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: 495
Скачиваний: 6
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
СОДЕРЖАНИЕ
Дальневосточный федеральный университет
1 ГИДРОГРАФ СТОКА И ЕГО ПОСТРОЕНИЕ
2 ХАРАКТЕРИСТИКИ СТОКА И ИХ ОПРЕДЕЛЕНИЕ
РАСЧЕТ ОРДИНАТ И ПОСТРОЕНИЕ ЭМПИРИЧЕСКОЙ И ТЕОРЕТИЧЕСКОЙ КРИВЫХ ОБЕСПЕЧЕННОСТИ РАСХОДОВ
Расчет координат теоретической кривой обеспеченности
ОПРЕДЕЛЕНИЕ КОРРЕЛЯЦИОННОЙ СВЯЗИ МЕЖДУ ГИДРОЛОГИЧЕСКИМИ ХАРАКТЕРИСТИКАМИ
Xi= f(P) можно представить графически, заменив абсолютные значения Xiих безразмерной характеристикой – модульными коэффициентами: ki= f(Pi).Кривая, построенная по безразмерным координатам kiи обеспеченности P, называется эмпирическойкривойобеспеченности гидрологической характеристики. Если гидрологической характеристикой является расход, то Xi= Qi, X0= Q0 и ???????? = Qi/Q0. Построенный график тогда называется кривой эмпирической обеспеченности ряда расходов.
Таким образом, кривая обеспеченности (или кривая вероятности превышения) – это интегральная кривая, показывающая обеспеченность или вероятность превышения (в процентах или в долях от единицы) данной величины среди общей совокупности ряда.
Кривая обеспеченности может быть построена для разных рядов расходов: максимальных, минимальных, среднегодовых и т.д. Соответственно, и называться они будут: кривая обеспеченности максимальных расходов, кривая обеспеченности минимальных расходов, кривая обеспеченности среднегодовых расходов и т.д.
В целях повышения точности кривые обеспеченности обычно строятся на специальных клетчатках вероятности, которые позволяют спрямить эти кривые. Эта специальным образом составленная клетчатка с равномерной шкалой ординат и неравномерной шкалой абсцисс построена с использованием трехпараметрического уравнения гамма-распределения и предназначена для построения эмпирических кривых вероятности гидрометеорологических величин.
На клетчатке вероятности выбирается вертикальный масштаб для Qi таким образом, чтобы можно было отложить значения, превышающие наибольший расход рассматриваемого ряда. В прил. Г показан пример распределения эмпирических точек на клетчатке вероятностей и спрямление их линией, близкой к прямой.
Точки кривой эмпирической обеспеченности для указанного в табл. 3 ряда (61 год наблюдений) показаны на рис. 2.
По кривой обеспеченности можно решить и прямую, и обратную задачи. Прямая задача – это определение значения расхода по заданной обеспеченности.
Формула для перехода от модульного коэффициента заданной обеспеченности к расходу этой же обеспеченности:
QP% KP% Q0 . (8)
Например, чтобы найти расход 75% обеспеченности, надо отложить это значение на шкале Р%, провести вертикаль до пересечения с кривой и на шкале kР% определить значение модульного коэффициента. В приведенном примере k75% = 0,3, тогда Q75% = 0,3·Q0.
В практических расчетах обычно требуется определять расходы редкой повторяемости: расходы, соответствующие малым обеспеченностям (как правило, не более 10%) и большим (от 85% и выше). При расчете расходов редкой повторяемости значения обеспеченности (вероятности превышения) регламентируются нормативными документами.
Рис. 2. Эмпирическая кривая обеспеченности
Так, обеспеченности максимальных расходов (необходимых для расчета водосбросных и водопропускных сооружений гидроузлов) назначаются по СП [6], а обеспеченности минимальных
расходов (для оценки источника водоснабжения) – по СП [7].
Обратная задача, решаемая по кривой обеспеченности, – определение обеспеченности того или иного известного расхода. Например, измерив максимальный расход в реке во время паводка, можно по кривой вероятности превышения получить его обеспеченность. Для этого сначала надо рассчитать модульный коэффициент kiкак отношение измеренного расхода к среднему многолетнему его значению, затем отложить значение коэффициента на оси k, провести горизонтальную линию до пересечения с кривой, опустить перпендикуляр на ось Р% и определить значение Р%. В этих расчетах средний многолетний расход – известная величина, определенная как среднее арифметическое ряда.
