Analiza wrażliwości i niepewności modelu hydrodynamicznego (SWMM) do prognozowania odpływu wód opadowych ze zlewni zurbanizowanej studium przypadku
|
|
- Sebastian Kamil Kurek
- 7 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 OCHRONA ŚRODOWISKA Vol Nr 3 Bartosz Szeląg, Adam Kiczko, Lidia Dąbek Analiza wrażliwości i niepewności modelu hydrodynamicznego (SWMM) do prognozowania odpływu wód opadowych ze zlewni zurbanizowanej studium przypadku Obserwowany wzrost ilości wód opadowych przekłada się na zwiększenie liczby zjawisk wylewania ścieków deszczowych na powierzchnię terenu, częstości działania przelewów burzowych, a co za tym idzie również przepełnień zbiorników retencyjnych. Do ilościowego ujęcia tego problemu potrzebna jest analiza funkcjonowania sieci kanalizacji deszczowej na podstawie wyników wieloletnich badań. Ponieważ są one bardzo kosztowne, dlatego opracowuje się hydrodynamiczne modele zlewni, które w obliczeniach hydrogramu odpływu ścieków deszczowych ze zlewni dają możliwość uwzględnienia dynamiki opadów atmosferycznych, kierunku i szybkości przemieszczania się frontów opadowych, powierzchni zlewni cząstkowych, przebiegu sieci kanalizacyjnej, a także zróżnicowanego sposobu zagospodarowania i ukształtowania powierzchni zlewni. Z danych literaturowych wynika, że jednym z często stosowanych modeli hydrodynamicznych do prognozowania ilości i jakości ścieków deszczowych w zlewniach zurbanizowanych jest program SWMM (storm water management model) [1 5]. Aby jednak model mógł stanowić użyteczne narzędzie do oceny działania sieci kanalizacyjnej, niezbędna jest identyfikacja parametrów zlewni oraz sieci kanalizacyjnej (szerokość drogi spływu, retencja terenowa, udział powierzchni uszczelnionych, współczynniki szorstkości itp.), która opiera się na porównaniu zgodności hydrogramu pomierzonego z uzyskanym w wyniku symulacji. Identyfikacja parametrów modeli hydrodynamicznych przyjmuje najczęściej postać zadania optymalizacji deterministycznej, gdzie poszukiwana jest kombinacja parametrów, które na podstawie przyjętych kryteriów pozwalają na najlepsze dopasowanie danych pomiarowych do wartości pomierzonych. Stosowane są przy tym różne techniki, począwszy od powszechnie stosowanej metody prób i błędów [3], po metody automatyzujące ten proces, jak np. algorytmy genetyczne, ewolucyjne [6 8] czy też liczne metody opierające się na próbkowaniu w symulacji Dr inż. B. Szeląg: Politechnika Świętokrzyska, Wydział Inżynierii Środowiska, Geomatyki i Energetyki, Katedra Geotechniki i Inżynierii Wodnej, al. Tysiąclecia Państwa Polskiego 7, Kielce bszelag@tu.kielce.pl Dr A. Kiczko: Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego, Wydział Budownictwa i Inżynierii Środowiska, Katedra Inżynierii Wodnej, ul. Nowoursynowska 159, Warszawa adam_kiczko@sggw.pl Dr hab. L. Dąbek: Politechnika Świętokrzyska, Wydział Inżynierii Środowiska, Geomatyki i Energetyki, Katedra Technologii Wody i Ścieków, al. Tysiąclecia Państwa Polskiego 7, Kielce ldabek@tu.kielce.pl Monte Carlo [9]. Od 30 lat równolegle rozwijane jest podejście probabilistyczne, którego głównym celem obok uzyskania zadowalającego odwzorowania rzeczywistego przebiegu procesu jest również analiza niepewności modelu (prognozy jego dokładności). Autorzy pracy [10] wykazali, że w złożonych modelach identyfikacja parametrów, w przypadku przeważnie niewielkiej liczby danych pomiarowych, jest trudna i często prowadzi do wieloznacznego rozwiązania, w którym zadowalające odwzorowanie wartości pomierzonych uzyskuje się stosując różne kombinacje parametrów. Ze względu na brak możliwości określenia jednego optymalnego zbioru parametrów, poprawniejsze jest rozpatrywanie ich rozkładu prawdopodobieństwa, którego charakter powinien być przedmiotem identyfikacji. Założenie losowości parametrów pozwala dodatkowo na odzwierciedlenie znacznie szerzej interpretowanej niepewności modelu, obejmującej zarówno efekt błędów pomiarowych, jak i przyjętych uproszczeń w opisie matematycznym badanego zjawiska [9]. Jedną z pierwszych prac poświęconych analizie niepewności modeli hydrologicznych opublikował G. Kuczera [11], który wykorzystał formułę Bayesa, przyjmując, że niepewność parametru można opisać za pomocą rozkładu prawdopodobieństwa uwarunkowanego obserwacjami. W przypadku złożonych modeli nieliniowych, pełne wnioskowanie Bayesa jest rzadko stosowane ze względu na trudność w sformalizowaniu modelu błędu [12]. Do modelowania odpływu wód opadowych ze zlewni zurbanizowanych podejście to jest wykorzystywane w przypadku prostych zależności regresyjnych [13]. Dlatego też w praktyce używane są metody o słabszych założeniach formalnych, których przykładem jest uogólniona metoda estymacji niepewności za pomocą funkcji wiarygodności (GLUE generalised likelihood uncertainty estimation) [9]. Metoda ta jest nieformalną postacią wnioskowania bayesowskiego, opartą na metodzie Monte Carlo, w której parametry są losowane zgodnie z założonym rozkładem zmienności i oceniane względem wiarygodności odpowiadającego im wyniku modelu [14, 15]. Ze względu na liczbę parametrów ujętych w modelach matematycznych, wymagane nakłady obliczeniowe mogą utrudnić estymację parametrów. W związku z tym analiza niepewności wielokrotnie bywa uzupełniana analizą wrażliwości [16, 17], mającą na celu wyznaczenie parametrów istotnie wpływających na wyjście modelu. Pozwala to na określenie głównych źródeł niepewności oraz potencjalne ograniczenie liczby parametrów do tych, które istotnie
2 16 B. Szeląg, A. Kiczko, L. Dąbek wpływają na wynik obliczeń. Z dostępnych danych literaturowych [18, 19] wynika, że wrażliwość modelu na parametry jest często analizowana z wykorzystaniem metody globalnej analizy wrażliwości (GSA global sensitivity analysis) [20]. Jest to metoda wariancyjna, która pozwala oszacować udział poszczególnych parametrów w wariancji wyjścia modelu z zastosowaniem metody Monte Carlo. W związku z podobieństwem numerycznym GSA z GLUE, możliwe jest połączenie tych dwóch technik w postaci GSA-GLUE [21]. Przez wykonanie obliczeń metodą Monte Carlo na wspólnej próbie, zwiększa się jej skuteczność obliczeniową oraz możliwe jest wykorzystanie informacji o wiarygodności kombinacji parametrów w analizie wrażliwości, korygując w ten sposób wpływ przeważnie słabego założenia dotyczącego wariancji parametrów. Zastosowanie metod analizy wrażliwości i niepewności w modelach zlewni zurbanizowanych jest obecnie przedmiotem licznych publikacji zagranicznych, czego przykładem może być praca przeglądowa [22] czy bardziej aplikacyjna praca [23]. Popularna w innych obszarach hydrologii metodologia GSA-GLUE, rzadko bywa jednak stosowana w obliczeniach hydrogramu odpływu wód opadowych ze zlewni zurbanizowanych. W literaturze krajowej jest stosunkowo niewiele prac poświęconych analizie wrażliwości i niepewności modeli hydrodynamicznych zlewni zurbanizowanych [4, 24]. Analizy zlewni na terenie Częstochowy wykazały dużą wrażliwość modelowanego hydrogramu odpływu (przepływu maksymalnego podczas kulminacji i objętości) na szerokość drogi spływu [4], co znalazło również potwierdzenie w innych pracach [25 27]. Mając na względzie złożoność modeli hydrodynamicznych zlewni zurbanizowanych, w niniejszym artykule przedstawiono przykład wykorzystania metody GSA- -GLUE do analizy niepewności i wrażliwości modelu do prognozowania spływu powierzchniowego na parametry zlewni cząstkowych i sieci kanalizacyjnej (retencja i współczynnik szorstkości terenów uszczelnionych i nieuszczelnionych, udział powierzchni uszczelnionych, szerokość pasa spływu, spadek terenu, współczynnik szorstkości ścian kanałów). Do analiz wykorzystano model zlewni miejskiej opracowany w programie SWMM. Przeprowadzone badania miały na celu wskazanie parametrów mających najistotniejszy wpływ na obliczony hydrogram odpływu wód opadowych. Obiekt badań Analizowana zlewnia, o powierzchni 62 ha, leży w centralno-wschodniej części Kielc (rys. 1). Główny kolektor (Si9) ma długość 1569 m, a jego średnica na odcinku od początku do wylotu zmienia się od 600 mm do 1250 mm. Kanał ten odbiera ścieki deszczowe z 17 kanałów bocznych, przy czym łączna długość sieci wynosi 5583 m. Zabudowę zlewni stanowią przede wszystkim osiedla mieszkaniowe, budynki użyteczności publicznej i ulice. Ogółem dachy stanowią 14,3%, chodniki 8,4%, a parkingi 11,2% powierzchni zlewni kolektora. Powierzchnia dachów z odpływem wód opadowych bezpośrednio do kanałów stanowi 72,5% powierzchni wszystkich dachów. W odległości 3,0 m od wlotu kolektora Si9 do komory rozdziału zamontowany jest przepływomierz ultradźwiękowy TELEDY- NE ISCO 2150, a w odległości około 2 km od północnej granicy zlewni zlokalizowany jest posterunek opadowy. Szczegółowy opis analizowanej zlewni i zastosowanych urządzeń