One of the most difficult tasks in field of the operative hydrology is the prediction of occurrence and course of the flash floods. It is difficult to predict torrential rainfalls because their character (great intensity, short duration, small affected area). Usage of the nowcasting methods (weather forecast with two hour validity) holds hope. The torrential rainfall prediction should be followed by suitable hydrological model able to estimate at least the resultant peak outflow. The hydrological models construction interferes with high measure of uncertainty, inherent in the rainfall prediction, rainfall-runoff process and its simulation. The way how to eliminate influence of uncertainty is to use the fuzzy logic and other artificial intelligence methods. The fuzzy model was compiled through the Fuzzy Logic Toolbox in the developmental environment of MATLAB. A model was calibrated with the help of genetic algorithm, neural networks and different optimization methods. and V příspěvku jsou prezentovány výsledky experimentálního výzkumu pohybu rotující kulovité částice ve vodě. Kulovitá částice vyrobená z gumy o hustotě blízké hustotě vody byla uvedena do pohybu v šikmé štěrbině, kde získala rotační i translační rychlost v osové rovině štěrbiny. Trajektorie částic ve vodě byly snímány standardní video kamerou a byl vyhodnocen vliv dvou bezrozměrných parametrů (Reynoldsova čísla a rotačního Reynoldsova čísla) na pohyb částice. Z experimentálních údajů byly určeny hodnoty odporového koeficientu a odporového momentu částice a tyto hodnoty byly porovnány s výsledky numerické simulace pohybu částice. Byly vyhodnoceny vztahy vhodné pro využití při numerickém modelování a popisující vzájemné závislosti výše uvedených veličin a vzájemný vliv translačního a rotačního pohybu částice.