Metodyka obliczania przepływów i opadów maksymalnych

background image

1












Metodyka obliczania przepływów i opadów maksymalnych

o określonym prawdopodobieństwie przewyższenia

dla zlewni kontrolowanych i niekontrolowanych

oraz identyfikacji modeli transformacji

opadu w odpływ


Etap I

Określenie jednolitych metod obliczenia przepływów maksymalnych

rocznych o określonym prawdopodobieństwie przewyższenia

w zlewniach kontrolowanych





















Sfinansowano ze środków

Narodowego Funduszu Ochrony Środowiska i Gospodarki Wodnej

na zlecenie Krajowego Zarządu Gospodarki Wodnej

STOWARZYSZENIE HYDROLOGÓW POLSKICH

ul. Podleśna 61, 01- 673 Warszawa

S

P

H

background image

2

Spis treści


A. Podstawa opracowania ......................................................................................................... 4

I. Obliczenie przepływów maksymalnych rocznych o zadanym prawdopodobieństwie

przewyższenia w zlewniach kontrolowanych ..................................................................... 4

1. Przekrój obliczeniowy pokrywa się z przekrojem wodowskazowym

długi ciąg przepływów maksymalnych rocznych ............................................................ 6

1.1. Badanie niejednorodności i niestajonarności serii czasowej przepływów

maksymalnych rocznych testem Manna-Kendalla-Sneyersa (MKS) .................................. 7

1.2. Obliczenie przepływów maksymalnych rocznych o zadanym prawdopodobieństwie

przewyższenia ..................................................................................................................... 9

1.2.1. Rozkład Pearsona typu III ................................................................................................ 9
1.2.1.1. Utworzenie rozkładu empirycznego przepływów maksymalnych rocznych Qmax

i graficzna estymacja ich dolnego ograniczenia

∈ ...................................................... 9

1.2.1.2. Estymacja parametrów

α i λ

rozkładu Pearsona, typ III, metodą największej

wiarygodności ........................................................................................................... 10

1.2.1.3. Obliczenie i wykreślenie teoretycznych wartości Q

max,p

przepływów

maksymalnych ........................................................................................................... 10

1.2.1.4. Testowanie hipotezy H

0

(prawdziwy rozkład zmiennej Q

max

jest rozkładem

Pearsona typ III) za pomocą testu Kołmogorowa ..................................................... 11

1.2.1.5. Testowanie hipotezy H

0

(prawdziwy rozkład zmiennej Q

max

jest rozkładem

Pearsona typ III) za pomocą testu χ

2

Pearsona ......................................................... 11

1.2.1.6. Obliczenie i wykreślenie górnej granicy

,

u

max p

Q

β

jednostronnego

β

% przedziału

ufności dla rzeczywistych prawdopodobnych przepływów maksymalnych

rocznych Q

max,p

.......................................................................................................... 12

1.2.2. Przykłady obliczeń ......................................................................................................... 14
1.2.3. Obliczenie przepływów maksymalnych rocznych o zadanym prawdopodobieństwie

przewyższenia: rozkład logarytmiczno-normalny i rozkład Weibulla ............................... 23

1.2.3.1. Rozkład logarytmiczno-normalny ............................................................................... 24
1.2.3.2. Rozkład Weibulla ....................................................................................................... 27
2. Przekrój obliczeniowy pokrywa się z przekrojem wodowskazowym –

krótki ciąg przepływów maksymalnych rocznych ............................................................ 29

2.1. Metoda regresyjna ............................................................................................................ 29

background image

3

3. Przekrój obliczeniowy nie

pokrywa się z przekrojem wodowskazowym .......................... 37

3.1. Metoda ekstrapolacyjna .................................................................................................... 37

3.2. Metoda interpolacji .......................................................................................................... 39

4. Literatura ............................................................................................................................. 43

Załącznik A – Tabele

.

background image

4

A. Podstawa opracowania

Podstawą wykonania prac Etapu I - Metodyka obliczania przepływów i opadów maksy-

malnych o

określonym prawdopodobieństwie przewyższenia dla zlewni kontrolowanych i

nie

kontrolowanych oraz identyfikacji modeli transformacji opadu w odpływ była umowa

nr 56/09/Wn50/NE-Wu-Tx-/D z dnia 02.03.2009 r.

zawarta pomiędzy Narodowym Fundu-

szem Ochrony

Środowiska i Gospodarki Wodnej i Krajowym Zarządem Gospodarki Wodnej

a Stowarzyszeniem Hydrologów Polskich

Etap I pracy obejmuje:

1.

Określenie jednolitych metod obliczenia przepływów maksymalnych rocznych o określo-

nym prawdopodobieństwie przewyższenia w zlewniach kontrolowanych przy uwzględnieniu

na

stępujących przypadków:

a. przekrój obliczeniowy pokrywa się z przekrojem wodowskazowym:

-

dla ciągów danych pomiarowych wystarczająco długich,

-

dla ciągów danych pomiarowych za krótkich.

b. przekrój obliczenio

wy nie pokrywa się z przekrojem wodowskazowym.

I.

Obliczenie przepływów maksymalnych rocznych o zadanym prawdopodobieństwie

przewyższenia w zlewniach kontrolowanych

Definicje ważniejszych terminów

zlewnia kontrolowana – zlewnia w której

znajduje się stacja wodowskazowa i sa prowa-

dzone systematyczne obserwacje hydrometryczne

najwyższy przepływ roczny (przepływ maksymalny roczny) – przepływ kulminacyjny
najwyższego wezbrania w roku

seria czasowa

(przepływów maksymalnych rocznych) – seria przepływów maksymalnych

rocznych uporządkowana chronologicznie

jednorodność serii (przepływów maksymalnych rocznych) – własność serii polegająca na
tym, że wszystkie jej elementy pochodzą z tego samego rozkładu prawdopodobieństwa i
są one wzajemnie niezależne

prawdopo

dobny przepływ maksymalny roczny Q

max,p

przepływ maksymalny roczny o

prawdopodobieństwie przewyższenia p

background image

5

rzeczywisty prawdopodobny

przepływ maksymalny roczny Q

max,p

– nieznana poszukiwa-

na wartość przepływu maksymalnego rocznego o prawdopodobieństwie przewyższenia p

prawdziwy rozkład zmiennej Q

max

nieznany poszukiwany rozkład prawdopodobieństwa

zmiennej Q

max

empiryczny rozkład przepływów maksymalnych rocznych Q

max

związek pomiędzy em-

pirycznym prawdopodobieństwem przewyższenia,a kolejnymi wartościami uporządkowa-
nej malejąco serii Q

max,(i)

;

pearsonowska podziałka prawdopodobieństwa – układ współrzędnych (x,y), gdzie na oś
rzędnych y = Q

max

, a oś odciętych x jest proporcjonalna do standaryzowanego kwantyla

t

p

(

λ=4), p jest prawdopodobieństwem przewyższenia, p ∈ (100%; 0,1%)

teoretyczne prawdopodobieństwo przewyższenia wartości Q

max,(i)

– nieznane poszuki-

wane prawdopodobieństwo przewyższenia wartości Q

max,(i)

, jakie dałoby się obliczyć, gdy-

by znany był prawdziwy rozkład zmiennej Q

max

jednostronny

β% przedział ufności dla rzeczywistych prawdopodobnych przepływów

maksymalnych rocznych Q

max,p

półnieskończny przedział (-∞,

,

u

max p

Q

β

) zawierający z

praw-

dopodobieństwem β% (zwykle β =

84%) oczekiwaną wartość

praw

dopodobnego przepływu

maksymalnego rocznego Q

max,p.



















background image

6

1. Przekrój obliczeniowy pokrywa się z przekrojem wodowskazowym

długi ciąg przepływów maksymalnych rocznych


W zlewniach kontrolowanych, gdy przekrój obliczeniowy pokrywa

się z przekrojem wo-

dowskazowym

i istnieje długa min (30 letnia) seria czasowa przepływów maksymalnych

rocznych,

do obliczenia przepływów maksymalnych rocznych o określonym prawdopodo-

bieństwie przewyższenia stosuje się metody statystyczne.





















Rys. 1.1. Zlewnia kontrolowana (pr

zekrój obliczeniowy pokrywa się z przekrojem wodowskazowym

W przypadku krótszych serii obserwacyjnych (< 30 lat) należy je uzupełnić wykorzystując

zależności regresyjne jakie występują pomiędzy przepływami maksymalnymi w przekroju

wo

dowskazowym posiadającym krótki ciąg i przekroju z długim okresem obserwacyjnym.

Jeżeli przekrój obliczeniowy na cieku kontrolowanym nie pokrywa się z przekrojem wodo-

wskazowym

do przeniesienia informacji hydrologicznej należy zastosować metodę interpola-

cji lub ekstrapolacji w ramach podobieństwa hydrologicznego.

Przekrój

wodowskazowy

Przekrój

obliczeniowy

background image

7

1.1.

Badanie niejednorodności i niestajonarności serii czasowej przepływów

maksymalnych rocznych testem Manna-Kendalla-Sneyersa (MKS)

Test Manna-Kendalla-Sneyersa (MKS) [3] [4] [5]

jest ciągiem testów weryfikujących

dla kolejnych podserii {Q

max,1

, Q

max,2

,..., Q

max,k

}

k=2,...,N

i {Q

max,k+1

, Q

max,2

,..., Q

max,N

}

k=1,...,N-1

, N-

elementowej

serii przepływów maksymalnych rocznych {Q

max,1

, Q

max,2

,..., Q

max,N

} hipotezę H

0

o ich jednorod

ności, tzn. że przepływy te są niezależne i mają ten sam rozkład prawdopodo-

bieństwa. W przypadku odrzucenia hipotezy H

0

dla niektórych k, wykres przebiegu statystyk

testowych w zależności od czasu k pozwala ponadto zbadać postać niestacjonarności, np. w

postaci trendu lub tzw. punktu zmiany, tj. punktu, w którym trend zmienia kierunek.

Dla danej serii czasowej {Q

max,1

, Q

max,2

,..., Q

max,N

} test MKS wykonywany jest w dwu

etapach.

Etap 1.

Najpierw oblicza się liczbę n

i

(i = 2,...,N) wszystkich elementów podserii cza-

sowej {Q

max,1

, Q

max,2

,..., Q

max,i-1

} poprzedzających element Q

max,i

i jednocześnie mniejszych od

niego:

,1

,2

, 1

,

liczba elementów podserii {

,

,...

} mniejszych od

i

max

max

max i

max i

n

Q

Q

Q

Q

=

(1.1)

Następnie liczby n

i

są sumowane i tworzona jest statystyka t

k

2

k

k

i

i

t

n

=

=

(1.2)


Rozkład tej statystyki może być dla N ≥ 10 opisany rozkładem normalnym N(µ

k

,

σ

k

) z para-

metrami równymi

1

(

1)

4

k

k k

µ

=

(1.3)

1

(

1)(2

5)

72

k

k k

k

σ =

+

(1.4)


Dalej tworzona jest seria znormalizo

wanych wartości

µ

σ

=

k

k

k

k

t

u

(1.5)

stanowiąca progresywną postać statystyki testu MKS. Jeśli dla danego k i ustalonego poziomu
istotności α testu (zwykle przyjmuje się α = 0,05), absolutna wartość u

k

, |u

k

|, spełnia warunek

background image

8

|u

k

| > u

kryt

(

α), gdzie u

kryt

(

α) jest krytyczną wartością statystyki testowej (np. u

kryt

(0,05) = 1,96

dla testu dwustronnego), to hipoteza o niezależności od czasu i nieskorelowaniu podserii

{Q

max,1

, Q

max,2

,..., Q

max,k

}

jest odrzucana i przyjmuje się, że w okresie od 1 do k istnieje trend

monotoniczny.

Etap 2.

Postępowanie jest analogiczne jak w etapie 1, jednak dotyczy teraz serii cza-

sowej ustawionej w porządku odwróconym: {Q

max,N

, Q

max,N-1

,..., Q

max,1

}. Obliczana jest teraz

tzw.

regresywna postać

k

u′ znormalizowanej statystyki testu MKS:

k

k

k

k

t

u

µ

σ

′ =

(1.6)

gdzie:

k

t′ jest liczone podobnie do t

k

we wzorze (1.2):

1

N

k

i

i k

t

n

=

=

(1.7)


a liczba

i

n

jest teraz liczbą elementów podserii {Q

max,N

, Q

max,N -1

,…, Q

max, i+1

} mniejszych od

Q

max i

:

,

,

1

, 1

,

liczba elementów podserii {

,

,...

} mniejszych od

i

max N

max N

max i

max i

n

Q

Q

Q

Q

′ =

(1.8)


Tak jak poprzednio, statystyka

k

t

podlega rozkładowi normalnemu z parametrami:

1

(

)(

1)

4

k

N

k N

k

µ

′ =

− −

(1.9)

1

(

)(

1)(2(

) 5)

72

k

N

k N

k

N

k

σ ′ =

− −

− +

(1.10)

Jeśli seria danych pochodzi z jednej populacji i dane są niezależne od siebie, to wykresy u

k

i

k

u

powinny oscylować wokół linii zerowej pozostając w obszarze (-u

kryt

(

α), u

kryt

(

α)). Mono-

tonicz

ny trend przepływów maksymalnych rocznych w całym okresie będzie widoczny na

wykresie u

k

i

k

u′ w postaci dwu równo

ległych rosnących lub malejących nieregularnych linii

wychodzących poza obszar (-u

kryt

(

α), u

kryt

(

α)), natomiast jeśli wykresy u

k

i

k

u

przecinają się

powyżej u

kryt

(

α) lub poniżej -u

kryt

(

α), to istnieje podstawa do twierdzenia, że w roku (latach)

przecięcia nastąpiła zmiana trendu. Możliwe są też inne sytuacje przedstawione w przykła-
dach.

background image

9

1.2.

