Anyagáramok meghatározásának hibája és a becslés pontosításának lehetőségei.

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
I. előadás.
Advertisements

BECSLÉS A sokasági átlag becslése
DIFFÚZ TERHELÉSEK SZÁMÍTÁSA
Kvantitatív Módszerek
Érzékenységvizsgálat
Anyagáramok meghatározásának hibája és a becslés pontosításának lehetőségei.
Mintavételi gyakoriság megválasztása
Felszíni víz monitoring
Biológiai monitoring és mintavétel
Felszíni és felszín alatti víz monitoring
Matematikai Statisztika VIK Doktori Iskola
Két változó közötti összefüggés
Csoportosítás megadása: Δx – csoport szélesség
MŰSZERES ANALÍZIS ( a jelképzés és jelfeldologozás tudománya)
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..
A folyók földrajza.
Leíró éghajlattan.
Előadó: Prof. Dr. Besenyei Lajos
Mintavételes eljárások
III. előadás.
Lineáris korreláció és lineáris regresszió. A probléma felvetése y = 1,138x + 80,778r = 0,8962.
Agrár-környezetvédelmi Modul Vízgazdálkodási ismeretek KÖRNYEZETGAZDÁLKODÁSI MÉRNÖKI MSc TERMÉSZETVÉDELMI MÉRNÖKI MSc.
Dr. Szalka Éva, Ph.D.1 Statisztika II. VI.. Dr. Szalka Éva, Ph.D.2 Regresszióanalízis.
Alapfogalmak Alapsokaság, valamilyen véletlen tömegjelenség.
Egytényezős variancia-analízis
Nominális adat Módusz vagy sűrűsödési középpont Jele: Mo
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)
A “nem” tudás kategóriái DeterminizmusDeterminizmus Statisztikai bizonytalanságStatisztikai bizonytalanság Scenario bizonytalanságScenario bizonytalanság.
Valószínűségszámítás
Mintavételi hiba, hibaszámítás
FELSZÍNI VÍZ MONITORING.
Felszíni víz monitoring
Gazdaságstatisztika 16. előadás Hipotézisvizsgálatok Alapfogalamak
Méréstechnika.
Alapsokaság (populáció)
Alapfogalmak.
Két kvantitatív változó kapcsolatának vizsgálata
Bali Mihály (földrajz-környezettan)
I. előadás.
TÁRSADALOMSTATISZTIKA Sztochasztikus kapcsolatok II.
Vízminősítés és terhelés számítás feladat
Sándor Balázs BME Vízépítési és Vízgazdálkodási Tanszék
Bevezetés a méréskiértékelésbe (BMETE80ME19) 2014/
Mintavételi hiba, hibaszámítás
Mintavételi hiba, hibaszámítás
A TISZA-TÓ VÍZGAZDÁLKODÁSÁNAK JELENE ÉS JÖVŐJE SPECIÁLIS TERÜLETI FÓRUM A TISZA-TÓ KÉMIAI VÍZMINŐSÉGE.
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.
100-as szög méreteinek gyakorisága (n = 100) db mm Gyakoriság grafikon (adott méretű esetek db.)
Környezetvédelmi analitika
Mintavétel.
VÍZMINŐSÉGSZABÁLYOZÁSI PÉLDA
Gazdaságstatisztika Konzultáció a korreláció- és regressziószámítás, idősorok elemzése témakörökből.
III. előadás.
Adatfeldolgozási ismeretek környezetvédelmi-mérés technikusok számára
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 A becslés pontosítását eredményező módszerek alkalmazása (N Q >> n C )  Átlagolásos módszerek  Aránybecslés  Regressziós módszerek  Hiba statisztikai alapon a mintavételi gyakoriság függvényében  Eltérő mintaszám (N Q >> n C )  Rövididejű árhullámok (kisvízfolyások!) Célkitűzés:

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:

Mekkora lehet a becslés hibája? Hazai felszíni vízminőségi monitoringnál alkalmazott heti-kétheti mintavételnél az éves ORP és ÖP 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.

Vízminőségi monitoring: Árhullámok szerepe

Vízminőségi monitoring: Anyagmérlegek hibája

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

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.

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