Hidrológiai Közlöny 1983 (63. évfolyam)
10. szám - Abonyi István–Dr. Zsuffa István: Vízrajzi adatok ellenőrzése számítógéppel
460 Hidrológiai Közlöny 1983. 10. sz. Abonyi I.—Zsuffa I.: Vízrajzi adatok ellenőrzése 2ala-Zalaapáti Gyanús adat jégtorlasz^ Gyanús adat, 1. álrra. Példa vizuális ellenőrzésre *f Puc. 7. npuMep eu3ya /ibuoü npoeeptcu Abb. I. Beispiel zur visuálen\Kontrolle Duna 6 ^ 5 1 J á ' 0. 8• 7 % 6 S 5 I« I 3 CQ 2 1 Jan FebrMárc. Apr Máj Júni. Júli Aug. Szept Okt. Nov. Dec. 2. libra. Több állomás egyidejű vizsgálata vizuálisan Puc. 2. Cuuxpnunun npoeepKa dauHbix naöModenuü nn neCKOAbKUM eodnocmuM Abb. 2. Visuelle simultane. Kontrolle von mehreren Stationen így a folyamatokat leíró adatokban mutatkozó ellentmondások is kimutathatók legyenek. 3.1 Egy állomás vízállásidősorának a vizsgálata Általában az adatfeldolgozás területén — többnyire az adatrögzítésnél jelentkező — hibák kiszűrésére vezették be a gépi számítástechnikában ma már széles körben alkalmazott korlátpárokkal történő vizsgálatokat. Ez a módszer elsősorban a durva hibák kiküszöbölésére a vízrajzi adatfeldolgozás gépesítésénél is felhasználható. A többlépcsős vízrajzi ellenőrzési rendszer első feltétele tehát: max (i) ahol II(t) a I időpontban észlelt, ellenőrizendő vízállásadat. A //„,{„ ill. H ma x határértékeket, az ismert gyakorlatot követve, az adatok középértékéből és szórásából számítjuk: Janiin = H —2a(H), ill. H m& x = H+Sa(H) (2) A korlátok önkényesen is kijelölhetők, azaz pl. H m m—H—AH. A nem szimmetrikus korlátok a vízjárás aszimmetrikus eloszlását tükrözi. * A napnál rövidebb idejű adatok rajzolóműszer szalagjáról származnak. A szalagok feldolgozása, ellenőrzése külön feladat, amelyet itt nem tárgyalunk. Az árvizek idején végzett sűrűbb észlelés esetén a leírt algoritmus értelemszerűen alkalmazható. Tapasztalataink szerint azonban a korlátok szűkítése ennek az ellenőrzési módszernek a hatásosságát alig növeli. A magasabban választott al.só, illetve alacsonyan választott felső korlát a „gyanúsnak" minősített adatok számát megnöveli ugyan, de ezen adatok legtöbbje valódi kisvízi, illetve reálisnak minősíthető árvízi érték. Az ellenőrzési rendszer további lépcsői azonban kellően hatásosak ahhoz, hogy elfogadjuk a (2) statisztikai korlátokat és erre az ellenőrzési lépcsőre valóban esak a nagyságrendi hibák kiszűrését bízzuk. Az ellenőrzési rendszerünk második lépcsőjét is alkalmazzák a számítástechnika általános adatellenőrzési eljárásaként. E második ellenőrzési eljárás feltétele: AH mi n^AH(t)^AH n (3) ahol AH(t) a t-ik napon észlelt vízállásváltozás. apadás, vagy áradás, AH mi n<0 a maximális, reálisnak elfogadható napi, v. órai apadás, AH max pedig a maximális napi v. órai áradás*. A határértékeket itt is lehet a szórásokból számítani, de célszerűbb ezt az állomás vízjárásának ismeretében tapasztalni úton felvenni. Az idők során sorozatosan végzett ellenőrzések eredményei szerint ez az értékpár úgy módosítható, hogy a vizsgálat hatásos maradjon, de ugyanakkor feleslegesen sok, jónak minősíthető adatot gyanúsként ne nyomtasson ki. Ez a napi vizái lásváltozások vizsgálatán alapuló módszer már a manuál is-vizuális ellenőrzési módszer egyik kritériumának gépi változata: a gép ennél a módszernél azokat a vízállásugrásokat keresi meg., amelyek a vízállásidősorok ábráján szembeötlő módon mutatkoznak. Heves vízjárású vízfolyásoknál azonban a napi vízállásváltozás értéke igen jelentős lehet. Ilyen vízfolyásoknál tehát ezzel az eljárással akár az összes árhullám áradó vízállásai gyanúsnak minősíthetők. A határértékek kiterjesztésével viszont a módszer hatása csökken, a ténylegesen hibás adatok kimutathatósága gyengül. A vizuális értékelés során gyanúsnak ítélt adatok felismerésének tudatosan talán meg sem fogalmazott ismérveit pontosabban kell leírni. A legszembeszökőbben hibás, egyedi adatok a vízjárás folyamatát mutató görbéből mindkét értelemben kiugranak: az indokolatlan „áradást" indokolatlan „apadás" követi. Ezeket a jellegzetes geometriai alakzatokat a vízállásidősor ábráján azonnal fel lehet ismerni, ezek „negatív" vagy „pozitív", igen kis méretű árhullámoknak mutatkoznak. Ezeket az árhullámokat neveztük ,,parazita árhullámoknak", hiszen sok esetben e kisméretű hullámok valamely nagyobb árhullámra úgy települnek rá, ahogy a parazita növények a fákra (3. ábra). A háromlépcsős ellenőrzési rendszer harmadik lépcsőjének ellenőrzési feltétele tehát két egymásutáni szélsőérték közötti távolság minimumára vonatkozik: (4)
