Academic Journal
Forecasting the design maxima water discharges of floods on the Latorica river according to the data of the Mukachevo gauging station using plotting position formulas
| Τίτλος: | Forecasting the design maxima water discharges of floods on the Latorica river according to the data of the Mukachevo gauging station using plotting position formulas |
|---|---|
| Πηγή: | Environmental safety and natural resources; Vol. 51 No. 3 (2024): Environmental safety and natural resources; 123-140 Екологічна безпека та природокористування; Том 51 № 3 (2024): Екологічна безпека та природокористування; 123-140 |
| Στοιχεία εκδότη: | Kyiv National University of Construction and Architecture, 2024. |
| Έτος έκδοσης: | 2024 |
| Θεματικοί όροι: | повінь, формули емпіричної ймовірності, екстраполяція, «зважені» оцінки, epistemic uncertainty, parametric probability distributions, прогнозування, extrapolation, design maxima discharge, forecasting, rank-weighted estimates, flood, щорічна ймовірність перевищення, дані спостережень, plotting position formulas, розрахункова максимальна витрата води, annual exceedance probability, параметричні розподіли ймовірності, observation data, епістемічна невизначеність |
| Περιγραφή: | У статті наведено результати прогнозування розрахункових максимальних витрат води паводків на річці Латориця в межах м. Мукачево з використанням формул емпіричної ймовірності за даними гідрологічних спостережень на гідрологічному посту «Мукачево». При вирішенні поставленої задачі застосовано новий непараметричний метод прогнозування за даними спостережень. Метод ґрунтується на екстраполяції розбіжності між статистичними оцінками річних ймовірностей перевищення пікових витрат води, отриманими за допомогою різних формул емпіричної ймовірності. Завдання досліджень розглядається в межах гіпотези стаціонарності максимального стоку річки з використанням ряду даних щодо максимальних витрат річки Латориця, спостережених на гідропосту «Мукачево» з 1947 по 1999 рік.Всього було використано тринадцять формул емпіричної ймовірності. Вибір формул був довільним. Усі застосовані в дослідженні формули розглядалися як допустимі альтернативи оцінювання емпіричних ймовірностей перевищення спостережених витрат, а отримані за їх допомогою результати – як експертні оцінки, які відображають схильність носіїв рішення при розробці стратегій управління повенями до більш обережних, але більш вартісних, або до менш вартісних, але більш ризикованих варіантів рішень.Для зменшення епістемічної невизначеності оцінок емпіричних ймовірностей перевищення екстремальних витрат, отриманих за різними емпіричними формулами, використовувалося правило Фішберна. Згідно з цим правилом рівень значущості оцінок емпіричних ймовірностей перевищення екстремальних витрат води, отриманих за різними формулами емпіричної ймовірності, встановлювався їх ранжуванням в порядку зменшення важливості їх значення при прийнятті рішення. Залежно від вибраного варіанту поведінки носія рішення щодо значущості емпіричних оцінок, отриманих за різними формулами емпіричної ймовірності, було обчислено наступні, «зважені» за рангом, оцінки розрахункових пікових витрат (щорічними ймовірностями перевищення 1%, 0,5% та 0,2%): (1) зважені оцінки для верхньої межі (sup-оцінки), що можуть відповідати схильності носія рішення до більш обережних варіантів рішень; (2) зважені оцінки для нижньої межі (inf-оцінки), що можуть відповідати схильності носія рішення до менш вартісних, але більш ризикованих варіантів рішень в стратегіях управління повенями. В якості можливих теоретичних альтернатив, які можуть використовуватися для прогнозування розрахункових значень максимальних витрат води, розглядалися п'ять параметричних розподілів ймовірностей: 1) трьохпараметричний гамма-розподіл Крицького-Менкеля; 2) розподіл Пірсона III типу; 3) екстремальний розподіл І типу (розподіл І типу Гумбеля); 4) логарифмічний розподіл Пірсона III типу; 5) двохпараметричний логарифмічно-нормальний розподіл. Статистичні параметри сукупності для вибраних параметричних розподілів ймовірності оцінювалися за вибірковою статистикою методом моментів. This article presents the results of forecasting design maxima discharges on the Latorica River within Mukachevo town based on hydrological observation data at the “Mukachevo” gauging station using plotting position formulas. While solving the task, a novel non-parametric method of forecasting using observation data is applied. The method includes extrapolating the discrepancy (divergence, disagreement) between the estimates of the statistical annual probabilities of exceedance obtained by different plotting position formulas. The task is considered in the frame of the stationarity hypothesis of the maximum river flow employing a time series of maximal discharges of the Latorica River observed at the “Mukachevo” gauging station from 1947 to 1999.We involved the thirteen plotting position formulas. There was no specific criterion for choosing them to solve the task. All applied formulas were considered admissible options, and results obtained after using them – expert judgments reflecting decision-makers’ predisposition to more cautious or less expensive decision options in flood management strategies.The epistemic uncertainty of the different plotting positions was reduced by employing the Fishburn rule. According to this rule, the significance of various plotting positions was given by arranging their estimates in descending order of importance of their values under decision-making. Depending on the selected significance option assignment of the different plotting position formulas, such rank-weighted estimates of the design peak discharges (each of them for annual exceedance probability 1%, 0.5%, and 0.2%) were computed: (1) the rank-weighted upper bound estimate (sup-estimate) corresponding to the predisposition to more cautious decision options; (2) the rank-weighted lower bound estimate (inf-estimate) corresponding to the predisposition to less expensive decision options. As possible control theoretical alternatives for forecasting design maximal discharges considered were five parametric probability distributions: 1) the Kritskyi-Menkel three-parameter gamma distribution; 2) Pearson’s type III distribution; 3) the Extreme value type I distribution (Gumbell’s type I distribution); 4) the Logarithmic Pearson type III distribution; and 5) the Two-parameters logarithmic-normal distribution. The population statistical parameters for these parametric probability distributions were estimated from the sample statistics by the method of moments. |
| Τύπος εγγράφου: | Article |
| Περιγραφή αρχείου: | application/pdf |
| Γλώσσα: | English |
| ISSN: | 2411-4049 2616-2121 |
| Σύνδεσμος πρόσβασης: | https://es-journal.in.ua/article/view/314095 |
| Rights: | CC BY |
| Αριθμός Καταχώρησης: | edsair.scientific.p..b65b718dc901175d04b116dfc9af88af |
| Βάση Δεδομένων: | OpenAIRE |
| ISSN: | 24114049 26162121 |
|---|