytanii przez Centre for Ecology and Hydrology w Edynburgu i jest od kilku lat Ł powodzeniem używany do modelowania transgranicznego transportu i depozycji zanieczyszczeń atmosferycznych. FRAME stanowi narzędzie wspomagające dla podejmowania decyzji ograniczających emisję gazów przemysłowych w Wielkiej Brytanii. W ostatnim czasie FRAME został przystosowany do działania na obszarze Polski. Praca prezentuje mapy średniorocznej koncentracji i rocznej depozycji (suchej i mokrej) tlenków siarki i azotu oraz azotu zredukowanego dla Polski, obliczone na podstawie emisji z 2002 roku. Wyniki działania modelu FRAME zostały porównane z koncentracją SO2 i NOx, zmierzoną w sieci stacji monitoringu jakości powietrza GIOŚ. Stwierdzono dużą zgodność modelu FRAME z pomiarami, wyrażoną współczynnikiem determinacji na poziomie ok. 0,7 (dla obu związków). Ze względu na to, że rutynowe pomiary koncentracji zanieczyszczeń, prowadzone w sieci IOŚ, nie obejmują stężeń NHs, wykonanie podobnej analizy dla amoniaku nie jest możliwe. Bilanse suchej i mokrej depozycji SO2, NOx i NH3 obliczone na podstawie map depozycji uzyskanych za pomocą modelu FRAME, są zbliżone do danych raportowanych przez EMEP i GIOŚ/IMGW (tylko mokra depozycja). Mapy depozycji obliczone modelem FRAME są podobne w ogólnym zarysie do prezentowanych przez dwa pozostałe źródła. Różnią się głównie ze względu na dużą rozdzielczość przestrzenną FRAME, która pozwala uwzględnić procesy działające w małej skali (np. efekt seeder-feeder).

5

Spatial and chemical patterns of PM2.5 - differences between a maritime and an inland country

51%

Werner M. , Kryza M. , Dore A. J.

|

tom Vol. 23, nr 1

61--69

EN

The Fine Resolution Atmospheric Multi-pollutant Exchange model was used to calculate the mean annual concentration of PM2.5 at a resolution of 5 km × 5 km for the United Kingdom (UK) and Poland for the year 2007. The modelled average PM2.5 concentration is higher for Poland than the UK and amounts to 9.2 µg · m−3 and 5.6 µg · m−3, respectively. The highest concentrations concern London and coastal areas (due to the sea salt contribution) for the UK and urban agglomerations in the case of Poland. Maximum values occurring close to the UK coastline can reach 18 µg · m−3. The average contribution of natural particles amounts to 34 and 20% of total PM2.5 concentration, respectively for the UK and Poland. Among anthropogenic particles for both countries the highest contribution falls on secondary inorganic aerosols and the lowest contribution is for secondary organic aerosols.

6

Wyznaczanie stezenia oraz depozycji NHx w Polsce za pomoca modelu FRAME

51%

Kryza M. , Blas M. , Dore A. J. , Sobik M.

|

2007

|

tom 07

|

nr 2a

219-230

7

Application of the Pola r WRF model for Svalbard - sensitivity to planetary boundary layer, radiation and microphysics schemes

45%

Pilguj N. , Czernecki B. , Kryza M. , Migala K. , Kolendrowicz L.

|

tom 39

|

nr 3

8

Znaczenie lasu oraz morfologii terenu w rozwoju pokrywy snieznej w Sudetach Zachodnich na przykladzie sezonu zimowego 2003-2004

45%

Ojrzynska H. , Blas M. , Kryza M. , Sobik M. , Urban G.

|

nr 06

412-428

9

Modelling and validation of the potential solar radiation for the Hornsund region - application of the R.sun model

45%

Szymanowski M. , Kryza M. , Migała K. , Sobolewski P. , Kolondra L.

|

tom T. 6, z. 2

107-112

EN

R.sun is a solar radiation model implemented in the OpenSource GRASS GIS. The model can be used to calculate spatial patterns of both instantaneous and daily sums of beam, diffused and reflected solar radiation. The input data are digital elevation model, needed to calculate slopes and their aspects, and the Linke turbidity factor, which describes the attenuation of the solar radiation in the atmosphere. Optionally, terrain-shadowing effects may be considered, which is important for areas with complex relief. Effects of cloudiness on the incoming solar radiation can also be parameterised, separately for the beam and diffused radiation. Here the r.sun model is applied to calculate the potential (i.e. for cloudless conditions) solar radiation for the Hornsund area (SW Spitsbergen). The shadowing effect is included, which is of special importance for the area because of the relief complexity and low solar altitudes. The results are shown on a series of maps and compared with measurements. The validation of the model shows a good agreement between the model results and the available measurements.

