Number of found documents: 274
Published from to

Plošné návrhové srážky v českých povodích
Müller, Miloslav; Kašpar, Marek; Hulec, Filip
2023 - Czech
Data o srážkové intenzitě na území Česka s horizontálním rozlišením 1 km2 a časovým krokem 10 minut, získaná adjustací radarových odhadů daty ze srážkoměrných stanic, posloužila k odvození návrhových plošných srážek v českých povodích I. až IV. řádu a v povodích útvarů povrchových vod. Při zdvojnásobení doby akumulace srážky vzroste návrhový úhrn v jednotlivých pixelech v průměru o cca 20 %. S rostoucí plochou povodí velikost návrhových úhrnů klesá, a to především v případě kratších dob akumulace. Data on rainfall intensity on the territory of the Czech Republic with a horizontal resolution of 1 km2 and a time step of 10 minutes, obtained by adjusting radar estimates with data from rain gauge stations, were used to derive design areal precipitation in the Czech river basins of 1st to 4th order and in the basins of surface water bodies. When the rainfall accumulation time is doubled, the design precipitation total in individual pixels increases by about 20% on average. The magnitude of the design totals decreases with increasing catchment area, especially for shorter accumulation periods. Keywords: design precipitation; catchment; return period Available at various institutes of the ASCR
Plošné návrhové srážky v českých povodích

Data o srážkové intenzitě na území Česka s horizontálním rozlišením 1 km2 a časovým krokem 10 minut, získaná adjustací radarových odhadů daty ze srážkoměrných stanic, posloužila k odvození návrhových ...

Müller, Miloslav; Kašpar, Marek; Hulec, Filip
Ústav fyziky atmosféry, 2023

Validace reanalýzy pro střední Evropu PERUN/Reanalysis
Beranová, Romana; Rulfová, Zuzana; Sokol, Zbyněk
2023 - Czech
Regionální reanalýza PERUN/Reanalysis je založena na numerickém předpovědním modelu ALADIN, který byl upraven pro klimatologické výpočty. Aby mohla sloužit jako jeden z referenčních setů pro odhady očekávaných změn klimatu v následujících desetiletích, je potřeba ji validovat vůči staničním měřením, případně i vůči jiným běžně používaným datovým souborům. V tomto konferenčním příspěvku se podíváme na validace základních meteorologických veličin na celé výpočetní doméně modelu ALADIN. Použijeme k tomu staniční data z databáze ECA&D, staniční data v pravidelné síti Eobs a globální reanalýzu ERA5. Validace bude provedena pro období 1990–2014. Při validaci se budeme soustředit zejména na teplotu vzduchu (minimální, maximální a průměrnou) a srážky, ale podíváme se i na další veličiny jako je například rychlost větru. PERUN/Reanalysis is based on the ALADIN numerical forecast model, which has been adapted for climatological calculations. To serve as one of the reference sets for estimating expected climate changes in the coming decades, it needs to undergo validation against station measurements and possibly against other commonly used data sets. In this conference paper, we will examine the validation of basic meteorological quantities across the computational domain of the ALADIN model. To achieve this, we will use station data from the ECA&D database, station data in the regular network (Eobs), and the ERA5 global reanalysis. Validation will be conducted for the period from 1990 to 2014. During validation, our primary focus will be on air temperature (minimum, maximum, and mean) and precipitation. We will also examine additional variables, including wind speed.\n Keywords: NWP model; reanalysis; validation Available at various institutes of the ASCR
Validace reanalýzy pro střední Evropu PERUN/Reanalysis

Regionální reanalýza PERUN/Reanalysis je založena na numerickém předpovědním modelu ALADIN, který byl upraven pro klimatologické výpočty. Aby mohla sloužit jako jeden z referenčních setů pro odhady ...

