Informacja

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

Wyszukujesz frazę "opad dobowy" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Quantile estimation of probability distributions for maximum daily precipitation and short time series of observational data for engineering design
Autorzy:
Kuchar, Leszek
Broszkiewicz-Suwaj, Ewa
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2057626.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Tematy:
stochastic method
daily precipitation
Pareto law
metoda stochastyczna
opad dobowy
prawo Pareto
Opis:
Knowledge of the distribution quantiles of precipitation maximum amounts is required in many fields concerning engineering design or hydrological risk assessment. When the number of observation years is small, it is not possible to fit the probability distribution function to maximum values and to calculate quantiles. This paper presents a procedure for calculating the quantiles of the probability distribution of daily precipitation maximums over a year using stochastic convergence of distributions. The distribution series of random variables, defined based on the cut-off sample with the elimination of the smallest values, made it possible to determine the quantiles for times series of order α of the distribution. These values were approximated by a function from the exponential class and then extrapolated to obtain quantiles for the distribution of maxima. The resulting quantile estimates, for short time series, were corrected using the kurtosis of the data used for estimation, which leads to a very large error reduction.
Źródło:
Environment Protection Engineering; 2022, 48, 1; 35--50
0324-8828
Pojawia się w:
Environment Protection Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Estimating the runoff coefficient using the analytic hierarchy process
Ocena współczynnika odpływu za pomocą metody hierarchicznej analizy problemów decyzyjnych
Autorzy:
Lallam, F.
Megnounif, A.
Ghenim, A. N.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/293240.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Instytut Technologiczno-Przyrodniczy
Tematy:
analytic hierarchy process (AHP)
maximum daily rainfall
runoff coefficient
slope
soil type
vegetation cover
watershed surface
maksymalny opad dobowy
metoda hierarchicznej analizy problemów decyzyjnych (AHP)
nachylenie
pokrywa roślinna
powierzchnia zlewni
typ gleby
współczynnik odpływu
Opis:
The runoff coefficient (RC) is a parameter that is very often used in surface hydrology in order to characterize the drainage capacity of a watershed. The traditional estimate of this coefficient is often made from abacuses based on 2 or 3 parameters to the maximum. In this work, three numerical models are presented. Two models are based on experimental work. The first one is based on three criteria, namely the vegetation cover, the type of soil, and the slope. The second one considers the size of the watershed, the maximum daily rainfall and the type of soil. In practice, it is not easy to estimate the coefficient of runoff by simultaneously considering the influence of several criteria. In order to overcome this problem, a third model is developed and presented; it allows capitalizing the information from the first two models mentioned above. The objective of the present work is to be able to verify the comparability of these criteria and to assess the relative importance of each of them.
Współczynnik odpływu (RC) jest parametrem często używanym w hydrologii wód powierzchniowych w celu charakterystyki zdolności drenarskiej zlewni. Tradycyjnie ocenę tego współczynnika wykonuje się za pomocą obliczeń bazujących maksymalnie na 2–3 parametrach. W niniejszej pracy przedstawiono trzy modele numeryczne. Dwa z nich oparte są na badaniach eksperymentalnych. Pierwszy bazuje na trzech kryteriach: pokrycie roślinnością, typ gleby i nachylenie terenu. Drugi uwzględnia rozmiar zlewni, maksymalny opad dobowy i typ gleby. W praktyce nie jest łatwo ocenić współczynnik odpływu przez uwzględnienie wpływu kilku kryteriów równocześnie. Aby rozwiązać ten problem, zbudowano i przedstawiono trzeci model. Umożliwia on połączenie informacji z dwóch wyżej wymienionych modeli. Celem pracy jest umożliwienie weryfikacji porównywalności kryteriów i dokonanie oceny względnego znaczenia każdego z nich.
