Коэффициент вариации случайной величины — мера относительного разброса случайной величины; показывает, какую долю среднего значения этой величины составляет её средний разброс. Исчисляется в процентах. Вычисляется только для количественных данных. В отличие от среднего квадратического или стандартного отклонения измеряет не абсолютную, а относительную меру разброса значений признака в статистической совокупности
В статистическом анализе существует система показателей, отражающих однородность явлений и устойчивость процессов. Часто показатели вариации не имеют самостоятельного смысла и используются для дальнейшего анализа данных. Исключением является коэффициент вариации, который характеризует однородность данных, что является ценной статистической характеристикой.
4.1.Статистические методы обработки данных
В традиционных статистических методах обработки данных в первую очередь определяют математическое ожидание.
Далее вычисляют относительную погрешность:
И дисперсию:
Если в качестве результата принимают среднее значение, то его дисперсия
4.2. Идентификации формы закона распределения погрешностей.
Наиболее простой вариант - гистрограммы. Для их построения выделяют Xmin и Xmax, диапазон распределяют на m периодов протяженностью d. Определяют частоту попадания параметра в соответствующий столбец.
Оптимальное число периодов m - находится в диапазоне
4.3. Обработка результатов, содержащих грубые погрешности.
Аномальные результаты могут быть проявлением случайного характера погрешностей или особенностей измеряемой величины. Результаты таких измерений также следует сохранить для последующей обработки.
На практике, при использовании сложной измерительной аппаратуры число аномальных результатов может достигать 10-15%.
4.4. Методы исключения грубых погрешностей.
Наиболее распространенный - метод цензурирования. Грубые границы оценки получают правилом трех СКО (3у).
Для Гауссова закона распределения вероятность превышения этого уровня 0,0027. Превышающие такую погрешность результаты измерений исключают из дальнейшей обработки.
4.5. Обработка совместных измерений.
В ходе исследований - нахождение зависимости следующего вида Y = f (x). Это - функция, математическая модель. Из-за погрешностей измерений или неполноты модели точки Yi и Xi имеют некоторый разброс. Точно определить математическую модель невозможно, поэтому ограничиваются нахождением ее оценки. Оценка должна удовлетворять двум требованиям: обеспечивать сглаживание случайных отклонений экспериментальных точек, отражать все особенности полученной зависимости.
4.6. Экспресс-методы определения графического вида математической модели.
1. Оконтуривание.
При значительных погрешностях используется метод контура. При этом проводят линии, ограничивающие поле экспериментальных точек сверху и снизу. График искомой математической модели строят как центральную линию полученного контура. При больших погрешностях и часто встречающихся промахах из-за возрастания неопределенности при построении контура данный метод малоэффективен. Используют метод 2.
2. Метод медианных центров.
Все поле экспериментальных точек делят на несколько областей. В каждой находят медианный центр. Для этого проводят горизонтальную линию, выше и ниже которой число точек одинаково, затем вертикальную линию, справа и слева от которой число точек одинаково. Медианные центры соединяют плавной кривой. Этот метод можно использовать для исключения промахов.
Вид полученной зависимости Y = f (x) выбирает экспериментатор на основе априорного анализа и в дальнейшем уточняет при анализе данных измерений. Модель должна быть содержательной, такой, что входящим в нее коэффициентам можно было бы приписать определенный физический смысл.
4.6. Математическое моделирование.
В экологии сначала преобладали математические модели, основанные на предположениях о существовании в природе четких причинно-следственных зависимостей между популяциями в сообществах (так называемый детерминистский подход). В настоящее время меняется сам подход к математическому моделированию в экологии. Разработаны так называемые имитационные модели, основное внимание в которых уделяется именно разнообразию внутренней структуры популяций и сообществ. Вместо отбрасывания “несущественных” связей математики пытаются определить роль внутреннего разнообразия в поддержании существования надорганизменных систем.
Математическое моделирование широко применяется при решении экологических проблем, связанных с антропогенными воздействиями на природную среду. В современных математических моделях выделяют тактические и стратегические модели. Тактические модели экосистем и популяций служат для экологического прогнозирования их состояния, в том числе при разного рода экзогенных воздействиях. Стратегические модели строят в основном с исследовательскими целями, для вскрытия общих законов функционирования биологических систем, таких, как стабильность, разнообразие, устойчивость к воздействиям, способность возвращаться в исходное состояние. В задачи стратегических моделей входит изучение с помощью ЭВМ последствий разных стратегий управления экосистемами, чтобы иметь возможность выбрать оптимальную.