Beranová, Romana; Rulfová, Zuzana; Sokol, Zbyněk
Ústav fyziky atmosféry, 2023

Srážky podle PERUNa
Zacharov, Petr, jr.; Brožková, R.; Řezáčová, Daniela
2023 - Czech
Reanalýzy počasí jsou mocným nástrojem pro studium historického počasí jak v jednotlivých bodech, tak především v ploše. Detailní reanalýza, která vznikla v rámci projektu PERUN, tak umožňuje odhalit různé aspekty atmosféry v míře, kterou nejsme schopni měřením dosáhnout. Vzhledem k tomu, že se stále jedná o modelové přiblížení, je samozřejmě před jejím využitím odhalit systematické odchylky verifikací. Klimatické modelové běhy naopak mohou odhalovat vývoj atmosféry do budoucna. Vzhledem k tomu, že se tyto výpočty zatím nedají verifikovat, je potřeba validovat historický běh stejného modelu a odhalené systematické chyby odečíst od výhledu do budoucna. V rámci projektu PERUN byl spočten jak historický běh, tak i dva klimatické běhy až do roku 2100. V rámci této práce předkládáme základní verifikaci a validaci předpovědí srážek a vyhodnocení rozdělení srážek na stratiformní a konvektivní a navíc i na kapalné a tuhé srážky. Weather reanalyses are a powerful tool for studying historical weather both at individual points and especially over an area. The detailed reanalysis produced by the PERUN project thus makes it possible to reveal various aspects of the atmosphere to a degree that we are unable to achieve with measurements. Since it is still a model approximation, it is of course necessary to detect systematic biases by verification before its use. Climate model runs, on the other hand, can uncover the future evolution of the atmosphere. Since these calculations cannot yet be verified, it is necessary to validate a historical run of the same model and subtract the revealed systematic errors from the future projections. In the PERUN project, both the historical run and two climate runs up to 2100 have been calculated. In this work, we present a basic verification and validation of the precipitation forecasts and an evaluation of the separation of precipitation into stratiform and convective precipitation and, in addition, into\nliquid and solid precipitation. Keywords: precipitation; verifikace; validation Available at various institutes of the ASCR
Srážky podle PERUNa

Reanalýzy počasí jsou mocným nástrojem pro studium historického počasí jak v jednotlivých bodech, tak především v ploše. Detailní reanalýza, která vznikla v rámci projektu PERUN, tak umožňuje odhalit ...

Zacharov, Petr, jr.; Brožková, R.; Řezáčová, Daniela
Ústav fyziky atmosféry, 2023

Vyhodnocení plošné extremity extrémních povětrnostních událostí v Česku v období 1961–2020
Kašpar, Marek; Müller, Miloslav
2023 - Czech
S ohledem na násobné dopady povětrnostních extrémů při zasažení většího území jsme navrhli plošný způsob jejich hodnocení. Hodnotili jsme šest typů extrémních povětrnostních událostí, které zahrnují vlny veder, studené vlny, prudká ochlazení, větrné bouře, silné srážky a silná sněžení. Využili jsme původní metodiku pracující s tzv. indexem extremity počasí odvozeným z dob opakování hodnot příslušných meteorologických veličin v zasažené oblasti. Každá událost je charakterizována nejen plošnou extremitou kvantifikovanou indexem, ale také prostorovým rozsahem a délkou trvání. Vlny veder a studené vlny ve sledovaném období dosahují ve spojitosti s větším prostorovým rozsahem obecně vyšších hodnot indexu. Růst četnosti a extremity vln veder kontrastuje s poklesem četnosti studených vln a významných silných sněžení. Četnost větrných bouří mírně klesá, přičemž nejvýznamnější z nich se koncentrují v chladném půlroce. Prudká ochlazení jsou nejčastější v teplém půlroce, nicméně tři ze čtyř nejextrémnějších událostí se vyskytly v lednu. Četnost silných srážek má tendenci kolísat. Získaná meteorologická databáze extrémních událostí může pomoci při odhadech parametrů budoucích událostí s využitím modelů klimatu. Due to the multiplication of impacts of weather extremes when occurring in larger area, we proposed an areal approach of their evaluation. We evaluated six types of extreme weather events, namely, heat waves, cold waves, air temperature drops, windstorms, heavy precipitation, and heavy snowfalls. We employed the original method using the Weather Extremity Index derived from return periods of values of relevant meteorological variables in the affected area. Each event is characterized not only by the areal extremeness quantified with the index but also by the spatial extent and duration. In the studied period, heat and cold\nwaves generally reach higher index values in relation with larger affected area. The increase in the frequency and extremity of heat waves is in contrast with the decrease in the frequency of cold waves and significant heavy snowfalls. The frequency of windstorms is slightly decreasing with the most significant ones concentrated in the cold half-year. Air temperature drops are the most frequent in the warm half-year, nevertheless three of four top events occurred in January. The frequency of heavy precipitation tends to fluctuate. The obtained meteorological database of extreme events may help to estimate the parameters of future ones using climate models. Keywords: weather extreme; Weather Extremity Index; return period; meteorological database Available at various institutes of the ASCR
Vyhodnocení plošné extremity extrémních povětrnostních událostí v Česku v období 1961–2020

S ohledem na násobné dopady povětrnostních extrémů při zasažení většího území jsme navrhli plošný způsob jejich hodnocení. Hodnotili jsme šest typů extrémních povětrnostních událostí, které zahrnují ...

