Search results
- 1.0585032 - ÚFA 2025 RIV NL eng J - Journal Article
Federico, S. - Torcasio, R.C. - Popová, Jana - Sokol, Zbyněk - Pop, Lukáš - Lagasio, M. - Lynn, B.H. - Puca, S. - Dietrich, S.
Improving the lightning forecast with the WRF model and lightning data assimilation: Results of a two-seasons numerical experiment over Italy.
Atmospheric Research. Roč. 304, July (2024), č. článku 107382. ISSN 0169-8095. E-ISSN 1873-2895
Grant - others:AV ČR(CZ) CNR-22-25
Program: Bilaterální spolupráce
Institutional support: RVO:68378289
Keywords : Lightning forecast * Lightning data assimilation * WRF * Convection * Forecast performance
OECD category: Meteorology and atmospheric sciences
Impact factor: 5.5, year: 2022
Method of publishing: Open access
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0169809524001649?via%3Dihub
Permanent Link: https://hdl.handle.net/11104/0352798File Download Size Commentary Version Access 0585032_Atmospheric Research_Popová_2024.pdf 1 15.2 MB Publisher’s postprint require - 2.0577629 - NHU-C 2024 RIV US eng J - Journal Article
Staněk, Filip
Optimal out-of-sample forecast evaluation under stationarity.
Journal of Forecasting. Roč. 42, č. 8 (2023), s. 2249-2279. ISSN 0277-6693. E-ISSN 1099-131X
Grant - others:UK(CZ) GAUK 264120
Institutional support: Cooperatio-COOP
Keywords : cross-validation * forecast evaluation * loss estimation
OECD category: Applied Economics, Econometrics
Impact factor: 3.4, year: 2022
Method of publishing: Open access
https://doi.org/10.1002/for.3013
Permanent Link: https://hdl.handle.net/11104/0346757
Research data: GitHub - 3.0575101 - ÚVGZ 2024 RIV NL eng J - Journal Article
Bueechi, E. - Fischer, Milan - Crocetti, L. - Trnka, Miroslav - Grlj, A. - Zappa, L. - Dorigo, W.
Crop yield anomaly forecasting in the Pannonian basin using gradient boosting and its performance in years of severe drought.
Agricultural and Forest Meteorology. Roč. 340, SEP (2023), č. článku 109596. ISSN 0168-1923. E-ISSN 1873-2240
R&D Projects: GA MŠMT(CZ) EF16_019/0000797
Research Infrastructure: CzeCOS IV - 90248
Institutional support: RVO:86652079
Keywords : Crop yield forecast * Remote sensing * Machine learning * XGBoost * Drought
OECD category: Meteorology and atmospheric sciences
Impact factor: 6.2, year: 2022
Method of publishing: Open access
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0168192323002873?via%3Dihub
Permanent Link: https://hdl.handle.net/11104/0344960File Download Size Commentary Version Access 1-s2.0-S0168192323002873-main.pdf 3 6.8 MB Publisher’s postprint open-access - 4.0575014 - ÚFA 2024 RIV US eng J - Journal Article
Brunet, A. - Dahmen, N. - Katsavrias, C. - Santolík, Ondřej - Bernoux, G. - Pierrard, V. - Botek, E. - Darrouzet, F. - Nasi, A. - Aminalragia-Giamini, S. - Papadimitriou, C. - Bourdarie, S. - Daglis, I. A.
Improving the Electron Radiation Belt Nowcast and Forecast Using the SafeSpace Data Assimilation Modeling Pipeline.
Space Weather-the International Journal of Research and Applications. Roč. 21, č. 8 (2023), č. článku e2022SW003377. E-ISSN 1542-7390
EU Projects: European Commission(XE) 870437 - SafeSpace
Institutional support: RVO:68378289
Keywords : radiation belts * data assimilation * space weather * forecast * numerical simulation
OECD category: Fluids and plasma physics (including surface physics)
Impact factor: 3.7, year: 2022
Method of publishing: Open access
https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1029/2022SW003377
Permanent Link: https://hdl.handle.net/11104/0345001File Download Size Commentary Version Access 0575014_Space Weather_Santolík_2023.pdf 1 2.6 MB Publisher’s postprint require - 5.0573220 - ÚFA 2024 RIV NL eng J - Journal Article
Bližňák, Vojtěch - Zacharov, Petr, jr. - Sokol, Zbyněk - Pešice, Petr - Šťástka, J. - Sedlák, Pavel
Impact of satellite-derived cloud cover on road weather forecasts.
