Anyagáramok meghatározásának hibája és a becslés pontosításának lehetőségei.

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
I. előadás.
Advertisements

DIFFÚZ TERHELÉSEK SZÁMÍTÁSA
Kvantitatív Módszerek
Kvantitatív módszerek
Érzékenységvizsgálat
Mintavételi gyakoriság megválasztása
Anyagáramok meghatározásának hibája és a becslés pontosításának lehetőségei.
 A monitoring célja az, hogy megalapozza a vízstátus egységes és átfogó felülvizsgálatát minden egyes vízgyűjtőkerületben és elősegítse a felszíni víztestek.
Felszíni víz monitoring
Biológiai monitoring és mintavétel
Felszíni és felszín alatti víz monitoring
A tételek eljuttatása az iskolákba
Két változó közötti összefüggés
Csoportosítás megadása: Δx – csoport szélesség
Mérési pontosság (hőmérő)
Becsléselméleti ismétlés
Összefüggés vizsgálatok x átlag y átlag Y’ = a + bx.
Dr. Szalka Éva, Ph.D.1 Statisztika II. VII.. Dr. Szalka Éva, Ph.D.2 Mintavétel Mintavétel célja: következtetést levonni a –sokaságra vonatkozóan Mintavétel.
Dr. Szalka Éva, Ph.D.1 Statisztika II. IX.. Dr. Szalka Éva, Ph.D.2 Idősorok elemzése.
Statisztika II. VI. Dr. Szalka Éva, Ph.D..
Dr. Szalka Éva, Ph.D.1 Statisztika II. IX.. Dr. Szalka Éva, Ph.D.2 Idősorok elemzése.
Előadó: Prof. Dr. Besenyei Lajos
III. előadás.
Lineáris korreláció és lineáris regresszió. A probléma felvetése y = 1,138x + 80,778r = 0,8962.
PTE PMMK Matematika Tanszék dr. Klincsik Mihály Valószínűségszámítás és statisztika előadások Gépész-Villamosmérnök szak BSc MANB030, MALB030 Bevezető.
ÖSSZEFOGLALÓ ELŐADÁS Dr Füst György.
Dr. Szalka Éva, Ph.D.1 Statisztika II. VI.. Dr. Szalka Éva, Ph.D.2 Regresszióanalízis.
Alapfogalmak Alapsokaság, valamilyen véletlen tömegjelenség.
A statisztikai próba 1. A munka-hipotézisek (Ha) nem igazolhatók közvetlen úton Ellenhipotézis, null hipotézis felállítása (H0): μ1= μ2, vagy μ1- μ2=0.
Egytényezős variancia-analízis
Nominális adat Módusz vagy sűrűsödési középpont Jele: Mo
Dr. Balogh Péter Gazdaságelemzési és Statisztika Tanszék DE-AMTC-GVK
Idősor komponensei Trend vagy alapirányzat: az idősor alakulásának fő irányát mutatja meg. Szezonális vagy idényszerű ingadozás: szabályos időszakonként.
Kvantitatív Módszerek
Idősor elemzés Idősor : időben ekvidisztáns elemekből álló sorozat
Idősorok elemzése Determinisztikus és sztochasztikus komponensek, előrejelzés autoregresszív modellel Forrás: Hidrológia II HEFOP oktatási segédanyag (
Mintavételi hiba, hibaszámítás
TÓ FOLYÓ VÍZMINŐSÉGSZABÁLYOZÁSI PÉLDA  C H3 Célállapot (befogadó határérték) Oldott oxigén koncentráció ChChChCh  C H2  C H2 - a 13 E 1 (1-X 1 ) - a.
Környezeti monitoring Feladat: Vízminőségi adatsor elemzése, terhelés (anyagáram) számítása Beadás: szorgalmi időszak vége (dec. 11.), KD: dec. 21.
NEM-PONTSZERŰSZENNYEZŐANYAGTERHELÉSEKMEGHATÁROZÁSA.
Érzékenységvizsgálat
ÉGHAJLATVÁLTOZÁS – VÍZ – VÍZGAZDÁLKODÁS (második rész)
Mintavételi hiba, hibaszámítás
FELSZÍNI VÍZ MONITORING.
Felszíni víz monitoring
Gazdaságstatisztika 16. előadás Hipotézisvizsgálatok Alapfogalamak
Alapsokaság (populáció)
Lineáris regresszió.
Két kvantitatív változó kapcsolatának vizsgálata
Bali Mihály (földrajz-környezettan)
I. előadás.
Vízminősítés és terhelés számítás feladat
Bevezetés a méréskiértékelésbe (BMETE80ME19) 2014/
Valószínűségszámítás II.
Bevezetés a méréskiértékelésbe (BMETE80ME19) 2014/
Mintavételi hiba, hibaszámítás
Mintavételi hiba, hibaszámítás
Bevezetés, tippek Ea-gyak kapcsolata Statisztika II -más tárgyak kapcsolata Hogyan tanulj? Interaktív órák, kérdezz, ha valami nem világos! tananyag =előadások.
Gazdaságstatisztika Gazdaságstatisztika Korreláció- és regressziószámítás II.
Környezetvédelmi analitika
Haladó Pénzügyek Vezetés szervezés MSC I. évfolyam I
VÍZMINŐSÉGSZABÁLYOZÁSI PÉLDA
Gazdaságstatisztika Konzultáció a korreláció- és regressziószámítás, idősorok elemzése témakörökből.
I. Előadás bgk. uni-obuda
III. előadás.
Haladó Pénzügyek Vezetés szervezés MSC I. évfolyam I
Valószínűségi változók együttes eloszlása
Adatfeldolgozási ismeretek környezetvédelmi-mérés technikusok számára
2. Regresszióanalízis Korreláció analízis: milyen irányú, milyen erős összefüggés van két változó között. Regresszióanalízis: kvantitatív kapcsolat meghatározása.
Dr. Varga Beatrix egyetemi docens
Előadás másolata:

Anyagáramok meghatározásának hibája és a becslés pontosításának lehetőségei

Terhelés számítása vízminőségi és vízhozam idősorokból A becslés hiányos mintavételből származó pontatlanságának meghatározása  Hiba statisztikai alapon a mintavételi gyakoriság függvényében  Eltérő mintaszám (N Q >> n C )  Rövididejű árhullámok (kisvízfolyások!)

a becslés p konfidencia szinthez tartozó relatív hibája. A középérték meghatározásának hibája: Anyagáram (terhelés) meghatározásának hibája X i = L i = Q i C i Két, egymástól nem feltétlenül független változó (Q és C) szorzatának várható értékére és szórására vonatkozó összefüggés szerint: Az anyagáram varianciája a szorzat várható értékére és szórására vonatkozó összefüggésből : középérték Korr. tapasztalati szórás

Feltéve, hogy nem függvénye a mintaszámnak, a terhelés relatív szórásának számítására az alábbi összefüggést alkalmazhatjuk: Ha N Q > n C, a szórás N adatból csak a vízhozamokra (Q) áll rendelkezésre, a koncentráció (C) és a vízhozam szorzatából számítandó terhelés (L) relatív szórását csak közelíteni tudjuk. Ha Q-ra és C-re azonos számú minta (n) áll rendelkezésre, az összefüggéseket formálisan átírva a terhelés relatív szórása a kovarianciát tartalmazó tagok nélkül:

KOMPONENSKOMPONENS Duna (Medve)Zala (Zalaapáti) Relatív szórás Havi mintavételezés hibája Relatív szórás Heti mintavételezés hibája Havi mintavételezés hibája Ter- helés Konc.Analiti- kus Monte Carlo Terhe- lés Konc.Analíti- Kus Monte Carlo Analiti- kus Monte Carlo Q % %26 %51 %54 % ÖNÖN %23 % %36 %66 %70 % old P %24 % %30 %53 %54 % ÖP %34 % %35 %59 %65 % Éves átlagok becslésében elkövetett relatív hiba (α, %) p = 95%

Torkolati anyagmérlegek hibája

A Duna és mellékvízfolyásainak oldott szervetlen P anyagáramai és a becslés hibája

Mekkora lehet a becslés hibája? Hazai felszíni vízminőségi monitoringnál alkalmazott heti-kétheti mintavételnél az éves Old P és Össz P terhelést átlagosan % hibával tudjuk becsülni. A legtöbb európai államban havi mintavételezést végeznek, melynek pontatlansága a %-ot elérheti. A Víz Keretirányelv a tápanyagok mennyiségének meghatározására kötelezően évi 4 mintavételt ír elő, melyből az éves anyagáramok meghatározásának hibája meghaladhatja a %-ot.  A tápanyagterhelés beavatkozások megtervezéséhez elegendő pontossággal történő meghatározásához legalább kétheti mintavételezés szükséges.  A folyók és a csatlakozó mellékfolyók torkolatára számított anyagmérlegek (felvíz + mellékfolyó = alvíz) a mintavételi hibák miatt nem teljesülhetnek, ha a folyóbeli anyagáram meghatározásának a mintavételezés pontatlanságaiól származó hibája nagyságrendileg azonos vagy meghaladja a mellékfolyó anyagáramát.

