The distribution of turbidity values in given sample is analyzed. The results demonstrated that the nature of the distribution of turbidity values during the year largely depends on the seasonal factor, hence the analysis of the distribution of turbidity is performed separately for each month. Order statistic (variation series) is computed and an empirical distribution function of turbidity values is derived. It is concluded, that the distribution of turbidity in given water sample differs from normal, log-normal and gamma distributions. However, it can be described with sufficient accuracy by a cubic polynomial function. The turbidity distribution hypothesis is tested by the Kolmogorov–Smirnov test. The water turbidity distribution function predicts the probability of exceeding the specified values of turbidity and enables numerical assessment of its likelihood.
С помощью метода анализа временных рядов выделены закономерные изменения общей жесткости, мутности, цветности и окисляемости под воздействием тенденции, сезонных колебаний и случайной компоненты. А также произведено дифференцирование годового цикла водоисточника на периоды с характерными особенностями качества воды.
С помощью Метода наименьших квадратов проведена оптимизация теоретической функции распределения общей жесткости, цветности и окисляемости воды, в результате которой функции приобрели все свойства функций распределения (стали непрерывными и монотонно возрастающими на отрезке от 0 до 1). Выявлено, что полученные оптимизированные функции распределения показателей позволяют оценить вероятности наступления значимых для практики событий, однако могут быть использованы не для всех временных периодов. Таким образом, отсутствует возможность изучения сезонного характера распределения показателей, что не совсем удобно для моделирования и влечет необходимость поиска других математических моделей.
В статье приводятся результаты оценки связи между мутностью, цветностью, окисляемостью и общей жесткостью в створах водозаборов и расходами воды, вызванными попусками водохранилища.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.