Výsledky vyhledávání

  1. 1.
    0533827 - ÚVGZ 2021 RIV GB eng J - Článek v odborném periodiku
    Trnka, Miroslav - Hlavinka, Petr - Možný, Martin - Semerádová, Daniela - Štěpánek, Petr - Balek, Jan - Bartošová, Lenka - Zahradníček, Pavel - Bláhová, Monika - Skalák, Petr - Farda, Aleš - Hayes, M. - Svoboda, M. - Wagner, W. - Eitzinger, Josef - Fischer, Milan - Žalud, Zdeněk
    Czech Drought Monitor System for monitoring and forecasting agricultural drought and drought impacts.
    International Journal of Climatology. Roč. 40, č. 14 (2020), s. 5941-5958. ISSN 0899-8418. E-ISSN 1097-0088
    Grant CEP: GA ČR(CZ) GA17-10026S; GA ČR(CZ) GA17-22102S; GA MŠMT(CZ) EF16_019/0000797
    Výzkumná infrastruktura: CzeCOS III - 90123
    Institucionální podpora: RVO:86652079
    Klíčová slova: soil-moisture * ers scatterometer * model * variability * validation * vegetation * index * key * drought impact reporters * extreme events * microwave radar * remote sensing * soil moisture modelling * SoilClim
    Obor OECD: Meteorology and atmospheric sciences
    Impakt faktor: 4.069, rok: 2020
    Způsob publikování: Open access
    https://rmets.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/joc.6557
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0312484
     
     
  2. 2.
    0524527 - ÚVGZ 2021 RIV NL eng J - Článek v odborném periodiku
    Potopová, V. - Trnka, Miroslav - Hamouz, P. - Soukup, J. - Castravet, T.
    Statistical modelling of drought-related yield losses using soil moisture-vegetation remote sensing and multiscalar indices in the south-eastern Europe.
    Agricultural Water Management. Roč. 236, JUN (2020), č. článku 106168. ISSN 0378-3774. E-ISSN 1873-2283
    Grant CEP: GA MŠMT(CZ) EF16_019/0000797
    Institucionální podpora: RVO:86652079
    Klíčová slova: crop yield * climate-change * standardized precipitation * agricultural drought * performance * risk * wine * scatterometer * temperature * validation * evi2 modis * SWI-12 and SWI-14 ASCAT * Remotely sensed drought indices * SPEI climate-based drought index * Bayesian neural network * Statistical modelling of risk
    Obor OECD: Agriculture
    Impakt faktor: 4.516, rok: 2020
    Způsob publikování: Omezený přístup
    https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0378377420303656?via%3Dihub
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0308876
     
     


  Tyto stránky využívají soubory cookies, které usnadňují jejich prohlížení. Další informace o tom jak používáme cookies.