Obliczenie przepływów maksymalnych rocznych o zadanym prawdopodobieństwie

przewyższenia

1.2.1. Rozkład Pearsona typu III

Maksymalne przepływy roczne Q

max,p

o zadanym prawdopodobieństwie przewyższenia p

(p = P(Q

max

Q

max,p

)) oblicza się według wzoru opartego na rozkładzie Pearsona typu III:

,

( )

p

max p

t

Q

λ

α

= +

(1.11)

gdzie:

∈ – dolne ograniczenie przepływów Q

max

: Q

max

∈;

α – parametr skali;
λ – parametr kształtu;

t

p

(

λ) – zmienna standaryzowana.

Wartość ∈ jest estymowana metodą graficzną, parametry α, λ są estymowane metodą

największej wiarygodności.

1.2.1.1.

Utworzenie rozkładu empirycznego przepływów maksymalnych rocznych Qmax

i graficzna estymacja ich dolnego ograniczenia

Czasową serię przepływów maksymalnych rocznych {Q

max,1

, Q

max,2

,..., Q

max,N

} należy

upo

rządkować w porządku malejącym: {Q

max,(1)

Q

max,(2)

≥ ... ≥ Q

max,(N)

}. Dla każdej wartości

Q

max,(i)

, i = 1, 2, ..., N

, obliczyć empiryczne prawdopodobieństwo przewyższenia p

i

we

dług

wzoru:

,

1, 2,...,

1

i

i

p

i

N

N

=

=

+

(1.12)

gdzie:

i – numer i-

tej najwyższej wartości, Q

max,(i)

, w upo

rządkowanej malejąco serii {Q

max,1

,

Q

max,2

,..., Q

max,N

}.

Uzyskane punkty (Q

max,(i)

, p

i

) umieścić na pearsonowskiej podziałce prawdopodobieństwa,

wyrównać odręcznie dolną część empirycznej krzywej aż do prawdopodobieństwa przewyż-

szenia p

= 100% i dla tego prawdopodobieństwa odczytać wartość ograniczenia dolnego ∈.

background image

10

1.2.1.2. Estymacja parametrów

α i λ

rozkładu Pearsona, typ III, metodą największej

wiarygodności

Mając już znane ∈, obliczyć pomocniczą wartość A

λ

:


(

)

,

,

1

1

1

1

ln

ln

N

N

max i

max i

i

i

A

Q

Q

N

N

=

=

=

λ

(1.13)


Obliczyć oszacowanie parametru λ:

4

1

1

1

4

3

A

A

+

+

λ

λ

λ

(1.14)

Obliczyć oszacowanie parametru α:

,

1

1

N

max i

i

Q

N

=

=

λ

α

(1.15)


Obliczone wartości ∈, λ i α określają jednoznacznie rozkład (1.11) przepływów maksymal-

nych w roku Q

max

.

1.2.1.3.

Obliczenie i wykreślenie teoretycznych wartości Q

max,p

przepływów maksymal-

nych rocznych dla zadanych

wartości prawdopodobieństwa przewyższenia p

Sposób 1:

Korzystając z wartości t

p

(

λ) podanych w tabeli A1 (załącznik A) obliczyć za

pomocą wzoru (1.11) dla wybranych wartości prawdopodobieństwa przewyższenia p wartości
przepływu prawdopodobnego Q

max,p

.

Sposób 2:

Wartości przepływu prawdopodobnego Q

max,p

można obliczyć, korzystając np.

z funkcji ROZKŁAD.GAMMA.ODW arkusza kalkulacyjnego MS Excel:

(

)

,

ROZK

ŁAD.GAMMA.ODW 1

; ;1/

max p

Q

p

= +

λ α

(1.16)

gdzie:

p

prawdopodobieństwo przewyższenia przez przepływ maksymalny roczny Q

max

war-

tości Q

max,p

, wyrażone liczbą niemianowaną.

background image

11

1.2.1.4. Testowanie hipotezy H

0

(prawdziwy rozkład zmiennej Q

max

jest rozkładem

Pe

arsona typ III) za pomocą testu Kołmogorowa

Dla wszystkich wartości uporządkowanej malejąco serii danych przepływów maksymal-

nych rocznych obli

czyć wartość D

i

(

)

(

)

,( )

,( )

1

max

;

,

,

;

,

1

1

i

teor

max i

teor

max i

i

i

D

p

Q

p

Q

N

N

+

=

+

+

∈,α λ

∈,α λ

(1.17)

gdzie:

p

teor

(Q

max,(i)

) –

teoretyczne prawdopodobieństwo przewyższenia wartości Q

max,(i)

: p

te-

or

(Q

max,(i)

) = P(Q

max

Q

max,(i)

) ;

Q

max,(i)

i-

ta największa wartość uporządkowanej malejąco serii przepływów maksymal-

nych rocznych.

Obliczyć maksymalną wartość D

max

serii D

i

:

{ }

1,...,

max

max

i

i

N

D

D

=

=

(1.18)

Obliczyć wartość λ

Kol

statystyki testowej testu Kołmogorowa:

Kol

max

N D

λ

=

(1.19)

Wielkość D

max

można też odczytać z utworzonych wykresów rozkładu teoretycznego i

rozkładu empirycznego.

Przyjmując poziom istotności testu, α

test

= 5%, porównać wartość λ

Kol

z wartością kry-

tyczną testu λ

kryt

(

α

test

=5%) = 1,36. Jeśli λ

Kol

< 1,36, nie ma podstaw do odrzucenia znalezio-

nego rozkładu; w przypadku przeciwnym należy poszukiwać innego rozkładu (logarytmicz-

no-normalnego lub Weibulla, (

rozdział 1.2.2.).

1.2.1.5. Testowanie hipotezy H

0

(prawdziwy rozkład zmiennej Q

max

jest rozkładem

Pe

arsona typ III) za pomocą testu χ

2

Pearsona


Ustalić liczbę r przedziałów, na jakie trzeba będzie podzielić przedział (∈,∞) zmienności

zmiennej Q

max

. Aby test mógł być przeprowadzony, liczba r musi wynosić co najmniej 4 (r

background image

12

4) i powinna być taka, aby przeciętna liczba elementów serii wynosiła co najmniej 5 (N/r
5). Następnie obliczyć wartości Q

χ,i

zmiennej Q

max

, które spełniają równość

,

P(

)

,

1, 2,...,

1

max

i

i

Q

Q

i

r

r

χ

<

=

=

(1.20)


i na tej podstawie utworzyć r przedziałów: (0, Q

χ,1

), [Q

χ,1,

Q

χ,2

),...,[Q

χ,r-1,∞

). W każdym z tych

przedziałów znajduje się odpowiednio m

i

, i = 1, 2, ..., r, elementów serii czasowej {Q

max,1

,

Q

max,2

,..., Q

max,N

}.

Obliczyć wartość χ

2

statystyki testu

χ

2

Pearsona:

2

2

1

(

/ )

r

i

i

r

m

N r

N

=

=

χ

(1.21)


i,

korzystając z tabeli 1.1, porównać z wartością krytyczną χ

2

kr

=

χ

2

(

α

test

,

ν = r–3) dla pozio-

mu istotności testu α

test

= 5%.

Tabela 1.1. Kwantyle

χ

2

(

α

test

=5%,

ν

) rozkładu

χ

2

ν

(chi-kwadrat);

ν

liczba stopni swobody

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

χ

2

(5%,

ν) 3,841 5,991 7,815 9,488 11,07 12,59 14,07 15,51 16,92 18,31 19,68 21,03 22,36 23,68 25,0

Jeśli χ

2

<

χ

2

kr

(

α

test

), nie ma podst

aw do odrzucenia znalezionego rozkładu; w przypadku

przeciwnym należy poszukiwać innego rozkładu ((logarytmiczno-normalnego lub Weibulla,

(

rozdział 1.2.3).

1.2.1.6.

Obliczenie i wykreślenie górnej granicy

,

u

max p

Q

β

jednostronnego

β% prz

edziału

ufności dla rzeczywistych prawdopodobnych przepływów maksymalnych

rocznych Q

max,p


Wielkość

,

u

max p

Q

β

oblicza się ze wzoru

(

)

,

,

,

u

max p

max p

max p

Q

Q

u

Q

=

+

β

β

σ

(1.22)


gdzie:

u

β

kwantyl rzędu β

w standaryzowanym rozkładzie normalnym; w tabeli

1.2

podane są

niektóre wartości (β

oznacza prawdopodobieństwa nieprzewyższenia).

background image

13

Tabela 1.2

. Wartości kwantyla u

β

dla zadanego poziomu ufności

β

β

, %

84

90

95

99

u

β

0,994

1,282

1,645

2,326

(

)

,

max p

Q

σ

błąd oszacowania Q

max,p

obliczany ze wzoru:

(

)

,

1

( , )

max p

Q

p

N

=

σ

ϕ

λ

α

(1.23)

Wartości funkcji ϕ(p,λ) są podane w tabeli 1.3.

Tabela 1.3

. Wartości funkcji

ϕ

(p,

λ

) używanej we wzorze (1.23)

λ

90%

80%

50%

20%

10%

5%

2%

1%

0,1%

1,5

0,522

0,670

1,039

1,923

2,734

3,607

4,814

5,754

8,967

1,6

0,571

0,719

1,085

1,976

2,791

3,667

4,876

5,816

9,025

1,7

0,620

0,765

1,130

2,026

2,846

3,725

4,937

5,877

9,084

1,8

0,667

0,811

1,173

2,075

2,900

3,782

4,996

5,938

9,144

1,9

0,714

0,855

1,214

2,122

2,951

3,837

5,055

5,998

9,205

2

0,760

0,898

1,254

2,167

3,001

3,891

5,112

6,056

9,265

2,5

0,977

1,099

1,438

2,377

3,234

4,142

5,383

6,338

9,566

3

1,176

1,280

1,602

2,564

3,443

4,371

5,632

6,600

9,857

3,5

1,361

1,447

1,750

2,734

3,634

4,581

5,864

6,846

10,137

4

1,534

1,601

1,888

2,891

3,812

4,777

6,082

7,078

10,405

4,5

1,697

1,746

2,015

3,038

3,978

4,962

6,288

7,298

10,661

5

1,851

1,882

2,136

3,176

4,135

5,137

6,484

7,507

10,907

5,5

1,998

2,012

2,250

3,307

4,284

5,303

6,670

7,708

11,144

6

2,139

2,136

2,358

3,432

4,426

5,462

6,849

7,900

11,373

6,5

2,273

2,254

2,462

3,551

4,563

5,615

7,021

8,085

11,594

7

2,403

2,368

2,561

3,666

4,694

5,762

7,187

8,264

11,808

7,5

2,529

2,478

2,657

3,776

4,820

5,904

7,347

8,437

12,016

8

2,650

2,584

2,749

3,883

4,943

6,041

7,503

8,604

12,217

8,5

2,768

2,687

2,839

3,986

5,061

6,174

7,653

8,767

12,414

9

2,882

2,787

2,925

4,086

5,176

6,303

7,800

8,925

12,605

9,5

2,993

2,884

3,010

4,183

5,288

6,429

7,942

9,079

12,792

10

3,101

2,978

3,092

4,278

5,396

6,551

8,081

9,230

12,974

11

3,309

3,160

3,249

4,460

5,606

6,787

8,349

9,520

13,327

12

3,509

3,333

3,400

4,634

5,806

7,013

8,606

9,798

13,666

13

3,700

3,500

3,544

4,801

5,998

7,229

8,852

10,065

13,992

14

3,884

3,659

3,682

4,961

6,182

7,438

9,090

10,322

14,307

15

4,061

3,814

3,815

5,116

6,360

7,638

9,319

10,571

14,611

16

4,233

3,963

3,944

5,265

6,532

7,833

9,540

10,812

14,906

17

4,399

4,107

4,069

5,409

6,699

8,021

9,755

11,045

15,192

18

4,561

4,247

4,190

5,550

6,861

8,204

9,964

11,272

15,471

19

4,718

4,383

4,308

5,686

7,018

8,382

10,168

11,493

15,743

20

4,871

4,516

4,422

5,819

7,172

8,556

10,366

11,708

16,007

background image

14

21

5,020

4,645

4,534

5,948

7,321

8,725

10,559

11,918

16,266

22

5,166

4,771

4,643

6,075

7,467

8,890

10,748

12,124

16,519

23

5,308

4,895

4,749

6,198

7,610

9,051

10,932

12,324

16,766

24

5,448

5,016

4,854

6,319

7,749

9,209

11,113

12,521

17,008

25

5,584

5,134

4,955

6,437

7,886

9,364

11,290

12,713

17,246


1.2.2.

Przykłady obliczeń

Przykład 1.1 (negatywny): Obliczyć przepływ maksymalny roczny o określonym prawdo-
podobieństwie przewyższenia rzeki Bóbr w przekroju wodowskazowym Bukówka (po-

wierzchnia zlewni: 57,76 km

2

, N = 41).


1.