pomiarowych znajduje się w pracy [28]. Do obliczeń ilości ścieków deszczowych wykorzystano model hydrodynamiczny zlewni kanału Si9 wykonany w programie SWMM Obszerny opis zastosowanego narzędzia i zasady wyznaczania parametrów zlewni cząstkowych można znaleźć w pracy [29]. Rozpatrywany model był już poddany kalibracji deterministycznej (bez uwzględnienia niepewności parametrów), której opis znajduje się w pracy [3]. Średni spadek powierzchni terenu, stopień uszczelnienia oraz powierzchnie poszczególnych zlewni cząstkowych zostały określone na podstawie map w skali 1:500, natomiast średnice, spadki, długości kanałów, rzędne dna i włazów poszczególnych studni kanalizacyjnych wyznaczono na podstawie informacji otrzymanych od eksploatatora sieci kanalizacyjnej (Miejski Zarząd Dróg w Kielcach). Uzyskane w ten sposób wartości poszczególnych parametrów posłużyły do określenia zakresów ich zmienności na potrzeby metody GSA-GLUE. Model składał się z 92 zlewni cząstkowych o powierzchni od 0,12 ha do 2,10 ha, 200 studni kanalizacyjnych oraz 72 odcinków przewodów. Udział powierzchni uszczelnionych w poszczególnych zlewniach cząstkowych zmieniał się od 5% do 95%, przy czym w odniesieniu do całkowitej powierzchni zlewni wynosił 53%, natomiast średni spadek terenu zmieniał się w zakresie 0,5 10%. Do kalibracji i walidacji modelu wykorzystano wyniki pomiarów wysokości opadów i przepływów prowadzonych w latach Metody Rys. 1. Schemat zlewni zurbanizowanej kolektora Si9 w programie SWMM Fig. 1. Schematic diagram of the channel Si9 urbanized basin in SWMM Filarem techniki GSA-GLUE jest probabilistyczne sformułowanie zadania identyfikacji parametrów w myśl techniki GLUE. W podejściu najczęściej stosowanym w praktyce poszukuje się jednego zdeterminowanego zbioru parametrów, który pozwala na uzyskanie najlepszego dopasowania wyników symulacji otrzymanych za pomocą modelu do wartości pomierzonych. Ujęcie probabilistyczne wynika ze spostrzeżenia, że w przypadku modeli o znacznej liczbie parametrów, przeprowadzenie rozwiązania odwrotnego, mającego na celu wyznaczanie wartości parametrów na podstawie danych pomiarowych, może prowadzić do wielu równoznacznych rozwiązań [10]. Istnienie różnych kombinacji parametrów, które pozwalają na uzyskanie zadowalającego odwzorowania dynamiki analizowanego procesu przez model, wynika z braku dostatecznych danych potrzebnych do ich jednoznacznego określenia. Jednym z możliwych rozwiązań tego problemu jest przyjęcie probabilistycznej postaci zadania identyfikacji parametrów. W takim przypadku odrzuca się istnienie
3 Analiza wrażliwości i niepewności modelu hydrodynamicznego (SWMM) do prognozowania odpływu wód opadowych 17 jednej optymalnej kombinacji na rzecz losowego rozkładu parametrów, którego właściwości są określane w procesie identyfikacji. Probabilistyczny opis przestrzeni parametrów w metodzie GLUE służy również do opisu niepewności samego modelu, gdzie zmienność parametrów jest utożsamiana nie tylko z niewystarczającą liczbą danych, ale również niedoskonałością odwzorowania rzeczywistego procesu (niedokładność danych, nieadekwatność opisu matematycznego, wprowadzone uproszczenia [30]). Problem identyfikacji parametrów w metodzie GLUE został sformułowany w myśl estymacji bayesowskiej w postaci zależności: w której: X wektor parametrów modelu M(X) rozkład a priori parametrów Q wektor zmierzonych wartości przepływu M(Q\X) funkcja wiarygodności M(X\Q) wynikowy rozkład a posteriori M(Q) człon skalujący (określany w taki sposób, że ΣM(X\Q) = 1) Rozkład a priori M(X) odzwierciedla początkowe założenie o zmienności parametrów. W przypadku modeli matematycznych stosowanych do opisu spływu powierzchniowego przeważnie brak jest wiedzy o strukturze jego rozkładu i znany jest co najwyżej zakres dopuszczalnych wartości parametrów, wynikający z ich fizycznej interpretacji. W analizowanym przypadku przyjęto, że rozkład ten ma charakter jednostajny, co jest częstą praktyką w tego typu zastosowaniach [30, 31]. Identyfikacja parametrów modelu w metodzie GLUE polega na transformacji rozkładu a priori do rozkładu a posteriori za pomocą funkcji wiarygodności, warunkującej prawdopodobieństwo kombinacji parametrów w zależności od jakości dopasowania wyniku obliczeń do wartości pomierzonych. W niniejszych rozważaniach zastosowano następującą postać funkcji wiarygodności [12, 28]: w której: k parametr skalujący V( ) wariancja r średnia sumy kwadratów odchyleń wartości symulowanej od pomierzonej, obliczona z zależności: w której: Q m,k pomierzona wartość strumienia objętości ścieków deszczowych w przekroju zamykającym rozpatrywaną zlewnię z krokiem k = 1 min, m 3 /s Q s,k prognozowana wartość strumienia objętości ścieków deszczowych z użyciem programu SWMM, m 3 /s Zgodnie z założeniami GLUE, równanie (1) jest rozwiązywane z wykorzystaniem metody Monte Carlo. W pierwszym kroku tworzona jest próba parametrów z zakładanego rozkładu a priori. Model jest uruchamiany przy każdej kombinacji parametrów stanowiącej wektor X = [x 1, x 2,..., x i ] i na podstawie obliczonych oraz pomierzonych hydrogramów odpływu (Q) wyznaczane są wartości funkcji wiarygodności, a co za tym idzie również rozkłady a posteriori. (1) (2) (3) W niniejszych rozważaniach uzupełnienie analizy niepewności metodą GLUE stanowiła analiza wrażliwości wykonana za pomocą metody GSA (global sensitivity analysis) [20]. Analiza wrażliwości pozwala na określenie wpływu wariancji parametrów na wariancję wyjścia modelu. Dzięki temu możliwe jest określenie tych parametrów, które mają zasadniczy wpływ na niepewność całego modelu. Metoda GSA należy do grupy metod wariancyjnych i opiera się na dekompozycji wariancji w postaci [32]: V(Y) = V[E X i = x i *] + E[V(Y X i = x i *)] (4) w której: Y wyjście z modelu E(Y X i = x i *) i V(Y X i = x i *) odpowiednio wartość oczekiwana i wariancja wyjścia modelu przy ustalonej wartości i-tego parametru X i na x i * Funkcje E( ) i V( ) są określone względem parametru X i przyjmującego różne wartości w swoim przedziale zmienności. Jeśli ustalony zostanie parametr, na który model jest wysoce wrażliwy, oczekiwana przy różnych wartościach X i wariancja wyjścia E[V(Y X i = x i *)] powinna być stosunkowo nieduża, gdyż w członie V(Y X i = x i *) nie uwzględnia się zmienności tego parametru. Znaczenie parametru objawi się dużą wariancją członu V[E X i = x i *] wówczas, gdy wraz z parametrem X i zmianie będzie ulegała wartość oczekiwana wyjścia. Wariancja wyjścia modelu opisywana drugim członem równania (4) wiąże się z bezpośrednim oddziaływaniem wariancji parametru X i. Na tej podstawie w metodzie GSA zaproponowano miarę wrażliwości modelu na i-ty parametr, tzw. wskaźnik wrażliwości pierwszego rzędu (S i ) [20]: Dekompozycję wariancji przedstawioną równaniem (4) można również wykonać ustalając wartości wszystkich innych parametrów (X i = x i *) niż X i, otrzymując: V(Y) = V[E X i = x i *] + E[V(Y X i = x i *)] (6) W równaniu (6), tak jak poprzednio w zależności (4), pierwszy człon opisuje część wariancji modelu, będącej efektem bezpośredniego oddziaływania parametrów X i na wyjście Y. Drugi człon określa natomiast udział parametru X i z uwzględnieniem jego interakcji z pozostałymi (X i ). Na tej podstawie definiowany jest wskaźnik wrażliwości całkowitej (S Ti ), opisujący całkowitą wrażliwość modelu na parametr X i, opisany wzorem [20]: Zasadniczy problem w określaniu wartości wskaźników wrażliwości we wzorach (5) i (7) polega na tym, że do ich wyznaczenia konieczna jest znajomość wariancji parametrów. Jednym z możliwych rozwiązań jest połączenie analizy wrażliwości z identyfikacją parametrów z zastosowaniem metody GSA-GLUE [10]. Analiza wrażliwości jest przeprowadzana względem wskaźnika przyjmującego tę samą formę, jaką przyjmuje funkcja wiarygodności stosowana w metodzie GLUE, co pozwala na analizę wariancji modelu utożsamianej w tej metodzie z niepewnością. Dekompozycja wariancji jest wykonywana techniką Monte Carlo, przy czym konieczne jest zachowanie odpowiedniej struktury próby, ze względu na ustalanie poszczególnych wartości grup parametrów X i = x i * oraz X i = x i *, zgodnie (5) (7)
