Vízügyi Közlemények, 1979 (61. évfolyam)

1. füzet - Egerszegi Gyula: A szennyvízbírság a vízminőség-védelem szolgálatában

A vízigény előrejelzése 135 Predicting Water Demands by Multi-Variate Regression By M. Domokos, Civ. Engr. One of the essential fundamentals of water management activities is the prediction of the water demands expected to arise in the future. A simple method of water demand forecasting involves multi-variate regression. According to this model the megnitude of water demand in a particular area is estimated as the linear combination of a certain number of relevant economic parameters. The practical application of multi-variate regression is made difficult and its reliability is impaired among others by the following facts: a.) The time series observed for the independent variables of the model are often mutually intercorrelated. b.) The estimation errors of the model are serially correlated, c.) The predicted values of the independent variables are also uncertain. The method is illustrated by the computatoins performed for estimating the future water demand of a round 13 000 sq. km large region, indicating the emergence of the difficulties mentioned before and the possibilties for their elimination. a.) The intercorrelation between the independent variables has been described by cross-correlation coefficients (Table II), excluding on the basis thereof one element from each of the two most strongly correlated pairs of variables. b.) The errors of estimation have been checked for serial correlation by the Durbin-Watson statistical trial. c.) The example illustrates clearly the close dependence of the result predicted on the uncertainties involved in the estimation of the independent variables (Table 111, Fig. 1 ). * * * Prévision de la demande d'eau à l'aide de la régression à plusieurs variables Domokos, Miklós, ingénieur Une des bases indispensables de l'activité dans le domaine de l'économie l'eau est la prévision des besoins en eau probables à l'avenir. Une méthode simple de la prévision de la demande d'eau est la régression d plusieurs variables. D'après ce modèle la valeur de la demande d'eau d'une région particulière peut être calculée comme la combinaison linéaire du paramètre d'économie nationale d'un certain nombre de caractéristiques de la région. L'application en pratique de la régression à plusieurs variables peut être rendu difficile et sa fidélité peut être affaiblie entre autres par les faits suivants: a) les hydrogrammes d'observation relatifs aux variables indépendantes du modèle sont souvent en corrélation entre eux également, b) Les erreurs d'évaluation du modèle sont en corrélation en série, c) Les valeurs prévues des variables indépendantes sont imprécises. A titre d'exemple, la présente étude montre les calculs exécutés à fin d'évaluation des demandes d'eau futures d'une région d'une superficie d'environ 13 000 km

2, en même temps faisant voir l'apparition des difficultés énumérées et la possibilité de leur élimination. a) Les relations des variables indépendantes entre elles ont été caractérisées par des coefficients ayant des correlations en croix (Tableau II) et de chef un des éléments des deux paires de variables en plus forte corrélation fut éliminé. b) La sans-corrélation en série des erreurs d'évaluation fut vérifiée par l'essai de statistique Durbin-Watson. c) L'exemple fait voir bien la forte dépendance du résultat de prévision de l'incertitude pesant sur l'évaluation des variables indépendantes (Tableau 111, Fig. 1). * * *