Badanie niejednorodności i niestajonarności serii czasowej

Podana niżej tabela 1.4 zawiera wartości przepływów maksymalnych rocznych rzeki Bóbr w

przekroju wodowskazowym B

ukówka oraz wartości wielkości związanych z testem MKS.

Tabela 1.4. Seria czasowa Q

max

i niektóre wielkości testu MKS. Numery w nawiasach w drugim wier-

szu tabel

i to numery odpowiednich równań

rok

Q

max

k

t

k

µ

k

σ

k

u

k

t

k

µ

k

σ

k

u

k

(1.2

(1.3)

(1.4)

(1.5)

(1.7)

(1.9)

(1.10)

(1.6)

1965

18,6

1

637

410

44,516

5,099

1966

13,2

2

0

0,5

0,5

-1

607

390

42,915

5,057

1967

22,1

3

2

1,5

0,957

0,522

582

370,5

41,333

5,117

1968

20,4

4

4

3

1,472

0,679

551

351,5

39,771

5,016

1969

23,0

5

8

5

2,041

1,470

522

333

38,230

4,944

1970

10,7

6

8

7,5

2,661

0,188

491

315

36,708

4,795

1971

27,8

7

14

10,5

3,329

1,051

469

297,5

35,208

4,871

1972

14,7

8

16

14

4,041

0,495

439

280,5

33,728

4,699

1973

8,62

9

16

18

4,796

-0,417

414

264

32,270

4,648

1974

15,9

10

20

22,5

5,590

-0,447

397

248

30,833

4,833

1975

22,1

11

27

27,5

6,423

-0,078

373

232,5

29,418

4,776

1976

16,6

12

32

33

7,292

-0,137

347

217,5

28,025

4,621

1977

27,8

13

43

39

8,196

0,488

323

203

26,655

4,502

1978

4,76

14

43

45,5

9,133

-0,274

298

189

25,308

4,307

1979

11,3

15

46

52,5

10,104

-0,643

291

175,5

23,984

4,816

1980

32,3

16

61

60

11,106

0,090

270

162,5

22,684

4,739

1981

32,3

17

76

68

12,138

0,659

247

150

21,409

4,531

1982

33,8

18

93

76,5

13,200

1,250

224

138

20,158

4,266

1983

21,7

19

103

85,5

14,292

1,224

201

126,5

18,932

3,935

1984

9,23

20

105

95

15,411

0,649

179

115,5

17,732

3,581

1985

14,3

21

111

105

16,558

0,362

161

105

16,558

3,382

1986

8,28

22

112

115,5

17,732

-0,197

141

95

15,411

2,985

1987

10,7

23

116

126,5

18,932

-0,555

126

85,5

14,292

2,834

1988

9,16

24

119

138

20,158

-0,943

108

76,5

13,200

2,386

1989

10,3

25

124

150

21,409

-1,214

92

68

12,138

1,977

1990

6,72

26

125

162,5

22,684

-1,653

76

60

11,106

1,441

1991

4,43

27

125

175,5

23,984

-2,106

64

52,5

10,104

1,138

1992

6,72

28

127

189

25,308

-2,450

60

45,5

9,133

1,588

background image

15

1993

3,08

29

127

203

26,655

-2,851

49

39

8,196

1,220

1994

7,26

30

132

217,5

28,025

-3,051

48

33

7,292

2,057

1995

4,7

31

134

232,5

29,418

-3,348

38

27,5

6,423

1,635

1996

6,05

32

138

248

30,833

-3,568

35

22,5

5,590

2,236

1997

8,75

33

148

264

32,270

-3,595

28

18

4,796

2,085

1998

5,24

34

152

280,5

33,728

-3,810

20

14

4,041

1,485

1999

6,59

35

158

297,5

35,208

-3,962

15

10,5

3,329

1,352

2000

4,7

36

160

315

36,708

-4,222

9

7,5

2,661

0,564

2001

4,16

37

161

333

38,230

-4,499

6

5

2,041

0,490

2002

4,97

38

167

351,5

39,771

-4,639

4

3

1,472

0,679

2003

3,25

39

168

370,5

41,333

-4,899

2

1,5

0,957

0,522

2004

5,92

40

177

390

42,915

-4,963

1

0,5

0,5

1

2005

1,9

41

177

410

44,516

-5,234

Z powodu wymog

u, że zmienne u

k

i u

k

podlegają w przybliżeniu rozkładowi normal-

nemu dla liczebności podciągu nie mniejszej niż 10, podane w tablicy wartości u

k

i u

k

nadają

się do wykorzystania w teście MKS dla k = 10,...,N (zmienna u

k

) i dla k = 1,...,N–9 (zmienna

u

k

′). W tabeli 1.4

podano również wartości u

k

i u

k

′ dla k

spoza podanego wyżej zakresu nie

tylko z powodów ilustracyjnych ale też dlatego, że zwykle tworzony jest wykres dla k =

2,...,N (dla u

k

) i dla k = 1,...,N–1 (dla u

k

). Taki wykres znajduje się na rys. 1.2.

-6

-4

-2

0

2

4

6

1965

1970

1975

1980

1985

1990

1995

2000

2005

u'(t)

u(t)

1,96

-1,96

Qmax

Rys. 1.2. Wyniki testu MKS (statystyki u i u

′ z tab. 1.4

) wraz 95% przedziałem akceptacji hipotezy H

0

o jednorodności kolejnych podserii Q

max

(linie -1,96 i 1,96) oraz czasowym przebiegiem Q

max

(skala

wartości Q

max

nie podana).

Przebieg wartości statystyki testowej u

k

na rys. 1.2

pokazuje, że od początku okresu ob-

serwacji do mniej więcej środka dekady 1980–1990 wartości u

k

oscylują wokół zera, co

wskazuje na jednorodność (niezależność i brak trendu) kolejnych podciągów progresywnych.

W tym samym okresie u

k

podciągów regresywnych wykazuje bardzo wysokie aczkolwiek

background image

16

zmniej

szające się z k wartości dodatnie, znacznie wychodzące ponad 1,96, co wskazuje na

silny trend malejący. Z punktu widzenia obszaru akceptacji hipotezy o jednorodności serii

czasowej Q

max

, oba ciągi, u

k

i u

k

′, przecho

dzą w dekadzie 1980-1990 na inne pozycje: u

k

jest

coraz bardziej mniejsze od -

1,96 wskazując tym zwiększającą się niejednorodność (coraz sil-

niejszy trend malejący), osiągając maksimum w roku 2005 (o wartości mnie więcej takiej

samej, jak u

k

′ dla k=1), natomiast u

k

′ powoli przesta

je być istotne (na poziomie istotności 5%).

Wszystko to sugeruje, że mniej więcej w 1985 roku nastąpiła istotna zmiana reżimu przepły-

wu Bobru na wodowskazie Bukówka, co jes

t też widoczne w dodanym na rys. 1.2. przebiegu

war

tości Q

max

. Wytłumaczeniem tej sugestii jest fakt, że w 1987 roku oddano do użytku

zbiornik Bukówka.

Powstałe zmiany są jednak tak duże, że należy stwierdzić niemożliwość obliczania prze-

pływów prawdopodobnych Q

max,p

.

Przykład 1.2 (pozytywny): Obliczyć przepływ maksymalny roczny o określonym prawdo-
podobieństwie przewyższenia rzeki Czarny w przekroju wodowskazowym Polana (po-

wierzchnia zlewni: 94,17 km2, N = 34).


1.

Badanie niejednorodności i niestajonarności serii czasowej

Tabela 1.5

zawiera wartości serii czasowej przepływów maksymalnych rocznych rzeki Czar-

ny w przekroju wodowskazowym Polana oraz wartości wielkości związanych z testem MKS.

Tabela 1.5. Seria czasowa Q

max

w wodowskazie Czarny/Polana i niekt

óre wielkości testu MKS. Nume-

ry w nawiasach w drugiej lini

i to numery odpowiednich równań

rok

Q

max

k

t

k

µ

k

σ

k

u

k

t

k

µ

k

σ

k

u

k

(1.2)

(1.3)

(1.4)

(1.5)

(1.7)

(1.9)

(1.10)

(1.6)

1972

10,2

1

237

280,5

33,728

-1,290

1973

9,24

2

0

0,5

0,5

-1

232

264

32,270

-0,992

1974

58,8

3

2

1,5

0,957

0,522

229

248

30,833

-0,616

1975

8,23

4

2

3

1,472

-0,679

202

232,5

29,418

-1,037

1976

16,2

5

5

5

2,041

0,000

201

217,5

28,025

-0,589

1977

4,92

6

5

7,5

2,661

-0,939

195

203

26,655

-0,300

1978

26,8

7

10

10,5

3,329

-0,150

195

189

25,308

0,237

1979

25,1

8

15

14

4,041

0,247

181

175,5

23,984

0,229

1980

97,2

9

23

18

4,796

1,043

169

162,5

22,684

0,287

1981

23,5

10

28

22,5

5,590

0,984

145

150

21,409

-0,234

1982

22,3

11

33

27,5

6,423

0,856

135

138

20,158

-0,149

1983

21,1

12

38

33

7,292

0,686

126

126,5

18,932

-0,026

1984

59,9

13

49

39

8,196

1,220

118

115,5

17,732

0,141

1985

55,1

14

59

45,5

9,133

1,478

99

105

16,558

-0,362

1986

16,2

15

63

52,5

10,104

1,039

82

95

15,411

-0,844

1987

24,6

16

72

60

11,106

1,081

77

85,5

14,292

-0,595

1988

14,8

17

76

68

12,138

0,659

70

76,5

13,200

-0,492

1989

73,8

18

92

76,5

13,200

1,174

66

68

12,138

-0,165

background image

17

1990

28,9

19

105

85,5

14,292

1,364

51

60

11,106

-0,810

1991

18,6

20

112

95

15,411

1,103

44

52,5

10,104

-0,841

1992

18,2

21

119

105

16,558

0,846

39

45,5

9,133

-0,712

1993

25,8

22

133

115,5

17,732

0,987

35

39

8,196

-0,488

1994

14,5

23

137

126,5

18,932

0,555

31

33

7,292

-0,274

1995

11,2

24

141

138

20,158

0,149

28

27,5

6,423

0,078

1996

54,5

25

160

150

21,409

0,467

26

22,5

5,590

0,626

1997

111

26

185

162,5

22,684

0,992

19

18

4,796

0,209

1998

35,1

27

204

175,5

23,984

1,188

11

14

4,041

-0,742

1999

43

28

224

189

25,308

1,383

9

10,5

3,329

-0,451

2000

52

29

245

203

26,655

1,576

7

7,5

2,661

-0,188

2001

45,4

30

266

217,5

28,025

1,731

3

5

2,041

-0,980

2002

8,9

31

268

232,5

29,418

1,207

1

3

1,472

-1,359

2003

9,72

32

272

248

30,833

0,778

1

1,5

0,957

-0,522

2004

57,4

33

299

264

32,270

1,085

1

0,5

0,5

1

2005

50,8

34

323

280,5

33,728

1,260

-3

-2

-1

0

1

2

3

1970

1975

1980

1985

1990

1995

2000

2005

u'(t)

u(t)

1,96

-1,96

Qmax

Rys. 1.3. Wyniki testu MKS (statystyki u i u

′ z tabeli 1.5

) wraz 95% przedziałem akceptacji hipotezy

H

0

o jednorodności kolejnych podciągów Q

max

(linie -1,96 i 1,96) oraz czasowym przebiegiem Q

max

(skala wartości Q

max

nie podana).

Wszystkie wartości (rys. 1.3) u i u′ zawierają się w przedziale (-1,96, 1,96), co oznacza,

że da żadnego podciągu (progresywnego i regresywnego) serii Q

max

nie ma

na poziomie istot-

ności 5% podstaw do odrzucenia hipotezy o jednorodności. Można więc przyjąć hipotezę, że

dane Q

max

z przekroju Czarny/Polana pochodzą z jednej populacji i są niezależne.

Można więc przystąpić do estymacji parametrów rozkładu Pearsona III typu.


2. Estymacja dolnego ograniczenia

metodą graficzną

background image

18

Stosując wzór (1.12) i podziałkę prawdopodobieństwa (załącznik) sporządzony został

wykres empirycznego prawdopodo

bieństwo przewyższenia, co ilustruje rys. 1.4.

Rys. 1.4.

Empiryczne prawdopodobieństwo przewyższenia (punkty) oraz graficzna estymacja dolnego

ograniczenia

(linia zielona). Przyjęto przybliżenie

≈ 0.

Przedłużenie dolnej części wykresu do linii 100% daje w przybliżeniu wartość

= 0, Wartość

ta będzie stosowana w dalszych obliczeniach.


3. Estymacja parametrów

α i λ rozkładu Pearsona, typ III, metodą największej

wiary

godności

Obliczyć pomocniczą wartość A

λ

:

(

)

,

,

1

1

1

1

ln

ln

ln(33,9121) - 3, 2456

0,2781

N

N

max i

max i

i

i

A

Q

Q

N

N

=

=

=

=

=

λ


Obliczyć wartość parametru λ:

4

1

1

4 0,2781

1

1

1

1

1,951

4

3

4 0,2781

3

A

A

×

+

+

=

+

+

×

λ

λ

λ


Obliczyć wartość parametru α:

3

,

1

1,951

0,05754 [m /s]

1

33,9121 0

N

max i

i

Q

N

=

=

=

=

λ

α

background image

19

Obliczyć żądane wartości Q

max,p

. Obliczanie z wykorzystaniem arkusza kalkulacyjnego MS

Excel zilustrowane jest na rys. 1.5.