Модели, которые описывают взаимодействие общества и природы и в которых учитывают не только экологические, но и экономические, демографические и социальные показатели, называют эколого-экономическими моделями. Такие модели разрабатывают для долгосрочного прогнозирования экономического роста и общей оценки влияния человеческой деятельности на природную среду.
Наиболее четко обработка экологических данных проявляется при анализе состояния качества воды и водных источников и схе5м водоснабжения и охраны водных объектов.
5.Вода и здоровье
Питьевая вода - важнейший фактор здоровья человека. Практически все ее источники подвергаются антропогенному и техногенному воздействию разной интенсивности. Санитарное состояние большей части открытых водоемов России в последние годы улучшилось из-за уменьшения сброса стоков промышленных предприятий, но все еще остается тревожным.
Наиболее сильно поверхностные воды загрязнены в бассейнах Волги, Дона, Иртыша, Невы, Северной Двины, Тобола, Томи и ряда других рек.
Приведенные данные свидетельствуют об ухудшении качества воды с 1995г. и о том, что в ряде регионов уровень химического и микробиологического загрязнения водоемов остается высоким, в основном из-за сброса неочищенных производственных и бытовых стоков (Архангельская, Ивановская, Кемеровская, Кировская, Рязанская области).
Волга и ее притоки, являющиеся источниками водоснабжения прибрежных городов и поселков, принимают на всем протяжении огромное количество загрязнений, с которыми естественные процессы самоочищения уже не справляются. Так, из-за сброса в Волгу стоков предприятий Нижегородской области и Татарстана резко снизилось качество воды в Ульяновской области. Река Томь - основной источник питьевой воды в крупных городах Кемеровской области - сильно загрязнена стоками предприятий г. Кемерово. У водозабора г. Юрги отмечены повышенные концентрации аммиака, фенола, метанола и др. Сильно загрязнены в Омской области Иртыш и Обь. ПДК здесь превышены по нефтепродуктам в 2-3, меди - 6-11, цинку - 2-5, железу - 3-7 (Обь), марганцу - 4-6 (Иртыш) и 16-20 (Обь) раз.
Несмотря на относительную защищенность подземных вод от загрязнений, благодаря чему их стремятся использовать для питьевого водоснабжения, к настоящему времени обнаружено около 1800 очагов их загрязнения, 78% которых - в европейской части страны. Наиболее значительные (площадь более 10 кв. км) выявлены в Мончегорске (Мурманская область), Череповце (Вологодская область), Балакове (Саратовская область), Каменске-Шахтинском (Ростовская область), Ангарске (Иркутская область) и др.
Централизованные системы водоснабжения имеют 1078 городов (99%), 1686 поселков городского типа (83%) и около 34 тыс. населенных пунктов (22%). При среднем потреблении воды в России 272 л в сутки на человека в Москве этот показа, Челябинской области - 369, Саратовской - 367, Новосибирской - 364, Магаданской - 359, Камчатской - 353. В то же время в ряде регионов (Калмыкия, Мордовия, Марий Эл, Ханты-Мансийский округ, Оренбургская, Астраханская, Ростовская, Ярославская, Волгоградская, Курганская, Кемеровская области) отмечается дефицит питьевой воды. В стране 10 138 коммунальных и 53 506 ведомственных водопроводов, в том числе с водозабором из поверхностных водоемов соответственно 1036 и 1275. Они обеспечивают в основном крупные города и подают 68% водопроводной воды. Остальные питаются от подземных источников. Из-за нехватки сооружений для очистки и обеззараживания воды на большинстве водопроводов с водозабором из открытых водоемов состояние источников централизованного водоснабжения в целом по стране крайне неблагополучное. В ряде водозаборов обнаружены соли тяжелых металлов (ртути, свинца, кадмия) в концентрациях, превышающих ПДК, и возбудители инфекционных заболеваний.
На многих водопроводах с водозабором из поверхностных источников (34% - коммунальных и 49,3% - ведомственных) нет полного комплекса очистных сооружений, а на 18,1% и 35,1%, соответственно - обеззараживающих установок. Состояние ведомственных водопроводов еще хуже, особенно в Саратовской, Астраханской, Архангельской, Омской, Тюменской областях, Ставропольском, Красноярском и Приморском краях, Дагестане, Карачаево-Черкесии, Карелии.
|
Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах:
1 2 3 4 5 6 7 |