Atmospheric Research. Roč. 292, September 1 (2023), č. článku 106887. ISSN 0169-8095. E-ISSN 1873-2895
R&D Projects: GA TA ČR(CZ) CK01000048
Institutional support: RVO:68378289
Keywords : Cloud cover * Meteorological satellite * Radiation fluxes * Road weather forecast * Road surface temperature * Road temperature
OECD category: Meteorology and atmospheric sciences
Impact factor: 5.5, year: 2022
Method of publishing: Limited access
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0169809523002843
Permanent Link: https://hdl.handle.net/11104/0343684File Download Size Commentary Version Access 0573220_Atmos Res_Bližňák_2023.pdf 2 10.9 MB Publisher’s postprint require - 6.0572279 - ÚI 2024 RIV GB eng J - Journal Article
Sherratt, K. - Gruson, H. - Grah, R. - Tuček, Vít - Šmíd, Martin - Zajíček, Milan … Total 129 authors
Predictive performance of multi-model ensemble forecasts of COVID-19 across European nations.
eLife. Roč. 12, April 2023 (2023), č. článku e81916. ISSN 2050-084X. E-ISSN 2050-084X
Institutional support: RVO:67985807 ; RVO:67985556
Keywords : modelling * forecast * COVID-19 * Europe * ensemble * prediction
OECD category: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8); Statistics and probability (UTIA-B)
Impact factor: 7.7, year: 2022
Method of publishing: Open access
https://dx.doi.org/10.7554/eLife.81916
Permanent Link: https://hdl.handle.net/11104/0343023File Download Size Commentary Version Access 0572279-aoa.pdf 5 2.1 MB OA CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Publisher’s postprint open-access
Research data: Github, Zenodo (European Covid-19 Forecast Hub), Zenodo (reichlab/covidHubUtils: repository release for Zenodo), Zenodo (reichlab/covid19-forecast-hub: release for Zenodo, 20210816) - 7.0572112 - ÚVGZ 2023 RIV CZ cze L4 - Software
Rajdl, K. - Šálek, M. - Benáček, Patrik - Štěpánek, Petr - Farda, Aleš
SW řešení pro nowcasting spotřeby elektrické energie.
[SW solution for nowcasting electricity consumption.]
Internal code: TK02020166-V3 ; 2023
Technical parameters: algoritmy SW byly vyvinuty a SW bylo následně naprogramováno v jazycích R a Python. Funguje zpravidla (ale nikoliv výhradně) jako součást širšího SW jako doplněk předpovědí výroby OZE.
Economic parameters: Software umožňuje výrazně zpřesnit krátkodobou předpověď spotřeby vybraného portfolia klientů – odběratelů elektrické energie s výhledem zejména na nejbližší hodiny dopředu. Toto zpřesnění využívají energetické firmy pro obchodování na spotovém trhu s elektřinou či pro řízení energetických sítí.
R&D Projects: GA TA ČR(CZ) TK02020166
Institutional support: RVO:86652079
Keywords : energy * electricity production * electricity consumption * wind farm * photo voltaic power-plant * weather forecast * satellite imaging
OECD category: Energy and fuels
Permanent Link: https://hdl.handle.net/11104/0342941 - 8.0572111 - ÚVGZ 2023 RIV CZ cze L4 - Software
Rajdl, K. - Šálek, M. - Benáček, Patrik - Štěpánek, Petr - Farda, Aleš
SW řešení pro nowcasting větrných farem.
[SW solution for nowcasting wind farms.]
Internal code: TK02020166-V2 ; 2022
Technical parameters: algoritmy SW byly vyvinuty a SW bylo následně naprogramováno v jazycích R a Python. Funguje jako součást širšího SW pro předpověď výroby OZE.
Economic parameters: Software umožňuje výrazně zpřesnit krátkodobou předpověď výroby větrných farem s výhledem zejména na nejbližší hodiny dopředu. Toto zpřesnění využívají energetické firmy pro obchodování na spotovém trhu s elektřinou či pro řízení energetických sítí.
R&D Projects: GA TA ČR(CZ) TK02020166
Institutional support: RVO:86652079
Keywords : energy * electricity production * electricity consumption * wind farm * photo voltaic power-plant * weather * weather forecast * satellite imaging
OECD category: Energy and fuels
Permanent Link: https://hdl.handle.net/11104/0342943 - 9.0572106 - ÚVGZ 2023 RIV CZ cze L4 - Software
Rajdl, K. - Šálek, M. - Benáček, Patrik - Štěpánek, Petr - Farda, Aleš
SW řešení pro nowcasting fotovoltaických elektráren.
[SW solution for nowcasting photovoltaic power plants.]
Internal code: TK02020166-V1 ; 2022
Technical parameters: algoritmy SW byly vyvinuty a SW bylo následně naprogramováno v jazycích R a Python. Funguje jako součást širšího SW pro předpověď výroby OZE.
Economic parameters: Software umožňuje výrazně zpřesnit krátkodobou předpověď výroby fotovoltaických elektráren s výhledem zejména na 2-3h dopředu. Toto zpřesnění využívají energetické firmy pro obchodování na spotovém trhu s elektřinou či pro řízení energetických sítí.
R&D Projects: GA TA ČR(CZ) TK02020166
Institutional support: RVO:86652079
Keywords : energy * electricity production * electricity consumption * electricity * wind farm * photo voltaic power-plant * weather * weather forecast * satellite imaging
OECD category: Energy and fuels
Permanent Link: https://hdl.handle.net/11104/0342942 - 10.0571065 - NHU-C 2024 CZ eng V - Research Report
Cota, Marta
Extrapolative income expectations and retirement savings.
Prague: CERGE-EI, 2023. 64 s. CERGE-EI Working Paper Series, 751. ISSN 2788-0443
Institutional support: Cooperatio-COOP
Keywords : extrapolative expectations * forecast errors * illiquid savings
OECD category: Applied Economics, Econometrics
https://www.cerge-ei.cz/pdf/wp/Wp751.pdf
Permanent Link: https://hdl.handle.net/11104/0342375