Файл: Крюкова С.В. Контроль загрязнения природной среды анализ данных загрязнения. Лабораторный практикум.pdf

16

,

σ

*

r

r

t 

  где 

1

1

σ

2







N

r

r

,                                   (1)

где 

r

σ

 – стандартное отклонение для распределения коэффициентов

корреляции генеральной совокупности.

Далее определяется критическое значение t

кр 

(



,



), где уровень зна-

чимости 



 принимается равным 5%, а число степеней свободы n = N - 1,

где N – длина ряда (концентрации ЗВ или метеопараметров), t

кр

 можно

рассчитать с помощью статистической функции «Excel» «стьюдраспобр».

Сравниваем t* по модулю с t

кр

.

Если |t*| > t

кр

, нулевая гипотеза отвергается, коэффициент корреля-

ции значим, т.е. между двумя переменными существует статистически
значимая прямая (или обратная, в зависимости от знака) связь.

Если |t*| < t

кр

, нулевая гипотеза принимается, коэффициент корреля-

ции незначим, т.е. между двумя переменными статистически значимая
связь  отсутствует.

Цель  работы

Провести  корреляционный  анализ  концентрации  загрязняющих

веществ  (ЗВ)  и  метеорологических  параметров  за  заданные  сутки.

Исходные  данные

Вариант работы тот же, что в лабораторной работе №1. Рекомен-

дуется выбрать  день с наибольшим  количеством данных.

Задание

1. Вычислить коэффициенты корреляции:  между самими загрязняю-

щими веществами, между загрязняющими веществами и метеопарамет-
рами,  а  также  между  самими  метеопараметрами  (см.  Приложение  3).

2. Значения  коэффициентов  корреляции  округлить до сотых, от-

редактировать шапку таблицы. Ниже представлен фрагмент отредак-
тированной корреляционной матрицы, полученной в «Excel».

CO
NO
NO

2

CO

1.0

0,89
0,80

NO

1.0

0,81

NO

2

1.0

17

3. Проверить на значимость все полученные коэффициенты корре-

ляции. Заполненную таблицу вставить в презентацию (пример запол-
нения таблицы представлен в табл. 4).

4. Выделить цветом или шрифтом значимые коэффициенты корре-

ляции в корреляционной матрице и проанализировать полученную кор-
реляционную матрицу (см. Приложение 4.3). Отредактированную кор-
реляционную матрицу вставить в презентацию.

5. На основе анализа корреляционной матрицы сделать вывод о вза-

имозависимости переменных, пользуясь табл. 3.

6. Построить три диаграммы рассеивания (см. пример на рис.2)

для переменных:

– с наибольшим значимым положительным коэффициентом кор-

реляции;

– с наибольшим значимым отрицательным коэффициентом корре-

ляции;

–  с наименьшим по модулю значимым коэффициентом корреляции.

№

1
2

Сравниваемые

переменные

NО-CO

PM10-CO

Значение

коэффициента

корреляции r

0.89

0,08

σ

r

0,0245
0,1171

t*

36,324
0,6831

t

кр

1,99
1,99

Вывод:

значимый или

незначимый

значимый

незначимый

Таблица  4

Значения коэффициентов корреляции

18

Лабораторная работа №4

Анализ  временных  рядов  концентрации  загрязняющих

веществ  на  территории  Санкт-Петербурга

Цель  работы

Исследовать динамику  временных рядов концентрации примесей

за заданный период времени.

Исходные  данные

Вариант работы задаётся преподавателем индивидуально.

Задание

1. Построить графики распределения концентрации загрязняющих

веществ (ЗВ) за заданный период времени. Определить наличие неде-
льного хода.

2. Найти среднесуточные значения концентрации ЗВ (см. Приме-

чание) и построить графики среднесуточных концентраций за 2 недели.
Сопоставить  со среднесуточной  ПДК

СС

.

3. Найти максимальные суточные значения концентрации ЗВ и по-

строить графики максимальных концентраций за 2 недели. Сопоставить
с максимально-разовой ПДК

МР

.

4. Заполнить табл.5 (ниже, в табл.5 дан пример заполнения), внеся

в неё найденные максимальные и минимальные значения концентраций
за 2 недели, указать исследуемый временной интервал, номер и адрес
станции наблюдения. Проанализировать таблицу.

ПДК

ПДК

мр

ПДК

сс

   5              3

ЗВ

СО

Число дней

всего

выше
ПДК

мр

   14          –

Максимальная

концентрация ЗВ,

дата, день недели,

время, скорость и

направление ветра

2,57мг/м

3

 ,

15.01(пятн.), 17:40,

0,32м/с, 172(Ю)

Минимальная

концентрация ЗВ,

дата, день недели,

время,скорость и

направление ветра

0,18 мг/м

3

,

15.01(пятн.), 01:20,

0,91м/с,   117(В-ЮВ)

Таблица  5

Максимальные и минимальные концентрации 3В

19

5. Построить графики изменения метеорологических параметров

за заданный период времени.

6. Определить какой метеорологический параметр оказывает наи-

большее влияние на загрязнение воздуха.

Примечание:  средние,  максимальные  и  минимальные  значения

концентраций можно найти с помощью инструмента анализа «Описа-
тельная статистика» из пакета «Анализ данных» в «Excel».

20

Лабораторная работа №5

Исследование  влияния  инверсии  на  загрязнение

атмосферного  воздуха

Основные  сведения

В  результате  хозяйственной  деятельности  человека  в  атмосфере

появляется большое количество загрязняющих веществ, что наиболее
характерно для крупных городов. Резкое возрастание концентраций за-
грязняющих веществ происходит в период возникновения неблагопри-
ятных метеорологических условий, способствующих накоплению про-
мышленных и автомобильных выбросов в нижних слоях атмосферы.
К таким неблагоприятным условиям относится инверсия, представля-
ющая собой задерживающий слой теплого воздуха, который препятст-
вует  рассеиванию  примесей  по  вертикали.  Возникают  инверсии  под
воздействием радиационных и адвективных факторов, кроме того, ре-
льеф местности, крупные водоёмы и парки создают дополнительные
условия для их образования. Инверсия усиливается в глубоких впади-
нах, котловинах, обрывах, долинах рек. Холодный воздух опускается и
подтекает под тёплый воздух,  образуя “озеро холода”.

Главными характеристиками инверсий температуры является их

мощность, интенсивность и температурный градиент. Мощность ин-
версии  определяют  по  разнице  между  верхней  и  нижней  границами
инверсии, выраженной в метрах. Интенсивность инверсии – это раз-
ница температур на её границах (°C).

Вертикальный температурный градиент –

изменение температуры

с  ростом  высоты  над  уровнем  моря,  взятое  на  единицу  расстояния.
Считается положительным, если температура с высотой падает. В об-
ратном  случае,  когда  температура  при  подъёме  повышается,  образу-
ется  обратный  (инверсионный)  вертикальный  градиент,  которому
присваивается знак минус. В тропосфере вертикальный температурный
градиент в среднем составляет 0,65°C/100 м. В тёплое время года, ко-
гда близкий к поверхности земли слой воздуха достаточно нагрет, ха-
рактерно понижение температуры с высотой, причём величина падения
превышает даже 1°C на каждые 100 м подъёма. Зимой, при сильном
охлаждении поверхности земли и приземного слоя воздуха, температура
часто не понижается, а растет с высотой, т. е. возникает инверсия тем-