Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Wyznaczanie dwuwymiarowych charakterystyk projektowych wezbrań sztormowo-roztopowych w zurbanizowanym obszarze portu morskiego w Ustce – wybrane problemy

Ciupak M.

Przegląd Geofizyczny

|

2017

|

Z. 3-4

153--177

PL

W artykule poruszono problematykę interpretacji wyników analizy dwuwymiarowej w odniesieniu do: 1) zasadności wyboru stochastycznego modelu w warunkach stacjonarności i niestacjonarności wezbrania sztormowo-roztopowego, 2) porównywania okresów powtarzalności i prawdopodobieństw przewyższenia zdefiniowanych w różnych zbiorach, oraz 3) porównywania jednowymiarowych prawdopodobieństw przewyższenia z ich dwuwymiarowymi odpowiednikami. Zmienną 2D utworzyły najwyższy poziom morza zaobserwowany w czasie wezbrań sztormowych w profilu wodowskazowym Ustka HUST (cm) i korespondujący z tym zdarzeniem przepływ w ujściowym odcinku rzeki w profilu wodowskazowym Charnowo QCHA (m3s-1). Parametry łącznej dystrybuanty oszacowano za pomocą 2-wymiarowej 2-parametrowej kopuli archimedesowskiej BB1. Do obliczania charakterystyk projektowych użyto 7 funkcji łącznego i warunkowego prawdopodobieństwa zmiennej 2D (HUST, QCHA). Wykonana analiza wykazała, ze porównywanie prawdopodobieństw zdefiniowanych w różnych dziedzinach i zbiorach oraz jednowymiarowych z dwuwymiarowymi powinno być wykonywane tylko w celu zbadania błędu wynikającego z nieprawidłowego wyboru modelu probabilistycznego. Każde zjawisko może być opisane za pomocą zmiennej wielowymiarowej, natomiast często własności losowej tylko jednej zmiennej są istotne z punktu widzenia celów projektowych.

EN

The article discusses the problem of determining the bivariate design characteristics of storm-snowmelt floods. For analysis the section of estuary Slupia basin in the area which is positioned a seaport in Ustka was used. The main natural hazard that determine the functioning of the seaport are: (i) storm surges in conjunction with backwater, (ii) uncontrolled increase in water level due to ice jam on the River Slupia and ice cover of the Baltic sea, (iii) snowmelt and rainy floods, (iv) destruction of sea coasts as results of waves, wind, sea currents, and (v) the movement of sediment. Seven functions for frequency analysis of storm and snowmelt floods were compared. The copula-based 2D probability distribution was applied to statistically describe floods with two parameters: maximum water level observed in the coastal area at Ustka in the period 1967-2005 HUST [cm] and correspondent of the event the peak of discharge observed in outlet of Slupia River at Charnowo QCHA [m3s-1]. The scope of this article is focused mainly on determine the bivariate characteristics and interpretation of different the joint and conditional probabilities. This article is an attempt to answer the question whether in the nonstationary conditions of phenomena can be used relatively simple stochastic model as it has a significant impact on the practice of planning and design of water sources. The article highlighted the need to properly define the various probabilities, especially in biand multivariate analyses. Comparing the probabilities defined in different domains and in different sets comparing the univariate probability with bivariate should only be carried out to examine the error resulting from improper selection of a probabilistic model. Analyzing the frequency of extreme events such floods, droughts is best considered in terms of the joint and the conditional probability, reasoning in terms of return period can lead to an erroneous understanding of the probability of events and incorrect description of the mechanism of this event.

2

Application of the Kineros model for predicting the effect of land use on the surface run-off Case study in Brantas sub-watershed, Klojen District, Malang City, East Java Province of Indonesia

Bisri M., Limantara L. M., Prasetyorini L., Chasanawati D.

Journal of Water and Land Development

|

2017

|

no. 35

3--9

EN

This study intended to illustrate the distribution of surface run-off. The methodology was by using Kineros model (kinetic run-off and erosion model). This model is a part of AGWA program which is as the development of ESRI ArcView SIG software that is as a tool for analysing hydrological phenomena in research about watershed simulating the process of infiltration, run-off depth, and erosion in a watershed of small scale such as ≤100 km2. The procedures are as follow: to analyse the run-off depth in Brantas sub-watershed, Klojen District by using Kineros model based on the land use change due to the rainfall simulation with the return period of 2 years, 5 years, 10 years, and 25 years. Results show that the difference of land use affect the surface run-off or there is the correlation between land use and surface run-off depth. The maximum surface run-off depth in the year 2000 was 134.26 mm; in 2005 it was 139.36 mm; and in 2010 it was 142.76 mm. There was no significant difference between Kineros model and observation in field, the relative error was only 9.09%.

