Hidrológiai Közlöny, 2018 (98. évfolyam)
2018 / 3. szám - SZAKCIKKEK - Bagyinszki György: Monitoring adatsorok értékelése - lehetőségek és módszerek az adatgyűjtéstől az előrejelzésig
58 Hidrológiai Közlöny 2018. 98. évf. 3. sz. el kellene döntenünk, hogy a <1 érték hogyan viszonyul a <5 értékhez, jóllehet csak azt tudjuk biztosan, hogy mindkettő kisebb ötnél. Az adatsorokban megjelenő zavaró hatásokat (zajokat) és az azok kezelésére leggyakrabban alkalmazott módszereket a 2. táblázat foglalja össze. A témakör szakirodalma szerteágazó és összetett, de az ezzel foglalkozó munkák egybevágó következtetése az, hogy a megfelelő módszert az adatfeldolgozás céljától és a rendelkezésre álló adatok mennyiségétől és minőségétől függően célszerű kiválasztani (Hipel és McLeod 1994). 2. táblázat. Zavaró hatások az adatsorokban és kezelésük Table 2. Disturbing, factors in the data series and their handling Hiányzó adatok • Interpoláció • Pótlás „megállapodás szerinti” értékkel • Pótlás modell alapján _______________• Adathiányra érzéketlen módszer választása Kiugró értékek • Elhagyás • Csere pl. modell alapján • Kiugró értékre kevésbé érzékeny (robosztus) __________________módszer választása____________________ Több szinten cen- • A legtöbb esetben megfelelő a helyettesítés zúrázott értékek______célszerűen megválasztott konkrét értékekkel Nem egyenletes • Összevonás azonos hosszúságú időszakokra időközű adatok jellemző értékekké ________________» Regressziós modellek alkalmazása_________ Az adatokban megjelenő tendenciák felismerése A zavaró hatásoktól mentesített adatsorunkat ábrázolva kellően részletes és informatív görbét kapunk, melyen a határértékhez tartozó vonal megjelenítése egy gyors (első ránézésre történő) értékelés lehetőségét és az adatok menetében megmutatkozó határozott tendenciák felismerését biztosítja (6. ábra). határérték vonalával Figure 6. Displaying data with limit value line A vizsgált adatsorban megjelenő monoton trend kimutatására alkalmas módszerek közül legismertebbek a Mann-Kendall próba (Hipel és McLeod 1994) és a Spearman-féle rangkorrelációs teszt (Hipel és McLeod 1994). Ezen nem-paraméteres próbák előnye, hogy nem támasztanak feltételeket az adatok eloszlásával kapcsolatban, kizárólag az adatok egymáshoz képesti nagyságát (kisebb vagy nagyobb) vizsgálják. Az adatsorban megjelenő monoton trend felismerésének legegyszerűbb módja, ha egyenest illesztünk az adatokra és az egyenes meredekségéből következtetünk a trend emelkedő vagy csökkenő jellegére (7. ábra). Egyenes illesztése az M8 kútban mért klorid koncentrációkra 7. ábra. Egyenes illesztése a mért értékekre Figure 7. Linear regression of data A próbákban kiszámított statisztikák (Kendall tau, illetve Spearman rhó) abszolút értéke 0 és 1 közé esik, pozitív előjelük növekvő, negatív előjelük csökkenő trendet jelez. Minél nagyobb a kapott érték, annál erősebb a trend monotonitása, az egymást követő növekvő vagy csökkenő értékek sorozatát annál kevésbé töri meg ellenkező irányú változás. Mindkét próba alapfeltételezése (nullhipotézise) az, hogy az adatok menetében nincsen trendjellegű változás. A próbák eredményeként kapott p érték (elsőfajú hiba) azt mutatja meg, mekkora valószínűséggel tévedünk, ha elutasítjuk az alapfeltételezést. A két teszt a trendek kimutatásában közel azonos erősségű (Yue és társai 2002), azonban a Mann-Kendall próba robosztusabbnak és egy kissé hatékonyabbnak bizonyult (Crottx és Dehon 2010) az erre irányult vizsgálatokban. A 3. táblázatban a Csepel II Erőmű figyelőkútjainak monitoringja során kapott eredményeken elvégzett trendvizsgálatok eredményei láthatók. A táblázatban a statisztikák értékét adtuk meg, míg a p értékét színek jelölik. A tau és rhó értékeket megvizsgálva látható, hogy a klorid- és a szulfát-ion koncentráció valamennyi kút vizében csökkenő trendet mutat (valamennyi érték negatív), a lehatározot- tabb trend az M9 és Mit) kutak klorid koncentrációiban mutatkozik meg (legnagyobb abszolút értékek). Az elsőfajú hiba (p) értékei alapján 1%-nál kisebb tévedési valószínűséggel fogadhatjuk el valamennyi kút esetében, hogy a klorid- és szulfát-ion koncentráció csökkenő trend szerint változik. Ugyanakkor a nitrát koncentrációk esetében a trend meglétét - az Ml 0 kút kivételével - mégp= 10% szinten is el kell utasítanunk.
