The contribution focuses on the design of a control algorithm aimed at the operative control of runoff water from a reservoir during flood situations. Management is based on the stochastically specified forecast of water inflow into the reservoir. From a mathematical perspective, the solved task presents the control of a dynamic system whose predicted hydrological input (water inflow) is characterised by significant uncertainty. The algorithm uses a combination of simulation model data, in which the position of the bottom outlets is sought via nonlinear optimisation methods, and artificial intelligence methods (adaptation and fuzzy model). The task is written in the technical computing language MATLAB using the Fuzzy Logic Toolbox.
The paper contains a sensitivity analysis of the influence of uncertainties in input hydrological, morphological and operating data required for a proposal for active reservoir conservation storage capacity and its achieved values. By introducing uncertainties into the considered inputs of the water management analysis of a reservoir, the subsequent analysed reservoir storage capacity is also affected with uncertainties. The values of water outflows from the reservoir and the hydrological reliabilities are affected with uncertainties as well. A simulation model of reservoir behaviour has been compiled with this kind of calculation as stated below. The model allows evaluation of the solution results, taking uncertainties into consideration, in contributing to a reduction in the occurrence of failure or lack of water during reservoir operation in low-water and dry periods.
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.
This article is a continuation of a previous one named Fuzzy model use for prediction of the state of emergency of river basin in the case of flash flood (Janál & Starý, 2009), where the potential applications of fuzzy logic in the field of flash flood forecasting were described. Flash flood forecasting needs a specific approach because of the character of torrential rainfall. Storms are very difficult to forecast in space and time. The hydrological models designed for flash flood prediction have to be able to work with very uncertain input data. Moreover, the models have to be capable of evaluating the level of danger in as short a time as possible because of the highly dynamic character of the modeled process. The fuzzy model described in the previous article was modified into a form usable in operational hydrology and a simulation of its operational application was run using this model. The selected time period for the simulation was the summer of 2009, when numerous flash floods occurred in Czech Republic. The topic of this article is the preparation of the model for practical use and the results of the simulation of its operation. and Článek navazuje na předchozí článek s názvem Fuzzy model pro předpověď stupně ohroženosti povodí povodněmi z přívalových dešťů (Janál, Starý, 2009a). V úvodním článku byly popsány možnosti využití fuzzy logiky v problematice operativních předpovědí povodní způsobených přívalovými srážkami. Předpověď tohoto druhu povodní vyžaduje specifický přístup, jelikož výskyt přívalových srážek v prostoru a čase lze, díky jejich charakteru, jen stěží předpovídat. Hydrologické modely, určené pro předpověď povodní jimi způsobenými musí být schopny pracovat s velmi neurčitými vstupy. Díky vysoké dynamice předpovídaného procesu musí být navíc schopny vyhodnotit vstupní data ve velmi krátkém čase. Fuzzy model, popsaný v prvním díle, byl upraven do podoby využitelné v operativní hydrologii a byl otestován pomocí simulace operativního provozu ve zvoleném období z léta 2009, kdy byla ČR zasažena četnými povodněmi z přívalových srážek. Úpravy modelu pro praktické využití a vyhodnocení zpětné simulace jeho provozu jsou předmětem předloženého navazujícího článku.
In normal practice, during the estimation of reservoir storage uncertainties affecting the values of mean monthly discharge series are not normally considered, and usually no estimates of these are known. Therefore, the question arises as to whether the results of the estimation of the capacity of storage reservoirs may be affected by uncertainties in the discharge series. The aim of this article is the suggestion of a possible approach to estimating the level of uncertainties affecting the elements of mean monthly discharge series. These discharge series are subsequently integrated into water reservoir storage capacity calculations, and the significance of the proposed approach is explored. and Nejistoty členů řad průměrných měsíčních průtoků nejsou v běžné praxi udávány, není ani znám odhad jejích velikostí. Otázkou rovněž je, zda nejistotami zatížené průtokové řady mohou ovlivnit výsledky vodohospodářského řešení zásobní funkce vodní nádrže. Cílem článku je naznačení možného postupu odhadu míry nejistot zatěžujících členy průtokové řady průměrných měsíčních průtoků a následné začlenění uvedené řady do výpočtů zásobního objemu vodní nádrže a posouzení významu uvedeného postupu.
The article describes the experimental research made in specific canal with free surface. It records the changes of velocity revolutions of the current meter propellers OTT in dependence on water temperature. The authors describe the methods of measuring, data evaluation and the ways their results can be used in practice in order to improve hydrometric propeller measuring. and Článek prezentuje dílčí výsledky experimentálního výzkumu, zaměřeného na posouzení vlivu teploty vody v měrném žlabu na rychlost otáčení propelerů u hydrometrických vrtulí firmy OTT. Jsou zde uvedeny způsoby měření a vyhodnocování naměřených dat a je naznačen způsob uplatnění dosažených výsledků při hydrometrování v praxi.