
- •Содержание
- •1.8. Проверка однородности нескольких дисперсий, 23
- •1. Первичная обработка результатов мониторинга
- •1.1. Общие сведения
- •1.2. Статистические оценки результатов наблюдений
- •1.3. Расчет доверительного интервала для математического ожидания
- •1.4. Определение необходимого объема выборки
- •1.5. Отбрасывание сомнительных наблюдений
- •1.6. Проверка гипотезы об однородности двух дисперсий
- •1.7. Проверка однородности нескольких дисперсий, найденных по выборкам одинакового объема
- •1.8. Проверка однородности нескольких дисперсий, найденных по выборкам различного объема
- •1.9. Проверка однородности средних
- •1.10. Проверка нормальности распределения
- •1.11. Коэффициент корреляции
- •1.12. Ранговая корреляция
- •1.13. Обработка экспертных оценок при ранжировании
- •2.2. Дисперсионный анализ данных
- •2.3. Корреляционный анализ данных
- •3.2. Основные задачи планирования эксперимента
- •4.2. Метод наименьших квадратов для моделей с одной переменной
- •4.3. Метод наименьших квадратов для многофакторных экспериментов
- •4.3.1.Случай линейной регрессионной модели с k варьируемыми факторами. Регрессионная модель здесь имеет вид (4.2). Значения факторов, принимаемые в каждом опыте, можно свести в табл. 4.3.
- •4.5. Статистический анализ уравнения регрессии
- •4.5.4.Последовательность действий исследователя при проведении эксперимента с целью построения регрессионной модели объекта.
- •4.6. Пример обработки результатов экспериментальных исследований
- •5. Построение многофакторной линейной регрессионной модели в excel
- •6. Культура представления числовых значений измерений и вычислений
- •7. Контрольное задание
- •Методические рекомендации при оценке состояния загрязнения атмосферы населенных мест
- •Статистические характеристики загрязнения атмосферы (за)
- •Индексы загрязнения атмосферы
- •Список использованной литературы
Методические рекомендации при оценке состояния загрязнения атмосферы населенных мест
Данные наблюдений за концентрациями примесей (qi) на стационарных и маршрутных постах, а также под факелами промышленных предприятий рассматриваются как совокупность случайных величин – единичных разовых показателей загрязнения атмосферы.
Для систематизации и оценки уровня загрязнения атмосферы за рассматриваемый период обычно применяются следующие статистические характеристики:
среднее арифметическое
значение концентрации примеси
;
среднее квадратичное отклонение результатов измерений от среднего арифметического;
максимальное значение концентрации примеси qмакс;
коэффициент
вариации
,
показывающий долю изменчивости от
среднего арифметического значения.
Среднее арифметическое значение концентрации примеси является единичным осредненным (основным) показателем загрязнения атмосферы.
Результаты многих
исследований показали, что данные
измерений концентраций примесей в
приземном слое атмосферы городов с
достаточной точностью соответствуют
логарифмически нормальному распределению.
По ряду наблюдений проверяют гипотезу
о том, что результаты наблюдений относятся
к логарифмически нормальному распределению,
и вычисляют показатели логнормального
распределения, а также значения
максимальной концентрации с заданной
вероятностью превышения. В соответствии
с объемом данных наблюдений и необходимостью
расчета фоновой концентрации примеси
рассчитывают максимальные концентрации
с вероятностью превышения в 5; 1 и 0,1 %
случаев
.
Все статистические характеристики рассчитываются для различного осреднения по времени и пространству по ниже представленному алгоритму в таблице П.1.
Основным критерием качества атмосферного воздуха являются предельно допустимые концентрации (ПДК), утвержденные Минздравом России. Поэтому для оценки состояния или степени загрязнения атмосферы используются единичные осредненные показатели загрязнения атмосферы, нормированные на ПДК соответствующего периода осреднения. Устанавливают, выполняется ли соотношение
<
1.
Поскольку ПДКС.С (среднесуточные) устанавливались за продолжительный период, проверяют выполнение соотношения
<
1.
Нормированные на ПДК единичные осредненные и разовые показатели загрязнения атмосферы называются единичными индексами загрязнения атмосферы (ИЗА).
На основании проверки указанного соотношения рассчитывают число случаев (m) (или повторяемость g) концентраций, превышающих ПДК и другие величины, кратные ПДК (например, g1) .
Все статистические характеристики и единичные ИЗА рассчитываются по данным наблюдений за концентрацией каждого контролируемого вещества отдельно.
Для сравнения степени загрязнения атмосферы в различных городах используется комплексный ИЗА – безразмерная функция характеристик степени загрязнения атмосферы несколькими веществами. Комплексный ИЗА, учитывающий l веществ, присутствующих в атмосфере, рассчитываются по формуле
,
где
– осредненная по времени (месяц и год),
рассчитанная для поста, города или
группы городов концентрация i-й
примеси; сi
– безразмерная константа, позволяющая
привести степень вредности i-го
вещества к вредности диоксида серы.
Расчет индекса загрязнения атмосферы основан на предположении, что на уровне ПДК все вредные вещества характеризуются одинаковым влиянием на человека, а при дальнейшем увеличении концентрации степень их вредности возрастает с различной скоростью, которая зависит от класса опасности вещества . Для сравнения степени ИЗА для каждого i-го вещества Ii. Значения индексов Ii рассчитываются на ЭВМ. Затем составляется убывающий вариационный ряд величины Ii. Для каждого города рассчитывается комплексный ИЗА – I(l), учитывающий l первых веществ в этом ряду.
Таблица П.1