Rys. 1.5. Obliczanie Q

max,p

za pomocą funkcji ROZKŁAD.GAMMA.ODW arkusza kalkulacyjnego

MS Excel.


Można też wykorzystać tabelę A1 (załącznik A) na t

p

(

λ), interpolując liniowo t

p

(

λ) dla każde-

go p

, gdyż dla λ=1,95 mamy: t

p

(

λ=1,95) = [t

p

(

λ=1,9) + t

p

(

λ=2,0)]/2.

Uzyskane wartości teoretycznego rozkładu prawdopodobieństwa przewyższenia Q

max

można teraz nanieść na podziałkę prawdopodobieństwa, co ilustruje rys. 1.6

Rys 1.6.

Teoretyczny rozkład prawdopodobieństwa p

teor

(Q

max

;

= 0;

α

= 0,0575,

λ

= 1,95) (linia ci

ą-

gła) przewyższenia przepływów Q

max





background image

20

4. Testowanie hipotezy H

0

(prawdziwy rozkład zmiennej Q

max

jest rozkładem

Pe

arsona typ III) za pomocą testu λ Kołmogorowa
Dla wszystkich wartości uporządkowanej malejąco serii danych Q

max,(i)

, i =1, 2,..., N =

34, obli

czyć wartość D

i

(wyniki zawiera tab. 1.6):

(

)

(

)

,( )

,( )

1

max

,

1

1

i

teor

max i

teor

max i

i

i

D

p

Q

p

Q

N

N

+

=

+

+

Obliczyć maksymalną wartość D

max


{ }

1,...,

max

0,1132

max

i

i

N

D

D

=

=

=


oraz wartość λ

Kol

statystyki testowej testu

λ Kołmogorowa:

34 0,1132

0, 6603

Kol

max

N D

=

=

=

λ

Ponieważ wartość statystyki testowej λ

Kol

= 0,660 jest mniejsza od 5% wartości krytycz-

nej

λ

kr

= 1,36, nie ma podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej, że rozkładem prawdopodo-

bieństwa przepływów maksymalnych Czarnej w przekroju Polana jest rozkład Pearsona typ

III z parametrami

∈ = 0, α = 0,0575, λ = 1,95.

Tabela 1.6 oraz rys. 1.7

ilustrują liczbowo i graficznie szczegóły obliczeń.

Tabela 1.6

. Uporządkowana malejąco seria przepływów maksymalnych rocznych Czarna/Polana,

Q

max(i)

, teoretyczne prawdopo

dobieństwa przewyższenia, p

teor

(Q

max(i)

),

oraz wartości pomocnicze do

obliczania D

i

(1.27), D

max

oraz

λ

Ko l

(1.28)

i

Q

max(i)

p

teor

(Q

max(i)

)

i/(N+1)

(i+1)/(N+1)

|i/(N+1) - p

te-

or

(Q

max

)|

|(i+1)/(N+1) -

p

teor

(Q

max

)|

D

i

1

111

0,0115

0,0286

0,0571

0,01707

0,04564

0,04564

2

97,2

0,0228

0,0571

0,0857

0,03431

0,06288

0,06288

3

73,8

0,0706

0,0857

0,1143

0,01510

0,04367

0,04367

4

59,9

0,1342

0,1143

0,1429

0,01992

0,00865

0,01992

5

58,8

0,1410

0,1429

0,1714

0,00182

0,03039

0,03039

6

57,4

0,1502

0,1714

0,2000

0,02124

0,04981

0,04981

7

55,1

0,1664

0,2000

0,2286

0,03359

0,06217

0,06217

8

54,5

0,1709

0,2286

0,2571

0,05768

0,08625

0,08625

9

52

0,1908

0,2571

0,2857

0,06637

0,09494

0,09494

10

50,8

0,2010

0,2857

0,3143

0,08467

0,11324

0,11324

11

45,4

0,2535

0,3143

0,3429

0,06075

0,08932

0,08932

12

43

0,2804

0,3429

0,3714

0,06241

0,09098

0,09098

13

35,1

0,3865

0,3714

0,4000

0,01503

0,01354

0,01503

background image

21

14

28,9

0,4896

0,4000

0,4286

0,08960

0,06102

0,08960

15

26,8

0,5285

0,4286

0,4571

0,09989

0,07132

0,09989

16

25,8

0,5476

0,4571

0,4857

0,09049

0,06192

0,09049

17

25,1

0,5613

0,4857

0,5143

0,07557

0,04700

0,07557

18

24,6

0,5712

0,5143

0,5429

0,05687

0,02830

0,05687

19

23,5

0,5932

0,5429

0,5714

0,05033

0,02176

0,05033

20

22,3

0,6177

0,5714

0,6000

0,04628

0,01770

0,04628

21

21,1

0,6427

0,6000

0,6286

0,04266

0,01409

0,04266

22

18,6

0,6958

0,6286

0,6571

0,06719

0,03862

0,06719

23

18,2

0,7044

0,6571

0,6857

0,04722

0,01865

0,04722

24

16,2

0,7475

0,6857

0,7143

0,06183

0,03326

0,06183

25

16,2

0,7475

0,7143

0,7429

0,03326

0,00468

0,03326

26

14,8

0,7777

0,7429

0,7714

0,03488

0,00631

0,03488

27

14,5

0,7842

0,7714

0,8000

0,01275

0,01582

0,01582

28

11,2

0,8534

0,8000

0,8286

0,05339

0,02482

0,05339

29

10,2

0,8734

0,8286

0,8571

0,04480

0,01623

0,04480

30

9,72

0,8827

0,8571

0,8857

0,02558

0,00299

0,02558

31

9,24

0,8919

0,8857

0,9143

0,00618

0,02239

0,02239

32

8,9

0,8983

0,9143

0,9429

0,01601

0,04458

0,04458

33

8,23

0,9105

0,9429

0,9714

0,03233

0,06090

0,06090

34

4,92

0,9630

0,9714

1,0000

0,00846

0,03703

0,03703

D

max

=

0,11324

N

0.5

D

max

=

0,66032


Rys. 1.7

. Położenie wartości D

max

na podziałce prawdopodobieństwa





background image

22

5. Testowanie hipotezy H

0

(prawdziwy rozkład zmiennej Q

max

jest rozkładem

Pearso

na typ III) za pomocą testu χ

2

Pearsona

Ustalić liczbę r przedziałów, na jakie będzie dzielony zakres zmienności zmiennej loso-

wej Q

max

. Ponieważ N = 34, a r powinno być nie mniejsze od 4 oraz N/r ≥ 5, przyjęto r = 4,

Tabela 1.7

. Wartości potrzebne do obliczenia statystyki testowej

χ

2

i

p, %

Q

χ

,i

,

[Q

χ

,i-1

, Q

χ

,i

,)

m

i

N/4

1

100

0

2

75

16,086

(0, 16,086)

9

8,5

3

50

28,328

[16,086, 28,328)

11

8,5

4

25

45,731

[28,328, 45,731)

4

8,5

5

0

[45,731,

∞)

10

8,5


Szczegółowe obliczenia statystyki testowej χ

2

wyglądają następująco:

2

2

1

2

2

2

2

(

/ )

1

(9 8, 5)

(11 8, 5)

(4 8, 5)

(10 8, 5)

8, 5

3, 41

r

i

i

r

m

N r

N

=

=

=

+

+ −

+

+

=

χ

Przyjmując poziom istotności testu, α

test

= 5% dostajemy z tabeli (1.7)

wartość krytyczną

testu

χ

2

kr

=

χ

2

(

α

test

=5%,

ν=r

3=1) = 3,84, Wynik ten (3,41 < 3,84) oznacza, że nie ma pod-

staw do odrzuce

nia hipotezy zerowej, że rozkładem prawdopodobieństwa przepływów mak-

symalnych rzeki Czarnej w przekroju wodow

skazowym Polana jest rozkład Pearsona typ III z

parametrami

∈ = 0, α = 0,0575, λ = 1,95.

6.

Obliczenie i wykreślenie górnej granicy

,

u

max p

Q

β

jednostronnego

β% przedziału ufności

dla rzeczywistych prawdopodobnych przepływów maksymalnych rocznych Q

max,p

Obliczenie

,

u

max p

Q

β

dla przyjętej wartości β = 84% (z tabeli 1.2) mamy u

β

= 0,994) wyma-

ga oblicze

nia wielkości σ(Q

max,p

) ze wzoru 1.23)

dla przyjętych wartości p prawdopodobień-

stwa prze

wyższenia a następnie wykorzystanie wzoru (1.22) na

,

u

max p

Q

β

.

Aby obliczyć σ(Q

max,p

) należy skorzystać z tabeli 1.4, gdzie podane są wartości funkcji

ϕ(p,λ). Ponieważ znaleziona wartość λ = 1,95, konieczna jest interpolacja wartości funkcji
ϕ(p,λ=1,95). Tabela 1.8 zawiera niezbędne szczegóły oraz uzyskane wyniki, rys. 1.8 ilustruje
całościowo wykonane zadanie.

background image

23

Tabela 1.8.

Interpolacja wartości

ϕ

(p,

λ=1,95) na podstawie danych z tabeli

A1 (załącznik 1), obliczo-

ne wartości błędu kwantyla σ(Q

max,p

) i g

órna granica

,

u

max p

Q

β

84% przedziału ufności kwantyla

Q

max,p

λ

90%

80%

50%

20%

10%

5%

2%

1%

0,1%

1,9

0,714

0,855

1,214

2,122

2,951

3,837

5,055

5,998

9,205

2

0,76

0,898

1,254

2,167

3,001

3,891

5,112

6,056

9,265

1,95

0,737

0,8765

1,234

2,1445

2,976

3,864

5,0835

6,027

9,235

σ(Q

max,p

)

, m

3

/s

2,197

2,613

3,678

6,392

8,870

11,517

15,152

17,964

27,526

Q

max,p

, m

3

8,81

/s

13,76

28,33

50,92

66,34

81,07

99,89

113,79

158,68

,

u

max p

Q

β

, m

3

/s

11,00

16,37

32,01

57,31

75,21

92,59

115,04

131,75

186,20

Rys. 1.8

. Finalna postać graficzna rozwiązywanego w przykładzie 2 zadania. Linia zielona oznacza

gór

ną granicę

,

u

max p

Q

β

84% przedziału ufności kwantyla Q

max,p

.

1.2.3

. Obliczenie przepływów maksymalnych rocznych o zadanym prawdopodobieństwie

prz

ewyższenia: rozkład logarytmiczno-normalny i rozkład Weibulla

Poniżej podane są podstawowe informacje pozwalające na obliczanie przepływów mak-

symalnych rocznych o zadanym prawdopodo

bieństwie przewyższenia Q

max,p

oraz prawdopo-

do

bieństwa przewyższenia p w przypadku uzasadnionej konieczności zastosowania innego

rozkładu niż rozkład Pearsona typ III, tj. rozkładu logarytmiczno-normalnego lub rozkładu
Weibulla. Pozostała część opisanej wyżej procedury: testy zgodności λ Kołmogorowa i χ

2

Pearsona stosują się również do tych rozkładów.

background image

24

1.2.3.1.

Rozkład logarytmiczno-normalny

Maksymalny przepływ prawdopodobny Q

max,p

w trójparametrowym rozkładzie logaryt-

miczno-

normalnym oblicza się za pomocą wzoru:

max,

exp(

)

p

p

Q

u

= +

µ + σ⋅

(1.24)

gdzie:

∈ – dolne ograniczenie przepływów Q

max

: Q

max

∈; wartość odczytana z wykresu jak w

przykładzie 2;
µ – parametr rozkładu obliczany metodą największej wiarygodności za pomocą następu-
jącego wzoru:

max,

1

1

ln(

)

N

i

i

Q

N

=

=

µ

(1.25)

σ – parametr rozkładu (odchylenie standardowe zmiennej ln(Q

max

∈)), obliczany me-

todą największej wiarygodności za pomocą następującego wzoru:

2

max,

1

1

ln(

N

i

i

Q

N

=

=

σ

∈) µ

(1.26)

u

p

kwantyl rzędu p (p oznacza prawdopodobieństwo przewyższenia) w rozkładzie

standaryzowanym normalnym. Mo

żna skorzystać z tabeli 1.9 lub np. funkcji ROZ-

KŁAD.NORMALNY.S.ODW(1-p) arkusza kalkulacyjnego MS Excel.

Tabela1.9

. Wartości kwantyla u

p

w rozkładzie standaryzowanym normalnym; p oznacza prawdopo-

dobieństwo przewyższenia. Przykład odczytu: u

0,053

= 1,61644. Dla p

> 0,5 stosować wzór: u

p

= -u

1-p

.

