Hidrológiai Közlöny 1975 (55. évfolyam)
9. szám - Iritz László–Szöllősi Nagy András: A vízgiénykielégítés mértékének becslése hagyományos módszerrel és sztochasztikus szimulációval
Iritz L.—Szöllősi N. A.: A vízigény-kielégítés Hidrológiai Közlöny 1975. 9. sz. 393 Az ábrákon bemutatott algoritmust az előzőekben leírt szintetikus idősorokra futtattuk, minden egyes alkalommal üresen induló tározóval. A kezdeti V — 0 tározótérfogatot addig növeltük F-vel, amíg a kielégítési biztonságot minimum el nem érte (meg nem haladta) az előírt 90%-os biztonságot, azaz addig, amíg az esetek 90%-ban a tározó vízkészlete eléri, ill. meghaladja a jelentkező igényeket, vagyis amíg Zij + Xyszlj nem lesz. A tározótérfogat növekmények számát a program tehát automatikusan növeli, egészen az előírt maximális kielégítési biztonság teljesüléséig. A számítások eredményeképpen megszerkeszthető minden hónapra a 9. ábrában bemutatott grafikus függvény. Az ábrából leolvasható a fejlesztési szinthez tartozó havi vízigény adott biztonságú kielégítésének eléréséhez szükséges tározó kapacitása — ill. a tározóban hagyandó vízkészlet mennyisége a tárgyhónapot megelőző hónap végén. A fenti modell — az egyes tározótérfogatokhoz tartozó kielégítési biztonságok becslésén túlmenően —• alkalmas a ki nem elégített vízigények, ill. a tározón túlfolyó hasznosítatlan készletek eloszlásfüggvényének becslésére is. A modell előnye még, hogy tetszőlegesen finom időfelosztás mellett — akár napok —- is alkalmazható, hiszen nem köti meg az idősorok függetlenségét. Megemlítjük még, hogy az eljárás, némi módosítással, tározók dinamikus optimális irányítására is alkalmas lehet. Összefoglalás A társadalmi és gazdasági fejlődés következtében a vízigények a jövőben tovább növekednek. Magyarországon éves szinten a felszíni vízkészletek megfelelő kielégítési biztonságot nyújtanak, de a kisvízi időszakban a természetes vízkészlet gyakran elmarad a vízigényektől. Az éven belüli kiegyelítést végző tározók két méretezési eljárását vizsgáljuk. Munkánk első részében áttekintjük a hagyományos módszer — a vízgazdálkodási mérleg — segítségével történő számításokat, második részében pedig az alkalmazott sztochasztikus szimulációt. Röviden összefoglaljuk a szintétikus hidrológiai idősorok generálásának módszerét, és az idősorelemzési eljárások gyakorlati alkalmazását. A szintétikus idősorok előállításának oka, hogy a tározási folyamat szimulációjához (ill. aszimptotikus megoldásához) szükséges idősorok hossza általában nem felel meg. Az alkalmazott példában a Monte Carlo módszerrel mesterségesen előállított idősorok szolgáltak a tározó — szimuláció algoritmus alapadatául. A szimulációs módszer megadja a vízigények előírt biztonságú kielégítéséhezszükséges tározótérfogat nagyságát. Tervezzük több tározóból (ill. szelvényből) álló vízkészletgazdálkodási rendszer szimulációs algoritmusának kidolgozását, mely lehetővé tenné a vízgyűjtők vízkészleteinek optimális elosztását ill. a legmegfelelőbb beruházási változat kiválasztását. IRODALOM [I] Box, O. E. P.—Jenkins, O. M.: Time Series Analysis, Forecasting and Control, Holden — Day, San Francisco, 1970. [2] Buszlenko, N. P.: Bonyolult rendszerek szimulációja, Műszaki Könyvkiadó, Budapest, 1972. [3] Csanádi L-né—Hankó G.