Klíčová slova: BILAN -regionalizace -Gaussův proces -lineární model -regrese -geomorfologické charakteristiky SOUHRN V předložené studii byly testovány vybrané lineární a nelineární regresní modely, které popisují vzájemný vztah mezi parametry modelu Bilan, které jsou stanoveny na základě meteorologických a hydrologických řad a mezi retenčními charakteristikami stanovenými na základě vybraných geomorfologických charakteristik povodí. Odvozené lineárně regresní modely umožňují odhad parametrů

more »

... elu Bilan na základě retenčních charakteristik, které odhadují retenci v ploše povodí S3, a charakteristik, které odhadují retenci v nivě povodí Smax, St a Dd. Uvedený příspěvek prezentuje první výsledky regionální analýzy zaměřené na kvantifikaci retenčních charakteristik analýzou geomorfologických charakteristik povodí. ÚVOD Retence vody v povodí je jedním z klíčových faktorů, které utvářejí výslednou hydrologickou bilanci povodí. Celkovou retenci vody pro dané povodí tvoří časově a prostorově proměnlivé zásoby vody zadržené ve sněhové pokrývce, na povrchu vegetačního pokryvu, na povrchu povodí, v nenasycené a nasycené zóně. Jeden ze základních přístupů kvantifikace dynamiky celkové retence vody v povodí je založen na aplikaci matematického modelu hydrologické bilance, který umožňuje kontinuální simulaci hydrologické bilance pro vybraný řešený časový úsek. Celková retence je následně stanovena na základě podrobné analýzy simulovaných toků a zásob výsledné hydrologické bilance povodí. V podmínkách České republiky je pro potřeby řešení celé řady souvisejících inženýrských úloh využíván celistvý model hydrologické bilance Bilan [1, 2]. Model Bilan umožňuje popsat dynamiku jednotlivých zásob vody v povodí, která je vyjádřena jejich časovými řadami. K tomu účelu jsou používány vybrané časové řady meteorologických a hydrologických veličin. Vedle simulací celkové retence kontinuálním modelem hydrologické bilance existuje celá řada empirických přístupů, které poskytují odhad retence vody v povodí. Jedním z nejrozšířenějších je empirický postup, který využívá čísla odtokových křivek (CN křivky) pro stanovení odhadu maximální retence povodí [3] . Dále celá řada studií poukazuje na vzájemný vztah mezi hydrologickým systémem povodí a geomorfologickými charakteristikami povodí [4] [5] [6] . Tyto vztahy je možné použít pro regionalizaci hodnot vybraných parametrů hydrologického modelu, která je založena na využití fyzikálních geomorfologických charakteristik povodí [4, 5] . V případě existence vzájemného vztahu mezi geomorfologickými charakteristikami povodí a parametry hydrologického modelu je možné kvantifikovat vliv nově navrhovaných retenčních opatření [7] . Podmínkou kvantifikace je existence vztahu mezi retenčními opatřeními a geomorfologickými charakteristikami [4] . Cílem předloženého příspěvku je popis vzájemného vztahu vybraných geomorfologických charakteristik povodí a vybraných parametrů hydrologického modelu Bilan, které nejvíce ovlivňují celkovou retenci vody v povodí. Na základě odvozených vztahů bude následně možné kvantifikovat vliv vybraných retenčních opatření v povodí na celkovou retenci vody v povodí. MATERIÁL A METODY Data povodí LAPV V předložené studii byly použity dva druhy dat. První byl tvořen měsíčními meteorologickými a hydrologickými řadami pro povodí řešených v rámci Generelu lokalit pro akumulaci povrchových vod (LAPV). Druhý soubor dat je tvořen prostorovými daty, která umožňují stanovit vybrané charakteristiky povodí. Pro každé povodí byla provedena kalibrace hydrologického modelu Bilan, jejímž výsledkem bylo stanovení hodnot parametrů modelu Bilan pro dané povodí LAPV. V předložené studii byly testovány parametry Spa a Grd. SPA StepReg [mm] SPA Bilan [mm] A) B) Průměrný sklon říční sítě St [%] SPA StepReg [mm] Obr. 1. Výsledky lineárního modelu krokové regrese pro parametr Spa; A) shoda mezi Spa stanoveným na základě kalibrace modelu Bilan a Spa stanoveným geomorfologickou analýzou; B) závislost Spa stanoveným geomorfologickou analýzou na průměrném sklonu říční sítě St Fig. 1 . Results of stepwise linear regression model for Spa parameter; A) scatter plot of Spa estimated using the Bilan model and Spa estimated using geomorphological analysis; B) relationship between Spa estimated using geomorphological analysis and average slope of river network