Modelovanie neistoty vo výpočte sklonov z LIDAR-ových DMR: prípadová štúdia vybraného malého územia v ČR

This paper summarizes the methods and results of error modelling and propagation analyses in the Olše and Stonávka confluence area. In terrain analyses, the outputs of the aforementioned analysis are always a function of input. Two approaches according to the input data were used to generate field elevation errors which subsequently entered the error propagation analysis. The main goal solved in this research was to show the importance of input data in slope estimation and to estimate the elevation error propagation as well as to identify DEM errors and their consequences. Dependencies were investigated as well to achieve a better prediction of slope errors. Four different digital elevation model (DEM) resolutions (0.5, 1, 5 and 10 meters) were examined with the Root Mean Square Error (RMSE) rating up to 0.317 meters (10 m DEM). They all originated from a LIDAR survey. In the analyses, a stochastic Monte Carlo simulation was performed with 250 iterations. The article focuses on the error propagation in a large-scale area using high quality input DEM and Monte Carlo methods. The DEM uncertainty (RMSE) was obtained by sampling and ground research (RTK GPS) and from subtraction of two DEMs. According to empirical error distribution a semivariogram was used to model spatially autocorrelated uncertainty in elevation. The second procedure modelled the uncertainty without autocorrelation using a random N(0,RMSE) error generator. Statistical summaries were drawn to investigate the expected hypothesis. As expected, the error in slopes increases with the increasing vertical error in the input DEM. According to similar studies the use of different DEM input data, high quality LIDAR input data decreases the output uncertainty. Errors modelled without spatial autocorrelation do not result in a greater variance in the resulting slope error. In this case, although the slope error results (comparing random uncorrelated and empirical autocorrelated error fields) did not show any statistical significant difference, the input elevation error pattern was not normally distributed and therefore the random error generator realization is not a suitable interpretation of the true state of elevation errors. The normal distribution was rejected because of the high kurtosis and extreme values (outliners). On the other hand, it can show an important insight into the expected elevation and slope errors. Geology does not influence the slope error in the study area.Táto práca zhŕňa metódu a výsledky modelovania chýb a analýzu šírenia chýb vo výpočte sklonov z DMR získaných LIDAR-om v skúmanej lokalite okolia sútoku riek Olše a Stonávka. V terénnych analýzach výstupy uvedenej analýzy sú vždy funkciou vstupu. Na generovania pola výškových chýb boli použité dve rozdielne metódy podľa vstupných dát. Modelované chyby v nadmorských výškach následne vstupovali do analýzy šírenia chýb. Hlavným cieľom práce bolo tak ako aj poukázanie na význam kvality vstupných dát vo výpočte sklonov a odhad šírenej chyby z nadmorských výšok v sklonoch tak aj identifikácia chýb v DMR a ich dopad. Závislosti chýb boli vyhodnotené hlavne pre lepší odhad chyby v sklonoch. V simuláciách boli použité 4 vstupné DMR s rozlíšením 0.5, 1, 5 a 10 metrov s RMSE chybou do 0.317 metra (10 m DMR). Všetky DMR boli získané z mračna bodov získaných LIDAR metódou zberu dát. Šírenie chýb bolo modelované pomocou stochastickej simulácie Monte Carlo s 250 iteráciami. Článok sa zameriava na šírenie chýb z vysoko presných vstupných dát na malom území. RMSE chyba bola získaná v prvom prípade z dát získaných terénnym prieskumom (RTK GPS) a v druhom prípade z porovnania dvoch kvalitatívne rozdielnych DMR. V prvom prípade sa vypočítali chyby vo výškach pomocou náhodného generátora chýb bez autokorelácie chýb. V druhom prípade sa s pomocou semivariogramu namodelovalo autokorelované pole chýb vo výškach. Použitím vhodných štatistík boli odvodené výsledky simulácie a overené stanovené hypotézy. Tak ako sa očakávalo chyby v sklonoch sú vyššie s zvyšujúcou sa chybou v nadmorských výškach. Tiež závislosti chýb od vypočítaných sklonov boli preskúmané, kde sa potvrdila závislosť chýb na sklonoch. Na druhej strane geológia nemala žiaden vplyv na chybu v sklonoch. Chyby namodelované bez autokorelácie nevedú vo väčšine prípadov k štatisticky významnej odchýlke. Vzhľadom však k rozmiestneniu chýb v priestore (vysoká autokorelácia, zamietnutie normálneho rozdelenia pre vysokú špicatosť a extrémne hodnoty) nie je táto metóda vhodná. Napriek tomu dáva dobrú možnosť nahliadnutia do očakávanej chyby v sklonoch a nadmorských výškach