При проектировании постоянных речных гидротехнических сооружений расчетные максимальные расходы воды принимают, исходя из ежегодной вероятности превышения, устанавливаемой в зависимости от класса сооружений для двух расчетных случаев – основного и поверочного. Значения вероятностей (Р, %) определяют по СП [6] в соответствии с табл. 4. К значениям расчетных максимальных расходов воды вероятностью превышения 0,01% следует прибавлять гарантийную поправку ∆????????%, рассчитываемую по формуле:
∆????0,01% = ????????0,01% ∙ ????0,01%/√????,
где ???? – коэффициент, характеризующий гидрологическую изученность рек; ???? – число лет наблюдений с учетом приведения к многолетнему периоду; ????0,01% – величина, характеризующая случайную среднюю квадратическую ошибку расчетного расхода воды ежегодной вероятности превышения.
Поправка ∆????0,01% должна приниматься равной не более чем 20% значения максимального расхода воды ????0,01% [5].
Таблица 4
Ежегодные вероятности Р, %, превышения расчетных максимальных расходов воды
Как видно из табл. 4, расчетные максимальные расходы имеют обеспеченность, не превышающую 5%. Чтобы рассчитать эмпирическим способом расход 1,0% обеспеченности, необходимо иметь ряд наблюдений в течение не менее чем 100 лет, а для расхода 0,1% обеспеченности – 1000 лет. Как правило, имеющиеся ряды наблюдений недостаточно продолжительные, чтобы по ним можно было определить эмпирическим методом основной и поверочный расходы. Поэтому в практике расчетов используются теоретические кривые. А параметры уравнений теоретических кривых устанавливаются по ряду наблюденных величин. Эта задача аналогична подбору кривой к эмпирическим зависимостям.
В практике гидрологических расчетов широкое распространение получили математические кривые:
а) биномиальная асимметричная кривая распределения Пирсона III типа;
б) кривые трехпараметрического гамма-распределения С.Н. Крицкого и М.Ф. Менкеля.
Для построения теоретических кривых обеспеченности, которые соответствовали бы эмпирическим кривым, необходимо по данным наблюдений вычислить значения параметров их дифференциального уравнения и произвести его интегрирование.
Практически же достаточно определить триосновныхпараметратеоретической кривой распределения, которые определяют вид теоретической кривой для имеющегося ряда наблюдений:
Таким образом, кривая обеспеченности (или кривая вероятности превышения) – это интегральная кривая, показывающая обеспеченность или вероятность превышения (в процентах или в долях от единицы) данной величины среди общей совокупности ряда.
Кривая обеспеченности может быть построена для разных рядов расходов: максимальных, минимальных, среднегодовых и т.д. Соответственно, и называться они будут: кривая обеспеченности максимальных расходов, кривая обеспеченности минимальных расходов, кривая обеспеченности среднегодовых расходов и т.д.
В целях повышения точности кривые обеспеченности обычно строятся на специальных клетчатках вероятности, которые позволяют спрямить эти кривые. Эта специальным образом составленная клетчатка с равномерной шкалой ординат и неравномерной шкалой абсцисс построена с использованием трехпараметрического уравнения гамма-распределения и предназначена для построения эмпирических кривых вероятности гидрометеорологических величин.
На клетчатке вероятности выбирается вертикальный масштаб для Qi таким образом, чтобы можно было отложить значения, превышающие наибольший расход рассматриваемого ряда. В прил. Г показан пример распределения эмпирических точек на клетчатке вероятностей и спрямление их линией, близкой к прямой.
Точки кривой эмпирической обеспеченности для указанного в табл. 3 ряда (61 год наблюдений) показаны на рис. 2.
По кривой обеспеченности можно решить и прямую, и обратную задачи. Прямая задача – это определение значения расхода по заданной обеспеченности.
Формула для перехода от модульного коэффициента заданной обеспеченности к расходу этой же обеспеченности:
QP% KP% Q0 . (8)
Например, чтобы найти расход 75% обеспеченности, надо отложить это значение на шкале Р%, провести вертикаль до пересечения с кривой и на шкале kР% определить значение модульного коэффициента. В приведенном примере k75% = 0,3, тогда Q75% = 0,3·Q0.