Kašpar, Marek; Müller, Miloslav
Ústav fyziky atmosféry, 2023

Změna rozdělení srážek při růstu teploty vyjádřená v diagnostických a prognostických datech
Sokol, Zbyněk; Řezáčová, Daniela
2023 - Czech
Shrnujeme hlavní výsledky, které ukazují, jak se mění rozdělení srážek s rostoucí teplotou. Hodnocení využívá hodinové úhrny z 97 srážkových stanic z území České republiky za roky 1997 až 2019. Hodnoty přízemní teploty, přízemního rosného bodu a výstupné kondenzační hladiny jsou užity pro vyjádření teplotní změny. Výsledky ukazují, jak se teplotní růst napěti nasycení (CC scaling) projevuje v rozložení hodnot srážek na studovaném území. Obecně se nárůst srážek v závislosti na sledovaných teplotách zřetelně projevuje u horních kvantilů avšak pouze pro určité intervaly teplot, což potvrzuje závěry i jiných prací. V práci jsou obdobně jako naměřená data zpracována data z reanalýz provedených modelem ALADINCLIMAT/CZ.\n We summarize the main results that show how the distribution of precipitation changes with increasing temperature. Hourly rainfall totals from 97 rain gauge stations in the Czech Republic for the years 1997 to 2019 are used for the evaluation. Ground temperature, ground dew point temperature and temperature at the lifting condensation level are used to express the temperature change. The results show how an increase in temperature and a corresponding increase in saturation humidity (CC scaling) affects the distribution of precipitation in the study area. In general, the increase in precipitation as a function of observed temperature is clearly evident for the upper quantile values, but only for certain temperature intervals. It confirms the findings of other studies. In this paper, data from reanalyses performed by the ALADIN-CLIMAT/CZ model are treated similarly to the measured data.\n Keywords: Clausius Clapeiron equation; precipitation; dependence of precipitation intensity on temperature Available at various institutes of the ASCR
Změna rozdělení srážek při růstu teploty vyjádřená v diagnostických a prognostických datech

Shrnujeme hlavní výsledky, které ukazují, jak se mění rozdělení srážek s rostoucí teplotou. Hodnocení využívá hodinové úhrny z 97 srážkových stanic z území České republiky za roky 1997 až 2019. ...

