1 / 20

Anyagáramok meghatározásának hibája és a becslés pontosításának lehetőségei

Anyagáramok meghatározásának hibája és a becslés pontosításának lehetőségei. 140. 1.00. 120. 0.80. 100. 0.60. 80. Koncentráció, P [mg/l]. Vízhozam, Q [m 3 /s]. 60. 0.40. 40. 0.20. 20. 0. 0.00. J. F. M. A. M. J. J. A. A. S. O. N. D.

beau
Télécharger la présentation

Anyagáramok meghatározásának hibája és a becslés pontosításának lehetőségei

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. Anyagáramok meghatározásának hibája és a becslés pontosításának lehetőségei

  2. 140 1.00 120 0.80 100 0.60 80 Koncentráció, P [mg/l] Vízhozam, Q [m3/s] 60 0.40 40 0.20 20 0 0.00 J F M A M J J A A S O N D Terhelés számítása vízminőségi és vízhozam idősorokból A becslés hiányos mintavételből származó pontatlanságának meghatározása • Hiba statisztikai alapon a mintavételi gyakoriság függvényében • Eltérő mintaszám (NQ >> nC) • Rövididejű árhullámok (kisvízfolyások!)

  3. A középérték meghatározásának hibája: Korr. tapasztalati szórás a becslés p konfidencia szinthez tartozó relatív hibája. középérték Anyagáram (terhelés) meghatározásának hibája Xi = Li = Qi Ci Két, egymástól nem feltétlenül független változó (Q és C) szorzatának várható értékére és szórására vonatkozó összefüggés szerint: Az anyagáram varianciája a szorzat várható értékére és szórására vonatkozó összefüggésből:

  4. Ha Q-ra és C-re azonos számú minta (n) áll rendelkezésre, az összefüggéseket formálisan átírva a terhelés relatív szórása a kovarianciát tartalmazó tagok nélkül: Ha NQ > nC, a szórás N adatból csak a vízhozamokra (Q) áll rendelkezésre, a koncentráció (C) és a vízhozam szorzatából számítandó terhelés (L) relatív szórását csak közelíteni tudjuk. Feltéve, hogy nem függvénye a mintaszámnak, a terhelés relatív szórásának számítására az alábbi összefüggést alkalmazhatjuk:

  5. Éves átlagok becslésében elkövetett relatív hiba (α, %) p = 95%

  6. Torkolati anyagmérlegek hibája

  7. A Duna és mellékvízfolyásainak oldott szervetlen P anyagáramai és a becslés hibája

  8. Mekkora lehet a becslés hibája? • Hazai felszíni vízminőségi monitoringnál alkalmazott heti-kétheti mintavételnél az éves Old P és Össz P terhelést átlagosan 20-40 % hibával tudjuk becsülni. • A legtöbb európai államban havi mintavételezést végeznek, melynek pontatlansága a 30-50 %-ot elérheti. • A Víz Keretirányelv a tápanyagok mennyiségének meghatározására kötelezően évi 4 mintavételt ír elő, melyből az éves anyagáramok meghatározásának hibája meghaladhatja a 80-100 %-ot.  A tápanyagterhelés beavatkozások megtervezéséhez elegendő pontossággal történő meghatározásához legalább kétheti mintavételezés szükséges.  A folyók és a csatlakozó mellékfolyók torkolatára számított anyagmérlegek (felvíz + mellékfolyó = alvíz) a mintavételi hibák miatt nem teljesülhetnek, ha a folyóbeli anyagáram meghatározásának a mintavételezés pontatlanságaiól származó hibája nagyságrendileg azonos vagy meghaladja a mellékfolyó anyagáramát.

  9. Alkalmazás hazai nagy folyókra (Duna, Tisza, Maros, Zagyva, Sajó, Zala) Empirikus összefüggés a becslés hibáját meghatározó relatív szórás és a középvízhozam között Éves anyagáram becslésének várható hibája különböző mintavételi gyakoriság esetén

  10. Alkalmazás hazai kisvízfolyásokra (Balatoni kisbefolyók, Q = 0.01 - 0.3 m3/s) • A kisebb vízfolyásokra a relatív szórás és a középvízhozam között felállított empirikus összefüggés nem terjeszthető ki. • Az éves terhelés meghatározásának hibája 20 – 80 % között van. • A ferde eloszlások miatt a terhelést nagyobb valószínűséggel becsüljük alul, mint felül, de többéves átlagban a hibák kiegyenlítődnek.