PL

Celem badań było przedstawienie rozkładu spływu powierzchniowego za pomocą modelu Kineros (model kinetyki spływu i erozji). Model jest częścią programu AGWA, który stanowi rozwinięcie programu ESRI ArcView SIG, czyli narzędzia do analizowania zjawisk hydrologicznych w badaniach zlewni symulujących procesy infiltracji, spływu powierzchniowego i erozji w małych zlewniach o powierzchni mniejszej niż 100 km2. Procedura obejmowała analizę głębokości spływu w zlewni cząstkowej Brantas, w Dystrykcie Klojen za pomocą modelu Kineros na podstawie zmiany użytkowania ziemi i symulacji opadów z okresem powtarzalności 2, 5, 10 i 25 lat. Wyniki wskazują, że różnice w użytkowaniu ziemi wpływają na spływ powierzchniowy i że istnieje korelacja między użytkowaniem ziemi i głębokością spływu powierzchniowego. Maksymalna głębokość spływu wynosiła 134,26 mm w roku 2000, 139,36 mm w roku 2005 i 142,76 mm w roku 2010.

3

Porównanie wartości przepływu minimalnego średniego 7-dniowego, o okresie powtarzalności 10 lat z wartościami przepływów charakterystycznych NNQ i SNQ w wybranych przekrojach wodowskazowych

Witowski K., Gromiec M. J.

Gaz, Woda i Technika Sanitarna

|

2009

|

Nr 2

34-37

EN

Notion of minimal average 7-day flow with repeatability period of 10 years (Q 7,10), the way of its marking, comparing its value with values of characteristic flows NNQ and SNQ in selected water indicating cross-sections: Sól on Sota river, Istebna on Olza and Krubiec on Utrata.

4

Ryzyko w warunkach zmiany klimatu

Kozieł S.R.

Przegląd Geofizyczny

|

2008

|

Z. 3-4

235-245

PL

Racjonalną definicję ryzyka, a więc i jego liczbową miarę, odnajdujemy w formalnych schematach podejmowania decyzji. Przykładem jest schemat ostrzeżeń jako typowy algorytm podejmowania decyzji w warunkach ryzyka. Zarządzanie ryzykiem nie może jednak polegać wyłącznie na podejmowaniu działań ograniczających skutki niepożądanych zdarzeń. To przede wszystkim analiza prawdopodobieństwa ich występowania. Jednak w warunkach niestacjonarnego klimatu prawdopodobieństwo jako kategoria decyzyjna nie jest dobrze określone. Prognoza klimatu jest pozyskiwana metodą modelowania fizycznego i właśnie na tej drodze proponuje się dokonywać oszacowania zmieniającej się w czasie funkcji ryzyka (hazardu). Ma ona interpretację średniej w jednostce czasu liczby zdarzeń w środowisku, w tym oczywiście tych, rozpoznanych w dotychczasowym klimacie jako ekstremalne. W konsekwencji funkcja ryzyka definiuje niestacjonarny rozkład prawdopodobieństwa czasu oczekiwania na pierwsze wystąpienie niepożądanego zdarzenia. Zaproponowano w pracy dwa typy niestacjonarnych rozkładów, a więc jako uogólnienie dyskretnego rozkładu geometrycznego oraz uogólnionego ciągłego wykładniczego. Pokazano, że już dla powoli, liniowo wzrastającej funkcji ryzyka, średni czas oczekiwania znacznie się skraca w stosunku do klasycznej oceny średniego okresu powtarzalności.

EN

Rational definition of risk, and hence its numerical measure, we find patterns in the formal decision-making. An example is a warning as the typical situation of decision-making algorithm in terms of risk. Risk management can not rely solely on measures that restrict the effects of adverse events. In practices as decision-making category the probability of event is used. However, in terms of non stationary climate probability is not well defined. Climate forecast output may have a form of a non stationary time series thus it allows to make estimates of the changing functions of risk. This function have an interpretation of the average number of events, including of course those identified in the current climate as extreme. Consequently, the non stationary risk function defines the probability of time to wait for the first occurrence of adverse events. Proposes two types of non stationary distribution - first, as a generalization of discrete geometric distribution, and second as generalized continuous exponential. Shown that even for slowly linearly increasing function of risk, the average waiting time is significantly reduced compared to the classical average recurrence interval.

5

Porównanie wartości przepływu minimalnego średniego 7-dniowego o okresie powtarzalności 10 lat (Q7,10) z wartościami przepływów charakterystycznych NNQ i SNQ w wybranych przekrojach wodowskazowych

Witowski K., Gromiec M. J.

Gospodarka Wodna

|

2008

|

Nr 10

404-407

PL

Artykuł poświęcono systemowi zarządzania zasobami wodnymi w Wielkiej Brytanii. Państwo to od dawna aktywnie uczestniczy w kształtowaniu polityki Unii Europejskiej. Z drugiej strony, będąc członkiem Wspólnoty, Wielka Brytania jest zobowiązana do podporządkowania się unijnym wymaganiom, między innymi w zakresie ochrony środowiska i gospodarki wodnej.

EN

In the article the authors describe the 7-days average minimal flow, with the repeatability period of 10 years (Q7,10), present the method of its determination and compare its values with the characteristic NNQ and SNQ flows in cross-sections at the chosen water level control stations: Sól on the Sola River, Istebna on the Olza River and Krubice on the Utrata River.