- •Определение основных расчетных гидрологических характеристик
- •1 Область применения
- •2 Нормативные ссылки
- •3 Термины и определения
- •4 Общие положения
- •5 Определение расчетных гидрологических характеристик при наличии данных гидрометрических наблюдений Общие указания
- •Годовой сток воды и его внутригодовое распределение
- •Максимальный сток воды весеннего половодья и дождевых паводков
- •Расчетные гидрографы стока воды рек весеннего половодья и дождевых паводков
- •Минимальный сток воды рек
- •Наивысшие уровни воды рек и озер
- •6 Определение расчетных гидрологических характеристик при недостаточности данных гидрометрических наблюдений Общие положения
- •Методы приведения рядов гидрологических характеристик и их параметров к многолетнему периоду с учетом материалов кратковременных (менее 6 лет) наблюдений
- •Методы приведения рядов гидрологических характеристик и их параметров к многолетнему периоду при наличии гидрометрических наблюдений 6 лет и более
- •Внутригодовое распределение стока
- •Расчетные гидрографы стока воды рек весеннего половодья и дождевых паводков
- •Минимальный сток воды рек
- •Наивысшие уровни воды рек и озер
- •7 Определение расчетных гидрологических характеристик при отсутствии данных гидрометрических наблюдений Общие положения
- •Годовой сток
- •Внутригодовое распределение стока
- •Максимальный сток воды рек
- •Весеннее половодье
- •Дождевые паводки
- •Гидрографы стока воды рек весеннего половодья и дождевых паводков
- •Минимальный сток воды рек
- •Наивысшие уровни воды рек и озер
- •Примеры расчета а.1 Применение критериев Диксона для анализа резко отклоняющихся значений
- •А.2 Применение критерия Смирнова — Граббса для анализа резко отклоняющихся значений
- •А.3 Анализ однородности ряда, содержащего максимальные расходы воды разного генетического происхождения
- •А.4 Оценка эффективности эмпирической зависимости
- •А.5 Оценка влияния хозяйственной деятельности на параметры ряда годового стока
- •А.6 Использование методики совместного анализа
- •А.7 Пример построения усеченного гамма-распределения для вычисления максимальных расходов воды малой вероятности превышения
- •А.9 Пример восстановления гидрологического ряда с учетом независимой случайной составляющей
- •А.10 Пример восстановления погодичных значений стока с учетом материалов кратковременных наблюдений
- •А. 11 Пример восстановления нормы и квантилей распределения годового стока с учетом кратковременных наблюдений
- •А.12 Расчет годового стока в виде суммы сезонных составляющих по стокоформирующим факторам при отсутствии данных гидрометрических наблюдений
- •А.13 Пример расчета внутригодового распределения стока методом компоновки для лет маловодной и очень маловодной градаций водности
- •А.14 Расчет максимального заторного уровня воды
- •А.15 Расчет наивысшего уровня воды в озере
- •Рекомендации по оценке параметров формул типа I
- •Порядок уточнения ординат кривых редукции осадков и параметров формулы предельной интенсивности
- •Библиография
- •Содержание
- •1 Область применения
- •2 Нормативные ссылки
А.3 Анализ однородности ряда, содержащего максимальные расходы воды разного генетического происхождения
Ряд наблюдений за максимальными расходами воды р. Абавы у х. Сисени включает 21 расход воды весеннего половодья и 15 расходов дождевых паводков. Оценку однородности средних значений и дисперсий при сравнении двух генетически разнородных выборок осуществляют по критериям Стьюдента и Фишера. Вычисленные расчетные значения статистик критериев соответственно равны: t = 2,52 и F = 1,09. Критические значения статистик F* и t* определяют из таблиц [3] путем интерполяции между табличными значениями при nx = ny = 10 и пx = пy =25 для заданного уровня значимости a = 5 %, коэффициента автокорреляции r(1) = 0,2 и коэффициента межрядной корреляции R = 0. В результате получены критические значения t* = 2,04 (для nx = nу = 21), t* = 2,06 (для nx = nу = 15) и F* = 2,31. При сравнении с расчетными значениями статистик можно сделать вывод, что ряд наблюдений не может рассматриваться как единая совокупность вследствие неоднородности средних значений, так как расчетное значение статистики Стьюдента превышает критическое в обоих случаях (n = 15 и n = 21), при этом гипотеза об однородности дисперсий не отклоняется. Поэтому расчеты необходимо осуществлять отдельно для рядов весеннего половодья и дождевых паводков.
А.4 Оценка эффективности эмпирической зависимости
Для расчетов годового стока и слоя стока весеннего половодья при отсутствии данных гидрометрических наблюдений применяют зависимости от стокоформирующих факторов. Одной из таких существующих зависимостей является уравнение для определения слоя поверхностного стока весеннего половодья Y на р. Оке — с. Половское следующего вида:
Y = 0,80Х1 + 0,86Х2 - 104, (А.1)
где X1 = S + Sл + Xос;
S — максимальные запасы воды в снеге, мм;
Sл — запас воды в ледяной корке, мм;
Xос — осадки за период половодья, мм;
X2 = (L · e)/50;
здесь L — глубина промерзания почвы, см;
e — величина осеннего увлажнения почвы, см.
Для оценки эффективности эмпирической зависимости в соответствии с 4.15 применен анализ остатков и построены графики, приведенные на рисунке А.1.
а) — зависимость остатков от времени (e = f(t)); б) — зависимость остатков от значений слоя стока, полученного по эмпирической зависимости (e = f(Y')); в) — зависимость остатков от первого фактора (e = f(Х1)); г) — зависимость остатков от второго фактора (e = f(X2))
Рисунок A.1 — Анализ остатков эмпирической зависимости для расчета слоев половодья
от метеорологических факторов
Из анализа графиков на рисунке А.1 можно сделать следующие выводы:
- с 1967 г. остатки зависят от времени и имеет место существенное систематическое завышение слоя стока половодья, вычисленного по эмпирической зависимости (рисунок А.1, а);
- наклонная полоса рассеяния на рисунке А.1, б показывает, что отклонения от полученной эмпирической зависимости носят систематический характер: отрицательные остатки соответствуют большим по величине значениям расчетных слоев стока, положительные — малым, что свидетельствует о неточном определении свободного члена в уравнении;
- изгиб полосы рассеяния на рисунке А.1, в показывает, что в уравнении необходимо учесть нелинейность зависимости Y от Х1;
- из рисунка А.1, г следует, что коэффициент перед Х2 также определен неверно.
Для уточнения вида и коэффициентов уравнения была собрана дополнительная информация, проведен анализ однофакторных зависимостей и использованы условия построения регрессионного уравнения (6.1). В результате получена следующая эмпирическая зависимость:
, (А.1, а)
где , здесь Х10 — средний максимальный снегозапас в бассейне, мм, осредненный по 10 метеостанциям, для которых коэффициент корреляции снегозапасов со стоком половодья больше 0,5;
gп = Kп·bп, здесь Kп — модульный коэффициент приведенных запасов влаги в почве;
bп = sin(a' + 10°), tg a' = KH, здесь KH — модульный коэффициент промерзания;
Х2 — слой стока за март, мм.
Коэффициент корреляции полученного уравнения равен 0,89. Анализ остатков показал, что полученное эмпирическое уравнение является адекватным.