  11. Az anyagáram számítás pontosításának lehetősége (a vízhozam idősorból származó többlet információ kihasználása, ha NQ >> nC) • Hosszú adatsor (Qi,Ci) nem áll rendelkezése: • Átlagolásos módszerek • Aránybecslés • Hiányzó koncentráció adatok pótlásával • Regressziós módszerek • Klaszterezés

  12. napi vízhozam, havi koncentráció (Dolan et al., 1981); napi vízhozam, háromhavi konc. (Dolan et al., 1981); egyszerű számtani átlag (Dolan et al., 1981); havi vízhozam és koncentr. (Ferguson, 1987); háromhavi vízhozam és konc. (Ferguson, 1987); rétegzett átlagterhelés (Verhoff at al, 1980) Az éves átlag terhelés becslésre kidolgozott átlagolási módszerek

  13. (Cochran, 1967); (Hartley és Ross, 1954); (Quenouille, 1959); (Mickey, 1959); (Beale, 1962); (Tin, 1965) Az éves átlag terhelés becslésre kidolgozott aránybecslő módszerek

  14. Az éves anyagáramok becslésében elkövetett hiba csökkentése az aránybecslés módszerének alkalmazásával aránybecslés

  15. Regressziós módszerek Vízhozam – koncentráció, vízhozam – terhelés kapcsolata:

  16. Vízhozam és az összes P koncentráció kapcsolata (Eger-patak, 1988-98) P terhelés - vízhozam kapcsolata (Zala, 1992 - 1997)

  17. A becslés hibája (%) 15 10 5 0 -5 -10 -15 -20 -25 -30 Egyszerű Javított Aránybecslő Rétegzett Lineáris Kétváltozós Szezonális Skatulya átlagolás (I) átlagolás (II) (III) arányb.(IV) regr.(V) regr.(VI) regr.(VII) (VIII) A terhelés becslés pontosítása A terhelés becslést javító módszerek alkalmazása a Zalára (Zalaapáti, 1992-1998): a becslés átlagos hibája és szórása (a hiba a napi adatokból ismert terheléstől való eltérést jelenti) Az éves terhelés bizonytalansága a törzshálózati mintavételezésre támaszkodó becsléshez képest (26 minta/év) a felére-harmadára csökkenthető. A pontosító módszerek alkalmazásának feltétele a folyamatos (napi) vízhozam mérés.

  18. Nyár 2 R = 0.93 Máj, szept, okt 2 R = 0.83 Hóolvadás 2 R = 0.94 2 R = 0.74 Szezonális regresszió a P terhelés és a vízhozam között és a becslés „javítása” (Eger-patak) November - április Vegetációs időszak (május-október) 500 1000 800 400 600 300 ÖP (mg/s) ÖP (mg/s) 400 200 200 100 0 0 0 0.5 1 1.5 2 0 0.5 1 1.5 2 3 3 Q (m /s) Q (m /s)

  19. Javasolt eljárás: • Árhullámok szeparálása (kisvizes időszak szétválasztása a nagylefolyásoktól), • Kisvizes időszakokban az alapterhelés az aránybecsléssel számítható, • Az árhullámokhoz a múltbeli mérések alapján kiterjesztett vízhozam – koncentráció összefüggések felállításával (regresszió, „skatulya” módszer) számíthatjuk a terhelést. Az alkalmazás feltétele a folyamatos (napi) vízhozam mérés és múltbeli észlelési adatok nagy lefolyások időszakában A becslést pontosító módszerek alkalmazása kisvízfolyásokon Dinamikus vízjárás, rövid lefolyási idő, ferde eloszlások, Vízhozam – terhelés kapcsolata nem lineáris  Az adatok rétegezése ajánlott,  Az aránybecslés nem elegendő a pontosításhoz, ha a koncentráció lefolyással növekszik.

  20. (a) (b) A Balaton négy medencéjének vízfolyások által közvetített foszforterhelése a rutin eljárások során alkalmazott átlagolásos módszerekkel és a javított becsléssel A tartományok a becslés 95 %-os konfidenciaszinthez tartozó hibáját jelölik

More Related