Vízügyi Közlemények, 1998 (80. évfolyam)

4. füzet - Rövidebb tanulmányok, közlemények, beszámolók

Észlelőkút-hálózat optimális kialakítása 661 lelt helyek értékeire vonatkozó ismeretek hiányából származik (

Matheron 1978, Marsily 1986, Dagan 1989). Legyen a különböző 7}, í=1 ,..., к időpontokban észlelt értékek száma щ (ahol к mindegyik Hj-nél kisebb). A coregionalization módszere a különböző T\ időpontokban nyert észleléseket egymással térben korreláltaknak tekinti. Az N=n\. nj-.-.n^ dimenziójú minta к darab időben véletlenszerű, de térben korrelált Z(x,y,t) függvény /=7j-beli egyedi realizációjaként értelmezhető. A módszer alapvető feltevése (munkahipotézise) szerint lehetséges, hogy a két különböző helyre vonatkozó Z^(x,y) függvény közötti különbségeknek az egész tartományban azonos legyen a statisztikai szerkezete (középértéke és szórása). Azt is feltesszük, hogy az adatok ugyanabba a tartományba esnek (vagyis eloszlásuk egymódusú és nincsenek szignifikánsan eltérő statisztikai tulajdonságaik). А у,,{h) auto-variogram a T\ időpontban egyidejűleg, két különböző tetszőleges — egymástól h távolságra lévő — pontban mért értékek közötti különbségek négyzetének átlagértékét adja meg. Ezzel szemben a yy(h) keresztvariogram az egymástól h távolságra lévő két tetszőleges pontban, két különböző T\ és 7j időpontban mért értékek különbségei szorzatának az átlagértékét adja meg. A keresztvariogram tehát az adatok térbeli folytonosságának időbeli perzisztenciáját jellemzi. A keresztvariogram becslésekor előfordulhat, hogy az időbeli kereszt-növekmények nem azonos előjelűek, vagyis negatívok is lehetnek. A becslési varianciát (szórást) az х

0beli becslési bizonytalanság olyan mértékének tekintjük, amely az adatokhoz illesztett auto- és keresztvarogramok modelljeitől függ. Ha az adatok x

0 környezetében térben sűrűbben helyezkednek el s ez a kapcsolat ugyanakkor térben folytonos és időben perzisztens, akkor a cokriging eredménye megbízhatóbb lesz (vagyis a becslések szórása, amelynek értékét a keresztkorreláció csökkenti, kisebb lesz), mint a kriging eredménye. A cokriging-egyenletek szerint a CEV j

0-beli értéke csupán az xq és a többi észlelőhely viszonylagos helyzetétől, az auto- és kereszt-variogramokon keresztül függ. A CEVnek ez a tulajdonsága felhasználható arra, hogy meghatározzuk valamely újonnan belépő (bevont) észlelőhelynek azx

0-ban a CEV viszonyítási értékére gyakorolt kedvező hatását; ehhez ugyanis csak az újonnan figyelembevett észlelőhely földrajzi koordinátáit kell ismernünk. A CEV-en, mint célfüggvényen alapuló módszerünket a következő lépésekben alkalmazzuk: — meghatározzuk a kritikus helyek CEV-értékeit, amihez egyrészt a fő-időszakban észlelt kutak koordinátáinak teljes halmazát (n kút), másrészt a kisegítő időszak kútjaiét (

m kút) használjuk fel. (A vizsgálat kezdetén m=n). Az így meghatározott CEV-értékek a következő lépésekben viszonyítási alapokként szolgálnak; — a kritikus helyek CEV-értékeit, n szcenárió mindegyikére újra meghatározzuk úgy, hogy a fő-időszakban mindig egy másik kutat hagyunk el (n=n— 1), míg a kisegítő időszakban valamennyi kutat figyelembe vesszük; — számítjuk és %-ban kifejezzük a második és az első lépésben meghatározott CEV-értékek közötti különbségeket. Minél nagyobb különbséget okoz valamely kút (virtuális) kiküszöbölése, annál nagyobb az adott kút információs értéke az észlelőhálózat számára;