View More View Less
  • 1 Eötvös Loránd Tudományegyetem (ELTE) Meteorológiai Tanszék 1117 Budapest Pázmány Péter sétány 1/A
  • | 2 MTA Talajtani és Agrokémiai Kutatóintézet (MTA TAKI) Budapest
  • | 3 Országos Meteorológiai Szolgálat (OMSz) Siófoki Obszervatórium Siófok
Restricted access

Purchase article

USD  $25.00

1 year subscription (Individual Only)

USD  $184.00

A talaj hidrofizikai paraméterértékeinek a szimulált csapadékmennyiségre és annak területi eloszlására gyakorolt hatását vizsgáltuk. Vizsgálatunkban két különböző talajadatbázisból – az USDA és a HUNSODA – adott hidraulikus talajparaméter-értékre kapott csapadékeloszlást vetettük össze. Elemeztük továbbá a szimulált csapadékmezőnek a szabadföldi vízkapacitás és a hervadáspont parametrizálására, valamint a talajnedvesség rácson belüli területi eloszlására való érzékenységét. A szimulációkat 8 napra végeztük a Noah felszínmodellel csatolt MM5 időjárás előrejelző rendszerrel. A szimulált csapadékeloszlást mért csapadékmennyiségekkel hasonlítottuk össze. A szimulált és a mért csapadékadatok interpolált értékei 18×18 km-es rácsra vonatkoznak. A különböző adatbázisokból becsült talajparaméter-értékek különbözősége nem eredményezett rendezett mintázatbeli különbségeket a konvektív csapadék területi eloszlásában. A teljes modellterületre lehulló csapadékmennyiség jelentéktelen mértékben tért el a különböző szimulációk során A csapadékrendszerek vonulásának szimulációiban a különbségeket sokszor a szimulált csapadéksávok kb. 50 km-es eltolódásai okozzák. Ez lokálisan akár ±30 mm·nap–1 csapadékkülönbséget jelent. A talajadatbázisok különbözőségéből eredő talajparaméter-érték különbségek akár 25%-os különbséget is adnak a csapadék ETS verifikációs indexében. A Spearman korreláció alapján a szimulált csapadékmezők különbsége pedig a p = 0,02 szinten szignifikáns. A Θw parametrizálása szintén fontosnak bizonyult. Ekkor az ETS kb. 20%-kal változott meg, a mért és a modellezett csapadék pedig a p = 0,11 szinten különbözött szignifikánsan. A konvektív csapadék a Θf paraméter értékére volt a legkevésbé érzékeny.

  • Ács, F., 2003. On the relationship between the spatial variability of soil properties and transpiration. Időjárás. 107. 257–272.

  • Ács F., Horváth Á. & Breuer H., 2008. A talaj szerepe az időjárás alakulásában. Agrokémia és Talajtan. 57. 225–238.

  • Ács, F. et al., 2010a. Sensitivity of local convective precipitation to parameterization of the field capacity and wilting point soil moisture contents. Időjárás. 114. 39–55.

  • Ács, F. et al., 2010b. Effect of soil hydraulic parameters on the local convective precipitation. Meteorol. Z. 19. 143–153.

  • Campbell, G. S., 1974. A simple method for determining unsaturated conductivity from moisture retention data. Soil Sci. 117. 311–314.

  • Chen, F. & Dudhia, J., 2001. Coupling and Advanced Land Surface-Hydrology Model with the Penn State-NCAR MM5 Modeling System. Part I. Model implementation and sensitivity. Mon. Wea. Rev. 129. 569–585.

  • Cosby, B. J. et al., 1984. A statistical exploration of the relationships of soil moisture characteristics to the physical properties of soils. Water Resour. Res. 20. 682–690.

  • Dudhia, J., 1993. A non-hydrostatic version of the Penn State-NCAR Mesoscale Model: Validation tests and simulation of an Atlantic cyclone and cold front. Mon. Wea. Rev. 121. 1493–1513.

  • Ebert, E. E. & McBride, J. L., 1997. Methods for verifying quantitative precipitation forecast: application to the BMRC LAPS model 24-hour precipitation forecast. BMRC Techniques Development Report No. 2. Melbourne, Australia.