Przykład: u

0,947

= -u

0,053

= -1,61644.

p

0

0,001

0,002

0,003

0,004

0,005

0,006

0,007

0,008

0,009

0

3,09024

2,87815

2,74777

2,65209

2,57583

2,51213

2,45727

2,40892

2,36561

0,01

2,32634

2,29036

2,25713

2,22621

2,19728

2,17009

2,14441

2,12007

2,09693

2,07485

0,02

2,05375

2,03352

2,01409

1,99539

1,97737

1,95996

1,94314

1,92684

1,91103

1,89570

0,03

1,88079

1,86629

1,85218

1,83843

1,82501

1,81191

1,79912

1,78661

1,77438

1,76241

0,04

1,75069

1,73920

1,72793

1,71688

1,70604

1,69540

1,68494

1,67466

1,66456

1,65463

0,05

1,64485

1,63524

1,62576

1,61644

1,60725

1,59819

1,58927

1,58047

1,57179

1,56322

0,06

1,55477

1,54643

1,53820

1,53007

1,52203

1,51410

1,50626

1,49852

1,49085

1,48328

0,07

1,47579

1,46838

1,46106

1,45380

1,44663

1,43953

1,43250

1,42554

1,41865

1,41183

0,08

1,40507

1,39838

1,39175

1,38517

1,37866

1,37220

1,36581

1,35946

1,35317

1,34694

0,09

1,34075

1,33462

1,32854

1,32251

1,31652

1,31058

1,30469

1,29884

1,29303

1,28727

0,10

1,28155

1,27588

1,27024

1,26464

1,25908

1,25357

1,24809

1,24264

1,23724

1,23187

0,11

1,22653

1,22123

1,21596

1,21073

1,20553

1,20036

1,19522

1,19012

1,18504

1,18000

0,12

1,17499

1,17000

1,16505

1,16012

1,15522

1,15035

1,14550

1,14069

1,13590

1,13113

0,13

1,12639

1,12168

1,11699

1,11232

1,10768

1,10306

1,09847

1,09390

1,08935

1,08482

0,14

1,08032

1,07584

1,07138

1,06694

1,06252

1,05812

1,05375

1,04939

1,04505

1,04073

0,15

1,03643

1,03215

1,02789

1,02365

1,01943

1,01522

1,01104

1,00687

1,00271

0,99858

background image

25

0,16

0,99446

0,99036

0,98627

0,98220

0,97815

0,97411

0,97009

0,96609

0,96210

0,95813

0,17

0,95416

0,95022

0,94629

0,94238

0,93848

0,93459

0,93072

0,92686

0,92301

0,91918

0,18

0,91537

0,91156

0,90777

0,90399

0,90023

0,89647

0,89273

0,88901

0,88529

0,88159

0,19

0,87790

0,87422

0,87055

0,86689

0,86325

0,85962

0,85600

0,85239

0,84879

0,84520

0,20

0,84162

0,83805

0,83450

0,83095

0,82742

0,82389

0,82038

0,81687

0,81338

0,80990

0,21

0,80642

0,80296

0,79950

0,79606

0,79262

0,78919

0,78577

0,78237

0,77897

0,77557

0,22

0,77219

0,76882

0,76546

0,76210

0,75875

0,75541

0,75208

0,74876

0,74545

0,74214

0,23

0,73885

0,73556

0,73228

0,72900

0,72574

0,72248

0,71923

0,71599

0,71275

0,70952

0,24

0,70630

0,70309

0,69988

0,69668

0,69349

0,69031

0,68713

0,68396

0,68080

0,67764

0,25

0,67449

0,67135

0,66821

0,66508

0,66196

0,65884

0,65573

0,65262

0,64952

0,64643

0,26

0,64334

0,64027

0,63719

0,63412

0,63106

0,62801

0,62496

0,62191

0,61887

0,61584

0,27

0,61281

0,60979

0,60678

0,60376

0,60076

0,59776

0,59477

0,59178

0,58879

0,58581

0,28

0,58284

0,57987

0,57691

0,57395

0,57100

0,56805

0,56511

0,56217

0,55924

0,55631

0,29

0,55338

0,55046

0,54755

0,54464

0,54174

0,53884

0,53594

0,53305

0,53016

0,52728

0,30

0,52440

0,52153

0,51866

0,51579

0,51293

0,51007

0,50722

0,50437

0,50153

0,49869

0,31

0,49585

0,49302

0,49019

0,48736

0,48454

0,48173

0,47891

0,47610

0,47330

0,47050

0,32

0,46770

0,46490

0,46211

0,45933

0,45654

0,45376

0,45099

0,44821

0,44544

0,44268

0,33

0,43991

0,43715

0,43440

0,43164

0,42889

0,42615

0,42341

0,42066

0,41793

0,41519

0,34

0,41246

0,40974

0,40701

0,40429

0,40157

0,39886

0,39614

0,39343

0,39073

0,38802

0,35

0,38532

0,38262

0,37993

0,37723

0,37454

0,37186

0,36917

0,36649

0,36381

0,36113

0,36

0,35846

0,35579

0,35312

0,35045

0,34779

0,34513

0,34247

0,33981

0,33716

0,33450

0,37

0,33185

0,32921

0,32656

0,32392

0,32128

0,31864

0,31600

0,31337

0,31074

0,30811

0,38

0,30548

0,30285

0,30023

0,29761

0,29499

0,29238

0,28976

0,28715

0,28454

0,28193

0,39

0,27932

0,27671

0,27411

0,27151

0,26891

0,26631

0,26371

0,26112

0,25853

0,25594

0,40

0,25335

0,25076

0,24817

0,24559

0,24301

0,24043

0,23785

0,23527

0,23269

0,23012

0,41

0,22755

0,22497

0,22240

0,21983

0,21727

0,21470

0,21214

0,20957

0,20701

0,20445

0,42

0,20189

0,19934

0,19678

0,19422

0,19167

0,18912

0,18657

0,18402

0,18147

0,17892

0,43

0,17637

0,17383

0,17129

0,16874

0,16620

0,16366

0,16112

0,15858

0,15604

0,15350

0,44

0,15097

0,14843

0,14590

0,14337

0,14084

0,13830

0,13577

0,13324

0,13072

0,12819

0,45

0,12566

0,12314

0,12061

0,11809

0,11556

0,11304

0,11052

0,10799

0,10547

0,10295

0,46

0,10043

0,09791

0,09540

0,09288

0,09036

0,08784

0,08533

0,08281

0,08030

0,07778

0,47

0,07527

0,07276

0,07024

0,06773

0,06522

0,06271

0,06019

0,05768

0,05517

0,05266

0,48

0,05015

0,04764

0,04513

0,04263

0,04012

0,03761

0,03510

0,03259

0,03008

0,02758

0,49

0,02507

0,02256

0,02005

0,01755

0,01504

0,01253

0,01003

0,00752

0,00501

0,00251

0,50

0

Wielkość górnej granicy

,

u

max p

Q

β

jednostronnego

β% przedziału ufności dla rzeczywistych

prawdopodobnych przepływów maksymalnych rocznych Q

max,p

w rozkładzie log-normalnym

z dwoma parametrami obliczanymi metodą największej wiarygodności oblicza się ze wzoru

[6]:

,

,

1

exp

1

2

u

max p

max p

p

Q

Q

u

u

N

=

+

β

β

σ

(1.27)

gdzie:

Q

max,p

kwantyl rzędu p

obliczany wzorem (1.24);

u

β

kwantyl rzędu β

w standaryzowanym rozkładzie normalnym; w tabeli A3 (załącznik

A)

podane są niektóre wartości (β oznacza prawdopodobieństwo nieprzewyższenia);

u

p

kwantyl rzędu p

w standaryzowanym rozkładzie normalnym; można skorzystać z

tabeli 1.9. lub np. funkcji ROZ

KŁAD.NORMALNY.S.ODW(1-p) arkusza kalkulacyj-

nego MS Excel.

background image

26

σ – odchylenie standardowe zmiennej ln(Q

max

∈) obliczane wzorem (1.26).

Teoretyczne prawdopodobieństwo P(Q

max

x)

przewyższenia wartości x przez przepływ

Q

max

w trójparametrowym rozkładzie logarytmiczno-normalnym oblicza się za pomocą wzo-

ru:

max

ln(

)

P(

) 1

x

Q

x

− µ

= − Φ

σ

(1.28)

gdzie:

Φ(u

) jest dystrybuantą

(prawdopodobieństwem nieprzewyższenia)

standaryzowanego roz-

kładu normalnego; do jej obliczenia można skorzystać np. z arkusza kalkulacyjnego

MS Excel:

Φ(u

) = ROZKŁAD.NORMALNY.S(u) lub skorzystać z tabeli 1.10.

Tabela 1.10

. Wartości dystrybuanty Φ(u) (prawdopodobieństwa nieprzewyższenia) standaryzowanego

roz

kładu normalnego dla u ≥ 0. Przykład odczytu: Φ(u=0.43) = 0,33360. Dla u < 0 stosować wzór:

Φ(u)= 1-Φ(-u

). Przykład: Φ(u=-0.43) = 1-Φ(u=0.43) = 1-0,333601 = 0.666399.

p

0

0,01

0,02

0,03

0,04

0,05

0,06

0,07

0,08

0,09

0,0 0,50000

0,49601

0,49202

0,48803

0,48405

0,48006

0,47608

0,47210

0,46812

0,46414

0,1 0,46017

0,45620

0,45224

0,44828

0,44433

0,44038

0,43644

0,43251

0,42858

0,42465

0,2 0,42074

0,41683

0,41294

0,40905

0,40517

0,40129

0,39743

0,39358

0,38974

0,38591

0,3 0,38209

0,37828

0,37448

0,37070

0,36693

0,36317

0,35942

0,35569

0,35197

0,34827

0,4 0,34458

0,34090

0,33724

0,33360

0,32997

0,32636

0,32276

0,31918

0,31561

0,31207

0,5 0,30854

0,30503

0,30153

0,29806

0,29460

0,29116

0,28774

0,28434

0,28096

0,27760

0,6 0,27425

0,27093

0,26763

0,26435

0,26109

0,25785

0,25463

0,25143

0,24825

0,24510

0,7 0,24196

0,23885

0,23576

0,23270

0,22965

0,22663

0,22363

0,22065

0,21770

0,21476

0,8 0,21186

0,20897

0,20611

0,20327

0,20045

0,19766

0,19489

0,19215

0,18943

0,18673

0,9 0,18406

0,18141

0,17879

0,17619

0,17361

0,17106

0,16853

0,16602

0,16354

0,16109

1,0 0,15866

0,15625

0,15386

0,15151

0,14917

0,14686

0,14457

0,14231

0,14007

0,13786

1,1 0,13567

0,13350

0,13136

0,12924

0,12714

0,12507

0,12302

0,12100

0,11900

0,11702

1,2 0,11507

0,11314

0,11123

0,10935

0,10749

0,10565

0,10383

0,10204

0,10027

0,09853

1,3 0,09680

0,09510

0,09342

0,09176

0,09012

0,08851

0,08692

0,08534

0,08379

0,08226

1,4 0,08076

0,07927

0,07780

0,07636

0,07493

0,07353

0,07215

0,07078

0,06944

0,06811

1,5 0,06681

0,06552

0,06426

0,06301

0,06178

0,06057

0,05938

0,05821

0,05705

0,05592

1,6 0,05480

0,05370

0,05262

0,05155

0,05050

0,04947

0,04846

0,04746

0,04648

0,04551

1,7 0,04457

0,04363

0,04272

0,04182

0,04093

0,04006

0,03920

0,03836

0,03754

0,03673

1,8 0,03593

0,03515

0,03438

0,03362

0,03288

0,03216

0,03144

0,03074

0,03005

0,02938

1,9 0,02872

0,02807

0,02743

0,02680

0,02619

0,02559

0,02500

0,02442

0,02385

0,02330

2,0 0,02275

0,02222

0,02169

0,02118

0,02068

0,02018

0,01970

0,01923

0,01876

0,01831

2,1 0,01786

0,01743

0,01700

0,01659

0,01618

0,01578

0,01539

0,01500

0,01463

0,01426

2,2 0,01390

0,01355

0,01321

0,01287

0,01255

0,01222

0,01191

0,01160

0,01130

0,01101

2,3 0,01072

0,01044

0,01017

0,00990

0,00964

0,00939

0,00914

0,00889

0,00866

0,00842

2,4 0,00820

0,00798

0,00776

0,00755

0,00734

0,00714

0,00695

0,00676

0,00657

0,00639

2,5 0,00621

0,00604

0,00587

0,00570

0,00554

0,00539

0,00523

0,00508

0,00494

0,00480

2,6 0,00466

0,00453

0,00440

0,00427

0,00415

0,00402

0,00391

0,00379

0,00368

0,00357

2,7 0,00347

0,00336

0,00326

0,00317

0,00307

0,00298

0,00289

0,00280

0,00272

0,00264

2,8 0,00256

0,00248

0,00240

0,00233

0,00226

0,00219

0,00212

0,00205

0,00199

0,00193

2,9 0,00187

0,00181

0,00175

0,00169

0,00164

0,00159

0,00154

0,00149

0,00144

0,00139

3,0 0,00135

0,00131

0,00126

0,00122

0,00118

0,00114

0,00111

0,00107

0,00104

0,00100

3,1 0,00097

0,00094

0,00090

0,00087

0,00084

0,00082

0,00079

0,00076

0,00074

0,00071

3,2 0,00069

0,00066

0,00064

0,00062

0,00060

0,00058

0,00056

0,00054

0,00052

0,00050

3,3 0,00048

0,00047

0,00045

0,00043

0,00042

0,00040

0,00039

0,00038

0,00036

0,00035

3,4 0,00034

0,00032

0,00031

0,00030

0,00029

0,00028

0,00027

0,00026

0,00025

0,00024

background image

27

3,5 0,00023

0,00022

0,00022

0,00021

0,00020

0,00019

0,00019

0,00018

0,00017

0,00017

3,6 0,00016

0,00015

0,00015

0,00014

0,00014

0,00013

0,00013

0,00012

0,00012

0,00011

3,7 0,00011

0,00010

0,00010

0,00010

0,00009

0,00009

0,00008

0,00008

0,00008

0,00008

1.2.3.2.