4 18 B. Szeląg, A. Kiczko, L. Dąbek z równaniami (4) i (6). Najczęściej odpowiednio przygotowaną próbę stosuje się zarówno do identyfikacji parametrów metodą GLUE, jak i analizy wrażliwości. Poszczególne etapy techniki GSA-GLUE obrazuje rysunek 2. Monte Carlo obliczono z użyciem modelu SWMM hydrogramy odpływu wybranych zdarzeń opadowych (tab. 1) i na podstawie wartości pomierzonych przepływów Q(t i ) podczas wezbrań 15 września 2010 r. oraz 8 lipca 2011 r. wyznaczono wartości funkcji wiarygodności. Obliczone wartości tej funkcji posłużyły do określenia (zgodnie z GSA) wskaźników wrażliwości oraz metodą GLUE przedziałów ufności symulowanych hydrogramów odpływu. Tabela 1. Charakterystyki rozpatrywanych zdarzeń opadowych oraz objętości hydrogramów odpływu wód deszczowych ze zlewni Table 1. Characteristics of analyzed rainfall events including the total basin outfl ow hydrograms Data H d, mm t d, min V d, m , , , , H d wysokość opadu deszczu, t d czas trwania deszczu, V d objętość hydrogramu odpływu wód deszczowych Rys. 2. Schemat techniki GSA-GLUE Fig. 2. Schematic diagram of a typical GSA-GLUE application W niniejszym artykule do analizy wrażliwości i niepewności zastosowano metodę GSA-GLUE, która obejmowała identyfikację rozkładów a posteriori parametrów modelu i ocenę wpływu współczynnika szorstkości (n u, n n ) oraz retencji terenów uszczelnionych (d u ) i nieuszczelnionych (d n ), szerokości drogi spływu (W), udziału powierzchni uszczelnionej (U), spadku powierzchni zlewni cząstkowych (J), a także współczynnika szorstkości przewodów sieci kanalizacyjnej (n k ) na hydrogram odpływu wód opadowych ze zlewni. Zakresy zmienności poszczególnych parametrów w modelu SWMM, jako definicji rozkładu a priori, wyznaczono na podstawie danych literaturowych zawartych w pracach [8, 33, 34]. W rozważaniach przyjęto odpowiednio: d u = 1,0 2,0 mm, d n = 2,0 5,0 mm, n u = 0,010 0,035 m 1/3 s, n n = 0,025 0,90 m 1/3 s, n k = 0,013 0,03 m 1/3 s, αu oraz βj (α i β wartości liczbowe parametrów w zakresie 0,8 1,2). W literaturze opisywane są różne metody wyznaczania szerokości drogi spływu, jednakże w wielu przypadkach narzucają one konieczność jej określania w każdej zlewni cząstkowej indywidualnie, w zależności od jej kształtu, układu kolektora w planie itp. W analizie niepewności stanowi to istotne utrudnienie i znaczne wydłużenie czasu obliczeń. Dlatego też szerokość drogi spływu opisano zależnością W = ε A 0,5 (A pole powierzchni zlewni cząstkowej), w której przyjęto ε = 0,05 4,0. W celu weryfikacji modelu, niepewność oszacowano również dla zdarzeń opadowych: 30 maja i 30 lipca 2010 r. W tym przypadku obliczenia przeprowadzono dla parametrów z tej samej próby Monte Carlo, dla której wcześniej wyznaczono wartości funkcji wiarygodności. Otrzymane wartości wskaźników wrażliwości S i oraz S Ti, określone wzorami (5) i (7), przedstawiono na rysunku 3. Na tej podstawie można stwierdzić, że największe wartości wskaźników wrażliwości całkowitej i pierwszego rzędu uzyskano w przypadku szerokości drogi spływu, współczynnika szorstkości kanałów oraz retencji terenowej powierzchni uszczelnionych, które wynosiły odpowiednio S Ti = 0,68 i S i = 0,21, S Ti = 0,41 i S i = 0,12 oraz i S Ti = 0,30 i S i = 0,08. Znacznie mniejsze wartości wskaźników otrzymano w przypadku współczynnika szorstkości terenów uszczelnionych (S Ti = 0,13 i S i = 0,01), udziału powierzchni uszczelnionych (S Ti = 0,07 i S i = 0,03) i spadku podłużnego zlewni cząstkowych (S Ti = 0,02 i S i = 0,00). Pomijalny wpływ na całkowitą wariancję modelu stwierdzono zarówno w przypadku współczynnika szorstkości i retencji terenów nieuszczelnionych, jak i spadku terenu w poszczególnych zlewniach cząstkowych. Wyniki rozważań W przyjętych zakresach (jednostajnych rozkładów a priori) liczbowych parametrów modelu (n u, n, d u, n, ε, α, β), identycznych we wszystkich zlewniach cząstkowych, wylosowano kombinacji ich wartości, stosując technikę Monte Carlo. Zachowano przy tym strukturę próby, wymaganą do przeprowadzenia dekompozycji wariancji w metodzie GSA. W przypadku każdej pojedynczej próbki Rys. 3. Wartości wskaźników wrażliwości (S i, S Ti ) analizowanych parametrów Fig. 3. Sensitivity indexes (S i, S Ti ) of the analyzed parameters
5 Analiza wrażliwości i niepewności modelu hydrodynamicznego (SWMM) do prognozowania odpływu wód opadowych 19 Ponadto, na podstawie wykonanych obliczeń na rysunku 4 przedstawiono zależność między wartością funkcji wiarygodności M(Q/X) a wartościami wybranych parametrów. Na uwagę zasługuje fakt, że otrzymane wykresy pozwalają na analizę uzyskiwanego dopasowania (w sensie probabilistycznym wiarygodności) modelu w poszczególnych przedziałach wartości parametrów. Maksymalna wartość funkcji M(Q/X) względem rozpatrywanego parametru świadczy o jego najwyższej wiarygodności. W przypadku szerokości pasa spływu wzrost ε od 0,05 do 1,45 prowadził do zwiększenia średnich i maksymalnych wartości funkcji wiarygodności od 0 do odpowiednio 1,41 i 1,95. W przedziale ε = 0,05 0,80 wiarygodność modelu była wyraźnie najniższa, co wskazuje, że ten obszar wartości parametru jako mało prawdopodobny. Z kolei w przypadku wysokości retencji terenów uszczelnionych, współczynnika szorstkości ścian kanałów i udziału powierzchni uszczelnionych stwierdzono, że wzrost wartości rozpatrywanych parametrów w zakresach d u = 1,0 2,6 mm, n k = 0,010 0,023 m 1/3 s i α = 0,80 0,96 prowadził do zwiększenia średnich wartości (nieznormalizowanych) funkcji Rys. 4. Zmienność wartości funkcji wiarygodności analizowanych parametrów w modelu hydrodynamicznym Fig. 4. Variability of the likelihood function of the analyzed parameters in the hydrodynamic model
6 20 B. Szeląg, A. Kiczko, L. Dąbek Rys. 5. Porównanie pomierzonych hydrogramów odpływu wód opadowych ze zlewni z wyznaczonymi przedziałami ufności 95% modelu SWMM Fig. 5. A comparison of measured hydrograms of the basin outfl ow with the 95% confi dence bands determined i n the SWMM wiarygodności od 0,78 do 1,53 oraz od 0,45 do 1,20 i od 1,1 do 1,4. Ponadto zauważono, że wartości odchyleń standardowych funkcji wiarygodności w analizowanych zakresach zmienności wielkości d u, n k i α wynosiły odpowiednio 0,40 0,70 oraz 0,40 0,97 i 0,28 0,97. W przypadku większych wartości α, ε, d u i n k średnia wartość funkcji M(Q/X) malała i rosło jej odchylenie standardowe. W przypadku współczynnika szorstkości terenów uszczelnionych stwierdzono, że w zakresie wartości parametru n u = 0,01 0,03 m 1/3 s, średnie wartości funkcji wiarygodności zmieniały się od 1,02 do 1,28, a jej odchylenia standardowe, w odniesieniu do poszczególnych wartości n n, były w zakresie 0,65 0,80. Ponadto stwierdzono, że w przypadku współczynnika szorstkości ścian kanałów, retencji i udziału powierzchni uszczelnionych, wartości funkcji wiarygodności osiągają maksimum (d u = 2,60 2,80 mm; n k = 0,025 m 1/3 s, α = 1,05), w którym uzyskuje się najlepsze dopasowanie hydrogramów pomierzonych do otrzymanych z symulacji. W pozostałych przypadkach (ε, n n ) nie odnotowano zauważalnej zależności między funkcją wiarygodności a wartością parametru. Wyniki te mają również odzwierciedlenie w znacznych wartościach wskaźnika wrażliwości całkowitej i wynikającej z interakcji (rys. 3). Hydrogramy odpływu z określonymi 95% przedziałami ufności, zgodnie z metodą GLUE, zamieszczono na rysunku 5. Na podstawie danych pomiarowych oraz otrzymanych wyników obliczeń wartości Q zobrazowanych na tym rysunku można stwierdzić, że w przypadku zdarzeń opadowych 8 lipca 30 maja 2011 r. niepewność hydrogramów odpływu uzyskanych na drodze symulacji była największa, podczas gdy 15 września 2010 r. była najmniejsza, co wskazuje, że niniejszy model z zadowalającą dokładnością prognozuje przebieg zmienności wartości Q. Podsumowanie Modelowanie ilości ścieków, zmienności hydrogramów odpływu wód opadowych ze zlewni oraz napełnienia kanałów stanowi istotny element oceny działania sieci kanalizacyjnej. Jednakże ze względu na znaczną liczbę parametrów ujętych w modelach, występują trudności z identyfikacją ich wartości liczbowych. W praktyce często nie jest możliwe znalezienie jednej kombinacji parametrów warunkujących zadowalające wyniki prognoz, lecz jest ich wiele. Jednym z możliwych rozwiązań jest sformułowanie problemu identyfikacji parametrów w postaci probabilistycznej, gdzie zmienność parametrów (i w efekcie zmienność wyniku modelu) jest utożsamiana z niepewnością. W niniejszej pracy do tego celu zastosowano metodę GSA-GLUE. Przeprowadzone analizy wykazały, że metoda ta stanowi użyteczne narzędzie zarówno do oceny wrażliwości parametrów modelu hydrodynamicznego wykonanego w programie SWMM na hydrogram odpływu wód opadowych ze zlewni, jak również identyfikacji parametrów zlewni cząstkowych i sieci kanalizacyjnej. Na podstawie wykonanych badań stwierdzono, że decydujący wpływ na kształt i dynamikę hydrogramu odpływu wód opadowych z analizowanej zlewni zurbanizowanej miały takie parametry, jak szerokość drogi spływu, współczynnik szorstkości przewodów oraz wysokość retencji terenowej i współczynnik szorstkości terenów uszczelnionych, natomiast znacznie mniejszy wpływ miały udział powierzchni uszczelnionej oraz spadek podłużny zlewni cząstkowych. Pomijalnie mały wpływ na kształt hydrogramu odpływu wód opadowych ze zlewni stwierdzono w przypadku wysokości retencji oraz współczynnika szorstkości terenów nieuszczelnionych.
