Файл: Рождественский, А. В. Статистические методы в гидрологии.pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 15.10.2024

Просмотров: 158

Скачиваний: 0

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

стик стока (в частности, максимальных и минимальных расходов воды различной обеспеченности) рек, не изученных в гидромет­ рическом отношении. При этом обеспеченность главного аргу­ мента связи и искомой величины принимается одинаковой, т. е. используется простейшая форма установления обеспеченности функции.

В современных условиях превалирующее значение приобрели приемы оценок расчетных значений гидрологических величин, опи­ рающиеся на статистические закономерности, свойственные рядам гидрологических величин. Возможность использования такого пути для получения расчетных значений параметров гидрологического режима опирается на гипотезу о том, что ряды рассматриваемых величин формируются как случайные совокупности.

Принятие гипотезы о подчинении колебаний гидрологических величин закономерностям колебаний, свойственным случайным числам, означает, что привязка ко времени появления той или иной величины (например, в наблюдаемой последовательности) оказывается несущественной, случайной. Для описания свойств совокупностей таких величин используется путь, связанный с изу­ чением существующих закономерностей в повторяемости различ­ ных значений этих величин в пределах достаточно большой сово­ купности.

Это положение о случайном характере формирования гидроло­ гических рядов не может быть полностью доказано теоретически, однако применительно к рядам речного стока (годового, макси­ мального) оно неоднократно подвергалось проверке путем оценки соответствия эмпирических кривых обеспеченностей стока теорети­ ческим схемам.

Результаты такого анализа, рассматриваемые в главе IV, сви­ детельствуют о правомерности использования статистического на­ правления в качестве основы многих приемов гидрологических расчетов.

Теоретическими положениями, привлекаемыми для обоснования возможности рассматривать ряды различных гидрологических вели­ чин как совокупности случайных событий, являются так называе­ мые предельные теоремы теории вероятностей.

Одно из фундаментальных положений этих

теорем

сводится

к закону больших чисел, согласно которому при

очень

большом

числе случайных однородных явлений средний их результат прак­ тически перестает быть случайным и может быть предсказан с большой степенью определенности.

Указанное свойство случайных явлений проявляется достаточно отчетливо и в рядах гидрологических величин в том смысле, что по мере увеличения числа членов совокупности кривая обеспечен­ ности получает устойчивое очертание. Конкретные примеры по этому вопросу приведены в главе V.

Второе положение сводится к так называемой центральной предельной теореме, согласно которой явления (события), возника­

ющие под воздействием суммы или произведения большого числа

23


независимых (слабо зависимых) случайных факторов, образуют случайную совокупность, подчиняющуюся определенным статисти­ ческим законам.

Очевидно, что многие гидрологические явления могут рас­ сматриваться как удовлетворяющие этой схеме.

Действительно, рассматривая условия формирования какойлибо гидрологической характеристики, например максимального расхода воды весеннего половодья, можно легко установить, что возникновение этого явления происходит ежегодно в форме опре­ деленной детерминированной закономерности. Однако величина максимального расхода воды в данном конкретном году формиру­ ется под влиянием очень большого числа факторов, определяющих величину запасов воды в снеге, степень увлажненности водосбора, количество осадков, выпадающих в виде дождей в период форми­ рования максимального расхода воды, хода интенсивности снего­ таяния и т. д. Под воздействием указанных и иных причин прояв­ ление в данном конкретном году известной закономерности приобретает уже форму случайного события.

Опираясь на указанные статистические положения, следует иметь в виду, что они предполагают отсутствие односторонних из­ менений в условиях формирования рассматриваемого гидрологиче­ ского явления или сохранение относительной устойчивости средних значений рассматриваемой величины в пределах каждой достаточно большой совокупности (в частности, за каждое n-летие достаточ­ ной длительности). Если условия формирования меняются одно­

значно, например под

влиянием хозяйственной деятельности,

в величины

гидрологических характеристик, полученных после

указанных

воздействий,

должны быть введены соответствующие

коррективы. Очевидно, что указанные коррективы имеет смысл осу­ ществлять, если те или иные односторонние изменения в условиях формирования столь значительны, что сказываются на величинах рассматриваемых гидрологических параметров в размерах, выхо­ дящих за пределы точности расчета.