  • Filep Gy. & Ferencz G., 1999. Javaslat a magyarországi talajok szemcseösszetétel szerinti osztályozásának pontosítására. Agrokémia és Talajtan. 48. 305–320.

  • Fisher, R. A., 1915. Frequency distribution of the values of the correlation coefficient in samples of an indefinitely large population. Biometrika. 10. 507–521.

  • Fisher, R. A., 1921. On the ’probable error’ of a coefficient of correlation deduced from a small sample. Metron. 1. 3–32.

  • Fodor, N. & Rajkai, K., 2005. Estimation of physical soil properties and their use in models. Agrokémia és Talajtan. 54. 25–40.

  • Gao, Y. et al., 2008. Enhacement of land surface information and its impact on atmospheric modeling in the Heihe River Basin, northwest China. J. Geophys. Res. 113. (D20S90), doi:10.1029/2008JD010359.

  • Götz G. & Rákóczi F., 1981. A dinamikus meteorológia alapjai. Tankönyvkiadó. Budapest.

  • Grell, G., Dudhia, J. & Stauffer, D., 1994. A description of the fifth generation Penn State/NCAR Mesoscale Model. NCAR Tech. Note NCAR/TN-398+STR.

  • Hohenegger, C. et al., 2009. The soil moisture–precipitation feedback in simulations with explicit and parameterized convection. J. Climate. 22. 5003–5020.

  • Horváth, Á., Ács, F. & Breuer, H., 2009. On the relationship between soil, vegetation and severe convective storms: Hungarian case studies. Atmos. Res. 93. 66–81.

  • Horváth, Á., Ács, F. & Geresdi, I., 2007. Sensitivity of severe convective storms to soil hydrophysical characteristics: A case study for April 18, 2005. Időjárás. 111. 221–237.

  • Janjic, Z. J., 1990. The step-mountain coordinate–physical package. Mon. Wea. Rev. 118. 1429–1443.

  • Janjic, Z. J., 1994. The step-mountain Eta coordinate model. Further developments of the convection, viscous sublayer and turbulent closure schemes. Mon. Wea. Rev. 122. 927–945.

  • Laza B., 2010. A planetáris határréteg és a talaj hidrofizikai tulajdonságai közötti kapcsolat vizsgálata az MM5 modellel. BSc szakdolgozat. Budapest.

  • Mahrt, L. & Pan, H. L., 1984. A two-layer model of soil hydrology. Bound.-Layer Meteorol. 29. 1–20.

  • Mlawer, E. J. et al., 1997. Radiative transfer for inhomogeneous atmosphere: RRTM, a validated correlated-k model for the longwave. J. Geophys. Res. 102. (D14) 16663–16682.

  • Nemes, A., 2002. Unsaturated soil hydraulic database of Hungary: HUNSODA. Agrokémia és Talajtan. 51. 17–26.

  • Nurmi, P., 2003. Recommendations on the Verification of Local Weather Forecasts. ECMWF Tech. Memo No. 430. Reading, England.

  • Osborne, T. M. et al., 2004. Influence of vegetation on the local climate and hydrology in the tropics: sensitivity to soil parameters. Clim. Dyn. 23. 45–61.

  • Pan, H. L. & Mahrt, L., 1987. Interaction between soil hydrology and boundary-layer development. Bound.-Layer Meteorol. 38. 185–202.

  • Reisner, J., Rasmussen, R. M. & Bruintjes, R. T., 1998. Explicit forecasting of supercooled liquid water in winter storms using the MM5 mesoscale model. Quart. J. Roy. Meteor. Soc. 124. 1071–1107.

  • Rubel, F. & Brugger, K., 2009. 3-hourly quantitative precipitation estimation over Central and Northern Europe from rain gauge and radar data. Atmos. Res. 94. 544–554.

  • Rubel, F. & Hantel, M., 1999. Correction of daily rain gauge measurements in the Baltic Sea drainage basin. Nord. Hydrol. 30. 191–208.

  • Rubel, F. & Hantel, M., 2001. BALTEX 1/6-degree daily precipitation climatology 1996–1998. Meteor. Atmos. Phys. 77. 155–166.

  • Spearman, C., 1904. The proof and measurement of association between two things. Amer. J. Psychol. 15. 72–101.