7 Analiza wrażliwości i niepewności modelu hydrodynamicznego (SWMM) do prognozowania odpływu wód opadowych 21 W analizowanej zlewni, w szerokim zakresie parametrów opisujących zlewnie cząstkowe i sieć przewodów kanalizacyjnych, uzyskano zadowalające dopasowanie hydrogramów odpływu wód opadowych pomierzonych i uzyskanych z symulacji w programie SWMM. Z wykonanych analiz wynika, że w przypadku wysokości retencji terenowej (d u = 2,60 2,80 mm), współczynnika szorstkości ścian kanałów (n k = 0,025 m 1/3 s) oraz udziału powierzchni uszczelnionych powiększonego o 5% w stosunku do wartości określonych z map topograficznych, wiarygodność modelu była największa. LITERATURA 1. B. KAŹMIERCZAK, A. KOTOWSKI, A. DANCEWICZ: Weryfikacja metod wymiarowania kanalizacji deszczowej za pomocą modelu hydrodynamicznego (SWMM) w warunkach wrocławskich (Verification of storm sewerage sizing methods with the hydrodynamic model SWMM 5.0 for the municipality of Wroclaw). Ochrona Środowiska 2012, vol. 34, nr 2, ss M. ZAWILSKI, A. BRZEZIŃSKA: Areal rainfall intensity distribution over an urban area and its effect on a combined sewerage system. Urban Water Journal 2013, Vol. 11, No. 7, pp B. SZELĄG, J. GÓRSKI, Ł. BĄK, K. GÓRSKA: Modelling of stormwater quantity and quality on the example of urbanized catchment in Kielce. Ecological Chemistry and Engineering A 2013, Vol. 20, No. 11, pp M. MROWIEC: Efektywne wymiarowanie i dynamiczna regulacja kanalizacyjnych zbiorników retencyjnych. Wydawnictwo Politechniki Częstochowskiej, Częstochowa M. MROWIEC, R. MALMUR: Comparative analysis of methods for dimensioning of storage reservoirs in sewage systems. Annual Set The Environment Protection 2013, Vol. 15, pp Q. J. WANG: The genetic algorithm and application to calibrating conceptual rainfall runoff models. Water Resources Research 1991, Vol. 27, No. 9, pp Z. MICHALEWICZ: Genetic Algorithms + Data Structure = Evolution Programs. Springer, New York T. FANG, J. E. BALL: Evaluation of spatially variable parameters in a complex system: An application of genetic algorithm. Journal of Hydroinformatics 2007, Vol. 9, No. 3, pp R. Y. RUBINSTEIN, D. P. KROESE: The Cross-Entropy Method. A Unified Approach to Combinatorial Optimization, Monte-Carlo Simulation and Machine Learning. Springer Science + Business Media, New York K. BEVEN, A. BINLEY: The future of distributed models: Model calibration and uncertainty prediction. Hydrological Processes 1992, Vol. 6, No. 3, pp G. KUCZERA: Improved parameter inference in catchment models: 1. Evaluating parameter uncertainty. Water Resources Research 1983, Vol. 19, No. 5, pp R. J. ROMANOWICZ, K. BEVEN: Comments on generalised likelihood uncertainty estimation. Reliability Engineering & System Safety 2006, Vol. 91, No , pp B. C. BATES, E. P. CAMPBELL: A Markov Chain Monte Carlo scheme for parameter estimation and interference in conceptual rainfall runoff modeling. Water Resources Research 2001, Vol. 37, No. 4, pp S. THORNDAHL: Stochastic long term modelling of a drainage system with estimation of return period uncertainty. Proc. of 11 th International Conference on Urban Drainage, Edinburgh (Scotland, UK) W. ZHANG, T. LI: The influence of objective function and acceptability threshold on uncertainty assessment of an urban drainage hydraulic model with generalized likelihood uncertainty estimation methodology. Water Resources Management 2015, Vol. 29, No. 6, pp M. K. MULETA, J. W. NICKLOW: Sensitivity and uncertainty analysis coupled with automatic calibration for a distributed watershed model. Journal of Hydrology 2005, Vol. 306, No. 1 4, pp A. KICZKO, R. J. ROMANOWICZ, M. OSUCH, E. KA- RAMUZ: Maximising the usefulness of flood risk assessment for the River Vistula in Warsaw. Natural Hazards and Earth System Sciences 2013, Vol. 13, pp X. SONG, J. ZHANG, C. ZHAN, Y. XUA, M. YE, C. XU: Global sensitivity analysis in hydrological modeling: Review of concepts, methods, theoretical framework, and applications. Journal of Hydrology 2015, Vol. 523, pp A. BRANDYK, A. KICZKO, G. MAJEWSKI, M. KLE- NIEWSKA, M. KRUKOWSKI: Uncertainty of Deardorff s soil moisture model based on continuous TDR measurements for sandy loam soil. Journal of Hydrology and Hydromechanics 2016, Vol. 64, No. 1, pp G. ARCHER, A. SALTELLI, I. M. SOBOL: Sensitivity measures, Anova-like techniques and the use of bootstrap. Journal of Statistical Computation and Simulation 1997, Vol. 58, No. 2, pp M. RATTO, S. TARANTOLA, A. SALTELLI: Sensitivity analysis in model calibration: GSA-GLUE approach. Computer Physics Communications 2001, Vol. 136, No. 3, pp C. B. DOTTO, G. MANNINA, M. KLEIDORFER, L. VEZ- ZARO, M. HENRICHS, D. T. MCCARTHY, I. A. DELETIC: Comparison of different uncertainty techniques in urban stormwater quantity and quality modelling. Water Research 2012, Vol. 46, No. 8, pp I. FRAGA, L. CEA, J. PUERTAS, J. SUÁREZ, V. JIMÉNEZ, A. JÁCOME: Global sensitivity and GLUE-based uncertainty analysis of a 2D-1D dual urban drainage model. Journal of Hydrologic Engineering 2016, Vol. 21, No M. SKOTNICKI, M. SOWIŃSKI: The sensitivity analysis of runoff from urban catchment based on the nonlinear reservoir rainfall runoff model. Publications of the Institute of Geophysics Polish Academy Science 2006, Monographic Volume E-6 (390), pp F. A. BELING, J. I. B. GARCIA, E. M. C. D. PAIVA, G. A. P. BASTOS, J. B. D. PAIVA: Analysis of the SWMM model parameters for runoff evaluation in periurban basins from southern Brazil. Proc. of 12 nd International Conference on Urban Drainage, Porto Alegre (Brazil) 2011, pp C. LI, W. WANG, J. XIONG, P. CHENG: Sensitivity analysis for urban drainage modeling using mutual information. Entropy 2014, Vol. 16, pp J. BARCO, K. M. WONG, M. K. STENSTROM: Automatic calibration of the U.S. EPA SWMM model for large urban catchment. Journal of Hydraulic Engineering 2008, Vol. 134, No. 4, pp S. L. DĄBKOWSKI, K. GÓRSKA, J. GÓRSKI, B. SZE- LĄG: Wstępne wyniki badań ścieków deszczowych w jednym z kanałów w Kielcach. Gaz Woda i Technika Sanitarna 2010, nr 10, ss L. A. ROSSMANN: Stormwater Management Model. User s Manual. Version 5.0. U.S. EPA, Cincinnati R. J. ROMANOWICZ, K. BEVEN: Estimation of flood inundation probabilities as conditioned on event inundation maps. Water Resources Research 2003, Vol. 39, No. 3, pp K. BEVEN: How far can we go in distributed hydrological modelling? Hydrology and Earth Systems Sciences 2001, Vol. 5, No. 11, pp A. SALTELLI, S. TARANTOLA, F. CAMPOLONGO: Sensitivity analysis as an ingredient of modelling. Statistical Science 2000, Vol. 15, No. 4, pp W. HUBER, R. DICKINSON: Stormwater Management Model. Version 4, Part A. User s Manual. U.S. EPA, Cincinnati 1988, EPA/600/3-88/001a. 34. M. ZAWILSKI: Integracja zlewni zurbanizowanej w symulacji spływu ścieków deszczowych. Gaz Woda i Technika Sanitarna 2010, nr 6, ss
8 22 B. Szeląg, A. Kiczko, L. Dąbek Szelag, B., Kiczko, A., Dabek, L. Sensitivity and Uncertainty Analysis of Hydrodynamic Model (SWMM) for Storm Water Runoff Forecasting in an Urban Basin A Case Study. Ochrona Srodowiska 2016, Vol. 38, No. 3, pp Abstract. Modeling of sewage volume and sewer system fi lling-ups is an important element that allows performance assessment of a rainfall drainage system from a basin area. The complex nature of physical processes being simulated and limited amount of observation data available for calibration make the model outcomes highly uncertain. The presented case study demonstrates an application of the GSA-GLUE technique (global sensitivity generalized uncertainty estimation) to the sensitivity analysis and probabilistic identifi cation of parameters (surface runoff width, water capacity of impervious and pervious surfaces, impervious surface fraction, the Manning roughness coefficient of channels and longitudinal basin slope) for the urban catchment model designed with the SWMM software. Measurement data of rainfall intensity and rain water flow from the period of 2009 to 2011 was used for calibration and validation of the basin model. The numerical experiments revealed that the channel roughness coefficient and water capacity measures of impervious surfaces had the highest impact on shape of the calculated hydrograph for storm water runoff in an urban basin. The simulation results confirmed that the sensitivity analysis and parameter identification methods applied might be useful in calibration of urbanized basin hydrodynamic models. Keywords: GSA-GLUE, uncertainty and sensitivity analysis, SWMM, storm water.