Rozkład Weibulla


Maksymalny przepływ prawdopodobny Q

max,p

w trójparametrowym rozkładzie We-

ibulla obli

cza się za pomocą wzoru:

[

]

1/

max,

1

ln( )

p

Q

p

β

= +

α

(1.30)

gdzie:

∈ – dolne ograniczenie przepływów Q

max

: Q

max

∈; wartość odczytana z wykresu jak w

przykładzie 2;

β – parametr kształtu rozkładu, β > 0; obliczany metodą największej wiarygodności przez

rozwiązania następującego równania (∈ znane):

max,

max,

1

max,

1

max,

1

(

) ln(

)

1

1

ln(

)

0

(

)

N

i

i

N

i

i

N

i

i

i

Q

Q

Q

N

Q

=

=

=

+

=

β

β

β

(1.31)

α – parametr skali rozkładu, α > 0; obliczany metodą największej wiarygodności za po-

mocą następującego wzoru (∈ i β znane):

1/

max,

1

1

(

)

N

i

i

Q

N

=

=

β

β

α

(1.32)

Prawdopodobieństwo P(Q

max

x)

przewyższenia wartości x przez przepływ Q

max

w trój-

p

arametrowym rozkładzie Weibulla oblicza się za pomocą wzoru:

[

]

(

)

max

P(

)

exp

(

)

Q

x

x

β

=

− α −

(1.33)

Wielkość górnej granicy

,

u

max p

Q

β

jednostronnego

β% przedziału ufności dla rzeczywistych

prawdopodobnych przepływów maksymalnych rocznych Q

max,p

oblicza się ze wzoru

background image

28

(

)

,

,

,

u

max p

max p

max p

Q

Q

u

Q

=

+

β

β

σ

(1.34)

gdzie:

u

β

kwantyl rzędu β

w standaryzowanym rozkładzie normalnym; w tabeli A3 (załącznik

A)

podane są niektóre wartości.

σ(Q

max,p

) – asymptotyczne odchylenie standardowe kwantyla Q

max,p

w

rozkładzie We-

ibulla z dwoma parametrami obliczanymi metodą największej wiarygodności [1], ob-

liczane wzorem:

(

)

[

]

2

,

,

2

(2) ln( ln )

1

(

/ 6)

max p

max p

Q

p

Q

N

Γ

=

+

σ

π

β

(1.35)

Prawdopodobieństwo P(Q

max

x)

przewyższenia wartości x przez przepływ Q

max

w trój-

parametrowym rozkładzie Weibulla oblicza się za pomocą wzoru:

[

]

(

)

max

P(

)

exp

(

)

Q

x

x

β

=

− α −

(1.36)

background image

2. Przekrój obliczeniowy pokrywa się z przekrojem wodowskazowym

– krót

ki ciąg przepływów maksymalnych rocznych


W przypadku krótkich ciągów przepływów maksymalnych rocznych, gdy ich liczebność

jest mniejsza od 30 ciąg należy uzupełnić wykorzystując obserwacje z przekroju wodowska-
zowego położonego w zlewni o podobnych warunkach formowania się odpływów wezbra-
niowych. Do przeniesienia informacji należy zastosować metodę regresyjną.

2.1. Metoda regresyjna

Metoda

uzupełniania informacji hydrologicznej powinna być oparta na równaniu regresji

pomiędzy przepływami w przekrojach wodowskazowych o podobnym reżimie hydrologicz-

nym

z długą serią obserwacyjną (kontrolowane przez IMGW), a przepływami w przekroju

kontrolowanym posiadającym krótki ciąg obserwacyjny. W oparciu o przepływy synchro-
niczne w obydwu przekrojach należy określić funkcję regresji.

Do określenia funkcji korelacyjnej należy przyjąć kryterium w postaci minimalnej warto-

ści sumy kwadratów różnic pomiędzy wartościami obliczonymi z równania, które najlepiej
opisuje zależność występującą pomiędzy przepływami w dwóch przekrojach w odniesieniu
do wartości pomierzonych:

( )

[

]

min

Q

Q

f

2

n

1

i

i

u

i

w

=

(2.1)

gdzie

( )

i

w

Q

f

- funkcja regresji,

i

w

Q -

przepływ w przekroju wodowskazowym w m

3

s

-1

,

i

u

Q

- pr

zepływ w przekroju niekontrolowanym w m

3

s

-1

.

Funkcja regresji powinna odzwierciedlać charakter zależności, jaki występuje między

przepływami w analizowanych przekrojach. W zdecydowanej większości przypadków zaob-
serwowano liniową zależność pomiędzy przepływami, zatem można przyjąć, że regresję opi-

suje równanie liniowe w postaci:

( )

a

Q

b

Q

f

w

w

+

=

(2.2)

gdzie: a, b

współczynniki równania.

background image

30

Na etapie estymacji parametrów równania n

ależy określić w każdym przekroju współ-

czynniki a i b

poszukując funkcji

a

Q

b

Q

w

u

+

=

, a równanie 4.2 przyj

muje postać:

(

)

[

]

min

Q

a

Q

b

2

n

1

i

i

u

i

w

+

=

(2.3)

Ponieważ suma kwadratów odchyleń wartości obliczonych i pomierzonych musi

zgodnie z równaniem (2

.3) przyjmować wartości minimalne, to zagadnienie estymacji spro-

wadza się do poszukiwania minimum funkcji względem parametrów a i b, współczynników

regresji liniowej.

Warunkiem koniecznym i wystarczającym istnienia minimum funkcji jest rozwiązanie

układu równań normalnych:

=

=

=

+

n

i

i

u

n

i

i

w

Q

Q

b

a

n

1

1

(2.4)

=

=

=

=

+

+

n

i

i

u

i

w

n

i

i

w

n

i

i

w

Q

Q

Q

b

Q

a

1

1

2

1

Rozwiązując układ równań (2.4) otrzymuje się dwa równania, z których oblicza się

wspó

łczynniki:

( )

=

=

=

=

=





=

n

i

i

w

n

i

i

w

n

i

i

u

n

i

i

w

i

u

n

i

i

w

Q

n

Q

Q

Q

n

Q

Q

b

1

2

1

2

1

1

1

1

1

(2.5)

oraz

w

u

Q

b

Q

a

=

(2.6)

Gdzie

u

Q -

średnia wartość przepływu w przekroju niekontrolowanym w m

3

s

-1

,

w

Q -

średnia

wartość przepływu w przekroju wodowskazowym w m

3

s

-1

.

Klasyczną miarą zmienności jest wariancja, która utożsamiana jest ze zróżnicowaniem

zbiorowości wokół wartości średniej. Jest to średnia arytmetyczna kwadratów odchyleń po-
mierzonych wartości przepływów od średniej arytmetycznej, w zbiorze wyrażona wzorem:

background image

31

(

)

2

1

2

1

=

=

n

i

u

i

u

u

Q

Q

Q

n

s

(2.7)

Liczba określająca zależność liniową między przepływami w przekroju niekontrolowa-

nym i w przekroju w

odowskazowym cieku analoga jest kowariancja określona wzorem:





=

=

=

=

n

i

i

u

n

i

i

w

n

i

i

u

i

w

u

Q

w

Q

Q

Q

n

Q

Q

c

1

1

1

,

1

(2.8)

Przy założeniu liniowej regresji, oblicza się współczynnik korelacji wyrażony wzorem:

2

2

,

,

u

Q

w

Q

u

Q

w

Q

u

Q

w

Q

s

s

c

r

=

(2.9)

gdzie:

u

Q

w

Q

c

,

-

kowariancja przepływów w odpowiednich przekrojach wodowskazowych,

2

2

,

u

Q

w

Q

s

s

-

wariancja przepływów w odpowiednich przekrojach wodowskazowych.

Miarą dopasowania modelu do synchronicznych pomiarów przepływu jest współczynnik

determinacji

2

, u

Q

w

Q

r

, który przyjmuje wartości z przedziału [0, 1]. Adekwatność modelu jest

tym lepsze im większa jest wartość r

2

.

Dla oceny istotności regresji w zbiorze wartości synchronicznych przepływów pomierzo-

nych w przekroju wodowskazowym cieku analoga Q

w

i przekroju niekontrolowanym Q

u

prze-

testowano hipotezy H

0

: B

= 0 oraz alternatywną H

1

: B

≠ 0.

Jeżeli b jest oceną parametru B, równanie populacji ma postać:

A

Q

B

Q

w

u

+

=

(2.10)

Dla weryfikacji hipotezy

należy obliczyć statystykę t o rozkładzie t-Studenta:

b

s

B

b

t

=

(2.11)

Warian

cja odchylenia od krzywej regresji ma postać:

2

n

s

b

s

s

u

Q

w

Q

u

Q

u

Q

w

Q

=

2

,

2

2

,

(2.12)

background image

32

Błąd współczynnika regresji oblicza się ze wzoru:

2

2

,

w

Q

u

Q

w

Q

b

s

s

s

=

(2.13

Dla liczby stopni swobody określonej wzorem v = n – k – 1 należy obliczyć wartość kry-

tyczną testu na poziomie istotności α = 0,05.

Przykład 2.1. Określić równanie regresji do przeniesienia przepływów maksymalnych rocz-

nych z przekroju wodowskazowego Rajcza na rzece Sole

(długi ciąg obserwacyjny) do prze-

kroju wodowskazowego Cięcina na Sole (krótki ciąg obserwacyjny) i obliczyć krzywe praw-
dopodobieństwa przepływów maksymalnych rocznych. Wartości obserwowanych przepły-

wów zestawiono w tabeli.

Tabe

la 2.1. Przepływy maksymalne roczne

Lp

Rok

Przepływ

Wod.

Cięcina

Q

max

[m

3

/s

Przepływ

Wod.

Rajcza

Q

max

[m

3

/s]

1

1995

87,2

57,2

2

1994

81,9

39,8

3

1993

65,8

42,1

4

1992

44,8

25,5

5

1991

96,8

69,6

6

1990

129,0

50,3

7

1989

78,8

69,5

8

1988

50,4

70,7

9

1987

69,3

51,5

10

1986

75,5

50,0

11

1985

131,0

63,5

12

1984

90,0

58,8

13

1983

142,0

51,0

14

1982

196,0

97,5

15

1981

123,0

79,9

16

1980

133,0

17

1979

39,8

18

1978

52,8

19

1977

62,4

20

1976

42,5

21

1975

68,0

22

1974

65,6

23

1973

46,0

24

1972

126,0

25

1971

51,0

26

1970

233,0

27

1969

32,0

background image

33

28

1968

108,0

29

1967

35,6

30

1966

42,3

31

1965

104,0

32

1964

39,7

33

1963

46,9

34

1962

57,8

35

1961

35,0

36

1960

116,0

37

1959

142,0

38

1958

50,0

39

1957

65,6

40

1956

34,9

41

1955

85,6

42

1954

29,8

43

1953

39,5

44

1952

85,6

45

1951

76,0

Obliczenie współczynników a i b równania regresji

( )

4067

,

1

1

1

1

2

1

2

1

1

1

=





=

=

=

=

=

=

n

i

i

w

n

i

i

w

n

i

i

u

n

i

i

w

i

u

n

i

i

w

Q

n

Q

Q

Q

n

Q

Q

b

198

,

15

=

=

w

u

Q

b

Q

a

Ostatecznie równanie regresji ma postać:

195

,

15

4065

,

1

+

=

w

u

Q

Q


Dla synchronicznych obserwacji

w przekroju wodwskazowym Rajcza i Cięcina na rzece

Sole

krzywą regresji pokazano na rys. 2.1.

background image

34

0,0

50,0

100,0

150,0

200,0

250,0

0,0

20,0

40,0

60,0

80,0

100,0

120,0

Przepływy Q

R

[m

3

/s]

Pr

ze

yw

y Q

C

[m

3

/s]

Qmax obserw.

Qmax oblicz.

Rys. 2.1. Równanie regresji do przeniesienia przepływów z przekroju wodowskazowego

Raj

cza do przekroju wodowskazowego Cięcina

Uzupełnione (obliczone równaniem regresji) wartości przepływów maksymalnych rocznych

zestawiono w tabeli 2.2.

Tabela 2.2. Przepływy maksymalne roczne obserwowane i uzupełnione

Lp

Rok

Przepływ

Wod.

Cięcina

Q

max

[m

3

/s

Przepływ

Wod.

Rajcza

Q

max

[m

3

/s]

1

1995

87,2

57,2

2

1994

81,9

39,8

3

1993

65,8

42,1

4

1992

44,8

25,5

5

1991

96,8

69,6

6

1990

129,0

50,3

7

1989

78,8

69,5

8

1988

50,4

70,7

9

1987

69,3

51,5

10

1986

75,5

50,0

11

1985

131,0

63,5

12

1984

90,0

58,8

13

1983

142,0

51,0

14

1982

196,0

97,5

background image

35

15

1981

123,0

79,9

16

1980

175,8

133,0

17

1979

99,1

39,8

18

1978

109,9

52,8

19

1977

119,5

62,4

20

1976

123,1

42,5

21

1975

121,3

68,0

22

1974

176,7

65,6

23

1973

119,5

46,0

24

1972

279,5

126,0

25

1971

138,1

51,0

26

1970

221,3

233,0

27

1969

83,2

32,0

28

1968

150,1

108,0

29

1967

96,6

35,6

30

1966

101,2

42,3

31

1965

157,0

104,0

32

1964

104,0

39,7

33

1963

118,3

46,9

34

1962

123,1

57,8

35

1961

82,9

35,0

36

1960

211,8

116,0

37

1959

105,1

142,0

38

1958

214,4

50,0

39

1957

165,6

65,6

40

1956

97,0

34,9

41

1955

174,1

85,6

42

1954

73,0

29,8

43

1953

106,8

39,5

44

1952

133,0

85,6

45

1951

112,3

76,0

Obliczone przepływy maksymalne roczne przedstawione w tabeli 2.3 porównano na rys.

