2015-08-13
722
В основе данного способа восстановления погодичных значений стока лежит пространственная связанность рассматриваемой характеристики стока, которая может быть выражена в виде пространственной корреляционной функции (ПКФ). Чем медленнее затухает ПКФ, тем эффективнее будет данный способ восстановления погодичных значений стока. Предлагаемую схему восстановления погодичных значений стока рекомендуется использовать не только для кратковременных наблюдений за речным стоком от одного до пяти лет, но и для более продолжительных наблюдений (см. 6.8).
Рассматривается использование рекомендуемой методики на примере восстановления годового стока р. Сьюча - д. Каменка, имеющей наблюдения с 1972 по 1976 год. Для восстановления привлекались реки-аналоги в исследуемом районе, наблюдения по которым были приведены к многолетнему периоду согласно 6.7. При восстановлении стока использовались уравнения, отвечающие условиям (6.1).
В каждом году использовалось число уравнений от одного до пяти (по ряду р. Сьюча - д. Каменка имелось 5 лет наблюдений). В некоторые годы из-за невыполнения условий (6.1) восстановление значений стока не произведено.
|
|
|
В таблице А.11 представлены восстановленные значения модулей годового стока q, л/с × км2, N - число уравнений, используемых при восстановлении модулей годового стока, средние из рассчитанных по уравнениям регрессии коэффициенты корреляции R ср, средние значения стандартной погрешности для каждого года σср, а также наименьшие σмин и наибольшие σмакс средние квадратические погрешности восстановления погодичных модулей стока.
Таблица А.11 - Результаты восстановления модулей годового стока р. Сьюча - д. Каменка с учетом кратковременных (1972 - 1976 гг.) наблюдений
| Год | q,л/с × км2 | N | R ср | σср | σмин | σмакс |
| 8,16 | 0,79 | 0,67 | 0,57 | 0,77 | ||
| 7,60 | 0,94 | 0,39 | 0,11 | 0,56 | ||
| 6,88 | 0,76 | 0,90 | 0,81 | 1,05 | ||
| 9,85 | 0,74 | 1,55 | 1,40 | 1,80 | ||
| 4,08 | 0,83 | 0,52 | 0,32 | 0,66 | ||
| 4,96 | 0,78 | 0,84 | 0,66 | 1,02 | ||
| 3,44 | 0,85 | 0,43 | 0,37 | 0,51 | ||
| 3,43 | 0,74 | 0,90 | 0,84 | 0,95 | ||
| 7,29 | 0,83 | 1,36 | 0,89 | 1,54 | ||
| 6,01 | 0,84 | 1,08 | 0,49 | 1,65 | ||
| 4,54 | 0,71 | 0,93 | 0,73 | 1,06 | ||
| 5,80 | 0,87 | 0,79 | 0,48 | 1,04 | ||
| 6,50 | 0,72 | 0,83 | 0,67 | 0,97 | ||
| 6,37 | 0,89 | 0,81 | 0,52 | 1,08 | ||
| 5,84 | 0,86 | 1,08 | 0,43 | 1,55 | ||
| 7,06 | 0,76 | 1,09 | 1,01 | 1,16 | ||
| 9,40 | 0,65 | 1,81 | 1,58 | 1,93 | ||
| 10,6 | 0,81 | 1,72 | 1,14 | 2,00 | ||
| 7,08 | 0,77 | 1,25 | 0,92 | 1,40 | ||
| 8,69 | 0,84 | 0,66 | 0,61 | 0,71 | ||
| 10,3 | 0,82 | 1,25 | 0,87 | 1,41 | ||
| 9,39 | 0,81 | 1,18 | 1,00 | 1,24 | ||
| 7,70 | 0,73 | 0,84 | 0,68 | 0,95 | ||
| 5,18 | 0,67 | 0,88 | 0,75 | 0,96 | ||
| 8,62 | 0,70 | 0,92 | 0,82 | 1,03 | ||
| 10,3 | 0,85 | 1,30 | 0,87 | 1,60 | ||
| 5,01 | 0,76 | 0,87 | 0,56 | 1,07 | ||
| 5,41 | 0,73 | 1,19 | 1,00 | 1,34 | ||
| 7,27 | 0,66 | 1,29 | 1,19 | 1,34 | ||
| 12,0 | 0,73 | 1,67 | 1,67 | 1,67 | ||
| 8,05 | 0,69 | 1,49 | 1,31 | 1,59 | ||
| 7,66 | 0,74 | 1,24 | 1,09 | 1,44 | ||
| 7,71 | 0,73 | 1,88 | 1,40 | 2,19 | ||
| 5,64 | 0,72 | 0,74 | 0,66 | 0,83 | ||
| 4,68 | 0,81 | 1,25 | 0,78 | 1,71 | ||
| 2,86 | - | - | - | - | - | |
| 3,42 | - | - | - | - | - | |
| 6,47 | - | - | - | - | - | |
| 5,43 | - | - | - | - | - | |
| 8,10 | - | - | - | - | - | |
| 9,55 | 0,64 | 1,99 | 1,99 | 1,99 | ||
| 9,47 | 0,67 | 1,26 | 1,23 | 1,29 | ||
| 8,22 | 0,78 | 1,54 | 1,30 | 1,71 | ||
| 9,07 | 0,68 | 1,64 | 1,42 | 1,76 | ||
| 9,62 | 0,63 | 1,84 | 1,84 | 1,84 | ||
| 7,68 | 0,70 | 0,86 | 0,80 | 0,91 | ||
| 8,98 | 0,78 | 0,69 | 0,54 | 0,94 | ||
| 9,80 | 0,70 | 0,95 | 0,92 | 0,99 | ||
| 7,95 | 0,61 | 0,81 | 0,81 | 0,81 | ||
| 9,09 | 0,76 | 1,33 | 0,78 | 1,71 | ||
| 11,0 | 0,76 | 1,14 | 1,12 | 1,16 | ||
| 6,90 | 0,73 | 1,07 | 0,86 | 1,30 |
По восстановленным данным рассчитывают параметры распределения ряда (среднее значение, коэффициент вариации). Отношение коэффициента асимметрии к коэффициенту вариации и коэффициент автокорреляции определяют по групповой оценке согласно 5.7.
|
|
|
