README.md
In hanel/hmkzLAPV: Vyuka HMKZ
hmkzLAPV
R balík pro výuku předmětu Hydrologické dopady klimatické změny (FŽP, ČZU) v roce 2016.
Instalace
> library(devtools)
> install_github("hanel/hmkzLAPV")
nebo
> library(devtools)
> install_git("https://github.com/hanel/hmkzLAPV.git")
Úvod
Informace o jednotlivých LAPV jsou dostupné v tabulce lapv_tab:
> library(hmkzLAPV)
> data(lapv_tab)
> head(lapv_tab)
ID A NAZEV_NADR Vpot
1: FORT 30379718 Fořt 13.3
2: BABI 10254929 Babí 11.1
3: LUKAVICE 15384980 Lukavice 14.1
4: PECIN 38227478 Pěčín 17.1
5: ZAMBERK 28315407 Žamberk 24.4
6: PISECNA 13958154 Písečná 4.9
Data pro jednotlivá LAPV načtete pomocí funkce get_lapv_data, jejímž argumentem je ID, tj. identifikátor povodí:
> dta = get_lapv_data("AMERIKA")
> head(dta)
DTM ID sim_P sim_T GCM RUN
1: 1901-01-15 AMERIKA 61.22721 -1.163763 GISS-E2-H r5i1p3
2: 1901-02-15 AMERIKA 47.17358 4.116205 GISS-E2-H r5i1p3
3: 1901-03-15 AMERIKA 85.45800 3.675195 GISS-E2-H r5i1p3
4: 1901-04-15 AMERIKA 120.38636 7.676691 GISS-E2-H r5i1p3
5: 1901-05-15 AMERIKA 167.56643 12.769983 GISS-E2-H r5i1p3
6: 1901-06-15 AMERIKA 170.42231 15.459894 GISS-E2-H r5i1p3
SID obs_P obs_T obs_RM
1: GISS-E2-H_r5i1p3 36.2415 -7.64 35.7908
2: GISS-E2-H_r5i1p3 51.4596 -8.25 11.5360
3: GISS-E2-H_r5i1p3 76.6677 -0.72 12.8200
4: GISS-E2-H_r5i1p3 68.9088 5.67 94.3496
5: GISS-E2-H_r5i1p3 71.1843 11.03 47.8008
6: GISS-E2-H_r5i1p3 130.1480 14.23 45.6612
Data obsahují:
|název |význam |
|:------|:-----------------------------------------------------|
|DTM |datum |
|ID |ID povodí |
|sim_P |simulované srážky |
|sim_T |simulovaná teplota |
|GCM |globální klimatický model |
|RUN |ID běhu modelu |
|SID |ID simulace |
|obs_P |pozorované srážky |
|obs_T |pozorovaná teplota |
|obs_RM |odtok pro pozorované podmínky (simulace modelu Bilan) |
Zadání:
1. CVIČENÍ
- V rychlosti prostudujte článek Hurst, H. E. (1956). The Problem of long-term storage in reservoirs. International Association of Scientific Hydrology. Bulletin, 1:3, 13-27. DOI: 10.1080/02626665609493644
(A).
- Zagregujte data do ročního časového kroku (využijte funkci
mon2yr)
- Pro různá N z intervalu (10, 110) vypočtěte K1 = R / (sigma N^0.5) a K2 = log (R / sigma) / log (N/2), kde R je rozpětí hodnot a sigma je směrodatná odchylka
- Pro různá N z intervalu (10, 110) vykreslete log(R/sigma) proti log(N/2)
- Vytvořte lineární model
lm(log(R/sigma) ~ log(N/2)), zjistěte hodnotu regresního koeficientu (h) a dokreslete přímku do grafu
- opakujte pro bílý šum, AR(1) [případně AR(2), AR(3), atd.] proces a FGN proces - pro generování veličin použijte funkci
toyGen
- výsledky porovnejte
- vytvořte funkci, která spočítá pro zadanou veličinu koeficient
h
- !! vše uložte !!
