Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Detection of outlier observations in piezometric measurements: a case study in the Southern Region of Poland

Tytuł:
Detection of outlier observations in piezometric measurements: a case study in the Southern Region of Poland
Autorzy:
Lach, Stanisław
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2055775.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
dam
outlier observations
safety
seepage
piezometer
Źródło:
Geomatics and Environmental Engineering; 2022, 16, 1; 95--116
1898-1135
Język:
angielski
Prawa:
CC BY: Creative Commons Uznanie autorstwa 4.0
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
One of the main modes of monitoring the geotechnical conditions of earth dams is piezometric measurement, which measures water levels in an open piezometer or water pressure in a closed piezometer. During piezometric measurements, various types of factors can cause disturbances in these measurements that take the form of systematic, accidental, or obvious mistakes. Before measurements from open or closed piezometers are analyzed, outliers due to coarse errors should be detected and rejected. Such observations may significantly influence the result of the analysis and cause erroneous assessment and interpretation of the phenomenon studied. To do this, statistical tests must be applied so that the doubtful measurement can be accepted or rejected at the assumed significance level. This paper uses five statistical tests for identifying and rejecting outliers: the Q-Dixon test, the Grubbs test, as well as the Hampel test, the Iglewicz and Hoaglin test, and the Rosner test. The aim of this article is to try to identify the most suitable test for periodic piezometric measurements. The scope of the study includes the analysis of piezometric measurements for the Czaniec Dam for the multi-year period 2017–2020.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies