Zsuffa István: Műszaki hidrológia IV. (Budapest, 1999)
7.2. A VÍZJÁRÁS ELŐREJELZÉSE
korrelációs tényezőjű változót kell elhagyni. Az első vizsgálat után ezen negatív együtthatójú változó elhagyásával egy változóval csökkentett változó-sorozattal a vizsgálatot megismételjük. Ezen n-1 változós parciális korrelációs kapcsolatnak ismételten kiszámítjuk az összes, megváltozott parciális korrelációs tényezőit és ismét eltávolítjuk a legnagyobb abszolút értékű negatív korrelációs tényezőjű változót. Ezt a ciklikus szűrést mindaddig folytatjuk, amíg valamennyi negatív együtthatójú, negatív parciális korrelációs tényezőjű változót ki nem szűrtük. Ismételten hangsúlyozzuk, hogy ezen szűrés során ciklikusan, egyenként szűrjük ki a fölösleges, sőt hibát okozó változókat: a negatív együttható ugyanis nemcsak a változóhoz, hanem a vizsgált parciális korrelációs kapcsolathoz kötött. A ciklikus szűrés során több negatív együtthatójú változó is akad, és a bajai előrejelzési tapasztalataink szerint ezek többnyire egymáshoz közeli állomások. Ez nem azt jelenti, hogy a vízfolyás ezen kérdéses felvízi szakaszának a vízállásai egyáltalán nem befolyásolják a vizsgált alvízi állomás adatait, hanem arról van szó, hogy ezen szakasz fölös információi egymás hatását rontják. A legnagyobb abszolút értékű negatív parciális korrelációjú változót kiiktatva az újabb vizsgálat során a kiszűrt állomás melletti, esetleg az előző ciklusban szintén negatív parciális korrelációs tényezőjű állomás súlya jelentősen megnő, amit ezen újabb vizsgálatkor számított, ekkor már magas pozitív parciális korrelációs tényező látványosan igazol. A n elemű, többváltozós „k-ad fokú” parciális korrelációszámítás azon szabálya, amely szerint a megbízható, az elkövetkező eseményekre is alkalmazható korrelációs összefüggést csak N = 10-nk 7.31 elemű, homogén statisztikai mintából lehet számítani. Amennyiben tehát a homogenitás alapfeltétele miatt ragaszkodunk ahhoz, hogy a kapcsolatokat mindig a legutóbbi 90-120 nap adataiból számítjuk és a bonyolult peremfeltételek, mederalakulatok követésére a kapcsolatot harmadfokú polinommal közelítjük mindössze három, négy állomás adataival számolhatunk. Miután az állomások vízállás változásai mellett a vízállások abszolút értékeit, ezek másod- és harmadfokú hatványait is bevonjuk a kapcsolatba a 7.31-es feltételnek még 3, 4 változó esetén is csak nagyon lazán teszünk eleget. A változók számának a szűrése során az első és feltétlenül végrehajtandó lépés csak a vízállás változásokra konstruált lineáris többváltozós korrelációs kapcsolatok alapján a negatív együtthatójú változók ciklikus, módszeres kiiktatása. Ezt követően a további változók ritkítását is a parciális korrelációs tényezők nagysága szerint hajtjuk végre, ahol már a vízállások és vízállás változások valamennyi magasabb rendű hatványait is figyelembe vesszük. A szűrés eredményét célszerű térképen ellenőrizni. Az 1980-as években Bajára készített előrejelzések szűrése során: az első lépés előtt a negatív együtthatójú, azaz negatív parciális korrelációs tényezőjű dunaalmási vízmérceállomáshoz közeli, komáromi vízmérce parciális korrelációs tényezője is ugyancsak meglehetősen alacsony volt. A második lépés során, a dunaalmási állomás kiiktatása után azonban a komáromi vízmérce vízállás változási adatának parciális korrelációs tényezője igen nagy arányban megnövekedett. A naponta többszörösen végzett szűrések 239