Sokol, Zbyněk; Řezáčová, Daniela
Ústav fyziky atmosféry, 2023

Stochastické meteorologické generátory a regionální klimatické modely: konkurence či spojenci?
Dubrovský, Martin; Štěpánek, Petr; Meitner, Jan; Zahradníček, Pavel
2023 - Czech
Článek demonstruje 'spolupráci' prostorového stochastického meteorologického generátoru SPAGETTA (WG) a regionálních klimatických modelů (RCM) při analýze dopadů změny klimatu (ZK). V první části je porovnán generátor se sadou 19 RCM modelů prostřednictvím jejich schopnosti reprodukovat 11 prostorových teplotních a srážkových indexů v osmi evropských regionech: indexy jsou založeny na registraci dnů a období s prostorově významným výskytem sucha, srážek, horka, zimy, a možných teplotněsrážkových kombinací. Na základě získaných výsledků je konstatováno, že obě metodologie dávají srovnatelně kvalitní výsledky. V druhé části experimentu (ta je provedena pouze pro oblast Střední Evropy) je generátor, jehož parametry jsou modifikovány scénáři změny klimatu odvozenými z RCM simulací, použit ke generování syntetických řad reprezentujících změněné klima. V experimentu je použita sada scénářů, které zahrnují změny vybraných kombinací následujících charakteristik: (1) průměrná teplota, (2) variabilita teploty, (3) průměrný úhrn srážek (průměr pouze ze srážkových dnů), (4) četnost výskytu srážkových dnů a (5) prostorové korelace a autokorelace teplotních i srážkových časových řad. Syntetické řady pro každý scénář jsou analyzovány prostřednictvím výše uvedených indexů, přičemž je sledován (mimo jiné) vliv změn jednotlivých charakteristik zahrnutých ve scénářích změny klimatu na jednotlivé indexy. V souladu s očekáváním bylo zjištěno, že výrazně největší vliv mají změny průměrných teplot – samozřejmě vyjma ryze srážkových indexů. Druhou nejvýznamněší charakteristikou, která významně ovlivňuje validační indexy, jsou změny korelací, které dle scénářů ZK pro Střední Evropu budou převážně pozitivní. The paper demonstrates 'collaboration' between the stochastic weather generator SPAGETTA (WG) and Regional Climate Models (RCM) in analysing impacts of Climate Change (CC). In the first part of the paper, the generator is compared with the ensemble of 19 RCMs in terms of their ability to reproduce 11 spatial temperature and precipitation indices in eight European regions: the indices are based on registering days and spells exhibiting spatially significant occurrence of dry, wet, hot or cold weather, or possible combination of dryor-wet and hot-or-cold conditions. The obtained results indicate that both methodologies provide weather series of comparable quality. In the second part of the paper (which was done only for the Central Europe region), the WG parameters are modified using the RCM-based CC scenarios and the synthetic weather series representing the future climate are produced. This experiment is based on a set of CC scenarios, which consist of changes in selected combinations of following characteristics: (1) mean temperature, (2) temperature variability, (3) daily average precipitation (considering only wet days), (4) probability of wet day occurrence, (5) spatial lag-0 and lag-1day correlations of temperature and precipitation series. The synthetic series generated for each version of the CC scenario are analysed in terms the above mentioned spatial validation indices, the stress was put on effect of each of the five component of the CC scenario on individual validation indices. The results of the experiment indicate that the changes in temperature means is the main contributor to the changes in the validation obviously, except for the purely precipitation-based indices. Positive changes in the lag-0 and lag-1day correlations of both temperature and precipitation are the second most significant contributor to the changes in the validation indices. Keywords: generators; regional climate models; temperature; precipitation; validation; compound indices Available at various institutes of the ASCR
Stochastické meteorologické generátory a regionální klimatické modely: konkurence či spojenci?

Článek demonstruje 'spolupráci' prostorového stochastického meteorologického generátoru SPAGETTA (WG) a regionálních klimatických modelů (RCM) při analýze dopadů změny klimatu (ZK). V první části je ...

Dubrovský, Martin; Štěpánek, Petr; Meitner, Jan; Zahradníček, Pavel
Ústav fyziky atmosféry, 2023