  • Stefanovits P., Filep Gy. & Füleky Gy., 1999. Talajtan. 4. kiadás. Mezőgazda Kiadó. Budapest.

  • Várallyay Gy., 1973. A talaj nedvességpotenciálja és új berendezés annak meghatározására az alacsony (atmoszféra alatti) tenziotartományban. Agrokémia és Talajtan. 22. 1–22.

  • Zelen, M. & Severo, N. C., 1972. Probability functions. In: Handbook of Mathematical Functions. (Eds.: Abramowitz, M. & Stegun, I. A.) 925–996. Dover Publications Inc. New York.

Senior editors

Editor(s)-in-Chief: Szili-Kovács, Tibor

Technical Editor(s): Vass, Csaba

Editorial Board

  • Bidló, András (Soproni Egyetem, Erdőmérnöki Kar, Környezet- és Földtudományi Intézet, Sopron)
  • Blaskó, Lajos (Debreceni Egyetem, Agrár Kutatóintézetek és Tangazdaság, Karcagi Kutatóintézet, Karcag)
  • Buzás, István (Magyar Agrár- és Élettudományi Egyetem, Georgikon Campus, Keszthely)
  • Dobos, Endre (Miskolci Egyetem, Természetföldrajz-Környezettan Tanszék, Miskolc)
  • Farsang, Andrea (Szegedi Tudományegyetem, Természettudományi és Informatikai Kar, Szeged)
  • Filep, Tibor (Csillagászati és Földtudományi Központ, Földrajztudományi Intézet, Budapest)
  • Fodor, Nándor (Agrártudományi Kutatóközpont, Mezőgazdasági Intézet, Martonvásár)
  • Győri, Zoltán (Debreceni Egyetem, Mezőgazdaság-, Élelmiszertudományi és Környezetgazdálkodási Kar, Debrecen)
  • Jolánkai, Márton (Magyar Agrár- és Élettudományi Egyetem, Növénytermesztési-tudományok Intézet, Gödöllő)
  • Kátai, János (Debreceni Egyetem, Mezőgazdaság-, Élelmiszertudományi és Környezetgazdálkodási Kar, Debrecen)
  • Lehoczky, Éva (Agrártudományi Kutatóközpont, Talajtani Intézet, Budapest)
  • Makó, András (Agrártudományi Kutatóközpont, Talajtani Intézet, Budapest)
  • Michéli, Erika (Magyar Agrár- és Élettudományi Egyetem, Környezettudományi Intézet, Gödöllő)
  • Németh, Tamás (Agrártudományi Kutatóközpont, Talajtani Intézet, Budapest)
  • Pásztor, László (Agrártudományi Kutatóközpont, Talajtani Intézet, Budapest)
  • Ragályi, Péter (Agrártudományi Kutatóközpont, Talajtani Intézet, Budapest)
  • Rajkai, Kálmán (Agrártudományi Kutatóközpont, Talajtani Intézet, Budapest)
  • Rékási, Márk (Agrártudományi Kutatóközpont, Talajtani Intézet, Budapest)
  • Schmidt, Rezső (Széchenyi István Egyetem, Mezőgazdaság- és Élelmiszertudományi Kar, Mosonmagyaróvár)
  • Tamás, János (Debreceni Egyetem, Mezőgazdaság-, Élelmiszertudományi és Környezetgazdálkodási Kar, Debrecen)
  • Tóth, Gergely (Agrártudományi Kutatóközpont, Talajtani Intézet, Budapest)
  • Tóth, Tibor (Agrártudományi Kutatóközpont, Talajtani Intézet, Budapest)
  • Tóth, Zoltán (Magyar Agrár- és Élettudományi Egyetem, Georgikon Campus, Keszthely)

 