В практических расчетах обычно требуется определять расходы редкой повторяемости: расходы, соответствующие малым обеспеченностям (как правило, не более 10%) и большим (от 85% и выше). При расчете расходов редкой повторяемости значения обеспеченности (вероятности превышения) регламентируются нормативными документами.
Рис. 2. Эмпирическая кривая обеспеченности
Так, обеспеченности максимальных расходов (необходимых для расчета водосбросных и водопропускных сооружений гидроузлов) назначаются по СП [6], а обеспеченности минимальных
расходов (для оценки источника водоснабжения) – по СП [7].
Обратная задача, решаемая по кривой обеспеченности, – определение обеспеченности того или иного известного расхода. Например, измерив максимальный расход в реке во время паводка, можно по кривой вероятности превышения получить его обеспеченность. Для этого сначала надо рассчитать модульный коэффициент kiкак отношение измеренного расхода к среднему многолетнему его значению, затем отложить значение коэффициента на оси k, провести горизонтальную линию до пересечения с кривой, опустить перпендикуляр на ось Р% и определить значение Р%. В этих расчетах средний многолетний расход – известная величина, определенная как среднее арифметическое ряда.
- 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ... 21
Расчет координат теоретической кривой обеспеченности
При проектировании постоянных речных гидротехнических сооружений расчетные максимальные расходы воды принимают, исходя из ежегодной вероятности превышения, устанавливаемой в зависимости от класса сооружений для двух расчетных случаев – основного и поверочного. Значения вероятностей (Р, %) определяют по СП [6] в соответствии с табл. 4. К значениям расчетных максимальных расходов воды вероятностью превышения 0,01% следует прибавлять гарантийную поправку ∆????????%, рассчитываемую по формуле:
∆????0,01% = ????????0,01% ∙ ????0,01%/√????,
где ???? – коэффициент, характеризующий гидрологическую изученность рек; ???? – число лет наблюдений с учетом приведения к многолетнему периоду; ????0,01% – величина, характеризующая случайную среднюю квадратическую ошибку расчетного расхода воды ежегодной вероятности превышения.
Поправка ∆????0,01% должна приниматься равной не более чем 20% значения максимального расхода воды ????0,01% [5].
Таблица 4
Ежегодные вероятности Р, %, превышения расчетных максимальных расходов воды
Расчетные случаи | Классы сооружений | |||
I | II | III | IV | |
Основной | 0,1 | 1,0 | 3,0 | 5,0 |
Поверочный | 0,01* | 0,1 | 0,5 | 1,0 |
*С учетом гарантийной поправки в соответствии с [5] |
Как видно из табл. 4, расчетные максимальные расходы имеют обеспеченность, не превышающую 5%. Чтобы рассчитать эмпирическим способом расход 1,0% обеспеченности, необходимо иметь ряд наблюдений в течение не менее чем 100 лет, а для расхода 0,1% обеспеченности – 1000 лет. Как правило, имеющиеся ряды наблюдений недостаточно продолжительные, чтобы по ним можно было определить эмпирическим методом основной и поверочный расходы. Поэтому в практике расчетов используются теоретические кривые. А параметры уравнений теоретических кривых устанавливаются по ряду наблюденных величин. Эта задача аналогична подбору кривой к эмпирическим зависимостям.
В практике гидрологических расчетов широкое распространение получили математические кривые:
а) биномиальная асимметричная кривая распределения Пирсона III типа;
б) кривые трехпараметрического гамма-распределения С.Н. Крицкого и М.Ф. Менкеля.
Для построения теоретических кривых обеспеченности, которые соответствовали бы эмпирическим кривым, необходимо по данным наблюдений вычислить значения параметров их дифференциального уравнения и произвести его интегрирование.
Практически же достаточно определить триосновныхпараметратеоретической кривой распределения, которые определяют вид теоретической кривой для имеющегося ряда наблюдений:
-
среднюю многолетнюю величину Q0, которая будучи выражена в относительных единицах (модульных коэффициентах), равна единице k0 = 1 ; -
коэффициент изменчивости (вариации) Сv; -
коэффициент асимметрии (несимметричности ряда расходов) Сs.