Результаты статистической обработки натурной информации

Результатом статистического анаС учетом возрастающего ухудшения лиза натурной гидрологической и гидэкологического состояния поверхнострохимической информации является поных водотоков изучение процессов получение аналитических кривых ступления, распределения и трансфоробеспеченности для математического мации загрязняющих веществ в моделирования концентрации биогенводотоках является актуальной задачей, ного загрязнения малой реки в створе В настоящей работе загрязнение поверполного смешения в результате поступхностных вод рассматривается как веления сточных вод с сельскохозяйственроятностный процесс. Данный метод ных территорий. Малые реки — это основан на предположении о случайноводотоки, протекающие в одной геограсти процесса формирования концентфической зоне, имеющие характерные рации загрязнения. Стохастичность особенности, связанные с климатичесобусловлена множеством факторов — кими, гидрогеологическими, гидробиоклиматических, антропогенных, биолологическими и гидрохимическими пагических, морфологических, определяраметрами. К малым рекам относятся ющих величину концентрации загрязвсе водотоки с длиной русла до 200 км няющего вещества в контрольном и площадью водосбора до 2000 км2, створе. Определением расчетных гидСледует отметить слабую изученность рологических характеристик с учетом гидрохимических и гидрологических их стохастической природы занимались характеристик малых рек НечерноземС. Крицкий, М. Мендель, А. Чеботарев, ной зоны Российской Федерации. А. Рождественский, М. Михалев, Гидравлика и инженерная гидрология А. Резняковский, Е. Блохинов, Г. Сванидзе и др. В отличие от гидрологических характеристик гидрохимические параметры изучены слабо. Это обусловлено короткими сроками наблюдений, редким отбором проб, трудоемкостью определения количественной оценки величин концентраций загрязняющих веществ. В настоящей работе процесс загрязнения малых водотоков рассматривается как стохастический. Математическое моделирование методом Монте-Карло (метод статистических испытаний) предусматривает расширение рядов на основе полученных статистических результатов обработки натурной информации. Удлинение экспериментальных рядов наблюдений математическими методами в настоящее время является наиболее доступным при изучении природных процессов. В основу исследований положены результаты наблюдений государственной службы Росгидромет РФ. Вологодская область относится к его северному отделению. На территории области выбран ряд рек бассейна Северной Двины. Малые реки, типичные для этой природно-климатической зоны, являются притоками реки Сухоны: Лежа, Двинница, Верхняя Ерга; Кичменга -приток реки Юг. Река Лежа — левый приток, впадающий в реку Сухону в верхнем течении. Двинница и Верхняя Ерга — правые притоки Сухоны соответственно в среднем и нижнем течении. Река Кичменга впадает в Юг в среднем течении. Период наблюдений за водными объектами составляет 15-2 8 лет. Выбранные водные объекты относятся к водотокам четвертой категории. Четвертая категория предусматривает осуществление гидрологических и гидрохимических наблюдений лишь в определенные гидрологические фазы водотока. В среднем количество наблюдений за год по каждому ингредиенту составляет от 7 до 15 проб. На каждом водотоке оборудован один гидрометрический пост наблюдений, совмещенный с гидрохимическим постом. Следует отметить, что в 90-е годы прошлого столетия число наблюдений было сокращено и часто носило выборочный характер. Начальным этапом обработки натурной информации является формирование банка данных натурных наблюдений (БДНН). Натурная гидрометрическая и гидрохимическая информация, предоставленная Росгидрометом, преобразована в электронные таблицы в системе Microsoft Office Excel. Банк данных натурных наблюдений представляет собой набор файлов, содержащих исходную информацию по каждой реке. Каждый файл БДНН состоит из следующих совместных характеристик: расход реки, азот аммонийный, азот нитритный, азот нитратный, фосфор минеральный и фосфор общий. Гидрохимические и гидрологические параметры располагаются в хронологической последовательности, общий период наблюдений — с 1978 по 2006 г. Натурная информация связана с датой отбора проб. При выборе методов оценки натурной информации проведен литературный анализ возможных способов расчета выборочных оценок статистических параметров. В основу обработки данных натурных наблюдений положен метод моментов, широко используемый в практических расчетах. Результаты основных статистических параметров совместных многолетних гидрологических и гидрохимических характеристик натурных данных приведены в таблицах 1…4. Расчеты выполнены согласно приведенному списку литературных источников с использованием результатов натурного эксперимента (Государственный водный кадастр. Разд. 1. : Поверхностные воды. — Сер. 2. Ежегодные данные о качестве поверхностных вод. — Ч. 1. Реки и каналы. -Т. 1 (28)РФ. Бассейны рек на территории Архангельской, Вологодской областей и Республики Коми). По результатам статистической обработки натурных наблюдений за гидрологическими и гидрохимическими ПРИРОДООБУСТРОИСТВО Таблица 1 Результаты статистической обработка данных натурных наблюдений по реке Леже