International Editorial Board

  • Blum, Winfried E. H. (Institute for Soil Research, University of Natural Resources and Life Sciences (BOKU), Wien, Austria)
  • Hofman, Georges (Department of Soil Management, Ghent University, Gent, Belgium)
  • Horn, Rainer (Institute of Plant Nutrition and Soil Science, Christian Albrechts University, Kiel, Germany)
  • Inubushi, Kazuyuki (Graduate School of Horticulture, Chiba University, Japan)
  • Kätterer, Thomas (Swedish University of Agricultural Sciences (SLU), Sweden)
  • Lichner, Ljubomir (Institute of Hydrology, Slovak Academy of Sciences, Bratislava, Slovak Republic)
  • Loch, Jakab (Faculty of Agricultural and Food Sciences and Environmental Management, University of Debrecen, Debrecen, Hungary)
  • Nemes, Attila (Norwegian Institute of Bioeconomy Research, Ås, Norway)
  • Pachepsky, Yakov (Environmental Microbial and Food Safety Lab USDA, Beltsville, MD, USA)
  • Simota, Catalin Cristian (The Academy of Agricultural and Forestry Sciences, Bucharest, Romania)
  • Stolte, Jannes (Norwegian Institute of Bioeconomy Research, Ås, Norway)
  • Wendroth, Ole (Department of Plant and Soil Sciences, College of Agriculture, Food and Environment, University of Kentucky, USA)

         

Szili-Kovács, Tibor
ATK Talajtani Intézet
Herman Ottó út 15., H-1022 Budapest, Hungary
Phone: (+36 1) 212 2265
Fax: (+36 1) 485 5217
E-mail: editorial.agrokemia@atk.hu

Indexing and Abstracting Services:

  • CAB Abstracts
  • EMBiology
  • Global Health
  • SCOPUS
  • CABI

2020  
Scimago
H-index
9
Scimago
Journal Rank
0,179
Scimago
Quartile Score
Agronomy and Crop Science Q4
Soil Science Q4
Scopus
Cite Score
48/73=0,7
Scopus
Cite Score Rank
Agronomy and Crop Science 278/347 (Q4)
Soil Science 108/135 (Q4)
Scopus
SNIP
0,18
Scopus
Cites
48
Scopus
Documents
6
Days from submission to acceptance 130
Days from acceptance to publication 152
Acceptance
Rate
65%

 

2019  
Scimago
H-index
9
Scimago
Journal Rank
0,204
Scimago
Quartile Score
Agronomy and Crop Science Q4
Soil Science Q4
Scopus
Cite Score
49/88=0,6
Scopus
Cite Score Rank
Agronomy and Crop Science 276/334 (Q4)
Soil Science 104/126 (Q4)
Scopus
SNIP
0,423
Scopus
Cites
96
Scopus
Documents
27
Acceptance
Rate
91%

 

Agrokémia és Talajtan
Publication Model Hybrid
Submission Fee none
Article Processing Charge 900 EUR/article
Printed Color Illustrations 40 EUR (or 10 000 HUF) + VAT / piece
Regional discounts on country of the funding agency World Bank Lower-middle-income economies: 50%
World Bank Low-income economies: 100%
Further Discounts Editorial Board / Advisory Board members: 50%
Corresponding authors, affiliated to an EISZ member institution subscribing to the journal package of Akadémiai Kiadó: 100%
Subscription fee 2021 Online subsscription: 144 EUR / 194 USD
Print + online subscription: 160 EUR / 232 USD
Subscription fee 2022 Online subsscription: 146 EUR / 198 USD
Print + online subscription: 164 EUR / 236 USD
Subscription Information Online subscribers are entitled access to all back issues published by Akadémiai Kiadó for each title for the duration of the subscription, as well as Online First content for the subscribed content.
Purchase per Title Individual articles are sold on the displayed price.

Agrokémia és Talajtan
Language Hungarian, English
Size B5
Year of
Foundation
1951
Publication
Programme
2021 Volume 70
Volumes
per Year
1
Issues
per Year
2
Founder Magyar Tudományos Akadémia
Founder's
Address
H-1051 Budapest, Hungary, Széchenyi István tér 9.
Publisher Akadémiai Kiadó
Publisher's
Address
H-1117 Budapest, Hungary 1516 Budapest, PO Box 245.
Responsible
Publisher
Chief Executive Officer, Akadémiai Kiadó
ISSN 0002-1873 (Print)
ISSN 1588-2713 (Online)

Monthly Content Usage

Abstract Views Full Text Views PDF Downloads
May 2021 2 0 0
Jun 2021 3 0 0
Jul 2021 1 0 0
Aug 2021 2 0 0
Sep 2021 1 0 0
Oct 2021 0 0 0
Nov 2021 0 0 0