Źródło:
Journal of Water and Land Development; 2018, 38; 67-74
1429-7426
2083-4535
Pojawia się w:
Journal of Water and Land Development
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Prognozowanie ilości ścieków dopływających do oczyszczalni za pomocą sztucznych sieci neuronowych z wykorzystaniem liniowej analizy dyskryminacyjnej
Forecasting the sewage inflow into a treatment plant using artificial neural networks and linear discriminant analysis
Autorzy:
Szeląg, B.
Studziński, J.
Chmielowski, K.
Leśniańska, A.
Rojek, I.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/237303.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Polskie Zrzeszenie Inżynierów i Techników Sanitarnych
Tematy:
Wastewater inflow
sewage treatment plant
water level
daily precipitation
artificial neural networks
discriminant models
mean square error
mean percentage error
relative error
residual relative error
importance coefficient
dopływ ścieków
oczyszczalnia ścieków
poziom wody
opad dobowy
sztuczne sieci neuronowe
model dyskryminacyjny
błąd średniokwadratowy
średni błąd procentowy
błąd względny
względny błąd resztowy
współczynnik ważności
Opis:
W pracy przedstawiono wyniki prognozowania ilości ścieków dopływających do oczyszczalni komunalnej w Rzeszowie z wykorzystaniem perceptronowych wielowarstwowych sztucznych sieci neuronowych. W modelu prognostycznym przyjęto następujące zmienne niezależne: zmierzona ilość ścieków dopływających do oczyszczalni określona w poprzednich dobach, poziom wody w Wisłoku (odbiornik ścieków), suma dobowych opadów atmosferycznych oraz dobowa ilość wody tłoczonej do sieci wodociągowej. Przeprowadzone obliczenia wykazały, że wśród rozpatrywanych zmiennych istotny wpływ na zdolność predykcyjną modelu prognostycznego miał poziom wody w Wisłoku, wysokość opadów atmosferycznych oraz ilość ścieków dopływająca do obiektu zmierzona w poprzednich dniach. Analizowano również wpływ poszczególnych parametrów strukturalnych modelu opartego na sztucznych sieciach neuronowych na wyniki prognozowania. Przeprowadzone badania, z wykorzystaniem drzew klasyfikacyjnych, wykazały, że na liczbę neuronów w warstwie ukrytej wpływała liczba sygnałów wejściowych do modelu, natomiast rodzaj funkcji aktywacji w warstwach ukrytej i wyjściowej miał mniejsze znaczenie, co potwierdziły wartości o znaczeniu predykcyjnym. Badano również możliwość zastosowania liniowej analizy dyskryminacyjnej do oceny zdolności predykcyjnych skonstruowanych modeli prognostycznych. Uzyskane wyniki wykazały, że liniowa analiza dyskryminacyjna może być ciekawym narzędziem do oceny doboru zmiennych w modelu prognostycznym ilości ścieków dopływających do oczyszczalni.
The paper presents the results of forecasting the sewage inflow into the municipal wastewater treatment plant in Rzeszow using multilayer perceptron neural networks. For the forecast model, the following independent variables were adopted: the measured inflow volume to the treatment plant from the previous days, the water level in the Wislok River (effluent receiver), the total daily precipitation and the daily water inflow into the network. The calculations led to conclusions that variables substantially affecting the prognostic capacity of the forecast model included the water level in the Wislok River, the volume of precipitation and the sewage inflow to the facility from the previous days. Additionally, the impact of individual structural parameters of the model based on artificial neural networks on forecasting results was analyzed. The research conducted with the use of classification trees demonstrated that number of neurons in the hidden layer was influenced by the number of inputs to the model, while the type of activation function in the hidden and output layer was of minor importance which was confirmed by the data of prognostic value. The applicability of a linear discriminant analysis for assessment of prognostic ability of the constructed forecast models was also investigated. The results obtained demonstrated that the linear discriminant model might be an interesting assessment tool to select variables for the forecast model of sewage inflow to a treatment plant.
Źródło:
Ochrona Środowiska; 2018, 40, 4; 9-14
1230-6169
Pojawia się w:
Ochrona Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    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