Hodnocení úhrnů srážek simulovaných atmosférickou reanalýzou ALADIN/PERUN ve vysokém prostorovém rozlišení
Bližňák, Vojtěch; Zacharov, Petr, jr.
2023 - Czech
Atmosférické reanalýzy patří mezi účinné nástroje získávání informací o stavu atmosféry v historii, které jsou získávány pomocí numerických předpovědních (NWP) modelů, jejichž předpovědi mohou (ale nemusí) být zpřesňovány prostřednictvím asimilace naměřených dat. Významný rozvoj výpočetní techniky v poslední době umožnil zvýšit jejich prostorové rozlišení tak, aby bylo možné lépe zachytit i meteorologické jevy lokálního charakteru. Většina NWP modelů však tuto schopnost kompenzuje zmenšením výpočetní domény, což do značné míry omezuje využití těchto předpovědí pro následné meteorologické, klimatologické a/nebo hydrologické aplikace. Nově vzniklá atmosférická reanalýza ALADIN/PERUN poskytuje simulace různých meteorologických veličin ve vysokém prostorovém (2,3 km) i časovém (1 h) rozlišení na většině území Evropy v rozmezí 1989–2020. Vzhledem k vysokému rozlišení reanalyzovaných dat lze předpokládat, že srážková pole budou dobře zachycovat procesy lokálního měřítka, a budou tak věrohodněji reprodukovat například silné konvektivní srážky. Prezentovaný příspěvek si klade za cíl tuto schopnost vyhodnotit na základě adjustovaných radarových odhadů úhrnů srážek v teplých částech roku, kdy se ve střední Evropě vyskytují silné konvektivní, ale i stratiformní srážky. Přesnost lokalizace a celkového úhrnu bude vyhodnocena pro dva různé běhy NWP modelu. První z nich (ALADIN/Reanalysis) zahrnuje kompletní asimilaci pozorovaných dat každých 6 hodin pomocí asimilačního schématu 4D-VAR. Druhý (ALADIN/Evaluation Run) využívá pouze okrajové podmínky z globální reanalýzy ERA-5 a výpočet předpovědí není dále nijak upravován s ohledem na naměřená data. Porovnání obou běhů poskytne informace o úrovni fyzikálního popisu v NWP modelu a také o vlivu asimilace dat na výsledná srážková pole. Kromě toho je příspěvek unikátní v tom, že k hodnocení bude využívat detailní pole 'pozorovaných' úhrnů srážek ve vysokém prostorovém rozlišení, které klasická staniční data nemohou nabídnout.\n Atmospheric reanalyses represent powerful tools for obtaining information about the state of the atmosphere in history, which is obtained by numerical weather prediction (NWP) models whose predictions may (but may not) be improved through the assimilation of measured data. Significant developments in computer technology have recently enabled to increase their spatial resolution so that even meteorological phenomena of a local nature can be better captured. However, most NWP models compensate this capability by reducing the computational domain, which largely limits the use of these forecasts for the following meteorological, climatological and/or hydrological applications. The newly developed ALADIN/PERUN atmospheric reanalysis provides simulations of various meteorological variables at high spatial (2.3 km) and temporal (1 h) resolution over most of Europe between 1989 and 2020. Due to the high resolution of the reanalysed data, it can be expected that precipitation fields will capture local-scale processes well, and thus reproduce more faithfully, for example, heavy convective precipitation. The presented paper aims to evaluate this capability based on gauge-adjusted radar estimates of precipitation totals during warm parts of the year when strong convective but also stratiform precipitation occurs in Central Europe. The accuracy of the localization and precipitation sums will be evaluated for two different runs of the NWP model. The first one (ALADIN/Reanalysis) involves a complete assimilation of the observed data every 6 hours using a 4D-VAR assimilation scheme. The second (ALADIN/Evaluation Run) uses only the boundary conditions from the ERA-5 global reanalysis and the calculation of the forecasts is not further modified based on measured data. Comparing the two runs will provide us with information about the level of physical description in the NWP model as well as the effect of assimilation on the resulting precipitation fields. In addition, the paper is unique in that it will use detailed fields of 'observed' precipitation totals at high spatial resolution, which conventional rain gauge data cannot offer.\n Keywords: atmospheric reanalysis; precipitation verification; NWP model; quantitative precipitation estimation Available at various institutes of the ASCR
Hodnocení úhrnů srážek simulovaných atmosférickou reanalýzou ALADIN/PERUN ve vysokém prostorovém rozlišení

Atmosférické reanalýzy patří mezi účinné nástroje získávání informací o stavu atmosféry v historii, které jsou získávány pomocí numerických předpovědních (NWP) modelů, jejichž předpovědi mohou (ale ...

Bližňák, Vojtěch; Zacharov, Petr, jr.
Ústav fyziky atmosféry, 2023

Odstraňování systematických chyb výstupů z regionálních klimatických modelů: statistické transformace řad atmosférických srážek z modelu ALADIN v projektu PERUN
Martínková, Marta
2023 - Czech
Výstupy z regionálních klimatických modelů jsou zatíženy systematickými chybami. Z hlediska způsobu použití dat existují dva základní přístupy k řešení tohoto problému: přírůstková metoda (například Delta change method) získává z porovnání výstupů klimatického modelu pro kontrolní a budoucí období informaci o klimatickém signálu (faktor změny – change factor). Tato informace je pak následně použita k modifikaci pozorovaných časových řad ve stanicích. Metoda korekce systematických chyb získává informaci o systematických chybách výstupů z klimatického modelu porovnáním výstupů z modelu s pozorovanými časovými řadami. O tuto chybu jsou pak opraveny výstupy z klimatických modelů pro budoucí období. Tento příspěvek se zabývá možnostmi odstraňování systematických chyb výstupů modelu ALADIN (řídící globální model je CNRM-ESM2-1) v rámci projektu PERUN, konkrétně časovými řadami srážek v denním kroku pro scénář SSP5-8.5. Je porovnáván potenciál různých metod statistických transformací: metody založené na statistickém rozdělení, parametrické transformace a neparametrické metody\n(metoda empirických kvantilů). The outputs of regional climate models are biased. Regarding the bias correction of outputs from a climate model, the two fundamental approaches exist. First approach (e.g., Delta change method) gets the information on climate signal from comparison of the model control and future periods. Such information (change factor) is then applied to modify the observational data. Bias correction method gets the information on model bias from comparison of observational data and model outputs for the control period. The model outputs for future period are than corrected using this information on the model bias. This contribution is focused on the possibilities for bias correction of the model ALADIN (CNRM-ESM2-1) in the project PERUN and the precipitation series in daily time step for SSP5-8.5 scenario. Different statistical transformations are compared: methods based on statistical distribution, parametric transformations and non-parametric transformations (empirical quantiles method).\n Keywords: precipitation; climate change scenario; bias correction Available at various institutes of the ASCR
Odstraňování systematických chyb výstupů z regionálních klimatických modelů: statistické transformace řad atmosférických srážek z modelu ALADIN v projektu PERUN