2.2. z przepływami maksymalnymi o określonym prawdopodobieństwie przewyższenia dla
długiego ciągu obserwacyjnego.

Tabela 2.3. Przepływy maksymalne roczne o określonym prawdopodobieństwie przewyższenia dla

ciągu obserwowanego i obliczonego metoda regresji

Prawdop.

p

[%}

Ciąg

obserwow.

Q

maxp%

[m

3

/s]

Górna gr.

pr

zedziału

ufności

Q

maxp%

+ σ

[m

3

/s]

Ciąg

obliczony

Q

maxp%

[m

3

/s]

Górna gr.

przedziału

ufności

Q

maxp%

+ σ

[m

3

/s]

0,1

350,275

398,17

358,313

403,31

0,5

289,844

326,11

301,388

335,52

1

263,305

294,63

276,356

305,87

5

199,791

219,92

216,325

235,37

10

171,144

186,68

189,17

203,91

15

153,791

166,76

172,686

185,01

background image

36

20

141,102

152,33

160,611

171,30

25

130,978

140,92

150,961

160,44

30

122,471

131,41

142,839

151,39

35

115,071

123,22

135,765

143,56

40

108,471

115,97

129,444

136,63

45

102,467

109,42

123,685

130,37

50

96,916

103,42

118,351

124,61

55

91,712

113,341

60

86,769

108,573

65

82,015

103,977

70

77,384

99,489

75

72,805

95,039

80

68,197

90,545

85

63,443

85,888

90

58,339

80,858

95

52,384

74,934

100

40,32

62,37

0

50

100

150

200

250

300

350

400

450

0,1

1

10

100

Prawdopodobieństwo przewyższenia p [%]

Pr

ze

yw

Q

m

ax

p

%

[m

3

/s]

Qmaxp% - metoda regresyjna

Qmaxp% - wartości obserwowane

Rys. 2.2. K

rzywe prawdopodobieństwa przepływów maksymalnych rocznych o określonym prawdo-

podobieństwie przewyższenia, ciąg obserwowany (linia czerwona) i ciąg obliczony metodą regresji

(linia niebieska)

background image

37

3. P

rzekrój obliczeniowy nie pokrywa się z przekrojem wodowskazowym

3.1. Metoda ekstrapolacyjna

Jeżeli przekrój niekontrolowany położony jest powyżej lub poniżej przekroju wodowska-

zowego (rys. 3.1 i 3

.2) przepływy maksymalne roczne o określonym prawdopodobieństwie

przewyższenia w przekroju niekontrolowanym należy obliczyć korzystając ze wzoru ekstra-

polacyjnego:

n

W

X

W

X

A

A

Q

k

Q





=

(3.1)

gdzie: Q

X

-

przepływy w przekroju niekontrolowanym w m

3

/s,

Q

W

-

przepływy w przekroju wodowskazowym cieku analoga w m

3

/s,

A

X

- powierzchnia zlewni do przekroju niekontrolowanego w km

2

,

A

W

- powierzchnia zlewni do przekroju wodowskazowego w km

2

,

k, n - parametry równania ekstrapolacyjnego.

Rys. 3

.1. Położenie przekroju niekontrolowanego względem przekroju wodowskazowego na tym

samym cieku

Przekrój

wodowskazowy

W

A

X

A

W

A

X

Przekrój

niekontrolowany

background image

38

Rys. 3

.2. Położenie przekroju niekontrolowanego względem przekroju wodowskazowego

na innym cieku


We wzorze ekstrapolacyjnym najważniejszą charakterystyką fizjograficzną, kształtującą

przepływ jest powierzchnia zlewni do przekroju wodowskazowego A

W

i niekontrolowanego

A

X

.

Przy wyborze reprezentatywnych zlewni, z których ostatecznie zostanie wskazana zlewnia

podobna, bierze się pod uwagą czynniki wpływające na kształtowanie się odpływu, wśród
których obok danych klimatycznych, morfologicznych należy uwzględnić również parametry
charakteryzujące budowę geologiczną, która w istotnym stopniu decyduje o odpływie w okre-
sie bezopadowym (niżówkowym). Parametr k obliczony wzorem (2.2) grupuje istotne, często
subiektywnie dobrane wielkości odpowiednie dla określonych przepływów charakterystycz-

nych w zlewni niekontrolowanej i zlewni analoga.

(3.2)

gdzie: b

Xi

– charakterystyki fizjograficzne i klimatyczne w zlewni do przekroju niekontrolo-

wanego,

b

Wi

– charakterystyki fizjograficzne i klimatyczne w zlewni podobnej do przekroju

wodowskazowego,

Przekrój

wodowskazowy W

Przekrój

niekontrolowany X

A

A

X

i

c

r

1

i

i

W

i

X

b

b

a

k

=



=

background image

39

a, c

i

– parametry równania regresji wielokrotnej,

r

liczba przyjętych do analizy wartości.

W praktyce często stosowana jest uproszczona postać równania (3.1) zakładająca, że

czynniki kształtujące odpływ w zlewni niekontrolowanej i kontrolowanej są w przybliżeniu

takie same (k

= 1), a wykładnik potęgi n jest zależny od rodzaju przepływu charakterystycz-

nego (dla przepływów maksymalnych n = 2/3).

Równanie (3

.1) przy założeniu, że odpływ jednostkowy jest taki sam w obydwu zlew-

niach ma wtedy po

stać:

n

W

X

W

X

A

A

Q

Q





=

(3.3)

Objaśnienia jak we wzorze 3.1.

Za

łożenie to nie uwzględnia zmian zagospodarowania przestrzennego, które mogą

wpływać na warunki formowania się odpływu oraz zmienności przepływów w strefie prze-
pływów wysokich, gdy istotną rolę odgrywa nie tylko powierzchnia zasilania cieku, a spadki

terenu i szors

tkość terenu.

3.2. Metoda interpolacji

Metodę interpolacyjną stosuje się w przypadku, gdy przekrój niekontrolowany znajduje sie

pomiędzy przekrojami wodowskazowymi położonymi na tym samym cieku (rys. 3.4) powy-
żej (wodowskaz górny W

G

) i poniżej (wodowskaz dolny W

D

).

Przepływ maksymalny roczny w przekroju niekontrolowanym oblicza się ze wzoru:

(3.4)

gdzie: Q

X

przepływ w przekroju niekontrolowanym w m

3

/s,

Q

G

przepływ w przekroju wodowskazowym górnym w m

3

/s,

Q

D

przepływ w przekroju wodowskazowym dolnym w m

3

s

-1

,

A

X

– powierzchnia zlewni do przekroju niekontrolowanego w km

2

,

A

G

– powierzchnia zlewni do przekroju wodowskazowego górnego w km

2

,

A

D

– powierzchnia zlewni do przekroju wodowskazowego dolnego w km

2

.

(

)

G

X

G

D

G

D

G

X

A

A

A

A

Q

Q

Q

Q





+

=

background image

40

Ry

s. 3.4. Położenie przekroju niekontrolowanego względem przekrojów wodowskazowych

na tym samym cieku

Przykład 3.1. Stosując uproszczone równanie ekstrapolacji określić przepływy maksymalne

w przekroju

Cięcina na Sole (przekrój niekontrolowany) w oparciu o przepływy maksymalne

w przekroju wodowskazowym Rajcza na tej samej rzece.

Wartości niezbędne do obliczenia przepływów są powierzchnie zlewni do przekroju

wodowskazowego Rajcza i Cięcina (tabela 3.3).

Tabela 3.3. Powierzchnie zlewni do przekroju wodowskazowego i niekontrolowanego

Rzeka

Wodowskaz

Km

Powierzchnia

zlewni

A

[km

2

]

Soła

Cięcina

58+500

426,9

Soła

Rajcza

75+000

254,0

W tabeli 3.4. zestawiono obliczone wzorem ekstrapolacyjnym wartości przepływów maksy-

malnych rocznych w przekroju wodowska

zowym Cięcina (przekrój niekontrolowany).

Przekrój

wodowskazowy D

Przekrój

wodowskazowy G

Przekrój

niekontrolowany X

A

G

A

D

A

X

background image

41

Tabela 3.4. Przepływy maksymalne roczne

Lp

Rok

Przepływ

Wod.

Cięcina

Q

max

[m

3

/s

Przepływ

Wod.

Rajcza

Q

max

[m

3

/s]

1

1995

87,2

57,2

2

1994

81,9

39,8

3

1993

65,8

42,1

4

1992

44,8

25,5

5

1991

96,8

69,6

6

1990

129

50,3

7

1989

78,8

69,5

8

1988

50,4

70,7

9

1987

69,3

51,5

10

1986

75,5

50,0

11

1985

131

63,5

12

1984

90

58,8

13

1983

142

51,0

14

1982

196

97,5

15

1981

123

79,9

16

1980

222,8

133,0

17

1979

66,7

39,8

18

1978

88,5

52,8

19

1977

104,5

62,4

20

1976

71,2

42,5

21

1975

113,9

68,0

22

1974

109,9

65,6

23

1973

77,1

46,0

24

1972

211,1

126,0

25

1971

85,4

51,0

26

1970

390,4

233,0

27

1969

53,6

32,0

28

1968

180,9

108,0

29

1967

59,6

35,6

30

1966

70,9

42,3

31

1965

174,2

104,0

32

1964

66,5

39,7

33

1963

78,6

46,9

34

1962

96,8

57,8

35

1961

58,6

35,0

36

1960

194,4

116,0

37

1959

237,9

142,0

38

1958

83,8

50,0

39

1957

109,9

65,6

40

1956

58,5

34,9

41

1955

143,4

85,6

42

1954

49,9

29,8

43

1953

66,2

39,5

44

1952

143,4

85,6

45

1951

127,3

76,0

background image

42

O

bliczone przepływy maksymalne roczne przedstawione w tabeli 3.5 porównano na rys.

3.2. z przepływami maksymalnymi o określonym prawdopodobieństwie przewyższenia z

prze

pływami dla długiego ciągu obserwacyjnego.

Tabela 3.5. Prz

epływy maksymalne roczne o określonym prawdopodobieństwie przewyższenia dla

ciągu obserwowanego i obliczonego metoda analogii hydrologicznej

Prawdop.

p

[%}

Ciąg

obserwow.

Q

maxp%

[m

3

/s]

Górna gr.

przedziału

ufności

Q

maxp%

+ σ

[m

3

/s]

Ciąg

obliczony

Q

maxp%

[m

3

/s]

Górna gr.

przedziału

uf

ności

Q

maxp%

+ σ

[m

3

/s]

0,1

365,5

420,1

325,6

380,2

1

271,3

306,4

236,1

271,3

2

242,0

271,5

208,7

238,2

10

171,3

188,1

143,6

160,3

20

138,8

150,6

114,4

126,1

50

91,0

97,4

73,0

79,4

80

59,9

64,1

48,2

52,4

90

49,3

52,6

40,6

43,8

95

42,9

36,4

99

35,4

32,1

0,0

100,0

200,0

300,0

400,0

500,0

600,0

0,1

1

10

100

Prawdopodobieństwo przewyższenia p [%]

Pr

ze

yw

Q

m

ax p%

[m

3/

s]

Rys. 3.2. Krzywe prawdopodobieństwa przepływów maksymalnych rocznych o określonym prawdo-

podobieństwie przewyższenia, ciąg obserwowany (linia niebieska) i ci obliczony metodą analogii hy-

drologicznej (linia czerwowna)

background image

43



4. Literatura

[1] Heo, J.H., Kim, K.D. and Salas, J.D., 2001, Estimation of Confidence Intervals of Quan-

tiles for the Weibull Distribution, Jour. of Stoch. Environmental Research and Risk As-

sessment, 15(4), 284-309.

[2] Kaczmarek Z., 1970, Metody statystyczne w hydrologii i meteorologii, Wydawnictwo

Komunikacji i Łączności, Warszawa.

[3] Kendall, M.G., Stuart, A., 1968, The Advanced Theory of Statistics, Volume 3 – Design

and analysis, and time series, Second edition, Griffin, London.

[4] Sneyers, R., 1975, Sur l'analyse statistique des series d'observations. Note Technique No.

143, OMM-No. 415, Geneve, 192 p.