Считая положение среднего уровня неизменным, исходят из того, что выводы, получаемые на основе анализа имеющихся рядов гидрологических величин, относятся к современной геологической и климатической эпохе, поскольку изменения, связанные с геологи­ ческой историей земли (и соответствующие изменения климата), осуществляются в периоды, далеко превосходящие отрезки времени, рассматриваемые в инженерных расчетах. Поэтому имеющийся ряд фактических измерений рассматривается как некая выборка из генеральной совокупности, включающей теоретически бесконечно

большое число величин интересующей нас гидрологической харак­ теристики. При этом имеющаяся выборка должна быть репрезен­ тативной, т. е. достаточно представительной для всей генеральной совокупности. Иначе говоря, она должна достаточно полно осве­ щать многоводные, маловодные и средние по водности годы, если рассматривать характеристики речного стока. Аналогичным обра­ зом должны быть сформированы и ряды иных гидрологических

.24


величин, для оценки которых привлекаются методы теории вероят­ ностей.

Следующим важным условием применимости методов теории вероятностей в гидрологии является требование соблюдения одно­ родности включенных в одну совокупность гидрологических величин. В частности (применительно к характеристикам речного стока), это выражается прежде всего в отборе генетически одно­ родных величин стока (расходов воды), включенных в одну совокупность. Показателем такой однородности может служить принадлежность рассматриваемых величин стока к одной фазе внутригодового цикла изменения водности. В этом смысле иногда используется понятие о фазовооднородных расходах воды. Вслед­ ствие колебания по годам дат начала и окончания различных фаз внутригодового цикла выборка указанных фазовооднородных вели­ чин стока не может быть жестко связана с этими датами, а осуще­ ствляется, исходя из оценки их генетической однородности, по существу.

Так, к генетически однородным относят максимальные расходы воды весеннего половодья, дождевые паводки, объемы стока за одинаковые фазы года (весна, межень), годовые величины суммар­ ного стока и его различных частей (поверхностного, подземного) и т. д.

§ 2

простейшие способы обобщения статистических данных

Результаты гидрологических измерений и наблюдений могут быть представлены в табличном, графическом или аналитическом видах.

Многочисленные примеры можно найти в Гидрологических ежегодниках, в монографиях «Ресурсы поверхностных вод СССР» и других изданиях, в которых представлены данные об элементах гидрологического режима рек с различной степенью их обобщения. Сводки этих данных уже сами по себе являются примером описа­ тельной статистики. Часто основная исходная информация заклю­ чена в громоздких по объему таблицах. В этом случае использо­

вание ее в чистом виде

при

исследовании

многих гидрологиче­

ских вопросов оказывается

затруднительным. Поэтому

издавна

применяются различные

способы обобщения

исходной

цифровой

информации (вычисление средних величин, сводка экстремальных значений по тому или иному элементу гидрологического режима

И др.).

Более полное и вместе с тем более компактное представление данных гидрологических наблюдений может быть осуществлено на основании использования методов математической статистики, ко­ торая является наукой количественного анализа массовых явлений, учитывающих одновременно и качественное их своеобразие.

25


Рассмотрим несколько примеров, иллюстрирующих приемы, используемые при статистической обработке гидрологических дан­ ных, и одновременно введем некоторые статистические понятия и определения.