Výstupy z regionálních klimatických modelů jsou zatíženy systematickými chybami. Z hlediska způsobu použití dat existují dva základní přístupy k řešení tohoto problému: přírůstková metoda (například ...

Martínková, Marta
Ústav fyziky atmosféry, 2023

Charakteristiky konvektivního prostředí v reanalýze ALADIN
Zacharov, Petr, jr.; Vokoun, Martin
2023 - Czech
Pro předpověď a hodnocení potenciálu atmosféry ke vzniku konvektivní oblačnosti se používají různé charakteristiky konvektivního prostředí. Z výstupů reanalýzy ALADIN jsou k dispozici hodnoty CAPE, CIN, rychlosti větru a teploty v několika standardních hladinách, ze kterých je možné spočítat střih větru a vertikální teplotní gradient. Verifikaci umožňuje bodové srovnání s daty ze sondážních měření, např. z Prahy, Libuš. For the prediction and assessment of the potential for convective cloud formation, various characteristics of the convective environment are used. Values of CAPE, CIN, wind speed, and temperature at several standard levels are available from the ALADIN reanalysis outputs, from which wind shear and vertical temperature gradient can be calculated. Verification allows for point comparison with data from sounding measurements, for example, from Prague, Libuš. Keywords: convection; CAPE; CIN; reanalysis; ALADIN Available at various institutes of the ASCR
Charakteristiky konvektivního prostředí v reanalýze ALADIN

Pro předpověď a hodnocení potenciálu atmosféry ke vzniku konvektivní oblačnosti se používají různé charakteristiky konvektivního prostředí. Z výstupů reanalýzy ALADIN jsou k dispozici hodnoty CAPE, ...

Zacharov, Petr, jr.; Vokoun, Martin
Ústav fyziky atmosféry, 2023

Nová regionální reanalýza pro střední Evropu PERUN/Reanalysis
Pokorná, Lucie; Belda, M.; Beranová, Romana
2022 - Czech
Tento příspěvek se věnuje obecnému popisu atmosférických reanalýz, jejich koncepci a roli při výzkumu atmosféry a klimatu. Představuje regionální reanalýzu PERUN/Reanalysis, která vznikla s využitím numerického modelu ALADIN v ČHMÚ v letech 2021-2022. The contribution describes atmospheric reanalyses in general, their concept and role in atmospheric and climate research. The novel PERUN/Reanalysis regional reanalysis based on the ALADIN numerical model opreating at the Czech National Institute of Hydrometeorology is presented. Keywords: assimilation; model Fulltext is available at external website.
Nová regionální reanalýza pro střední Evropu PERUN/Reanalysis

Tento příspěvek se věnuje obecnému popisu atmosférických reanalýz, jejich koncepci a roli při výzkumu atmosféry a klimatu. Představuje regionální reanalýzu PERUN/Reanalysis, která vznikla s využitím ...

Pokorná, Lucie; Belda, M.; Beranová, Romana
Ústav fyziky atmosféry, 2022

About project

NRGL provides central access to information on grey literature produced in the Czech Republic in the fields of science, research and education. You can find more information about grey literature and NRGL at service web

Send your suggestions and comments to nusl@techlib.cz

Provider

http://www.techlib.cz

Facebook

Other bases