Методы обработки гидрологической информации

33 Выводы: 1. Получено уравнение линейной регрессии, связывающее среднегодовые рас-ходы (м3/с) базового и восстанавливаемого ряда 17,1Qo42,1)Qo(Qiv−⋅= 2. Уравнения линейной регрессии можно рекомендовать для практических расчетов, так как выполнены все четыре условия нормативного документа [13]: 10ni=; 7,0861,0ria>=; 2983.9r/ria>=σ; 2788.4k/kr>=σ. 3. Восстановленный гидрологический ряд имеет средний многолетний расход 49,16 м3/с. Контрольные вопросы: 1. Как найти уравнение линейной регрессии двух гидрологических рядов в среде Mathcad? 2. Как найти границы доверительных интервалов уравнения линейной регрес-сии? 3. Назовите условия, при выполнении которых уравнение линейной регрессии можно рекомендовать для практических расчетов. 4. Как выполнить расчет восстанавливаемого гидрологического ряда? 5. Для чего в данной лабораторной работе используется генератор псевдослу-чайных чисел? 6. Как построить эмпирическую кривую вероятности превышения среднегодовых расходов? 7. Напишите формулы для погрешностей вычисления коэффициента парной корреляции и коэффициента регрессии. Лабораторная работа № 5. ГЕНЕРАЦИЯ ГИДРОЛОГИЧЕСКОГО РЯДА ПО ОСНОВНЫМ ХАРАКТЕРИСТИКАМ При решении некоторых гидрологических задач необходимо иметь ряды продолжительностью в несколько сотен и даже тысяч лет. Поскольку ряды такой продолжительности отсутствуют, были разработаны методы моделирования искусственных гидрологических рядов. При использовании этих методов вначале производится оценка параметров распределения имеющегося эмпирического ряда, а затем моделируется искусственный ряд с такой же статистической структурой, но гораздо большей продолжительности. В основе моделирования искусственных гидрологических рядов лежит метод Монте-Карло – это метод решения математических задач при помощи моделирования СВ. Если вероятностная структура ряда соответствует модели СВ, процесс моделирования включает следующие этапы.