(B)onus
> devtools::install_github("jbkunst/highcharter")
> ydta = mon2yr(dta)
> library(highcharter)
> library(magrittr)
> highchart(type = "stock") %>% hc_tooltip(valueDecimals = 2) %>%
+ hc_add_series_times_values(ydta$DTM, ydta$obs_P, name = "Pozorovaná srážka", showInLegend = TRUE) %>%
+ hc_add_series_times_values(ydta$DTM, ydta$sim_P, name = "Simulovaná srážka") %>%
+ hc_add_theme(hc_theme_darkunica())
viz http://jkunst.com/highcharter
(*)
- S využitím funkce
agg2 postupně agregujte data po dvojicích
- Vykreslete graf log(k) proti log(sd(x) ^ 0.5), kde k je agregace a sd(x) je veličina agregovaná na k-té úrovni
2. CVIČENÍ
(A).
- funkce
hurst je nyní součástí balíku, v čem spočívají zásadní rozdíly mezi touto funkcí a (chybnou) funkcí, kterou jsme používali minule? Tj.
> hurst = function(x, N){
+ res = data.frame(N = 10:100 )
+ for (i in 1:nrow(res) ) {
+ sx = sample(x, res[i, "N"])
+ R = diff(range(sx))
+ s = sd(sx)
+ N = res[i, "N"]
+ res[i, "R"] = R
+ res[i, "sigma"] = s
+ res[i, "k1"] = R / (s * N^.5)
+ res[i, "k2"] = log(R/s) / log(N/2)
+ }
+ return(res)
+ }
- na základě vybrané veličiny
x (např. pozorovaný odtok) simulujte pomocí funkce toyGen veličiny s využitím bílého šumu (WN), autoregresního procesu prvního řádu (AR1), a fractional gaussian noise (FGN). Vykreslete tyto řady a řady kumulativních odchylek od průměru (použijte funkci plotGen)
- jaké jsou typické hodnoty Hurstova koeficientu pro WN, AR1 a FGN? (lze zjistit pomocí
attr(hurst(x), 'h'))?
-
pomocí opakovaného samplování určete 90% interval spolehlivosti pro odhady Hurstova koeficientu pro jednotlivé procesy
-
vykreslete časovou řadu (ročních) pozorovaných a simulovaných srážek nebo teploty a jejich kumulativní odchylky od průměru
- jak se liší odhady Hurstova koeficientu? Jsou rozdíly statisticky významné?
(B)onus
Někdy by bylo výhodné, aby grafy v RStudiu umožňovaly alespoň omezenou interaktivitu. Jednou z možností je využítí balíku manipulate, který umožňuje velmi jednoduchou implementaci ovládacích prvků (slider, picker, checkbox a button)
Příklady s využitím dat z balíku hmkzLAPV:
př1:
> library(manipulate)
>
> dta = get_lapv_data('AMERIKA')
> mdta = mon2yr(dta)
>
> manipulate(
+ plot(mdta$DTM, y, type = type),
+ y = picker("sim_P" = mdta$sim_P, "obs_P" = mdta$obs_P),
+ type = picker("Points" = "p", "Line" = "l", "Step" = "s")
+ )
př2:
> manipulate(
+ {plot(mdta$DTM, y1, type = 'l', col = col1, ylim = range(y1, y2))
+ lines(mdta$DTM, y2, col = col2)
+ },
+ y1 = picker("sim_P" = mdta$sim_P, "obs_P" = mdta$obs_P),
+ y2 = picker("sim_P" = mdta$sim_P, "obs_P" = mdta$obs_P),
+ col1 = slider(1, 650, initial = 300),
+ col2 = slider(1, 650, initial = 200)
+ )
př3:
> manipulate(
+ plot(mdta$DTM, y, type = type, xlim = c(mdta$DTM[from], mdta$DTM[to])),
+ y = picker("sim_P" = mdta$sim_P, "obs_P" = mdta$obs_P),
+ type = picker("Points" = "p", "Line" = "l", "Step" = "s"),
+ from = slider(1, nrow(mdta)),
+ to = slider(1, nrow(mdta), initial = nrow(mdta))
+ )
(*)
- S využitím funkce
agg2 postupně agregujte data po dvojicích
- Vykreslete graf log(k) proti log(sd(x) ^ 0.5), kde k je agregace a sd(x) je veličina agregovaná na k-té úrovni
3. CVIČENÍ - KOREKCE SYSTEMATICKÝCH CHYB
(A).