[5] Sneyers, R., H. Tuomenvirta, R. Heino, 1998, Observations inhomogeneities and detec-

tion of climate change. The case of the Oulu (Finland) air temperature series. Geophysi-

ca, 34(3), 159-178,

[6]

Stedinger J.R., Vogel R.M., Foufoula-Georgiou E., 1993, Frequency analysis of extreme events,

w: Maidment, D.R. (ed.), Handbook of Hydrology, McGraw-Hill, Inc.

background image

44

Załącznik A

TABELE

background image

45

Tabela A1

. Wartości zmiennej standaryzowanej t

p

(

λ)

p

λ

90%

80%

50%

40%

30%

25%

20%

10%

5%

3%

2%

1%

0.5%

0.1%

0.01%

1.5 0.5218 0.6704 1.0392 1.2261 1.4963 1.6824 1.9230 2.7342 3.6069 4.2743

4.8145

5.7539

6.7088

8.9668 12.2602

1.6 0.5713 0.7186 1.0853 1.2734 1.5457 1.7333 1.9755 2.7912 3.6669 4.3356

4.8764

5.8161

6.7705

9.0251 12.3099

1.7 0.6198 0.7654 1.1297 1.3188 1.5932 1.7821 2.0261 2.8463 3.7251 4.3954

4.9370

5.8775

6.8319

9.0844 12.3628

1.8 0.6675 0.8108 1.1725 1.3626 1.6389 1.8292 2.0748 2.8996 3.7817 4.4538

4.9964

5.9380

6.8928

9.1444 12.4182

1.9 0.7142 0.8551 1.2139 1.4049 1.6830 1.8746 2.1219 2.9512 3.8369 4.5109

5.0547

5.9977

6.9533

9.2047 12.4753

2.0 0.7601 0.8982 1.2539 1.4458 1.7257 1.9186 2.1675 3.0014 3.8907 4.5667

5.1118

6.0565

7.0131

9.2653 12.5339

2.5 0.9772 1.0991 1.4381 1.6336 1.9218 2.1208 2.3774 3.2340 4.1423 4.8297

5.3825

6.3379

7.3027

9.5659 12.8371

3.0 1.1765 1.2804 1.6018 1.8002 2.0958 2.3004 2.5641 3.4429 4.3706 5.0704

5.6320

6.6003

7.5758

9.8573 13.1433

3.5 1.3612 1.4467 1.7504 1.9514 2.2537 2.4636 2.7341 3.6342 4.5811 5.2936

5.8641

6.8462

7.8336

10.1369 13.4437

4.0 1.5340 1.6011 1.8875 2.0908 2.3994 2.6142 2.8912 3.8116 4.7775 5.5024

6.0820

7.0781

8.0778

10.4045 13.7355

4.5 1.6968 1.7458 2.0154 2.2208 2.5353 2.7547 3.0379 3.9780 4.9621 5.6992

6.2879

7.2980

8.3102

10.6610 14.0180

5.0 1.8511 1.8824 2.1357 2.3430 2.6631 2.8870 3.1760 4.1350 5.1369 5.8860

6.4835

7.5075

8.5321

10.9073 14.2912

5.5 1.9981 2.0121 2.2496 2.4587 2.7842 3.0123 3.3070 4.2841 5.3033 6.0641

6.6703

7.7078

8.7447

11.1443 14.5556

6.0 2.1386 2.1359 2.3580 2.5689 2.8994 3.1316 3.4317 4.4265 5.4623 6.2346

6.8492

7.9001

8.9491

11.3730 14.8118

6.5 2.2735 2.2544 2.4616 2.6742 3.0096 3.2457 3.5511 4.5629 5.6150 6.3983

7.0212

8.0852

9.1462

11.5940 15.0603

7.0 2.4033 2.3684 2.5611 2.7753 3.1154 3.3553 3.6658 4.6940 5.7619 6.5561

7.1870

8.2639

9.3365

11.8080 15.3017

7.5 2.5287 2.4782 2.6569 2.8725 3.2172 3.4609 3.7762 4.8204 5.9037 6.7084

7.3473

8.4367

9.5209

12.0157 15.5365

8.0 2.6499 2.5843 2.7493 2.9664 3.3156 3.5627 3.8828 4.9426 6.0409 6.8560

7.5026

8.6043

9.6997

12.2175 15.7652

8.5 2.7675 2.6871 2.8388 3.0573 3.4107 3.6613 3.9861 5.0610 6.1739 6.9990

7.6532

8.7670

9.8735

12.4139 15.9882

9.0 2.8817 2.7868 2.9255 3.1454 3.5029 3.7570 4.0862 5.1759 6.3031 7.1381

7.7996

8.9252

10.0426 12.6053 16.2059

9.5 2.9927 2.8837 3.0097 3.2309 3.5925 3.8498 4.1835 5.2876 6.4288 7.2734

7.9422

9.0794

10.2075 12.7920 16.4186

10 3.1009 2.9781 3.0916 3.3141 3.6797 3.9402 4.2781 5.3964 6.5512 7.4053

8.0812

9.2298

10.3683 12.9744 16.6266

11 3.3094 3.1598 3.2493 3.4742 3.8475 4.1142 4.4604 5.6059 6.7873 7.6597

8.3494

9.5201

10.6791 13.3273 17.0299

12 3.5087 3.3333 3.3997 3.6270 4.0075 4.2802 4.6344 5.8060 7.0128 7.9029

8.6060

9.7981

10.9769 13.6660 17.4176

13 3.6999 3.4995 3.5437 3.7732 4.1608 4.4392 4.8010 5.9978 7.2292 8.1364

8.8523

10.0651 11.2632 13.9920 17.7914

14 3.8838 3.6594 3.6820 3.9138 4.3081 4.5920 4.9612 6.1824 7.4375 8.3612

9.0896

10.3224 11.5391 14.3066 18.1526

15 4.0612 3.8135 3.8154 4.0492 4.4501 4.7393 5.1156 6.3603 7.6385 8.5782

9.3187

10.5710 11.8058 14.6109 18.5025

16 4.2329 3.9626 3.9443 4.1801 4.5873 4.8816 5.2649 6.5324 7.8329 8.7881

9.5404

10.8117 12.0641 14.9059 18.8421

background image

46

17 4.3992 4.1069 4.0690 4.3068 4.7202 5.0195 5.4095 6.6992 8.0214 8.9917

9.7554 11.0452 12.3148 15.1924 19.1721

18 4.5608 4.2470 4.1901 4.4298 4.8492 5.1533 5.5498 6.8610 8.2044 9.1895

9.9643 11.2721 12.5585 15.4711 19.4935

19 4.7179 4.3833 4.3078 4.5493 4.9745 5.2833 5.6862 7.0184 8.3824 9.3819

10.1676 11.4930 12.7958 15.7425 19.8067

20 4.8709 4.5159 4.4223 4.6657 5.0965 5.4100 5.8190 7.1717 8.5558 9.5693

10.3657 11.7082 13.0270 16.0073 20.1124

21 5.0201 4.6452 4.5340 4.7791 5.2154 5.5334 5.9484 7.3212 8.7249 9.7521

10.5589 11.9183 13.2528 16.2658 20.4112

22 5.1658 4.7715 4.6429 4.8897 5.3315 5.6538 6.0748 7.4671 8.8900 9.9307

10.7477 12.1235 13.4734 16.5186 20.7034

23 5.3082 4.8949 4.7494 4.9979 5.4449 5.7716 6.1983 7.6098 9.0515 10.1053 10.9323 12.3242 13.6892 16.7660 20.9894
24 5.4476 5.0156 4.8535 5.1037 5.5558 5.8867 6.3191 7.7493 9.2095 10.2762 11.1129 12.5207 13.9004 17.0082 21.2698
25 5.5841 5.1338 4.9555 5.2072 5.6644 5.9994 6.4374 7.8860 9.3642 10.4436 11.2899 12.7132 14.1075 17.2457 21.5447

background image

47

Tabela A2. Kwantyle

χ

2

(

α

test

,

ν

) rozkładu χ

2

(chi-kwadrat),

ν - liczba stopni swobody,

α

test

= prawdopo

dobieństwo przewyższenia

α

test

ν

0.10

0.05

0.025

0.01

ν

1

2.706 3.841

5.024

6.635

1

2

4.605 5.991

7.378

9.210

2

3

6.251 7.815

9.348

11.34

3

4

7.779 9.488

11.14

13.28

4

5

9.236 11.07

12.83

15.09

5

6

10.64 12.59

14.45

16.81

6

7

12.02 14.07

16.01

18.48

7

8

13.36 15.51

17.53

20.09

8

9

14.68 16.92

19.02

21.67

9

10

15.99 18.31

20.48

23.21

10

11

17.28 19.68

21.92

24.73

11

12

18.55 21.03

23.34

26.22

12

13

19.81 22.36

24.74

27.69

13

14

21.06 23.68

26.12

29.14

14

15

22.31 25.00

27.49

30.58

15

Tabela A

3. Wartości kwantyla u

β

dla zadanego poziomu ufności β

β, %

84

90

95

99

u

β

0.994

1.282

1.645

2.326

background image

48

Tabela A4

. Wartości funkcji ϕ(p,λ)

λ

90%

80%

50%

20%

10%

5%

2%

1%

0.1%

1.5

0.522

0.670

1.039

1.923

2.734

3.607

4.814

5.754

8.967

1.6

0.571

0.719

1.085

1.976

2.791

3.667

4.876

5.816

9.025

1.7

0.620

0.765

1.130

2.026

2.846

3.725

4.937

5.877

9.084

1.8

0.667

0.811

1.173

2.075

2.900

3.782

4.996

5.938

9.144

1.9

0.714

0.855

1.214

2.122

2.951

3.837

5.055

5.998

9.205

2

0.760

0.898

1.254

2.167

3.001

3.891

5.112

6.056

9.265

2.5

0.977

1.099

1.438

2.377

3.234

4.142

5.383

6.338

9.566

3

1.176

1.280

1.602

2.564

3.443

4.371

5.632

6.600

9.857

3.5

1.361

1.447

1.750

2.734

3.634

4.581

5.864

6.846

10.137

4

1.534

1.601

1.888

2.891

3.812

4.777

6.082

7.078

10.405

4.5

1.697

1.746

2.015

3.038

3.978

4.962

6.288

7.298

10.661

5

1.851

1.882

2.136

3.176

4.135

5.137

6.484

7.507

10.907

5.5

1.998

2.012

2.250

3.307

4.284

5.303

6.670

7.708

11.144

6

2.139

2.136

2.358

3.432

4.426

5.462

6.849

7.900

11.373

6.5

2.273

2.254

2.462

3.551

4.563

5.615

7.021

8.085

11.594

7

2.403

2.368

2.561

3.666

4.694

5.762

7.187

8.264

11.808

7.5

2.529

2.478

2.657

3.776

4.820

5.904

7.347

8.437

12.016

8

2.650

2.584

2.749

3.883

4.943

6.041

7.503

8.604

12.217

8.5

2.768

2.687

2.839

3.986

5.061

6.174

7.653

8.767

12.414

9

2.882

2.787

2.925

4.086

5.176

6.303

7.800

8.925

12.605

9.5

2.993

2.884

3.010

4.183

5.288

6.429

7.942

9.079

12.792

10

3.101

2.978

3.092

4.278

5.396

6.551

8.081

9.230

12.974

11

3.309

3.160

3.249

4.460

5.606

6.787

8.349

9.520

13.327

12

3.509

3.333

3.400

4.634

5.806

7.013

8.606

9.798

13.666

13

3.700

3.500

3.544

4.801

5.998

7.229

8.852

10.065 13.992

14

3.884

3.659

3.682

4.961

6.182

7.438

9.090

10.322 14.307

15

4.061

3.814

3.815

5.116

6.360

7.638

9.319

10.571 14.611

16

4.233

3.963

3.944

5.265

6.532

7.833

9.540

10.812 14.906

17

4.399

4.107

4.069

5.409

6.699

8.021

9.755

11.045 15.192

18

4.561

4.247

4.190

5.550

6.861

8.204

9.964

11.272 15.471

19

4.718

4.383

4.308

5.686

7.018

8.382

10.168 11.493 15.743

20

4.871

4.516

4.422

5.819

7.172

8.556

10.366 11.708 16.007

21

5.020

4.645

4.534

5.948

7.321

8.725

10.559 11.918 16.266

22

5.166

4.771

4.643

6.075

7.467

8.890

10.748 12.124 16.519

23

5.308

4.895

4.749

6.198

7.610

9.051

10.932 12.324 16.766

24

5.448

5.016

4.854

6.319

7.749

9.209

11.113 12.521 17.008

25

5.584

5.134

4.955

6.437

7.886

9.364

11.290 12.713 17.246

background image

49

Podziałka pearsonowska

99

95

100

90

80 70 60 50 40.

30

20

10 8 7 6 5 4

3

2

1 0.7 0.5

0.3 0.2

0.1

0.05 0.03 0.02

0.01

p,

background image

50


Document Outline


Wyszukiwarka

Podobne podstrony:
Bogaczewicz,hydrologia i nauka o ziemi, Metody obliczania przepływów ze zlewni niekontrolowanejx
Bogaczewicz,hydrologia i nauka o ziemi, Metodyka obliczeń przepływów charakterystycznych
Metody obliczen przeplywow chrakterystycznych w zlewniach rzecznych 04
Metody pomiarów i obliczeń przepływów
Obliczanie przeplywow maksymalnych rocznych
Obliczenie przeplywow maksymalnych rocznych o okreslonym prawdopodobienstwie wystapienia w przekr
cw5 Tabela obliczeń przepływów maksymalnych rocznych dla rzeki Raby dla wodowskazu Gdów w latach6
3 ANALITYCZNE METODY OBLICZANIA PŁYWÓW
Metody obliczeniowe
2008 Metody obliczeniowe 08 D 2008 11 11 21 31 58
Metody Obliczeniowe 2
bryły, METODY OBLICZENIOWE
cw6 Tabela obliczeń przepływów minimalnych rocznych dla rzeki Raby dla wodowskazu Stróża w latach
moo-zadania, Elektrotechnika, Metody obliczeniowe optymalizacji, ćwiczenia
Metody Obliczeniowe HM

więcej podobnych podstron