Vízügyi Közlemények, 1961 (43. évfolyam)

4. füzet - IX. Képek a Föld különböző részeinek vízépítési munkáiról

которой ограничивает случайное от закономерного. Эту величину надо было бы принят объязательной, потому что этим предупредили бы многие недоразумения и споры в будущем. Любую другую закономерность мы должны характеризовать или исследовать так же не основе вероятности встречаемости, как и подлинность некоторого колебания, что доказывается простым примером докладчика. О прогнозе мы можем говорить только в том случае, если случайная вероятность очень мала, потому что вероятность оправдываемое™ прогноза тогда будет большая. В следующей главе мы получим краткий обзор методов гидролога, которые он может применять в исследовании закономерности некоторого ряда данных и в установлении прогноза. Эти методы, по их основным идеям, можно разделить на две группы: методы исследования периодичности и статистические методы. Из каждой группы докладчик выделяет наиболее отвечающие требованиям метод и от которого можно ожидать лучших результатов. Методы исследования периодичности предполагают регулярные колебания в ходе погоды. При их применении постараются с помощью разных математических приёмов устранит короткие волны и апериодичные элементы и по частям анализировать длинные волны. Если в конце концов суммируем ординаты волны, то получаем — без некоторого остатка — первоначальную кривую. Её можно экстраполировать, что дасть безопасность — по характеру данных — средне —, или долгосрочного прогноза. Мы можем обработать данные простейшим путем сглаживанием графиконов, но этот метод несовершенный. И точные математические методы, каким являются и периодограманализ, и автокоррелационный способ ФУРИХ-а, имеют невыгоды; в первую очередь потому, что они требуют применения таких математических способов и такого опыта, которыми инженеры редко обладают. Поэтому докладчик не может показать результата периодограманализа австрийского Дуная за 130летний срок, — при окончании рукописи анализ еще не был докончен. В будущем он хочет сравнить результаты разных методов, чтобы получить определённое мнение о них. На простом примере по анализу волн длинного периода докладчик показывает интегральный способ. Известно, что при однократном интегрировании амплитуда умножается на половину периода волны, а при двухкратном интегрировании умножается на его квадрат. Это откроет богатые перспективы на анализ и на последующую экстраполяцию рядов наблюдений. Пример 130-летнего ряда стока Дуная после трёхкратного интегрирования ясно показывает 140-летнюю волну (рис. 3). При основательном изучении предмета возникали различные соображения против метода исследования периодичности, в первую очеред против физической действительности волн, получаемых только в результате расчетов. Анализ периодичности все же может стать полезным вспомогательным средством прогноза стока рек, но в данный момент еще нельзя высказать о нём окончательного мнения. Статистические методы предполагают априорные стохастические связи, которые мы должны показать на математической основе. Возможность и надёжность прогноза зависят только от тесности связей. Основой прогноза расхода воды является в первую очередь связь, которую можно установить между элементами водного баланса на исследуемой территории. Так, на пример, весенний сток реки Дорине во Франции весьма тесно связан с зимними осадками. Такие связи можно установить и взять за правило на каждой территории, как, например, установил БАУР в отношении осадков и температуры Средней Европе Успешные прогнозы стока рек мы можем ожидать еще от возможности имеющиеся в исследовании солнечной активности и в выяснении связи между осадками и стоком. Так, например, за периодом между 1755—1954 гг. было сухим без исключения каждое лето, предшествующее на 1,8 — 2,2 года некоторому минимуму солнечных пятен. Если мы исследуем сток Дуная на основе цикла солнечной активности за период 1829—1960 гг. окажется, что годы, суше среднего, образуют группу в период максимумов и как раз перед минимумами, а дождливые годы совпадают большей частью с минимумами (рис. 4). С установлением дополнительных условий мы могли бы исключить ошибки и таком образом получился бы новый способ прогноза стока, который сочетает в себе все выгоды: простой; основан на точных связах; его правила мы можем установить с желаемой точностью, и. т. д. В заключение докладчик занимается тем условиями, которые необходимо удовлетворить, чтобы прогноз стока был удачным. Эти условия в основном относятся к данным, к самому анализу и к прогнозу, основанному на них. Качество данных имеет основное значение: если они ненадёжные, не можно применять их в прогнозах. Поэтому, данные должны удовлетворить самым строгим требованиям в отношении точности; должны охватить доволно длительный период, а должны быть характерным для данной водосборной площади. С разных точек зрения, которые докладчик изла-