- Zjistěte, jak se liší průměrné srážky a teplota v simulaci od pozorování
- Vykreslete empirické distribuční funkce pozorovaných a simulovaných srážek/teploty pro všechny data a jednotlivé měsíce
- Zjistěte, jaká je chyba v distribuční funkci simulovaných srážek a teploty pro měsíční (všechny vs jednotlivé měsíce) a roční data
- Vyhlaďte rozdíly pomocí filtru loess
- Opravte simulované veličiny
- Vytvořte funkci umožňující korekci distribuční funkce pro jednotlivé měsíce
4. CVIČENÍ - HYDROLOGICKÝ MODEL A SYNTÉZA
Nové funkce v balíku:
correct - provede korekci systematických chyb - viz ?correctbil.lapv - vytvoří instanci modelu Bilan s parametry pro zadanou LAPV - viz ?bil.lapv
Stručný úvod do modelu Bilan
- Bilan je model hydrologické bilance vyvíjený ve Výzkumném ústavu vodohospodářském T. G. Masaryka, v.v.i.
- 2 verze (stejné jádro) - uživatelské rozhraní x balík pro R
- nainstalujte pomocí zipového souboru
bilan_2015-06-18.zip ve složce materialy, verze pro linux a OS X viz bilan_2015-06-18.tar.gz
- základní postup práce relevantní pro naše účely je následující:
> library(bilan)
>
> # načti data
> dta = get_lapv_data("AMERIKA")
>
> # vytvoř model
> b = bil.lapv("AMERIKA")
>
> # model existuje, má příslušné parametry:
> bil.get.params(b)
name current lower upper initial
1 Spa 1.45620e+02 0 2e+02 1.45620e+02
2 Dgw 5.88764e+00 0 2e+01 5.88764e+00
3 Alf 1.74327e-03 0 3e-03 1.74327e-03
4 Dgm 5.79781e+00 0 2e+02 5.79781e+00
5 Soc 5.40708e-01 0 1e+00 5.40708e-01
6 Wic 2.20102e-01 0 1e+00 2.20102e-01
7 Mec 6.85181e-01 0 1e+00 6.85181e-01
8 Grd 7.06486e-01 0 1e+00 7.06486e-01
> # ale žádná data
> bil.get.data(b)
[1] DTM P R RM BF B I DR PET ET SW SS GS INF
[15] PERC RC T H WEI
<0 rows> (or 0-length row.names)
> # Proto nahrajeme do modelu příslušná data z data.tablu dta
> bil.set.values(b, dta[, .(DTM, P = obs_P, T = obs_T)])
>
> # poté stačí spočítat potenciální evapotranspiraci
> bil.pet(b)
>
> # a model spustit
> res = bil.run(b)
>
> res
DTM P R RM BF B I
1: 1901-01-15 36.2415 NA 35.7908173 35.324300000 NA 0.4665173
2: 1901-02-15 51.4596 NA 11.5360213 11.536021346 NA 0.0000000
3: 1901-03-15 76.6677 NA 12.8199999 3.385983769 NA 9.4340161
4: 1901-04-15 68.9088 NA 94.3496046 24.610249803 NA 69.7393548
5: 1901-05-15 71.1843 NA 47.8007750 29.861403497 NA 17.9393715
---
1256: 2005-08-15 88.0452 NA 11.7690601 0.460872783 NA 0.0000000
1257: 2005-09-15 54.6231 NA 4.2980476 0.135272614 NA 0.0000000
1258: 2005-10-15 16.0395 NA 0.3883653 0.039704406 NA 0.0000000
1259: 2005-11-15 24.1092 NA 0.7421294 0.011653799 NA 0.0000000
1260: 2005-12-15 66.6222 NA 1.5646058 0.003420553 NA 1.5611852
DR PET ET SW SS GS
1: 0.0000000 0.000000 0.000000 145.6200 34.12195 16.328733118
2: 0.0000000 0.000000 0.000000 145.6200 85.58155 4.792711772
3: 0.0000000 12.220326 12.220326 145.6200 107.16690 34.834731053
4: 0.0000000 41.237383 41.237383 145.6200 33.05594 42.267509190
5: 0.0000000 78.058293 78.058293 145.6200 0.00000 20.648679538
---
1256: 11.3081873 83.225574 82.047393 116.5431 0.00000 0.191472462
1257: 4.1627750 54.688036 53.795217 113.2082 0.00000 0.056199848
1258: 0.3486609 26.682549 23.921498 104.9776 0.00000 0.016495442
1259: 0.7304756 7.142156 7.142156 121.2141 0.00000 0.004841643
1260: 0.0000000 2.276500 2.276500 145.6200 32.84683 5.533243748
INF PERC RC T H WEI
1: 2.11955 2.119550 1.653033 -7.64 NA 1
2: 0.00000 0.000000 0.000000 -8.25 NA 1
