Файл: Практикум Составители Л. И. Шевелева, В. И. Максименко, А. Г. Голикова.docx

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 27.10.2023

Просмотров: 485

Скачиваний: 6

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

В данном случае значение Csлежит между Cs= 2,5Cvи Cs= 3,0Cv. Выбирают большее из полученных, т.е. принимают Cs= 3,0Cv.

Далее обращаются к таблице модульных коэффициентов при Cs= 3,0Cv(прил. Б, табл. Б5) и для значения Cv= 0,49 выписывают значения модульных коэффициентов kрпри разных величинах обеспеченности. В таблице даны значения kрпри Cv= 0,4 и Cv= 0,5. Методом интерполяции определяют все коэффициенты kрдля Cv= 0,49. Расчет этих коэффициентов приведен в табл. 8, а теоретическая кривая обеспеченности показана на рис. 4.

По заданию необходимо определить расход 1% обеспеченности. При Cv= 0,4: k1% = 2,25; при Cv= 0,5: k1% = 2,66. Методом интерполяции определяют модульный коэффициент при Cv= 0,49: k1% = 2,62. Расход 1% обеспеченности рассчитывают по формуле (8):

Q1% = 2,62  234 = 613 м3/с.

Расчет статистик 2

и 3

Таблица 7




Q

Ki= Qi/Q0

LgKi

KiLgKi

514

2,195549

0,341543

0,749875

480

2,050318

0,311821

0,639333

380

1,623169

0,210364

0,341456

350

1,495024

0,174648

0,261103

346

1,477938

0,169656

0,250741

325

1,388236

0,142463

0,197773

312

1,332707

0,124735

0,166235

312

1,332707

0,124735

0,166235

295

1,260091

0,100402

0,126516

290

1,238734

0,092978

0,115175

280

1,196019

0,077738

0,092976

276

1,178933

0,071489

0,084281

255

1,089232

0,03712

0,040433

250

1,067874

0,02852

0,030456

215

0,918372

-0,03698

-0,03396

208

0,888471

-0,05136

-0,04563

203

0,867114

-0,06192

-0,0537

196

0,837213

-0,07716

-0,0646

185

0,790227

-0,10225

-0,0808

155

0,662082

-0,17909

-0,11857

154

0,65781

-0,1819

-0,11966

152

0,649267

-0,18758

-0,12179

147

0,62791

-0,2021

-0,1269

120

0,51258

-0,29024

-0,14877

118

0,504037

-0,29754

-0,14997

110

0,469865

-0,32803

-0,15413

106

0,452779

-0,34411

-0,15581

104

0,444236

-0,35239

-0,15654

98,6

0,42117

-0,37554

-0,15817

86,8

0,370766

-0,4309

-0,15976







= –1,49088

= 1,413832


На построенную теоретическую кривую обеспеченности (рис. 4) накладывают точки эмпирической кривой, координаты которой рассчитаны в табл. 6 и приведены на рис. 3. Это позволяет оценить правильность построения теоретической кривой обеспеченности:


полученная теоретическая кривая на большей ее части должна проходить близко к эмпирическим значениям координат. Большие отклонения свидетельствуют о неправильном подборе теоретической кривой.

Таблица 8

Расчет значений модульных коэффициентов

P,%

При Сv = 0,4

При Сv = 0,5

При Сv = 0,49

0,001

4,69

6,3

6,14

0,01

3,78

5

4,88

0,03

3,41

4,34

4,25

0,05

3,23

4,1

4,01

0,1

3

3,75

3,68

0,3

2,64

3,22

3,16

0,5

2,48

3

2,95

1

2,25

2,66

2,62

3

1,91

2,17

2,14

5

1,75

1,94

1,92

10

1,52

1,63

1,62

20

1,29

1,33

1,33

25

1,21

1,23

1,23

30

1,14

1,15

1,15

40

1,03

1,01

1,01

50

0,93

0,9

0,90

60

0,84

0,79

0,80

70

0,76

0,7

0,71

75

0,72

0,65

0,66

80

0,67

0,6

0,61

90

0,57

0,48

0,49

95

0,49

0,41

0,42

97

0,45

0,36

0,37

99

0,37

0,29

0,30

99,5

0,34

0,25

0,26

99,7

0,31

0,23

0,24

99,9

0,27

0,19

0,20





Рис. 4. Теоретическая кривая обеспеченности
  1. 1   ...   4   5   6   7   8   9   10   11   ...   21

ОПРЕДЕЛЕНИЕ КОРРЕЛЯЦИОННОЙ СВЯЗИ МЕЖДУ ГИДРОЛОГИЧЕСКИМИ ХАРАКТЕРИСТИКАМИ



Происходящие в природе явления настолько сложны и многообразны, что полный учет всех факторов, влияющих на эти явления, оказывается затруднительным. Например, расход весеннего половодья зависит не только от мощности снежного покрова, но и от количества весенних осадков, скорости нарастания положительных температур, предварительного увлажнения почвы и других факторов. В связи с невозможностью учета всех этих факторов зависимость между максимальным расходом половодья и мощностью снежного покрова имеет приближенный характер.

Если некоторая функция у зависит не только от переменных x1, х2... хn, но и от других причин, то связь между уи x1, х2... хnназывается неточной, или корреляционной.

При наличии корреляционной зависимости каждому значению аргумента может соответствовать несколько значений функции.

При функциональной зависимости каждому значению аргумента соответствует одно, вполне определенное значение функции. К функциональным зависимостям относятся все законы физики, химии и т. д.

Корреляционную зависимость можно выразить аналитически, т.е. подобрать уравнения, связывающие х и у корреляционно. Такие уравнения называются уравнениями регрессии.

Прямая, проведенная так, что сумма квадратов отклонений от нее ординат уотдельных точек наименьшая, даст наиболее вероятные значения у при заданном х. Эта прямая называется линией регрессии у по х.

Прямая, проведенная так, что сумма
квадратов отклонений от нее абсцисс xотдельных точек наименьшая, даст наиболее вероятные значения х при заданном у. Эта прямая называется линией регрессии х по у.

Мерой тесноты связи между рассматриваемыми величинами служит коэффициент корреляции, выражаемый формулой:

yiy0xix0

r

, (13)



где х0 и у0 среднеарифметические значения членов каждого ряда; хiи уi соответственно, наблюденные значения рассматриваемых характеристик.

Если вести обозначение хi= хi х0 и уi= уi у0, то выражение (13) примет вид:

xiyi


i

i
r 

x2 y2

. (14)

Значения r колеблются от –1 до +1. Чем ближе к единице, тем теснее связь между рассматриваемыми величинами. В пределе, при r = ± 1, связь становится функциональной. В гидрологических расчетах зависимости считают удовлетворительными, если коэффициент корреляции rмежду стоком в приводимом пункте и пункте-аналоге не менее 0,7 [5]. Коэффициент корреляции может быть отрицательным это показатель обратной зависимости между рассматриваемыми параметрами. Следует отметить, что при выборе рек-