WYKORZYSTANIE SYSTEMÓW BIORETENCYJNYCH W CELU ZRÓWNOWAŻONEGO GOSPODAROWANIA WODAMI OPADOWYMI W TERENACH USZCZELNIONYCH
Uniwersytet Rolniczy im. Hugona Kołłątaja w Krakowie Wydział Inżynierii Środowiska i Geodezji Politechnika Krakowska im. Tadeusza Kościuszki Wydział Inżynierii Środowiska WYKORZYSTANIE SYSTEMÓW BIORETENCYJNYCH
Wykorzystanie modeli symulacyjnych do planowania modernizacji kanalizacji deszczowej w Bydgoszczy. Marcin Skotnicki Paweł Kwiecień
Wykorzystanie modeli symulacyjnych do planowania modernizacji kanalizacji deszczowej w Bydgoszczy Marcin Skotnicki Paweł Kwiecień Cel: Cel i zakres referatu Przedstawienie możliwości wykorzystania modeli
dr inż. Marek Zawilski, prof. P.Ł.
UŻYTKOWANIE I OCHRONA ŚRODOWISKA W STRATEGII ZRÓWNOWAŻONEGO ROZWOJU Ograniczenie emisji zanieczyszczeń z terenów zurbanizowanych do środowiska PROBLEMY OBLICZANIA PRZEPŁYWÓW MAKSYMALNYCH PRAWDOPODOBNYCH
INSTYTUT METEOROLOGII I GOSPODARKI WODNEJ PAŃSTWOWY INSTYTUT BADAWCZY Oddział we Wrocławiu. Görlitz
Görlitz 17.11.2014 Pakiet programów MIKE opracowany na Politechnice Duńskiej, zmodyfikowany przez Duński Instytut Hydrauliki, Zasady działania modeli: MIKE NAM - model konceptualny o parametrach skupionych,
PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Załącznik nr 1 do procedury nr W_PR_1 Nazwa przedmiotu: Komputerowe wspomaganie projektowania wodociągów i kanalizacji Kierunek: Inżynieria środowiska Kod przedmiotu: Rodzaj przedmiotu: Obieralny, moduł
ANALIZA PRACY KANALIZACJI DESZCZOWEJ LOTNISKA W MIEJSCOWOŚCI ŁASK NA PODSTAWIE MODELU HYDRAULICZNEGO.
ANALIZA PRACY KANALIZACJI DESZCZOWEJ LOTNISKA W MIEJSCOWOŚCI ŁASK NA PODSTAWIE MODELU HYDRAULICZNEGO. Model hydrauliczny kanalizacji deszczowej wykonano w programie EPA SWMM 5 (Storm Water Management Model),
WPŁYW CHARAKTERYSTYK OPADOWYCH NA PARAMETRY HYDROGRAMU ODPŁYWU ZE ZLEWNI ZURBANIZOWANEJ
WODA-ŚRODOWISKO-OBSZARY WIEJSKIE 2014 (IV VI). T. 14. Z. 2 (46) WATER-ENVIRONMENT-RURAL AREAS ISSN 1642-8145 s. 103 114 pdf: www.itep.edu.pl/wydawnictwo Instytut Technologiczno-Przyrodniczy w Falentach,
Beata Baziak, Wiesław Gądek, Tamara Tokarczyk, Marek Bodziony
IIGW PK Beata Baziak Wiesław Gądek Marek Bodziony IMGW PIB Tamara Tokarczyk Las i woda - Supraśl 12-14.09-2017 Celem prezentacji jest przedstawienie wzorów empirycznych do wyznaczania wartości deskryptorów
PRACE ORYGINALNE ORIGINAL PAPERS
PRACE ORYGINALNE ORIGINAL PAPERS Przegląd Naukowy Inżynieria i Kształtowanie Środowiska nr 64, 2014: 113123 (Prz. Nauk. Inż. Kszt. Środ. 64, 2014) Scientific Review Engineering and Environmental Sciences
STORMWATER 2018, Gdańsk
STORMWATER 2018, Gdańsk Rozwój indywidualnych systemów retencyjnych i ich wpływ na funkcjonowanie kanalizacji ogólnospławnej Maciej Mrowiec Wody opadowe w obszarach zurbanizowanych Oddziaływanie jakościowe
Zastosowanie modelu Santa Barbara Unit Hydrograph do symulacji hydrogramu przepływów w zlewniach zurbanizowanych
Przegląd Geograficzny, 2014, 86, 3, s. 381-391 PRZEGLĄD GEOGRAFICZNY 2014, 86, 3, s. 381-391 Zastosowanie modelu Santa Barbara Unit Hydrograph do symulacji hydrogramu przepływów w zlewniach zurbanizowanych
IRENEUSZ NOWOGOŃSKI, ŁUKASZ BARTOS * WPŁYW CZASOPRZESTRZENNEJ ZMIENNOŚCI OPADU NA ODPŁYW KANALIZACJĄ OGÓLNOSPŁAWNĄ NA PRZYKŁADZIE MIASTA NOWA SÓL
UNIWERSYTET ZIELONOGÓRSKI ZESZYTY NAUKOWE NR 142 Nr 22 INŻYNIERIA ŚRODOWISKA 2011 IRENEUSZ NOWOGOŃSKI, ŁUKASZ BARTOS * WPŁYW CZASOPRZESTRZENNEJ ZMIENNOŚCI OPADU NA ODPŁYW KANALIZACJĄ OGÓLNOSPŁAWNĄ NA PRZYKŁADZIE
Obliczenia hydrauliczne, modelowanie zlewni. Opracowanie, wdrożenie i utrzymanie modeli hydrodynamicznych
Obliczenia hydrauliczne, modelowanie zlewni. Opracowanie, wdrożenie i utrzymanie modeli hydrodynamicznych Tomasz Glixelli, Paweł Kwiecień, Jacek Zalewski Bydgoszcz, 22 czerwca 2017 2 Przygotowanie danych
Wprowadzenie. Mariusz BARSZCZ
Przegląd Naukowy Inżynieria i Kształtowanie Środowiska nr 72, 2016: 142 155 (Prz. Nauk. Inż. Kszt. Środ. 72, 2016) Scientific Review Engineering and Environmental Sciences No 72, 2016: 142 155 (Sci. Rev.
kanalizacyjnych Optimization of water and sewage systems
Załącznik nr 7 do Zarządzenia Rektora nr 10/12 z dnia 21 lutego 2012r. KARTA MODUŁU / KARTA RZEDMIOTU Kod modułu Optymalizacja systemów wodociągowych i Nazwa modułu kanalizacyjnych Nazwa modułu w języku
Numeryczna symulacja rozpływu płynu w węźle
231 Prace Instytutu Mechaniki Górotworu PAN Tom 7, nr 3-4, (2005), s. 231-236 Instytut Mechaniki Górotworu PAN Numeryczna symulacja rozpływu płynu w węźle JERZY CYGAN Instytut Mechaniki Górotworu PAN,
Identyfikacja, kalibracja i walidacja hydrodynamicznego modelu systemu odwadniającego tereny miejskie na przykładzie Wrocławia
OCHRONA ŚRODOWISKA Vol. 39 2017 Nr 2 Monika Nowakowska, Bartosz Kaźmierczak, Andrzej Kotowski, Katarzyna Wartalska Identyfikacja, kalibracja i walidacja hydrodynamicznego modelu systemu odwadniającego
Weryfikacja metod wymiarowania kanalizacji deszczowej za pomocą modelu hydrodynamicznego (SWMM) w warunkach wrocławskich
OCHRONA ŚRODOWISKA Vol. 34 2012 Nr 2 Bartosz Kaźmierczak, Andrzej Kotowski, Andrzej Dancewicz Weryfikacja metod wymiarowania kanalizacji deszczowej za pomocą modelu hydrodynamicznego (SWMM) w warunkach
ADAPTACJA MODELU SANTA BARBARA UNIT HYDROGRAPH DO OBLICZANIA HYDROGRAMU PRZEPŁYWÓW W ZURBANIZOWANEJ ZLEWNI POTOKU SŁUśEWIECKIEGO
CZASOPISMO INŻYNIERII LĄDOWEJ, ŚRODOWISKA I ARCHITEKTURY JOURNAL OF CIVIL ENGINEERING, ENVIRONMENT AND ARCHITECTURE JCEEA, t. XXXI, z. 61 (4/14), październik-grudzień 2014, s. 21-34 Mariusz BARSZCZ 1 ADAPTACJA
Katedra Inżynierii Wodnej i Rekultywacji Środowiska SGGW Department of Hydraulic Engineering and Environmental Recultivation WULS
Zbigniew POPEK Katedra Inżynierii Wodnej i Rekultywacji Środowiska SGGW Department of Hydraulic Engineering and Environmental Recultivation WULS Weryfikacja wybranych wzorów empirycznych do określania
METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII
METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII 1. Wykład wstępny 2. Populacje i próby danych 3. Testowanie hipotez i estymacja parametrów 4. Planowanie eksperymentów biologicznych 5. Najczęściej wykorzystywane testy statystyczne
WYZNACZANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODAMI SYMULACYJNYMI
WYZNACZANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODAMI SYMULACYJNYMI Stefan WÓJTOWICZ, Katarzyna BIERNAT ZAKŁAD METROLOGII I BADAŃ NIENISZCZĄCYCH INSTYTUT ELEKTROTECHNIKI ul. Pożaryskiego 8, 04-703 Warszawa tel. (0)
PRZYKŁAD ZASTOSOWANIA DOKŁADNEGO NIEPARAMETRYCZNEGO PRZEDZIAŁU UFNOŚCI DLA VaR. Wojciech Zieliński
PRZYKŁAD ZASTOSOWANIA DOKŁADNEGO NIEPARAMETRYCZNEGO PRZEDZIAŁU UFNOŚCI DLA VaR Wojciech Zieliński Katedra Ekonometrii i Statystyki SGGW Nowoursynowska 159, PL-02-767 Warszawa wojtek.zielinski@statystyka.info
HYDRODYNAMICZNY MODEL ODPROWADZANIA WÓD OPADOWYCH SWMM
Bartosz KAŹMIERCZAK, Monika NOWAKOWSKA * SWMM, modelowanie hydrodynamiczne, modelowanie kanalizacji HYDRODYNAMICZNY MODEL ODPROWADZANIA WÓD OPADOWYCH SWMM Hydrauliczne obliczenia sprawdzające przy pomocy
Algorytm hybrydowy dla alokacji portfela inwestycyjnego przy ograniczonych zasobach
Adam Stawowy Algorytm hybrydowy dla alokacji portfela inwestycyjnego przy ograniczonych zasobach Summary: We present a meta-heuristic to combine Monte Carlo simulation with genetic algorithm for Capital
WPŁYW KIERUNKU I PRĘDKOŚĆI FALI DESZCZU NA KUBATURĘ UŻYTKOWĄ WIELOKOMOROWYCH ZBIORNIKÓW RETENCYJNYCH
CZASOPISMO INŻYNIERII LĄDOWEJ, ŚRODOWISKA I ARCHITEKTURY JOURNAL OF CIVIL ENGINEERING, ENVIRONMENT AND ARCHITECTURE JCEEA, t. XXXI, z. 61 (3/I/14), lipiec-wrzesień 2014, s. 83-93 Józef DZIOPAK 1 Mariusz
ZASTOSOWANIE MODELU SWMM DO OBLICZENIA PRZEPŁYWÓW I ICH REDUKCJI PRZEZ ZBIORNIKI NA OBSZARZE LOTNISKA CHOPINA
acta_architectura.sggw.pl ARTYKUŁ NAUKOWY Acta Sci. Pol. Architectura 16 (1) 2017, 79 91 ISSN 1644-0633 DOI: 10.22630/ASPA.2017.16.1.08 Otrzymano: 02.02.2017 Zaakceptowano: 01.03.2017 ZASTOSOWANIE MODELU
OBLICZENIE PRZEPŁYWÓW MAKSYMALNYCH I ICH REDUKCJI W ZLEWNI ZURBANIZOWANEJ
CZASOPISMO INŻYNIERII LĄDOWEJ, ŚRODOWISKA I ARCHITEKTURY JOURNAL OF CIVIL ENGINEERING, ENVIRONMENT AND ARCHITECTURE JCEEA, t. XXXIII, z. 63 (2/I/16), kwiecień-czerwiec 2016, s. 7-20 Mariusz BARSZCZ 1 Zbigniew
Aproksymacja funkcji a regresja symboliczna
Aproksymacja funkcji a regresja symboliczna Problem aproksymacji funkcji polega na tym, że funkcję F(x), znaną lub określoną tablicą wartości, należy zastąpić inną funkcją, f(x), zwaną funkcją aproksymującą
DIGITALIZACJA GEOMETRII WKŁADEK OSTRZOWYCH NA POTRZEBY SYMULACJI MES PROCESU OBRÓBKI SKRAWANIEM
Dr inż. Witold HABRAT, e-mail: witekhab@prz.edu.pl Politechnika Rzeszowska, Wydział Budowy Maszyn i Lotnictwa Dr hab. inż. Piotr NIESŁONY, prof. PO, e-mail: p.nieslony@po.opole.pl Politechnika Opolska,
Sterowanie wielkością zamówienia w Excelu - cz. 3
Sterowanie wielkością zamówienia w Excelu - cz. 3 21.06.2005 r. 4. Planowanie eksperymentów symulacyjnych Podczas tego etapu ważne jest określenie typu rozkładu badanej charakterystyki. Dzięki tej informacji
Pomiary hydrometryczne w zlewni rzek
Pomiary hydrometryczne w zlewni rzek Zagożdżonka onka i Zwoleńka Hydrometric measurements in Zwoleńka & Zagożdżonka onka catchments Anna Sikorska, Kazimierz Banasik, Anna Nestorowicz, Jacek Gładecki Szkoła
ANALiZA WPŁYWU PARAMETRÓW SAMOLOTU NA POZiOM HAŁASU MiERZONEGO WEDŁUG PRZEPiSÓW FAR 36 APPENDiX G
PRACE instytutu LOTNiCTWA 221, s. 115 120, Warszawa 2011 ANALiZA WPŁYWU PARAMETRÓW SAMOLOTU NA POZiOM HAŁASU MiERZONEGO WEDŁUG PRZEPiSÓW FAR 36 APPENDiX G i ROZDZiAŁU 10 ZAŁOżEń16 KONWENCJi icao PIotr
Statystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory
Statystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adrian@tempus.metal.agh.edu.pl
Statystyki: miary opisujące rozkład! np. : średnia, frakcja (procent), odchylenie standardowe, wariancja, mediana itd.
Wnioskowanie statystyczne obejmujące metody pozwalające na uogólnianie wyników z próby na nieznane wartości parametrów oraz szacowanie błędów tego uogólnienia. Przewidujemy nieznaną wartości parametru
PRACE ORYGINALNE ORIGINAL PAPERS
PRACE ORYGINALNE ORIGINAL PAPERS Przegląd Naukowy Inżynieria i Kształtowanie Środowiska nr 69, 2015: 209 223 (Prz. Nauk. Inż. Kszt. Środ. 69, 2015) Scientific Review Engineering and Environmental Sciences
Metoda określania pozycji wodnicy statków na podstawie pomiarów odległości statku od głowic laserowych
inż. Marek Duczkowski Metoda określania pozycji wodnicy statków na podstawie pomiarów odległości statku od głowic laserowych słowa kluczowe: algorytm gradientowy, optymalizacja, określanie wodnicy W artykule
Spis treści. Przedmowa... XI. Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar... 1. Rozdział 2. Pomiar: liczby i obliczenia liczbowe... 16
Spis treści Przedmowa.......................... XI Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar................. 1 1.1. Wielkości fizyczne i pozafizyczne.................. 1 1.2. Spójne układy miar. Układ SI i jego
RETENCJONOWANIE WÓD OPADOWYCH NA TERENACH SILNIE UPRZEMYSŁOWIONYCH
Inżynieria Ekologiczna Ecological Engineering Vol. 48, June 2016, p. 107 112 DOI: 10.12912/23920629/63259 RETENCJONOWANIE WÓD OPADOWYCH NA TERENACH SILNIE UPRZEMYSŁOWIONYCH Bartosz Kaźmierczak 1, Marcin
BADANIA ZRÓŻNICOWANIA RYZYKA WYPADKÓW PRZY PRACY NA PRZYKŁADZIE ANALIZY STATYSTYKI WYPADKÓW DLA BRANŻY GÓRNICTWA I POLSKI
14 BADANIA ZRÓŻNICOWANIA RYZYKA WYPADKÓW PRZY PRACY NA PRZYKŁADZIE ANALIZY STATYSTYKI WYPADKÓW DLA BRANŻY GÓRNICTWA I POLSKI 14.1 WSTĘP Ogólne wymagania prawne dotyczące przy pracy określają m.in. przepisy
ANALYSIS OF THE POSSIBILITY OF USING HYDROLOGICAL MODELS IN STRATEGIC ENVIRONMENTAL ASSESSMENT OF LOCAL SPATIAL DEVELOPMENT PLANS
Inżynieria Ekologiczna Vol. 39, 2014, 176 186 DOI: 10.12912/2081139X.61 ANALIZA MOŻLIWOŚCI WYKORZYSTANIA MODELI HYDROLOGICZNYCH W STRATEGICZNEJ OCENIE ODDZIAŁYWANIA NA ŚRODOWISKO MIEJSCOWYCH PLANÓW ZAGOSPODAROWANIA
Ekonometryczna analiza popytu na wodę
Jacek Batóg Uniwersytet Szczeciński Ekonometryczna analiza popytu na wodę Jednym z czynników niezbędnych dla funkcjonowania gospodarstw domowych oraz realizacji wielu procesów technologicznych jest woda.
MODELOWANIE DZIAŁANIA KANALIZACJI DESZCZOWEJ ZE ZBIORNIKIEM RETENCYJNYM
wody opadowe, retencja, modelowanie hydrodynamiczne Justyna GANCARZ, Katarzyna WARTALSKA, Bartosz KAŹMIERCZAK* MODELOWANIE DZIAŁANIA KANALIZACJI DESZCZOWEJ ZE ZBIORNIKIEM RETENCYJNYM Zbiorniki retencyjne
Statystyki: miary opisujące rozkład! np. : średnia, frakcja (procent), odchylenie standardowe, wariancja, mediana itd.