3: 42.86202 42.862019 33.428003 -0.72 NA 1
4: 101.78238 101.782383 32.043028 5.67 NA 1
5: 26.18195 26.181945 8.242574 11.03 NA 1
---
1256: 76.73701 0.000000 0.000000 14.37 NA 1
1257: 50.46032 0.000000 0.000000 12.56 NA 1
1258: 15.69084 0.000000 0.000000 7.65 NA 1
1259: 23.37872 0.000000 0.000000 0.69 NA 1
1260: 31.49887 7.093008 5.531823 -2.65 NA 1
Zadání:
- nahrajte data pro zvolenou LAPV
- pomocí funkce
correct zkorigujte simulované srážky a teploty
- nainstalujte balík
bilan
- nahrajte model pro zvolenou LAPV
- vytvořte data.frame, který bude obsahovat veličiny
DTM - datumobs_RM - odtok modelovaný na základě pozorovaných srážek a teplotysim_RM - odtok modelovaný na základě simulovaných srážek a teploty z klimatického modelucor_RM - odtok modelovaný na základě korigovaných srážek a teploty
- vykreslete odchylky
sim_RM/obs_RM a cor_RM/obs_RM pro jednotlivé kvantily distribuční funkce a měsíce
- spočítejte hurstův koeficient pro tyto řady a vykreslete řady kumulativních odchylek od průměru
PROTOKOL
- použijte Rmarkdown
- struktura viz protokol.Rmd (zkopírujte a doplňte)
- odevzdání - mailem pdf nebo odkaz na html uložené na rpubs.com
hanel/hmkzLAPV documentation built on May 17, 2019, 2:28 p.m.
R Package Documentation
Browse R Packages
We want your feedback!
Note that we can't provide technical support on individual packages. You should contact the package authors for that.
hmkzLAPV
R balík pro výuku předmětu Hydrologické dopady klimatické změny (FŽP, ČZU) v roce 2016.
Instalace
> library(devtools)
> install_github("hanel/hmkzLAPV")
nebo
> library(devtools)
> install_git("https://github.com/hanel/hmkzLAPV.git")
Úvod
Informace o jednotlivých LAPV jsou dostupné v tabulce lapv_tab:
> library(hmkzLAPV)
> data(lapv_tab)
> head(lapv_tab)
ID A NAZEV_NADR Vpot
1: FORT 30379718 Fořt 13.3
2: BABI 10254929 Babí 11.1
3: LUKAVICE 15384980 Lukavice 14.1
4: PECIN 38227478 Pěčín 17.1
5: ZAMBERK 28315407 Žamberk 24.4
6: PISECNA 13958154 Písečná 4.9
Data pro jednotlivá LAPV načtete pomocí funkce get_lapv_data, jejímž argumentem je ID, tj. identifikátor povodí:
> dta = get_lapv_data("AMERIKA")
> head(dta)
DTM ID sim_P sim_T GCM RUN
1: 1901-01-15 AMERIKA 61.22721 -1.163763 GISS-E2-H r5i1p3
2: 1901-02-15 AMERIKA 47.17358 4.116205 GISS-E2-H r5i1p3
3: 1901-03-15 AMERIKA 85.45800 3.675195 GISS-E2-H r5i1p3
4: 1901-04-15 AMERIKA 120.38636 7.676691 GISS-E2-H r5i1p3
5: 1901-05-15 AMERIKA 167.56643 12.769983 GISS-E2-H r5i1p3
6: 1901-06-15 AMERIKA 170.42231 15.459894 GISS-E2-H r5i1p3
SID obs_P obs_T obs_RM
1: GISS-E2-H_r5i1p3 36.2415 -7.64 35.7908
2: GISS-E2-H_r5i1p3 51.4596 -8.25 11.5360
3: GISS-E2-H_r5i1p3 76.6677 -0.72 12.8200
4: GISS-E2-H_r5i1p3 68.9088 5.67 94.3496
5: GISS-E2-H_r5i1p3 71.1843 11.03 47.8008
6: GISS-E2-H_r5i1p3 130.1480 14.23 45.6612
Data obsahují:
|název |význam | |:------|:-----------------------------------------------------| |DTM |datum | |ID |ID povodí | |sim_P |simulované srážky | |sim_T |simulovaná teplota | |GCM |globální klimatický model | |RUN |ID běhu modelu | |SID |ID simulace | |obs_P |pozorované srážky | |obs_T |pozorovaná teplota | |obs_RM |odtok pro pozorované podmínky (simulace modelu Bilan) |
Zadání:
1. CVIČENÍ
- V rychlosti prostudujte článek Hurst, H. E. (1956). The Problem of long-term storage in reservoirs. International Association of Scientific Hydrology. Bulletin, 1:3, 13-27. DOI: 10.1080/02626665609493644
(A).