—Szász J-né: A Tisza-vízgyűjtö vízigényei, (VIKÖZ), Kézirat, Budapest, 1973. [4] Dávid L.: A potenciális vízkészlet és jelentősége a vízgazdálkodás fejlesztésében, Vízügyi Közlemények, 1974/3. [5] Dyck. S.—Schramm, M.: Sochastische Methoden der Speicherwirtschaft, Mill, des Institutes für Wasserwirtschaft, Berlin, 1968. [6] Fiering, M. B. — Jackson, B. Ii. : Synthetic Streamflows, AGU, Water Resources Monograph, No 1. 1971. [7] Kardos, M.: Mesterséges vízhozamsorozatok előállítása, Hidr. Közlöny, 1973/9—10. [8] Kartvelisvili N. A.: Regulirovanyie recsnovo sztoka, Gidrometizdat, Leningrád, 1970. [9] Kontur, I.—Szőllősi-Nagy, A.: A kovariancia és korreláció függvények elméletének ós becslésének áttekintése, Hidrológiai Közlöny, 1973/9—10. [10] Kontur, I.: Simulation of the Water Level Regulation of the Lake Balaton, Periodica Polytechnica, Vol. 16. No 4. pp. 253—257, 1972. [11] Matalas, N. C.: Mathematical Assestment of Synthetic Hydrology, Wat. Res. Res. Vol. 3. No. 4. pp. 937—945, 1967. [12] Quenouille, M. It .: A large sample test for the goodness of fit in autoregressive schemes, J. Roy. Stat. Soc. Vol. 110. pp. 123—129, 1949. [13] Srejgyer, Iu. A.: Monte Carlo módszerek, Műszaki Könyvkiadó, Bp. 1965. [14] Szvanidze, G. G. : Osznovü raszcsota regulirovanyija recsnovo sztoka metodom Monte-Carlo, Mecniereba, Tbiliszi, 1964. [15] V ITU KI: Vízigények kielégítési biztonságának becslése szimulációval a Tisza záhonyi és tiszabecsi szelvényére, Kutatási jelentés (III. 3. 2.—25), témafelelős: Szöllősi-Nagy A., Kézirat, 1974. [16] Wallis, J. R.—Matalas, N. C.: Sensitivity of Reservoir Design to the generating Mechanism of Inflows, Wat. Res. Res. 8, 634, 1972. [17] Zsuffa, I.—Csapó, Gy.: Tározók méretezése a sztochasztikus folyamatok elméletének alapján, Hidrológiai Közlöny, 1970/11. OueHKa cTeneHH oöecneweHHOCTH yflOBjieTBopemm BOflOnOTpeÖHOCTeÖ Tpa/UlUHOIUlblM IVieTOflOM H c npHMeHeimeM CTOxacTHHecKoü cwviyjmuHH Hpumif, JI.—CeAMiuu, A H.. , BcjieflCTBHe oömecTBeHHoro n 3K0H0MnqeCK0r0 pa3BHthh riOTpeöHOCTH Ha BOfly b őy^ymeM npoflOJiwaioT bo3pacTaTb. B ycJioBHax BeHrpnH — paccMaTpimaH roaoBon nepnoft — KOJiimecTBO pecypcoB noBepxHOCTHwx boä npeaCTaBjmeT flocTaToiHyio 06ecne iieHH0CTb y;ioBJieTBopeHH$i BOAonoTpeöHocTeH, oflHaKo b Men<eHHbiH ce30H ecTecrBeHHbie pecypcij 3aMacTyio ycxynaioT BOflonoTpeŐHOCTHM. PaccMaTpHBaerca flBa cnocoöa onpefleJiennH napaiweTpoB ce30HH0r0 peryjmpoBamia ctoio. B nepBoil 'iacTH CTaTbH pacciwaTpHBaeTCfl TpaflmmoHHoe peiuemie 3ana>m 06 ynpaBJiemm boahhmh pecypcaMH; bo BTopofi Hce nacTH npuMeHnemcn cuMyAnyuoHHan modeAb, paccMaTpuBaioTCH MOflejiupoBaHne chhtcthmcckhx BpeweHHbix rnflpojiorHMecKHx paäob (b KanecTBe hcxoäHbix aaHHbix) h npaKTHnecKoe npHMeHeHHe MeTOflOB aHajiH3a BpeiweHHbix paaoB — b ocoöeHHOCTH wvieíi b BH«y MOflejm aBToperpeccuBHbix BpeiweHHbix pnaoB. IlpHHHHa MOfleJIHpOBaHHJI CHHTCTHMeCKHX BpeMeHHblX PHäob KpoeTCfl b nefloCTaTOMHOCTH ajihhh Ha6jno«eHHbix pHÄOB ÄJ151 CHMyjiamiH npouecca HaiconjieHHíi (h zum acHMriTOTHnecKoro peiueHHa) b BoaoxpaHHJinmax. ChMyjiaimoHHbiíí mctoä onpeflejmeT pa3Mep cmkocth bo«oxpaHHJiHiua, HeoöxoflUMOfi äjih yflOBJieTBopemm h3mchíilomnxcfl BHyTpn rofla noTpeÖHOCTeií npn 3aflaHH0H CTeneHH 06ecne<ieHH0CTn noKpwTHH (pnc. 9).