Design of Early Warning Complex System Prototype for Flash Flood Events

Náhlé povodně z přívalových srážek z roku 2009 a 2010 přinesly značné materiální škody a často představovaly bezprostřední riziko pro zdraví či životy obyvatel. Mechanismy hydrologické prognózy ve vztahu k regionálním srážkám a povodním jsou již několik let využívány a validovány, avšak co se týče povodní vyvolaných právě přívalovými dešti, je prognóza stále velice obtížná. Přívalové srážky jsou z hlediska prostorového rozlišení numerických meteorologických modelů jevem mimoměřítkovým. Významným problémem je taktéž fakt, že odtok srážkové vody se za takovýchto situací často odehrává mimo koryta toků. Jako vhodné východisko pro včasné varování před výskytem tohoto typu přírodního rizika se proto jeví řešení založené na komplexní analýze rizikových faktorů a jejich konfrontace s aktuální či predikovanou hydrosynoptickou situací. Výstupem práce autorského týmu je návrh metodiky a systém včasného varování na základě efektivních analýz vstupních dat z NWFS a meteorologických radarů pomocí GIS a distribuovaných hydrologických modelů, jehož hlavní výhodou je časová, prostorová a kvalitativní škálovatelnost.Flash floods from the severe storms that have occurred in years 2009 and 2010 brought huge material damages and risk for the health and life of the affected areas inhabitants. Hydrologic forecast systems are quite well established and validated for the regional floods but flash floods from severe storms are quite complicated issue in the sense of their proper prediction. Flash floods are beyond the resolution of the numerical weather forecast systems (NWFS). Another big issue is fact, that runoff of flash floods is frequently outside of the river channels. The complex and multi-perspective analysis of the landscape response to the severe storm and high precipitation intensity seems to be effective basis. Results of our work is the prototype of methodology and application of the early warning system based on GIS, hydrological modeling and effective analysis of the radar and NWFS products, which main advantage is principle of spatial, temporal and qualitative scalability

Neoadjuvant versus definitive chemoradiation in patients with squamous cell carcinoma of the esophagus

Abstract Background Multimodal treatment with neoadjuvant chemoradiation followed by surgery (nCRT + S) is the treatment of choice for patients with locally advanced or node-positive esophageal squamous cell carcinoma (E-SCC). Those who are unsuitable or who decline surgery can be treated with definitive chemoradiation (dCRT). This study compares the oncologic outcome of nCRT + S and dCRT in E-SCC patients. Methods Between 2011 and 2017, 95 patients with E-SCC were scheduled for dCRT or nCRT+ S with IMRT at our department. Patients undergoing dCRT received at least 50 Gy and those undergoing nCRT + S received at least 41.4 Gy. All patients received simultaneous chemotherapy with either carboplatin and paclitaxel or cisplatin and 5-fluoruracil. We retrospectively compared baseline characteristics and oncologic outcome including overall survival (OS), progression-free survival (PFS) and site of failure between both treatment groups. Results Patients undergoing dCRT were less likely to have clinically suspected lymph node metastases (85% vs. 100%, p = 0.019) than patients undergoing nCRT + S and had more proximally located tumors (median distance from dental arch to cranial tumor border 20 cm vs. 26 cm, p < 0.001). After a median follow up of 25.6 months for surviving patients, no significant differences for OS and PFS were noticed comparing nCRT + S and dCRT. However, the rate of local tumor recurrence was significantly higher in patients treated with dCRT than in those treated with nCRT + S (38% vs. 10%, p = 0.002). Within a multivariate Cox regression model, age, tumor location, and tumor grading were the only independent parameters affecting OS and PFS. In addition to that, proximal tumor location was the only parameter independently associated with an increased risk for local treatment failure. Conclusion In E-SCC patients treated with either dCRT or nCRT + S, a higher rate of local tumor recurrence was seen in patients treated with dCRT than in patients treated with nCRT + S. There was at least a trend towards an improved OS and PFS in patients undergoing nCRT + S. However, this should be interpreted with caution, because proximal tumor location was the only parameter independently affecting the risk of local tumor recurrence