Assessing the skill of mHM in capturing observed drought events: A comparison with the International Soil Moisture Network (ISMN) across Europe

Bc. Jingyi Qi

Bakalářská práce

Abstract:

Drought, as a natural disaster, poses significant threats to both ecosystems and human societies. Reliable characterisation of drought events requires robust datasets, which, in turn, support a better understanding, leading to improved forecasting and proactive mitigation measures. However, in-situ soil moisture observation stations remain spatially sparse, limiting their coverage for large-scale drought assessment. With technological advancements, many methods have been developed to simulate drought events, such as hydrological models. They offer spatially continuous estimates of soil moisture for drought assessment, making them a useful tool, but the outputs still face limitations and uncertainties that require validation and refinement. This thesis evaluates the mesoscale Hydrological Model (mHM) in simulating observed drought events by comparing model outputs with observational data from the International Soil Moisture Network (ISMN) across Europe. The methodology based on the comparison of the five-day (Pentad) Soil Moisture Index (SMI) between the mHM model simulation and ISMN observations. A drought threshold is set at SMI = 0.2, and a drought event is defined as a continuous 3-pentads below the threshold. Results indicate that the mHM model exhibits consistent performance across land types, soil depth intervals, and seasons, with median agreement ranging from 55% to 75%, reflecting relatively stable accuracy. Future improvements include incorporating human interventions, enhancing deep soil process representation, investigating extreme low-agreement cases, and expanding observational coverage. Sucho jako přírodní katastrofa představuje významné hrozby jak pro ekosystémy, tak pro lidské společnosti. Spolehlivá charakterizace sucho‑vých událostí vyžaduje robustní datové soubory, které podporují hlubší porozumění vedoucí k lepšímu prognózování a preventivním opatřením. Avšak pozemní stanice pro pozorování půdní vlhkosti jsou prostorově řídké a jejich pokrytí je omezené pro rozsáhlé hodnocení sucha. S technologickým pokrokem byly vyvinuty různé metody k simulaci sucho‑vých událostí, například hydrologické modely, které nabízejí prostorově souvislé odhady půdní vlhkosti pro hodnocení sucha a jsou tak užitečným nástrojem, avšak jejich výstupy stále čelí omezením a nejistotám, které vyžadují validaci a zdokonalení. Tato práce hodnotí model mesoscale Hydrological Model (mHM) při simulaci pozorovaných sucho‑vých událostí porovnáním výstupů modelu s pozorovacími daty z International Soil Moisture Network (ISMN) napříč Evropou. Metodologie je založena na porovnání pětiden ního indexu půdní vlhkosti (SMI) mezi simulací modelu mHM a pozorováními ISMN, přičemž práh sucha je stanoven na SMI = 0,2 a událost sucha je definována jako nepřetržitý pokles pod tento práh po dobu tří pětidenních období. Výsledky ukazují, že model mHM vykazuje konzistentní výkon napříč typy krajiny, intervaly hloubek půdy a ročními obdobími, s mediánovou shodou v rozmezí přibližně 55% až 75%, což odráží relativně stabilní přesnost. Budoucí zlepšení zahrnují začlenění vlivů lidských zásahů, zlepšení reprezentace procesů v hlubších vrstvách půdy, analýzu extrémních případů nízké shody a rozšíření pokrytí pozorování.

Keywords

Drought, Mesoscale hydrologic model (mHM), ISMN, Suché období, Mesoskalový hydrologický model (mHM)

Jazyk práce: angličtina

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 2. 4. 2026

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 25. 5. 2026
• Vedoucí: Ing. Oldřich Rakovec, Ph.D.
• Oponent: Vishal Thakur

Česká zemědělská univerzita v Praze

Fakulta životního prostředí

Bakalářský studijní program:
Environmental Data Science