PL

R.sun jest narzędziem służącym do modelowania dopływu promieniowania słonecznego do powierzchni ziemi, zaimplementowanym w działającym na licencji OpenSource systemie GIS GRASS. Model może być zastosowany do obliczania zarówno wielkości chwilowych (momentowych), jak i dziennych sum promieniowania bezpośredniego, rozproszonego i odbitego. Wejściowymi informacjami są: cyfrowy model terenu, potrzebny do określenia nachyleń i ekspozycji stoków oraz współczynnik zmętnienia Linkego, opisujący zmniejszenie promieniowania słonecznego w atmosferze. Dodatkowo istnieje możliwość uwzględnienia zachmurzenia nieba, parametryzowanego oddzielnie dla promieniowania bezpośredniego i rozproszonego. Model R.sun zastosowano tu do obliczenia potencjalnego (niebo bezchmurne) promieniowania dla obszaru Hornsundu (SW Spitsbergen). W opracowaniu uwzględniono efekty zacienienia, związane z urozmaiconą rzeźbą terenu, szczególnie istotne przy niskim położeniu słońca nad horyzontem. Wyniki zaprezentowano na mapach i zweryfikowano poprzez porównanie z danymi pomiarowymi. Walidacja modelu wykazała dużą zgodność między wielkościami estymowanymi za pomocą R.sun a zmierzonymi.

10

An assessment of the quality of near-real time GNSS observations as a potential data source for meteorology

32%

Dymarska N. , Rohm W. , Sierny J. , Kapłon J. , Kubik T. , Kryza M. , Jutarski J. , Gierczak J. , Kosierb R.

|

2017

|

tom Vol. 5, Iss. 1

3--13

EN

The Global Navigation Satellite System (GNSS) can be used to determine accurate and high-frequency atmospheric parameters, such as Zenith Total Delay (ZTD) or Precipitable Water Vapour (PW), in all-weather conditions. These parameters are often assimilated into Numerical Weather Prediction (NWP) models and used for nowcasting services and climate studies. The effective usage of the ZTDs obtained from a ground-based GNSS receiver’s network in a NWP could fill the gap of insufficient atmospheric water vapour state information. The supply of such information with a latency acceptable for NWP assimilation schemes requires special measures in the GNSS data processing, quality control and distribution. This study is a detailed description of the joint effort of three institutions – Wrocław University of Environmental and Life Sciences, Wrocław University, and the Institute of Meteorology and Water Management – to provide accurate and timely GNSS-based meteorological information. This paper presents accuracy analyses of near real-time GNSS ZTD validated against reference ZTD data: the International GNSS Service (IGS) from a precise GNSS solution, Weather Research and Forecasting (WRF) model, and radiosonde profiles. Data quality statistics were performed for five GNSS stations in Poland over a time span of almost a year (2015). The comparison of near real-time ZTD and IGS shows a mean ZTD station bias of less than 3 mm with a related standard deviation of less than 10 mm. The bias between near real-time ZTD and WRF ZTD is in the range of 5-11 mm and the overall standard deviation is slightly higher than 10 mm. Finally, the comparison of the investigated ZTD against radiosonde showed an average bias at a level of 10 mm, whereas the standard deviation does not exceed 14 mm. Considering the data quality, we assess that the NRT ZTD can be assimilated into NWP models.

11

HydroProg: a system for hydrological forecasting in real time, based on the multimodelling approach

26%

Niedzielski T. , Mizinski B. , Kryza M. , Netzel P. , Wieczorek M. , Kasprzak M. , Migon P. , Szymanowski M. , Jeziorska J. , Witek M. , Kosek W.

|

nr 2

EN

The objective of this paper is to present the concept of a novel system, known as HydroProg, that aims to issue flood warnings in real time on the basis of numerous hydrological predictions computed using various models. The core infrastructure of the system is hosted by the University of Wrocław, Poland. A newly-established computational centre provides in real time, courtesy of the project Partners, various modelling groups, referred to as “project Participants”, with hydrometeorological data. The project Participants, having downloaded the most recent observations, are requested to run their hydrologic models on their machines and to provide the HydroProg system with the most up-to-date prediction of riverflow. The system gathers individual forecasts derived by the Participants and processes them in order to compute the ensemble prediction based on multiple models, following the approach known as multimodelling. The system is implemented in R and, in order to attain the above-mentioned functionality, is equipped with numerous scripts that manipulate PostgreSQL- and MySQL-managed databases and control the data quality as well as the data processing flow. As a result, the Participants are provided with multivariate hydrometeorological time series with sparse outliers and without missing values, and they may use these data to run their models. The first strategic project Partner is the County Office in Kłodzko, Poland, owner of the Local System for Flood Monitoring in Kłodzko County. The experimental implementation of the HydroProg system in the Nysa Kłodzka river basin has been completed, and six hydrologic models are run by scientists or research groups from the University of Wrocław, Poland, who act as Participants. Herein, we shows a single prediction exercise which serves as an example of the HydroProg performance.