In this study Active Learning Method (ALM) as a novel fuzzy modeling approach is compared with optimized Support Vector Machine (SVM) using simple Genetic Algorithm (GA), as a well known datadriven model for long term simulation of daily streamflow in Karoon River. The daily discharge data from 1991 to 1996 and from 1996 to 1999 were utilized for training and testing of the models, respectively. Values of the Nash-Sutcliffe, Bias, R2 , MPAE and PTVE of ALM model with 16 fuzzy rules were 0.81, 5.5 m3 s -1, 0.81, 12.9%, and 1.9%, respectively. Following the same order of parameters, these criteria for optimized SVM model were 0.8, -10.7 m3 s-1, 0.81, 7.3%, and -3.6%, respectively. The results show appropriate and acceptable simulation by ALM and optimized SVM. Optimized SVM is a well-known method for runoff simulation and its capabilities have been demonstrated. Therefore, the similarity between ALM and optimized SVM results imply the ability of ALM for runoff modeling. In addition, ALM training is easier and more straightforward than the training of many other data driven models such as optimized SVM and it is able to identify and rank the effective input variables for the runoff modeling. According to the results of ALM simulation and its abilities and properties, it has merit to be introduced as a new modeling method for the runoff modeling. and Cieľom štúdie bolo porovnať možnosti dlhodobej simulácie denných prietokov v rieke Karoon pomocou novovyvinutej fuzzy metódy aktívneho učenia (Active Learning Method - ALM) a známej metódy vektormi podporených strojov (Support Vector Machine - SVM), optimalizovanej genetickým algoritmom (GA). Na tréning a testovanie modelov boli použité časové rady denných prietokov za obdobie rokov 1991 až 1996 a 1996 až 1999. Hodnoty parametrov Nash-Sutcliffe, Bias, R2 , MPAE a PTVE pre model ALM boli 0,81; 5,5 m3 s-1; 0,81; 12,9% a 1,9%. Parametre v tom istom poradí pre model SVM boli 0,8 -10,7 m3 s-1, 0,81; 7,3%; a -3,6%. Z výsledkov simulácií vyplýva, že aplikáciou metód ALM a SVM možno získať porovnateľné a akceptovateľné výsledky. Podobnosť výsledkov medzi ALM a SVM implikuje vhodnosť novovyvinutej metódy ALM pre simuláciu odtoku. Tréning ALM je ľahší a jednoduchší ako je tréning ďalších dátami riadených modelov podobného typu. Navyše algoritmus ALM je schopný identifikovať a zoradiť efektívne vstupné premenné pre modelovanie odtoku. Na základe dosiahnutých výsledkov možno metódu ALM zaradiť medzi nové, alternatívne metódy modelovania odtoku.
We analyzed the runoff and its temporal distribution during the catastrophic flood events on river Gidra (32.9 km2 ) and Parná (37.86 km2 ) of the 7th June 2011. The catchments are located in the Small Carpathian Mountains, western Slovakia. Direct measurements and evaluation of the peak discharge values after such extreme events are emphasized in the paper including exceedance probabilities of peak flows and of their causal flash rainfall events. In the second part of the paper, plausible modeling mode is presented, using the NLC (Non Linear Cascade) rainfall-runoff model. Several hypothetical extreme flood events were simulated by the NLC model for both rivers. Also the flood runoff volumes are evaluated as basic information on the natural or artificial catchment storage. and Predložený príspevok analyzuje tvorbu a priebeh odtoku počas katastrofickej povodňovej situácie na Gidre (32,9 km2 ) a na Parnej (37,86 km2 ) dňa 7. 6. 2011. Povodia týchto tokov sa nachádzajú v Malých Karpatoch na západnom Slovensku. V príspevku sa kladie dôraz na priame zameranie a vyhodnotenie kulminačných prietokov po výskyte takýchto povodní. Diskutujú sa problémy vyjadrenia pravdepodobnosti prekročenia kulminačných prietokov a dažďov, ktoré ich spôsobili. V druhej časti príspevku je prezentovaný možný spôsob modelovania povodne jednoduchým zrážkovo-odtokovým modelom NLC. Daným modelom NLC sú následne simulované prietoky Gidry v stanici Píla a Parná v stanici Horné Orešany za extrémnej hypotetickej zrážkovej udalosti. Hodnotené sú objemy odtoku počas povodní, ako základný údaj pre reálny odhad ich prirodzeného alebo umelého zadržania.