Wnioskowanie statystyczne obejmujące metody pozwalające na uogólnianie wyników z próby na nieznane wartości parametrów oraz szacowanie błędów tego uogólnienia. Przewidujemy nieznaną wartości parametru
Analiza możliwości szacowania parametrów mieszanin rozkładów prawdopodobieństwa za pomocą sztucznych sieci neuronowych 4
Wojciech Sikora 1 AGH w Krakowie Grzegorz Wiązania 2 AGH w Krakowie Maksymilian Smolnik 3 AGH w Krakowie Analiza możliwości szacowania parametrów mieszanin rozkładów prawdopodobieństwa za pomocą sztucznych
PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: Komputerowe wspomaganie projektowania wodociągów i kanalizacji Computer aided design of water supply and sewage systems Kierunek: inżynieria środowiska Kod przedmiotu: 5.1.4 Rodzaj przedmiotu:
Modelowanie jako sposób opisu rzeczywistości. Katedra Mikroelektroniki i Technik Informatycznych Politechnika Łódzka
Modelowanie jako sposób opisu rzeczywistości Katedra Mikroelektroniki i Technik Informatycznych Politechnika Łódzka 2015 Wprowadzenie: Modelowanie i symulacja PROBLEM: Podstawowy problem z opisem otaczającej
WYBÓR PUNKTÓW POMIAROWYCH
Scientific Bulletin of Che lm Section of Technical Sciences No. 1/2008 WYBÓR PUNKTÓW POMIAROWYCH WE WSPÓŁRZĘDNOŚCIOWEJ TECHNICE POMIAROWEJ MAREK MAGDZIAK Katedra Technik Wytwarzania i Automatyzacji, Politechnika
STRUKTURA ŻELIWA EN-GJS W ZALEŻNOŚCI OD MATERIAŁÓW WSADOWYCH
3/22 Archives of Foundry, Year 2006, Volume 6, 22 Archiwum Odlewnictwa, Rok 2006, Rocznik 6, Nr 22 PAN Katowice PL ISSN 1642-5308 STRUKTURA ŻELIWA EN-GJS-500-7 W ZALEŻNOŚCI OD MATERIAŁÓW WSADOWYCH D. BARTOCHA
Szacowanie optymalnego systemu Bonus-Malus przy pomocy Pseudo-MLE. Joanna Sawicka
Szacowanie optymalnego systemu Bonus-Malus przy pomocy Pseudo-MLE Joanna Sawicka Plan prezentacji Model Poissona-Gamma ze składnikiem regresyjnym Konstrukcja optymalnego systemu Bonus- Malus Estymacja
ZASTOSOWANIE PROGRAMU SEWERGEMS DO PROBABILISTYCZNEGO WYMIAROWANIA OBJĘTOŚCI ZBIORNIKA RETENCYJNEGO WÓD OPADOWYCH
Program SewerGEMS, wymiarowanie zbiorników retencyjnych, modelowanie hydrodynamiczne Maria NIESOBSKA, Dagmara DŻUGAJ, Paweł LICZNAR* 1 ZASTOSOWANIE PROGRAMU SEWERGEMS DO PROBABILISTYCZNEGO WYMIAROWANIA
Zakład Hydrologii i Hydrodynamiki, Instytut Geofizyki PAN Department of Hydrology and Hydrodynamics, Institute of Geophysics PAS
PRACE ORYGINALNE Przegląd Naukowy Inżynieria i Kształtowanie Środowiska nr 1, 2011: 3 14 (Prz. Nauk. Inż. Kszt. Środ. 1, 2011) Scientific Review Engineering and Environmental Sciences No 1, 2011: 3 14
WSTĘP DO REGRESJI LOGISTYCZNEJ. Dr Wioleta Drobik-Czwarno
WSTĘP DO REGRESJI LOGISTYCZNEJ Dr Wioleta Drobik-Czwarno REGRESJA LOGISTYCZNA Zmienna zależna jest zmienną dychotomiczną (dwustanową) przyjmuje dwie wartości, najczęściej 0 i 1 Zmienną zależną może być:
Narzędzia do monitoringu oraz prognozowania pracy systemu kanalizacji ogólnospławnej - Demonstracja w mieście Gliwice. Prepared enabling change 1
Narzędzia do monitoringu oraz prognozowania pracy systemu kanalizacji ogólnospławnej - Demonstracja w mieście Gliwice Prepared enabling change 1 Demonstracja w mieście Gliwice: Luty 2013 Styczeń 2014 monitoring
Wstęp do Metod Systemowych i Decyzyjnych Opracowanie: Jakub Tomczak
Wstęp do Metod Systemowych i Decyzyjnych Opracowanie: Jakub Tomczak 1 Wprowadzenie. Zmienne losowe Podczas kursu interesować nas będzie wnioskowanie o rozpatrywanym zjawisku. Poprzez wnioskowanie rozumiemy
Analiza Danych Sprawozdanie regresja Marek Lewandowski Inf 59817
Analiza Danych Sprawozdanie regresja Marek Lewandowski Inf 59817 Zadanie 1: wiek 7 8 9 1 11 11,5 12 13 14 14 15 16 17 18 18,5 19 wzrost 12 122 125 131 135 14 142 145 15 1 154 159 162 164 168 17 Wykres
MODELOWANIE POŁĄCZEŃ TYPU SWORZEŃ OTWÓR ZA POMOCĄ MES BEZ UŻYCIA ANALIZY KONTAKTOWEJ
Jarosław MAŃKOWSKI * Andrzej ŻABICKI * Piotr ŻACH * MODELOWANIE POŁĄCZEŃ TYPU SWORZEŃ OTWÓR ZA POMOCĄ MES BEZ UŻYCIA ANALIZY KONTAKTOWEJ 1. WSTĘP W analizach MES dużych konstrukcji wykonywanych na skalę
ZASTOSOWANIE PROGRAMU SWMM DO MODELOWANIA ILOŚCI I JAKOŚCI ŚCIEKÓW DESZCZOWYCH
Proceedings of ECOpole DOI: 10.2429/proc.2015.9(2)087 2015;9(2) Bartosz SZELĄG 1, Jarosław GÓRSKI 1, Łukasz BĄK 1 i Katarzyna GÓRSKA 1 ZASTOSOWANIE PROGRAMU SWMM DO MODELOWANIA ILOŚCI I JAKOŚCI ŚCIEKÓW
Nauka Przyroda Technologie
Nauka Przyroda Technologie ISSN 1897-7820 http://www.npt.up-poznan.net Dział: Melioracje i Inżynieria Środowiska Copyright Wydawnictwo Uniwersytetu Przyrodniczego w Poznaniu 2011 Tom 5 Zeszyt 4 MACIEJ
ZASTOSOWANIE MODELU GEOMORFOLOGICZNEGO DO WYZNACZANIA WEZBRAŃ HIPOTETYCZNYCH W ZLEWNIACH NIEKONTROLOWANYCH
WIESŁAW GĄDEK, WŁODZIMIERZ BANACH *, IZABELLA FIOŁKA ** ZASTOSOWANIE MODELU GEOMORFOLOGICZNEGO DO WYZNACZANIA WEZBRAŃ HIPOTETYCZNYCH W ZLEWNIACH NIEKONTROLOWANYCH APPLICATION OF A GEOMORPHOLOGICAL MODEL
WYZNACZANIE MAP ZAGROŻENIA POWODZIOWEGO: TEORIA I PRAKTYKA
337 WYZNACZANIE MAP ZAGROŻENIA POWODZIOWEGO: TEORIA I PRAKTYKA Renata J. Romanowicz 1, Adam Kiczko 2, Marzena Osuch 3 Streszczenie: W niniejszej pracy przedstawiony jest wpływ niepewności na wyznaczanie
MODELOWANIE BIFURKACJI PRZEPŁYWU W KANALE OTWARTYM Z PRZELEWEM BOCZNYM MODELING OF FLOW BIFURCATION IN THE OPEN CHANNEL WITH SIDE WEIR
TOMASZ SIUTA MODELOWANIE BIFURKACJI PRZEPŁYWU W KANALE OTWARTYM Z PRZELEWEM BOCZNYM MODELING OF FLOW BIFURCATION IN THE OPEN CHANNEL WITH SIDE WEIR S t r e s z c z e n i e A b s t r a c t W artykule przedstawiono
MODELOWANIE WARSTWY POWIERZCHNIOWEJ O ZMIENNEJ TWARDOŚCI
Dr inż. Danuta MIEDZIŃSKA, email: dmiedzinska@wat.edu.pl Dr inż. Robert PANOWICZ, email: Panowicz@wat.edu.pl Wojskowa Akademia Techniczna, Katedra Mechaniki i Informatyki Stosowanej MODELOWANIE WARSTWY
5. WNIOSKOWANIE PSYCHOMETRYCZNE
5. WNIOSKOWANIE PSYCHOMETRYCZNE Model klasyczny Gulliksena Wynik otrzymany i prawdziwy Błąd pomiaru Rzetelność pomiaru testem Standardowy błąd pomiaru Błąd estymacji wyniku prawdziwego Teoria Odpowiadania
Porównanie wyników symulacji wpływu kształtu i amplitudy zakłóceń na jakość sterowania piecem oporowym w układzie z regulatorem PID lub rozmytym
ARCHIVES of FOUNDRY ENGINEERING Published quarterly as the organ of the Foundry Commission of the Polish Academy of Sciences ISSN (1897-3310) Volume 15 Special Issue 4/2015 133 138 28/4 Porównanie wyników
MODELOWANIE ROZKŁADU TEMPERATUR W PRZEGRODACH ZEWNĘTRZNYCH WYKONANYCH Z UŻYCIEM LEKKICH KONSTRUKCJI SZKIELETOWYCH
Budownictwo o Zoptymalizowanym Potencjale Energetycznym 2(18) 2016, s. 55-60 DOI: 10.17512/bozpe.2016.2.08 Maciej MAJOR, Mariusz KOSIŃ Politechnika Częstochowska MODELOWANIE ROZKŁADU TEMPERATUR W PRZEGRODACH
WYZNACZANIE WEZBRAŃ POWODZIOWYCH W MAŁYCH ZLEWNIACH ZURBANIZOWANYCH. II. Przykłady obliczeniowe
WYZNACZANIE WEZBRAŃ POWODZIOWYCH W MAŁYCH ZLEWNIACH ZURBANIZOWANYCH Computation of flood hydrographs for small urban catchments Kontakt: Kazimierz Banasik +22/59 35 280 kazimierz_banasik@sggw.pl (Cytowanie:
WYRAŻANIE NIEPEWNOŚCI ZA POMOCĄ PRZEDZIAŁÓW
PROBLEMS AND PROGRESS IN METROLOGY PPM 18 Conference Digest Wojciech TOCZEK Politechnika Gdańska Wydział Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki WYRAŻANIE NIEPEWNOŚCI ZA POMOCĄ PRZEDZIAŁÓW Z perspektywy
Rozdział 8. Regresja. Definiowanie modelu
Rozdział 8 Regresja Definiowanie modelu Analizę korelacji można traktować jako wstęp do analizy regresji. Jeżeli wykresy rozrzutu oraz wartości współczynników korelacji wskazują na istniejąca współzmienność
CHARAKTERYSTYKA I ZASTOSOWANIA ALGORYTMÓW OPTYMALIZACJI ROZMYTEJ. E. ZIÓŁKOWSKI 1 Wydział Odlewnictwa AGH, ul. Reymonta 23, Kraków
36/3 Archives of Foundry, Year 004, Volume 4, 3 Archiwum Odlewnictwa, Rok 004, Rocznik 4, Nr 3 PAN Katowice PL ISSN 64-5308 CHARAKTERYSTYKA I ZASTOSOWANIA ALGORYTMÓW OPTYMALIZACJI ROZMYTEJ E. ZIÓŁKOWSKI
Matematyka Stosowana na Politechnice Wrocławskiej. Komitet Matematyki PAN, luty 2017 r.