ПоказательРасход, м3/сАзот аммонийный, мг/лАзот нитритный, мг/лАзот нитратный, мг/лФосфор минеральный, мг/лФосфор общий, мг/л Количество значений636363626161 Максимальное значение3011,320,1071,310,1660,214 Минимальное значение0,52000,0100,01 Среднее арифметическое значение42,430,240,0130,230,0320,06 Коэффициент асимметрии Cs1,892,53,092,612,451,84 Коэффициент эксцесса Се2,678,559,418,237,633,98 Дисперсия D53020,050,00050,0660,00090,002 Стандартное отклонение а72,810,230,0220,260,030,042 Коэффициент вариации Cv1,720,961,691Д10,940,7 Отношение CJCy1,12,61,832,342,62,64 Коэффициент автокорреляции-0,190,48-0,120,080,120,15 Отношение Неймана2,371,032,241,821,751,65 Таблица 2 Результаты статистической обработки данных натурных наблюдений по реке Двиннице ПоказательРасход, м3/сАзот аммонийный, мг/лАзот нитритный, мг/лАзот нитратный, мг/лФосфор минеральный, мг/лФосфор общий, мг/л Количество значений157160160159158134 Максимальное значение3366,230,150,920,4750,59 Минимальное значение0,0900000 Среднее арифметическое значение40,100,570,010,150,040,06 Коэффициент асимметрии Cs2,404,764,742,34,434,58 Коэффициент эксцесса Се5,4936,9330,256,5525,8629,85 Дисперсия D5318,290,420,00030,0310,0030,0045 Стандартное отклонение о72,930,650,0170,180,0570,067 Коэффициент вариации Cv1,821,132,081,151,631,07 Отношение С/Сч1,781,651,731,651,771,88 Коэффициент автокорреляции0,080,13-0,110,160,110,05 Отношение Неймана1,324,212,2822,734,28 Гидравлика и инженерная гидрология Таблица 3 Результаты статистической обработка данных натурных наблюдений по реке Верхняя Ерга ПоказательРасход, м3/сАзот аммонийный, мг/лАзот нитритный, мг/лАзот нитратный, мг/лФосфор минеральный, мг/лФосфор общий, мг/л Количество значений147153156152148131 Максимальное значение3041,920,0920,450,0920,302 Минимальное значение0,1500000 Среднее арифметическое значение13,110,450,0030,090,010,04 Коэффициент асимметрии Cs7,161,146,891,691,924,03 Коэффициент эксцесса Се65,420,3453,062,995,2722,15 Дисперсия D878,990,210,00010,010,00020,001 Стандартное отклонение т29,650,460,010,090,020,04 Коэффициент вариации Cv2,261,013,071,021,000,90 Отношение С,/Су3,161,132,251,651,914,48 Коэффициент автокорреляции-0,030,360,110,090,24-0,02 Отношение Неймана2,051,261,781,771,501,92 Таблица 4 Результаты статистической обработки данных натурных наблюдений по реке Кичменге ПоказательРасход, м3/сАзот аммонийный, мг/лАзот нитритный, мг/лАзот нитратный, мг/лФосфор минеральный, мг/лФосфор общий, мг/л Количество значений165156163162152131 Максимальное значение8201,720,1320,660,1840,394 Минимальное значение0,100000,005 Среднее арифметическое значение66,930,380,0040,110,020,05 Коэффициент асимметрии Cs3,361,557,271,733,354,41 Коэффициент эксцесса Се17,062,4959,363,4115,0629,67 Дисперсия, D109830,120,00020,010,0010,002 Стандартное отклонение а104,80,340,010,120,030,04 Коэффициент вариации Cv1,570,913,211,091,230,94 Отношение Cs/Cv2,151,702,271,582,744,68 Коэффициент автокорреляции0,100,21-0,020,130,100,15 Отношение Неймана1,741,542,031,621,181,66 показателями малых рек можно сделать следующие выводы: все рассматриваемые ингредиенты имеют положительную асимметрию; высокие значения Са обусловливают смещенность случайных величин относительно центра распределения, причем в большинстве случаев отклонение максимальных значений превышает диапазон разброса в За; большие значения дисперсии и соответствующие ей средние квадрати-ческие отклонения (стандартные отклонения) получены для расходов воды; в большинстве случаев величины коэффициента автокорреляции имеют положительное значение; значения Cv в некоторых случаях близки к единице, а в большинстве случаев превышают ее; при определении значимости автокорреляционных связей по критерию Андерсона можно утверждать ее наличие при количестве значений в выборке 150… 180, если коэффициент автокорреляции превышает 0,15 при 5%-м уровне значимости, а при количестве 60 значений — 0,19; по отношению Неймана для уровня значимости 5 % коэффициент автокорреляции значим в выборке: для 60 значений — при величине меньше 1,6; для 160…180 значений — при величине меньше 1,7…1,8. Значимость коэффициента автокорреляции установлена для аммонийного азота — реки Лежа, Верхняя Ерга и Кичменга, для фосфора общего — реки Лежа и Кичменга, фосфора минераль- I ПРИРОДООБУСТРОЙСТВО ного — река Верхняя Ерга. Для остальных ингредиентов значимость автокорреляции не подтверждается или носит противоречивый характер. Наибольшие значения отношения CJCv получены для фосфора общего. В большинстве случаев оно приближается к двум и выше. Резюмируя полученные результаты статистической обработки многолетних экспериментальных гидрологических и гидрохимических характеристик, следует предположить неоднородность данных натурных наблюдений в выборках,обусловленную годовой неравномерностью формирования слу айных величин. Для ликвидации неоднородности случайных величин следует разделить выборку на сезоны и месяцы. Справочник по математике / , . — М. : Наука, 1980. -977 с. Математическая статистика / . -СПб. : СПБГПУ, 2004. — 100 с. Инженерная гидрология / . — СПб. : СПбГПУ, 2003. — 360 с. Гидрологические основы гидротехники . — М. : Энергия, 1979. — 232 с. Общая теория статистики / . — М. : Изд-во «Финансы и статистика», 1981. — 279 с.