Vízügyi Közlemények, 1992 (74. évfolyam)

1. füzet - Szilágyi József: Vízállások előrejelzése adaptív sztochasztikus modellel

Vízállások előrejelzése adapt

iv sztochasztikus modellel 99 tüntettünk fel. Az összehasonlítás érdekében az I. táblázatban feltüntettük a Duna különböző állomásaira 1989. január 1. és december 31. között készített különböző időelőnyű előrejelzések hibáinak szórását. A szórás kiszámításához a következő összefüggést használtuk fel: 7 ahol a - az előrejelzési hiba szórása; n - az adatok száma, /í) - az /-edik előrejelzett érték, hj - az г-edik mért érték. Az Országos Vízjelző Szolgálatnál operatívan jelenleg is alkalmazott ún. diszkrét lineáris kaszkád modellel (DLCM) (Szöllősi-Nagy 1989), ami egy fizikai alapokon nyugvó strukturális, egyben sztochasztikus modell - így beosztásunk szerint a 3. csoportba tartozik - és az MW modellel végzett előrejelzések hibáinak szórásaiból jól látható, hogy az általunk kidolgozott MW modell rövidebb időelőnyre pontosabb előrejelzéseket ad, mint a DLCM. Az időelőny növekedésével (3-4 nap) az MW modell és a DLCM nagyjából azonos pontosságot biztosít. Az 1991 augusztusi árvíz budapesti tetőzésének előrejelzése során újabb lehetőséget nyílt a DLCM és az MW modell megbízhatóságának vizsgálatára. A II. tábláI. táblázat A Dunára 1989. január és december 31. között készített, különböző időelőnyű előrejelzések hibáinak szórása Állomás Modell Az előrejelzések hibáinak szórása Állomás Modell 12 24 48 72 96 Állomás Modell órás időelőny esetén Állomás Modell m Komárom MW DLCM 0,080 0,154 0,062 0,093 Esztergom MW DLCM 0,060 0,072 0,086 0,092 0,139 0,145 : Nagymaros MW DLCM 0,044 0,050 0,057 0,065 0,107 0,116 : : Budapest MW DLCM 0,037 0,042 0,044 0,065 0,094 0,096 : Dunaújváros MW DLCM 0,037 0,045 0,044 0,060 0,064 0,084 0,130 0,123 Dunaföldvár MW DLCM 0,047 0,053 0,037 0,062 0,061 0,095 0,124 0,126 : Paks MW DLCM 0,020 0,030 0,032 0,044 0,066 0,091 0,113 0,117 : Baja MW DLCM 0,027 0,029 0,032 0,045 0,053 0,099 0,097 0,128 0,192 0,194 Mohács MW DLCM 0,033 0,040 0,045 0,043 0,079 0,076 0,097 0,116 0,150 0,152