- Zagregujte data do ročního časového kroku (využijte funkci
mon2yr) - Pro různá N z intervalu (10, 110) vypočtěte K1 = R / (sigma N^0.5) a K2 = log (R / sigma) / log (N/2), kde R je rozpětí hodnot a sigma je směrodatná odchylka
- Pro různá N z intervalu (10, 110) vykreslete log(R/sigma) proti log(N/2)
- Vytvořte lineární model
lm(log(R/sigma) ~ log(N/2)), zjistěte hodnotu regresního koeficientu (h) a dokreslete přímku do grafu - opakujte pro bílý šum, AR(1) [případně AR(2), AR(3), atd.] proces a FGN proces - pro generování veličin použijte funkci
toyGen - výsledky porovnejte
- vytvořte funkci, která spočítá pro zadanou veličinu koeficient
h - !! vše uložte !!
(B)onus
> devtools::install_github("jbkunst/highcharter")
> ydta = mon2yr(dta)
> library(highcharter)
> library(magrittr)
> highchart(type = "stock") %>% hc_tooltip(valueDecimals = 2) %>%
+ hc_add_series_times_values(ydta$DTM, ydta$obs_P, name = "Pozorovaná srážka", showInLegend = TRUE) %>%
+ hc_add_series_times_values(ydta$DTM, ydta$sim_P, name = "Simulovaná srážka") %>%
+ hc_add_theme(hc_theme_darkunica())
viz http://jkunst.com/highcharter
(*)
- S využitím funkce
agg2postupně agregujte data po dvojicích - Vykreslete graf log(k) proti log(sd(x) ^ 0.5), kde k je agregace a sd(x) je veličina agregovaná na k-té úrovni
2. CVIČENÍ
(A).
- funkce
hurstje nyní součástí balíku, v čem spočívají zásadní rozdíly mezi touto funkcí a (chybnou) funkcí, kterou jsme používali minule? Tj.
> hurst = function(x, N){
+ res = data.frame(N = 10:100 )
+ for (i in 1:nrow(res) ) {
+ sx = sample(x, res[i, "N"])
+ R = diff(range(sx))
+ s = sd(sx)
+ N = res[i, "N"]
+ res[i, "R"] = R
+ res[i, "sigma"] = s
+ res[i, "k1"] = R / (s * N^.5)
+ res[i, "k2"] = log(R/s) / log(N/2)
+ }
+ return(res)
+ }
- na základě vybrané veličiny
x(např. pozorovaný odtok) simulujte pomocí funkcetoyGenveličiny s využitím bílého šumu (WN), autoregresního procesu prvního řádu (AR1), a fractional gaussian noise (FGN). Vykreslete tyto řady a řady kumulativních odchylek od průměru (použijte funkciplotGen) - jaké jsou typické hodnoty Hurstova koeficientu pro WN, AR1 a FGN? (lze zjistit pomocí
attr(hurst(x), 'h'))? -
pomocí opakovaného samplování určete 90% interval spolehlivosti pro odhady Hurstova koeficientu pro jednotlivé procesy
-
vykreslete časovou řadu (ročních) pozorovaných a simulovaných srážek nebo teploty a jejich kumulativní odchylky od průměru
- jak se liší odhady Hurstova koeficientu? Jsou rozdíly statisticky významné?