Таблица 1.1

Среднегодовые расходы воды р. Днепра у пгт Лоцманской Каменки

Год

Q

Год

Q

Геи

Q

Год

Q

1818

1480

1855

1900

1891

1470

1927

1730

1819

1600

1856

1500

1892

1120

1928

1840

1820

2400

1857

1300

1893

1820

1929

1910

1821

1740

1858

1400

1894

1460

1930

1180

1822

1370

1859

1000

1895

2420

1931

2480

1823

1200

1860

1800

1896

1990

1932

2620

1824

1150

1861

2400

1897

1590

1933

2630

1825

1800

1862

1400

1898

1190

1934

1860

1826

1200

1863

900

1899

1220

1935

1620

1827

1300

1864

1000

1900

1670

1936

1560

1828

2080

1865

1700

1901

1320

1937

1620

1829

2500

1866

1600

1902

1690

1938

1490

1830

2100

1867

2000

1903

1620

1939

1080

1831

2060

1868

2000

1904

1080

1940

1680

1832

1550

1869

1200

1905

1740

1941

2300

1833

1340

1870

1400

1906

2060

1942

2470

1834

1750

1871

2000

1907

2100

1943

1010

1835

1000

1872

1780

1908

2220

1944

1380

1836

1030

1873

1100

1909

1700

1945

1480

1837

1680

1874

1520

1910

1160

1946

1310

1838

1940

1875

900

1911

1310

1947

1530

1839

1540

1876

2100

1912

1890

1948

1660

1840

1930

1877

3040

1913

1800

1949

1290

1841

1930

1878

1960

1914

1610

1950

1060

1842

870

1879

2450

1915

1820

1951

1480

1843

1100

1880

1640

1916

2050

1952

1240

1844

2000

1881

1670

1917

2400

1953

1970

1845

3000

1882

1060

1918

1300

1954

874

1846

1000

1883

2070

1919

1910

1955

1520

1847

1400

1884

1340

1920

1480

1956

1740

1848

1200

1885

1160

1921

717

1957

1500

1849

2400

1886

1550

1922

1730

1958

2420

1850

1800

1887

1330

1923

1710

1959

1320

1851

1740

1888

2060

1924

1820

1960

1250

1852

1650

1889

1940

1925

874

1961

„ 1330

1853

2100

1890

1250

1926

1890

1962

1510

1854

1800

 

 

 

 

 

 

В табл. 1.1 представлены результаты наблюдений за средне­ годовым стоком р. Днепра в створе у пгт Лоцманской Каменки с 1818 по 1962 г. Для лучшей обозримости результатов наблюде­ ний и для более удобного их представления при дальнейшей обра­ ботке исходные данные обычно сводятся в сгруппированные таблицы. Для этой цели из табл. 1.1 выбираются наибольшее

26


(QiviaKc) и наименьшее (Qmhh) значения расходов и вычисляется между ними разность (R), которая называется амплитудой, или

размахом варьирования,

R = С?макс — Qmhh= 3040 — 717=2323 м3/с.

Общую амплитуду колебания случайной величины можно раз­ делить на отдельные части, за границы между которыми прини­ маются некоторые характерные точки (величины) ряда. Так, деля ряд случайных величин, расположенных в убывающем порядке, на четыре части, выделяют квартили: верхнюю, или первую, представ­

ляющую то значение переменной, ниже которой находится 3Д чи­ сла членов совокупности, вторую, занимающую положение по се­ редине ряда, и нижнюю, или третью, ниже которой находится iU

членов совокупности. Нередко осуществляют более дробное деление амплитуды на части, выделяя ее десятые доли. Значения случай­

ных величин, располагающихся на этих границах, именуют деци-

лями.

В общем случае принимая статистическую совокупность как не­ прерывно распределенную в пределах всей амплитуды, имеется воз­ можность рассматривать любые участки этой совокупности, заклю­ ченные между произвольно назначенными границами. В этом слу­ чае любые (в том числе и вышеуказанные) значения переменной, принимаемые за определенные характерные (по условиям задачи) точки, именуют квантилями.

Полученную амплитуду можно разбить на интервалы, или гра­ дации, н подсчитать число попаданий варьирующего признака (рас­ ходы воды) в каждую градацию. Эти интервалы могут быть равные и неравные по величине. В гидрологии чаще используются равные по величине градации. Число градаций обычно назначается в зави­ симости от объема рассматриваемого материала так, чтобы отра­ зить типичные черты рассматриваемого ряда наблюдений. При этом с увеличением длины интервала число попаданий исследуемой пере­ менной в каждый интервал будет возрастать, что увеличивает ста­ тистическую надежность представляемого материала. Но при не­ большом объеме наблюдений и при большой длине интервала число градаций будет небольшое, и тем самым могут оказаться снивели­ рованными типичные черты того или иного ряда наблюдений. При уменьшении длины интервала число попаданий в них будет умень­ шаться и возникает опасность появления закономерностей, не свой­ ственных данному статистическому ряду. Для грубой оценки числа

интервалов иногда используют

эмпирические

формулы,

напри­

мер tix^ b \g N , где пх — число

интервалов;

N — общий

объем

наблюдений.

Заметим, что подобные формулы не представляют общего пра­ вила и поэтому могут рассматриваться лишь в самом первом при­ ближении, когда никакой дополнительной информации, кроме ис­ следуемого ряда наблюдений, не имеется и когда объем исходных данных не слишком большой и не слишком малый. При малом объеме статистических данных группирование по интервалам

27