Hidrológiai Közlöny 1996 (76. évfolyam)
5. szám - Kevéné Herczeg Mónika: Kisvízi szabályozások és vízjárásra gyakorolt hatásuk a Közép- és az Alsó-Tiszán
KEVÉNÉ HERCZEG M.: Kisvízi szabályozások a Tiszán 277 vénylést, a feltöltésen közvetlenül a rőzsepokróc felső széle mentén egy alacsony hosszanti irányú rőzsesátor került elhelyezésre, ezzel zárva be a kereszirányú sátorsorok képezte rekeszeket. E mű beépítésével már nem volt valószínű, hogy a magasabb vizek kiragadják a feltöltés homokos iszap anyagát a rőzsepokróc mögött elég sűrűn álló keresztirányú sátorsorok közül. A meder felőli elmosással és alámosással szemben pedig a kővel kellően beborított rőzsepokróc nyújtott védelmet. Az elgondolás jól bevált. A rőzscpokróccal borított feltöltés lejtője szép sima, a vízfolyást jól vezető kisvízi partvonalat adott. A feltöltés tetejére rakott rőzsesátrak nemcsak, hogy megállták helyüket és megvédték a feltöltés felszínét, dc jól iszapoltak is, úgyhogy az első árhullám után már összefüggő iszapréteg védte a feltöltés homokját. A sátrak némi pótlása és javítgatása után annyira feliszapolódott az új partvonal és a régi mederpart közötti terület, vagyis a kirekesztett mederrész, hogy teljesen belepte a fűzvessző, és tökéletesen megkötötte a rőzsepokróc felső széle fölött fokozatosan felnövekedett új partvonalat, lejtőjével együtt. Ez az eljárás később rendszerré vált a mosott partvonal kialakítására. Iványi Bertalan (1948) összefoglaló művét azért tartottuk szükségesnek ilyen részletességgel idézni, hogy rámutathassunk a kisvízi vízjárás bemutatandó változásainak mértékére és statisztikai paramétereire. A vízjárás hidrológiai statisztikai vizsgálata A kisvizek homogenitása 1. ábra A két külön statisztikai minta azonos statisztikai sokasághoz tartozását a két rendezett minta közötti legnagyobb, d ma x gyakorisági eltérés jellemzi. Bebizonyítható ugyanis, hogy ha a két minta azonos sokaságból származik, a z = d • (n) 1/ 2 paraméter Kolmogorov eloszlást követ. A képletben az n átlagos elemszámot az n = (N, • Nj) / (Ni + Nj) összefüggés adja, ahol : N, = az első minta elemeinek száma, Nj = a második minta elemcinek száma A szokásnak megfelelően a Kolmogorov eloszlást L(z)-vel jelölve a megfelelő táblázatból az L(z)= p(d.(n) 1/ 2<z) annak a valószínűsége, hogy a mért értékű, vagy annál kisebb maximális eltérésű két N,, N 2 méretű rendezett minta azonos statisztikai sokaságból származik, tehát homogén mintákról van szó. Abban az esetben, ha szubjektív megítélés alapján a maximális eltérést nagynak találjuk és az adatsorok egyöntetűségének a hipotézisét elvetjük, nyilván minden nagyobb eltérésnél is elvetjük a homogenitásra vonatkozó föltevést. viliilis ( cn ) 51 -51 -189. -130. -261 9.9 TISZA 1391 - H?2 ilts UiSZllt , uiiil 1 is HlaijuGt SZEGED J£í Minta Minta A foux. :8,?17 l*L(z)=9.990 Mftszcsl pont:1974 9.1' 9.2' 9.3' 9.4' 9.5 r 9.Í 1 9.7 1 8.8 1 'i.V 2. ábra Cyiliorlsij 1.9' A Kolmogorov-fúggvény szerint azonban annak a valószínűsége, hogy a mért, vagy annál nagyobb eltérésű rendezett minták egyöntetűek: l-L(z) = p(d • (n) 1/ 2 > z) azaz ilyen esetben a fönti valószínűséggel egyöntetű adatsort is elvetünk, így elkövetjük az ún. elsőfajú hibát. A vizsgálat elsősorban azt a célt szolgálja, hogy a nem egyöntetű adatsorokat kiszűijük, azaz a vizsgálatot úgy végezzük el, hogy nem homogén adatsort csak igen kicsiny valószínűséggel minősítsünk homogénnek. Ennek az úgynevezett másodfajú hibának a valószínűsége azonban egyszerű eszközökkel nem vizsgálható. Statisztikai tény az is, hogy az elsőfajú liiba elkövetésének a valószínűségével a másodfajú hiba elkövetési valószínűsége ellentétesen alakul. A vizsgálat alapelve az, hogy az elsőfajú hiba elkövetésének valószínűségét igen magas szinten vállaljuk. Inkább elvetjük a homogén adatsoroknak is a 70 %-át, csak azért, hogy inhomogén adatsoroktól nagy biztonsággal megszabaduljunk. Az adatsort tehát akkor minősítjük homogénnek, ha a két rendezett minta közötti maximális d gyakoriság-különbségből és a két rész-adatsor N,, N 2 hosszából számított értékre teljesül a [ 1 - L (d . (n) 1/ 2)| -100 > 70 foltétel. Megjegyezzük, hogy a statisztika klasszikus alkalmazási területein, a népesség-statisztikai vizsgálatokban, a minőségellenőrzésnél jóval szigorúbb követelményeket írnak elő, a hidrológiában viszont adatsoraink rövid és megismételhetetlen jellege miatt választott 70 %os szignifikancia-szint helyett 95, sőt 98 %-os szintű vizsgálatot írnak elő. A továbbiakban alkalmazásra kerülő statisztikai számítás a Szmirnov-Kolmogorov módszerre épül, amellyel a már említett - a szolnoki és a szegedi - vízmércéken mért éves legkisebb vízszinteket elemeztük. A használt számítógépes program két részre vágja az adatsort. Ezután egy ábrára rajzolja a két rész eloszlásfüggvényét, majd megkeresi a két görbe közötti legnagyobb eltérést (d ma x). Ezt az 1. és 2. ábra szemlélteti. vizaius ( CN ) Dm*. =9.715 l-l(t):9.99í Mtsitsl pont:1941 1 ' '9.3 1 ' 9.4 1 ' 9,3' ' '9.4' ' 'í.7 1 ' 9.I 1 '9.V " í.'i 1 Cjikorisij