(B)onus
Někdy by bylo výhodné, aby grafy v RStudiu umožňovaly alespoň omezenou interaktivitu. Jednou z možností je využítí balíku manipulate, který umožňuje velmi jednoduchou implementaci ovládacích prvků (slider, picker, checkbox a button)
Příklady s využitím dat z balíku hmkzLAPV:
př1:
> library(manipulate)
>
> dta = get_lapv_data('AMERIKA')
> mdta = mon2yr(dta)
>
> manipulate(
+ plot(mdta$DTM, y, type = type),
+ y = picker("sim_P" = mdta$sim_P, "obs_P" = mdta$obs_P),
+ type = picker("Points" = "p", "Line" = "l", "Step" = "s")
+ )
př2:
> manipulate(
+ {plot(mdta$DTM, y1, type = 'l', col = col1, ylim = range(y1, y2))
+ lines(mdta$DTM, y2, col = col2)
+ },
+ y1 = picker("sim_P" = mdta$sim_P, "obs_P" = mdta$obs_P),
+ y2 = picker("sim_P" = mdta$sim_P, "obs_P" = mdta$obs_P),
+ col1 = slider(1, 650, initial = 300),
+ col2 = slider(1, 650, initial = 200)
+ )
př3:
> manipulate(
+ plot(mdta$DTM, y, type = type, xlim = c(mdta$DTM[from], mdta$DTM[to])),
+ y = picker("sim_P" = mdta$sim_P, "obs_P" = mdta$obs_P),
+ type = picker("Points" = "p", "Line" = "l", "Step" = "s"),
+ from = slider(1, nrow(mdta)),
+ to = slider(1, nrow(mdta), initial = nrow(mdta))
+ )
(*)
- S využitím funkce
agg2postupně agregujte data po dvojicích - Vykreslete graf log(k) proti log(sd(x) ^ 0.5), kde k je agregace a sd(x) je veličina agregovaná na k-té úrovni
3. CVIČENÍ - KOREKCE SYSTEMATICKÝCH CHYB
(A).
- Zjistěte, jak se liší průměrné srážky a teplota v simulaci od pozorování
- Vykreslete empirické distribuční funkce pozorovaných a simulovaných srážek/teploty pro všechny data a jednotlivé měsíce
- Zjistěte, jaká je chyba v distribuční funkci simulovaných srážek a teploty pro měsíční (všechny vs jednotlivé měsíce) a roční data
- Vyhlaďte rozdíly pomocí filtru loess
- Opravte simulované veličiny
- Vytvořte funkci umožňující korekci distribuční funkce pro jednotlivé měsíce
4. CVIČENÍ - HYDROLOGICKÝ MODEL A SYNTÉZA
Nové funkce v balíku:
correct- provede korekci systematických chyb - viz?correctbil.lapv- vytvoří instanci modelu Bilan s parametry pro zadanou LAPV - viz?bil.lapv
Stručný úvod do modelu Bilan
- Bilan je model hydrologické bilance vyvíjený ve Výzkumném ústavu vodohospodářském T. G. Masaryka, v.v.i.
- 2 verze (stejné jádro) - uživatelské rozhraní x balík pro R
- nainstalujte pomocí zipového souboru
bilan_2015-06-18.zipve složce materialy, verze pro linux a OS X vizbilan_2015-06-18.tar.gz - základní postup práce relevantní pro naše účely je následující:
> library(bilan)
>
> # načti data
> dta = get_lapv_data("AMERIKA")
>
> # vytvoř model
> b = bil.lapv("AMERIKA")
>
> # model existuje, má příslušné parametry:
> bil.get.params(b)
name current lower upper initial
1 Spa 1.45620e+02 0 2e+02 1.45620e+02
2 Dgw 5.88764e+00 0 2e+01 5.88764e+00
3 Alf 1.74327e-03 0 3e-03 1.74327e-03
4 Dgm 5.79781e+00 0 2e+02 5.79781e+00
5 Soc 5.40708e-01 0 1e+00 5.40708e-01
6 Wic 2.20102e-01 0 1e+00 2.20102e-01
7 Mec 6.85181e-01 0 1e+00 6.85181e-01
8 Grd 7.06486e-01 0 1e+00 7.06486e-01
> # ale žádná data
> bil.get.data(b)
[1] DTM P R RM BF B I DR PET ET SW SS GS INF
[15] PERC RC T H WEI
<0 rows> (or 0-length row.names)
