Материал: Практикум Составители Л. И. Шевелева, В. И. Максименко, А. Г. Голикова

В данном случае значение C_sлежит между C_s= 2,5C_vи C_s= 3,0C_v. Выбирают большее из полученных, т.е. принимают C_s= 3,0C_v.

Далее обращаются к таблице модульных коэффициентов при C_s= 3,0C_v(прил. Б, табл. Б5) и для значения C_v= 0,49 выписывают значения модульных коэффициентов k_рпри разных величинах обеспеченности. В таблице даны значения k_рпри C_v= 0,4 и C_v= 0,5. Методом интерполяции определяют все коэффициенты k_рдля C_v= 0,49. Расчет этих коэффициентов приведен в табл. 8, а теоретическая кривая обеспеченности показана на рис. 4.

По заданию необходимо определить расход 1% обеспеченности. При C_v= 0,4: k_1% = 2,25; при C_v= 0,5: k_1% = 2,66. Методом интерполяции определяют модульный коэффициент при C_v= 0,49: k_1% = 2,62. Расход 1% обеспеченности рассчитывают по формуле (8):

Q_1% = 2,62  234 = 613 м³/с.

полученная теоретическая кривая на большей ее части должна проходить близко к эмпирическим значениям координат. Большие отклонения свидетельствуют о неправильном подборе теоретической кривой.

Таблица 8

Расчет значений модульных коэффициентов

P,%	При Сv = 0,4	При Сv = 0,5	При Сv = 0,49
0,001	4,69	6,3	6,14
0,01	3,78	5	4,88
0,03	3,41	4,34	4,25
0,05	3,23	4,1	4,01
0,1	3	3,75	3,68
0,3	2,64	3,22	3,16
0,5	2,48	3	2,95
1	2,25	2,66	2,62
3	1,91	2,17	2,14
5	1,75	1,94	1,92
10	1,52	1,63	1,62
20	1,29	1,33	1,33
25	1,21	1,23	1,23
30	1,14	1,15	1,15
40	1,03	1,01	1,01
50	0,93	0,9	0,90
60	0,84	0,79	0,80
70	0,76	0,7	0,71
75	0,72	0,65	0,66
80	0,67	0,6	0,61
90	0,57	0,48	0,49
95	0,49	0,41	0,42
97	0,45	0,36	0,37
99	0,37	0,29	0,30
99,5	0,34	0,25	0,26
99,7	0,31	0,23	0,24
99,9	0,27	0,19	0,20

Рис. 4. Теоретическая кривая обеспеченности

3. 1   ...   4   5   6   7   8   9   10   11   ...   21

ОПРЕДЕЛЕНИЕ КОРРЕЛЯЦИОННОЙ СВЯЗИ МЕЖДУ ГИДРОЛОГИЧЕСКИМИ ХАРАКТЕРИСТИКАМИ

Происходящие в природе явления настолько сложны и многообразны, что полный учет всех факторов, влияющих на эти явления, оказывается затруднительным. Например, расход весеннего половодья зависит не только от мощности снежного покрова, но и от количества весенних осадков, скорости нарастания положительных температур, предварительного увлажнения почвы и других факторов. В связи с невозможностью учета всех этих факторов зависимость между максимальным расходом половодья и мощностью снежного покрова имеет приближенный характер.

Если некоторая функция у зависит не только от переменных x₁, х₂... х_n, но и от других причин, то связь между уи x₁, х₂... х_nназывается неточной, или корреляционной.

При наличии корреляционной зависимости каждому значению аргумента может соответствовать несколько значений функции.

При функциональной зависимости каждому значению аргумента соответствует одно, вполне определенное значение функции. К функциональным зависимостям относятся все законы физики, химии и т. д.

Корреляционную зависимость можно выразить аналитически, т.е. подобрать уравнения, связывающие х и у корреляционно. Такие уравнения называются уравнениями регрессии.

Прямая, проведенная так, что сумма квадратов отклонений от нее ординат уотдельных точек наименьшая, даст наиболее вероятные значения у при заданном х. Эта прямая называется линией регрессии у по х.

Прямая, проведенная так, что сумма

квадратов отклонений от нее абсцисс xотдельных точек наименьшая, даст наиболее вероятные значения х при заданном у. Эта прямая называется линией регрессии х по у.

Мерой тесноты связи между рассматриваемыми величинами служит коэффициент корреляции, выражаемый формулой:

_y_iy₀x_ix₀