© А. В. Сикан РГГМУ
© А. В. Сикан РГГМУ
© А. В. Сикан РГГМУ
Ряд с трендом на понижение
Ряд с «выбросом».
© А. В. Сикан РГГМУ
где:
© А. В. Сикан РГГМУ
© А. В. Сикан РГГМУ
Коэффициент автокорреляции статистически значим r(1) = 0,57.
Ряд соответствует модели авторегрессии 1-го порядка.
Коэффициент автокорреляции статистически значим r(1) = 0,50.
Причина: имеется тренд на повышение (ряд нестационарный).
Влияние статистической структуры выборки на коэффициент автокорреляции
© А. В. Сикан РГГМУ
Этап 3. Проверка ряда на однородность
Проверка однородности гидрологического ряда по дисперсии (критерий Фишера)
Проверка однородности гидрологического ряда по среднему значению (критерий Стьюдента)
Гипотеза об однородности ряда не опровергается, если выполняются неравенства (2) и (4).
© А. В. Сикан РГГМУ
(F* = 5,10) > (F2α=5% = 2,27).
Гипотеза об однородности ряда по критерию Фишера опровергается.
(|t*| = 0,44) < (t2α=5% = 1,98).
Гипотеза об однородности ряда по критерию Стьдента не опровергается.
(F* = 1,47) < (F2α=5% = 1,76).
Гипотеза об однородности ряда по критерию Фишера не опровергается.
Длина выборки 100 лет
Длина выборки 50 лет
Влияние длины выборки на оценку однородности
n1 = 25
n2 = 25
n1 = 50
n2 = 50
© А. В. Сикан РГГМУ
Если имеются точки резко отклоняющиеся от аналитической кривой в области больших или малых значений, необходимо выяснить относятся ли эти точки к той же генеральной совокупности, что и остальные члены выборки.
Для анализа таких ситуаций
в СП 33-101-2003 включены два дополнительных критерия однородности – критерий Диксона
и критерий Смирнова-Граббса.
При использовании указанных критериев исходный ряд ранжируется в возрастающем порядке. Затем рассчитываются параметры:
© А. В. Сикан РГГМУ
Теоретические значения статистик Dα и Gα определяются по таблицам в зависимости от уровня значимости α, коэффициента автокорреляции r(1), коэффициента асимметрии Cs и длины ряда n.
Проверка однородности гидрологического ряда по критерию Диксона
Проверка однородности гидрологического ряда по критерию Смирнова-Граббса
© А. В. Сикан РГГМУ
Если коэффициент вариации больше 0,6, следует произвести уточнение указанных характеристик, используя метод наибольшего правдоподобия.
© А. В. Сикан РГГМУ
Рассчитываются вспомогательные статистики λ2 и λ3:
В зависимости от λ2 и λ3 по номограммам определяются значения Cv и Cs/Cv .
Метод наибольшего правдоподобия
© А. В. Сикан РГГМУ
© А. В. Сикан РГГМУ
Сведения об исторических уровнях могут быть получены путем:
изучения меток высоких вод,
опроса населения,
сбора архивных материалов.
© А. В. Сикан РГГМУ
В Своде правил СП 33-101-2003 даны формулы (см. п.5.16), позволяющие уточнить значения параметров распределения с учетом исторического максимума.
© А. В. Сикан РГГМУ
Для сглаживания и экстраполяции эмпирических кривых обеспеченностей, как правило, применяют трехпараметрические распределения:
Крицкого-Менкеля при любом отношении Cs/Cv
Пирсона III типа при Cs/Cv ≥ 2
Трехпараметрическое логнормальное распределение при Cs ≥ (3Cv + Cv3)
При неоднородности ряда гидрометрических наблюдений допускается применение усеченных и составных кривых распределения вероятностей.
© А. В. Сикан РГГМУ
Эмпирическая и аналитическая кривые обеспеченностей слоев весеннего половодья в модульных коэффициентах, р. Сясь – д. Яхново;
длина ряда n = 68; 90%-ный доверительный интервал – (0,082-4,44).
© А. В. Сикан РГГМУ
© А. В. Сикан РГГМУ
Рекомендуемые материалы для изучения:
Конец лекции №2
Если не удалось найти и скачать презентацию, Вы можете заказать его на нашем сайте. Мы постараемся найти нужный Вам материал и отправим по электронной почте. Не стесняйтесь обращаться к нам, если у вас возникли вопросы или пожелания:
Email: Нажмите что бы посмотреть