> # Proto nahrajeme do modelu příslušná data z data.tablu dta
> bil.set.values(b, dta[, .(DTM, P = obs_P, T = obs_T)])
>
> # poté stačí spočítat potenciální evapotranspiraci
> bil.pet(b)
>
> # a model spustit
> res = bil.run(b)
>
> res
DTM P R RM BF B I
1: 1901-01-15 36.2415 NA 35.7908173 35.324300000 NA 0.4665173
2: 1901-02-15 51.4596 NA 11.5360213 11.536021346 NA 0.0000000
3: 1901-03-15 76.6677 NA 12.8199999 3.385983769 NA 9.4340161
4: 1901-04-15 68.9088 NA 94.3496046 24.610249803 NA 69.7393548
5: 1901-05-15 71.1843 NA 47.8007750 29.861403497 NA 17.9393715
---
1256: 2005-08-15 88.0452 NA 11.7690601 0.460872783 NA 0.0000000
1257: 2005-09-15 54.6231 NA 4.2980476 0.135272614 NA 0.0000000
1258: 2005-10-15 16.0395 NA 0.3883653 0.039704406 NA 0.0000000
1259: 2005-11-15 24.1092 NA 0.7421294 0.011653799 NA 0.0000000
1260: 2005-12-15 66.6222 NA 1.5646058 0.003420553 NA 1.5611852
DR PET ET SW SS GS
1: 0.0000000 0.000000 0.000000 145.6200 34.12195 16.328733118
2: 0.0000000 0.000000 0.000000 145.6200 85.58155 4.792711772
3: 0.0000000 12.220326 12.220326 145.6200 107.16690 34.834731053
4: 0.0000000 41.237383 41.237383 145.6200 33.05594 42.267509190
5: 0.0000000 78.058293 78.058293 145.6200 0.00000 20.648679538
---
1256: 11.3081873 83.225574 82.047393 116.5431 0.00000 0.191472462
1257: 4.1627750 54.688036 53.795217 113.2082 0.00000 0.056199848
1258: 0.3486609 26.682549 23.921498 104.9776 0.00000 0.016495442
1259: 0.7304756 7.142156 7.142156 121.2141 0.00000 0.004841643
1260: 0.0000000 2.276500 2.276500 145.6200 32.84683 5.533243748
INF PERC RC T H WEI
1: 2.11955 2.119550 1.653033 -7.64 NA 1
2: 0.00000 0.000000 0.000000 -8.25 NA 1
3: 42.86202 42.862019 33.428003 -0.72 NA 1
4: 101.78238 101.782383 32.043028 5.67 NA 1
5: 26.18195 26.181945 8.242574 11.03 NA 1
---
1256: 76.73701 0.000000 0.000000 14.37 NA 1
1257: 50.46032 0.000000 0.000000 12.56 NA 1
1258: 15.69084 0.000000 0.000000 7.65 NA 1
1259: 23.37872 0.000000 0.000000 0.69 NA 1
1260: 31.49887 7.093008 5.531823 -2.65 NA 1
Zadání:
- nahrajte data pro zvolenou LAPV
- pomocí funkce
correctzkorigujte simulované srážky a teploty - nainstalujte balík
bilan - nahrajte model pro zvolenou LAPV
- vytvořte data.frame, který bude obsahovat veličiny
DTM- datumobs_RM- odtok modelovaný na základě pozorovaných srážek a teplotysim_RM- odtok modelovaný na základě simulovaných srážek a teploty z klimatického modelucor_RM- odtok modelovaný na základě korigovaných srážek a teploty
- vykreslete odchylky
sim_RM/obs_RMacor_RM/obs_RMpro jednotlivé kvantily distribuční funkce a měsíce - spočítejte hurstův koeficient pro tyto řady a vykreslete řady kumulativních odchylek od průměru
PROTOKOL
- použijte Rmarkdown
- struktura viz protokol.Rmd (zkopírujte a doplňte)
- odevzdání - mailem pdf nebo odkaz na html uložené na rpubs.com
R Package Documentation
Browse R Packages
We want your feedback!
Note that we can't provide technical support on individual packages. You should contact the package authors for that.
Embedding an R snippet on your website
Add the following code to your website.
For more information on customizing the embed code, read Embedding Snippets.