Alkalmazás hazai nagy folyókra (Duna, Tisza, Maros, Zagyva, Sajó, Zala) Empirikus összefüggés a becslés hibáját meghatározó relatív szórás és a középvízhozam között Éves anyagáram becslésének várható hibája különböző mintavételi gyakoriság esetén

Alkalmazás hazai kisvízfolyásokra (Balatoni kisbefolyók, Q = m 3 /s)  A kisebb vízfolyásokra a relatív szórás és a középvízhozam között felállított empirikus összefüggés nem terjeszthető ki.  Az éves terhelés meghatározásának hibája 20 – 80 % között van.  A ferde eloszlások miatt a terhelést nagyobb valószínűséggel becsüljük alul, mint felül, de többéves átlagban a hibák kiegyenlítődnek.

Az anyagáram számítás pontosításának lehetősége (a vízhozam idősorból származó többlet információ kihasználása, ha N Q >> n C )  Hosszú adatsor (Qi,Ci) nem áll rendelkezése: Átlagolásos módszerek Aránybecslés  Hiányzó koncentráció adatok pótlásával Regressziós módszerek Klaszterezés

napi vízhozam, havi koncentráció (Dolan et al., 1981); napi vízhozam, háromhavi konc. (Dolan et al., 1981); egyszerű számtani átlag (Dolan et al., 1981); havi vízhozam és koncentr. (Ferguson, 1987); háromhavi vízhozam és konc. (Ferguson, 1987); rétegzett átlagterhelés (Verhoff at al, 1980) Az éves átlag terhelés becslésre kidolgozott átlagolási módszerek

Az éves átlag terhelés becslésre kidolgozott aránybecslő módszerek (Cochran, 1967); (Hartley és Ross, 1954); (Quenouille, 1959); (Mickey, 1959); (Beale, 1962); (Tin, 1965)

Terhelés komponens r 2 (korrelációs tényező a vízhozam és a terhelés között) Heti mintavételezés hibája Egyszerű véletlen mintavételezés Aránybecslés módszer AnalitikusMonte Carlo ÖN %9 %12 % IP %20 %24 % ÖP %11 %16 % Az éves anyagáramok becslésében elkövetett hiba csökkentése az aránybecslés módszerének alkalmazásával aránybecslés

Regressziós módszerek Vízhozam – koncentráció, vízhozam – terhelés kapcsolata:

Vízhozam és az összes P koncentráció kapcsolata (Eger-patak, ) P terhelés - vízhozam kapcsolata (Zala, )

A terhelés becslés pontosítása A terhelés becslést javító módszerek alkalmazása a Zalára (Zalaapáti, ): a becslés átlagos hibája és szórása (a hiba a napi adatokból ismert terheléstől való eltérést jelenti) Az éves terhelés bizonytalansága a törzshálózati mintavételezésre támaszkodó becsléshez képest (26 minta/év) a felére-harmadára csökkenthető. A pontosító módszerek alkalmazásának feltétele a folyamatos (napi) vízhozam mérés.

Vegetációs időszak (május-október) 2 Nyár R = 0.93R Máj, szept, okt 2 = Q (m 3 /s) ÖP (mg/s) November - április R 2 = R Hóolvadás = Q (m 3 /s) ÖP (mg/s) Szezonális regresszió a P terhelés és a vízhozam között és a becslés „javítása” (Eger-patak)

A becslést pontosító módszerek alkalmazása kisvízfolyásokon Dinamikus vízjárás, rövid lefolyási idő, ferde eloszlások, Vízhozam – terhelés kapcsolata nem lineáris  Az adatok rétegezése ajánlott,  Az aránybecslés nem elegendő a pontosításhoz, ha a koncentráció lefolyással növekszik. Javasolt eljárás: 1.Árhullámok szeparálása (kisvizes időszak szétválasztása a nagylefolyásoktól), 2.Kisvizes időszakokban az alapterhelés az aránybecsléssel számítható, 3.Az árhullámokhoz a múltbeli mérések alapján kiterjesztett vízhozam – koncentráció összefüggések felállításával (regresszió, „skatulya” módszer) számíthatjuk a terhelést. Az alkalmazás feltétele a folyamatos (napi) vízhozam mérés és múltbeli észlelési adatok nagy lefolyások időszakában

(a)(b) A Balaton négy medencéjének vízfolyások által közvetített foszforterhelése a rutin eljárások során alkalmazott átlagolásos módszerekkel és a javított becsléssel A tartományok a becslés 95 %-os konfidenciaszinthez tartozó hibáját jelölik