Matematyka Stosowana na Politechnice Wrocławskiej Komitet Matematyki PAN, luty 2017 r. Historia kierunku Matematyka Stosowana utworzona w 2012 r. na WPPT (zespół z Centrum im. Hugona Steinhausa) studia
WPŁYW SZYBKOŚCI STYGNIĘCIA NA WŁASNOŚCI TERMOFIZYCZNE STALIWA W STANIE STAŁYM
2/1 Archives of Foundry, Year 200, Volume, 1 Archiwum Odlewnictwa, Rok 200, Rocznik, Nr 1 PAN Katowice PL ISSN 1642-308 WPŁYW SZYBKOŚCI STYGNIĘCIA NA WŁASNOŚCI TERMOFIZYCZNE STALIWA W STANIE STAŁYM D.
Wprowadzenie. Mariusz BARSZCZ 1, Zbigniew BARTOSIK 2, Sylwester RUKŚĆ 2, Jakub BATORY 2 1
Przegląd Naukowy Inżynieria i Kształtowanie Środowiska (2016), 25 (4), 410 424 Prz. Nauk. Inż. Kszt. Środ. (2016), 25 (4) Scientific Review Engineering and Environmental Sciences (2016), 25 (4), 410 424
PORÓWNANIE ALGORYTMÓW OPTYMALIZACJI GLOBALNEJ W MODELOWANIU ODWROTNYM PROCESÓW SUSZENIA PRODUKTÓW ROLNICZYCH
Inżynieria Rolnicza 7(125)/2010 PORÓWNANIE ALGORYTMÓW OPTYMALIZACJI GLOBALNEJ W MODELOWANIU ODWROTNYM PROCESÓW SUSZENIA PRODUKTÓW ROLNICZYCH Michał Siatkowski, Jerzy Weres, Sebastian Kujawa Zakład Informatyki
w analizie wyników badań eksperymentalnych, w problemach modelowania zjawisk fizycznych, w analizie obserwacji statystycznych.
Aproksymacja funkcji a regresja symboliczna Problem aproksymacji funkcji polega na tym, że funkcję F(), znaną lub określoną tablicą wartości, należy zastąpić inną funkcją, f(), zwaną funkcją aproksymującą
Metody Prognozowania
Wprowadzenie Ewa Bielińska 3 października 2007 Plan 1 Wprowadzenie Czym jest prognozowanie Historia 2 Ciągi czasowe Postępowanie prognostyczne i prognozowanie Predykcja długo- i krótko-terminowa Rodzaje
WIELOKRYTERIALNE PORZĄDKOWANIE METODĄ PROMETHEE ODPORNE NA ZMIANY WAG KRYTERIÓW
Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu WIELOKRYTERIALNE PORZĄDKOWANIE METODĄ PROMETHEE ODPORNE NA ZMIANY WAG KRYTERIÓW Wprowadzenie Wrażliwość wyników analizy wielokryterialnej na zmiany wag kryteriów, przy
Modele DSGE. Jerzy Mycielski. Maj Jerzy Mycielski () Modele DSGE Maj / 11
Modele DSGE Jerzy Mycielski Maj 2008 Jerzy Mycielski () Modele DSGE Maj 2008 1 / 11 Modele DSGE DSGE - Dynamiczne, stochastyczne modele równowagi ogólnej (Dynamic Stochastic General Equilibrium Model)
REGRESJA I KORELACJA MODEL REGRESJI LINIOWEJ MODEL REGRESJI WIELORAKIEJ. Analiza regresji i korelacji
Statystyka i opracowanie danych Ćwiczenia 5 Izabela Olejarczyk - Wożeńska AGH, WIMiIP, KISIM REGRESJA I KORELACJA MODEL REGRESJI LINIOWEJ MODEL REGRESJI WIELORAKIEJ MODEL REGRESJI LINIOWEJ Analiza regresji
RÓŻNICA W WYZNACZANIU ODPŁYWU PODZIEMNEGO METODĄ ŹRÓDEŁ REPREZENTATYWNYCH A METODĄ ŚCIĘCIA FALI WEZBRANIOWEJ
WSPÓŁCZESNE PROBLEMY HYDROGEOLOGII WROCŁAW 1993 Robert TARKA * odpływ podziemny 1. WSTĘP RÓŻNICA W WYZNACZANIU ODPŁYWU PODZIEMNEGO METODĄ ŹRÓDEŁ REPREZENTATYWNYCH A METODĄ ŚCIĘCIA FALI WEZBRANIOWEJ Istotnym
Wnioskowanie bayesowskie
Wnioskowanie bayesowskie W podejściu klasycznym wnioskowanie statystyczne oparte jest wyłącznie na podstawie pobranej próby losowej. Możemy np. estymować punktowo lub przedziałowo nieznane parametry rozkładów,
PRZEPŁYWY MAKSYMALNE ROCZNE O OKREŚLONYM PRAWDOPODOBIEŃSTWIE PRZEWYŻSZENIA W ZLEWNIACH NIEKONTROLOWANYCH
SH P BENIAMINN WIĘZIK Stowarzyszenie Hydrologów Polskich PRZEPŁYWY MAKSYMALNE ROCZNE O OKREŚLONYM PRAWDOPODOBIEŃSTWIE PRZEWYŻSZENIA W ZLEWNIACH NIEKONTROLOWANYCH Kraków 2013 Formuła racjonalna max = k
Podstawy bezpiecznego wymiarowania odwodnień terenów. Tom I sieci kanalizacyjne
Podstawy bezpiecznego wymiarowania odwodnień terenów. Tom I sieci kanalizacyjne Prezentowany podręcznik akademicki stanowi podsumowanie dotychczasowego stanu wiedzy w zakresie podstaw nowoczesnego - bezpiecznego
PROGRAMOWANIE DYNAMICZNE W ROZMYTYM OTOCZENIU DO STEROWANIA STATKIEM
Mostefa Mohamed-Seghir Akademia Morska w Gdyni PROGRAMOWANIE DYNAMICZNE W ROZMYTYM OTOCZENIU DO STEROWANIA STATKIEM W artykule przedstawiono propozycję zastosowania programowania dynamicznego do rozwiązywania
Mikroekonometria 5. Mikołaj Czajkowski Wiktor Budziński
Mikroekonometria 5 Mikołaj Czajkowski Wiktor Budziński Zadanie 1. Wykorzystując dane me.medexp3.dta przygotuj model regresji kwantylowej 1. Przygotuj model regresji kwantylowej w którym logarytm wydatków
PIERWSZA FALA SPŁYWU ZANIECZYSZCZEŃ IDENTYFIKACJA ZJAWISKA NA PRZYKŁADZIE GOŚ W ŁODZI
kanalizacja, przelew burzowy, pierwsza fala spływu zanieczyszczeń, sondy on-line, bilansowanie ładunków zanieczyszczeń Dawid BANDZIERZ * PIERWSZA FALA SPŁYWU ZANIECZYSZCZEŃ IDENTYFIKACJA ZJAWISKA NA PRZYKŁADZIE
Materiałowe i technologiczne uwarunkowania stanu naprężeń własnych i anizotropii wtórnej powłok cylindrycznych wytłaczanych z polietylenu
POLITECHNIKA ŚLĄSKA ZESZYTY NAUKOWE NR 1676 SUB Gottingen 7 217 872 077 Andrzej PUSZ 2005 A 12174 Materiałowe i technologiczne uwarunkowania stanu naprężeń własnych i anizotropii wtórnej powłok cylindrycznych
ANALIZA METROLOGICZNA WYNIKÓW BADAŃ NA PRZYKŁADZIE ŁOŻYSK ŚLIZGOWYCH
PROBLEMY NIEKONWENCJONALNYCH UKŁADÓW ŁOŻYSKOWYCH Łódź 09-10 maja 1995 roku Jadwiga Janowska(Politechnika Warszawska) ANALIZA METROLOGICZNA WYNIKÓW BADAŃ NA PRZYKŁADZIE ŁOŻYSK ŚLIZGOWYCH SŁOWA KLUCZOWE
SYMULACJE NUMERYCZNE W OCENIE RYZYKA
SYMULACJE NUMERYCZNE W OCENIE RYZYKA Dr Marek Biesiada Instytut Medycyny Pracy i Zdrowia Środowiskowego, Sosnowiec Główną trudnością metodologiczną w procesie ocen ryzyka zdrowotnego jest złożoność oddziaływań
Badania właściwości dynamicznych sieci gazowej z wykorzystaniem pakietu SimNet TSGas 3
Andrzej J. Osiadacz Maciej Chaczykowski Łukasz Kotyński Badania właściwości dynamicznych sieci gazowej z wykorzystaniem pakietu SimNet TSGas 3 Andrzej J. Osiadacz, Maciej Chaczykowski, Łukasz Kotyński,
PORÓWNANIE PRZEPŁYWÓW MAKSYMALNYCH O OKREŚLONYM PRAWDOPODOBIEŃSTWIE PRZEWYŻSZENIA W MAŁEJ RZECE WYŻYNNEJ
MONOGRAFIE KOMITETU GOSPODARKI WODNEJ PAN z. XX 2014 Andrzej BYCZKOWSKI 1, Janusz OSTROWSKI 2, Kazimierz BANASIK 1 1 Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie Wydział Budownictwa i Inżynierii Środowiska
Analiza działania kanalizacji półrozdzielczej z zastosowaniem różnego typu separatorów przepływu
Inżynieria i Ochrona Środowiska 2014, t. 17, nr 1, s. 75-88 Maciej MROWIEC*, Kamil PLUTA Politechnika Częstochowska, Wydział Inżynierii Środowiska i Biotechnologii Instytut Inżynierii Środowiska ul. Brzeźnicka
Porównanie przepływów o określonym prawdopodobieństwie wystąpienia obliczonych w zlewni miejskiej za pomocą modeli SWMM i SBUH
Przegląd Geograficzny, 2017, 89, 3, s. 429-449 PRZEGLĄD GEOGRAFICZNY 2017, 89, 3, s. 429-449 Porównanie przepływów o określonym prawdopodobieństwie wystąpienia obliczonych w zlewni miejskiej za pomocą
I.1.1. Technik inżynierii środowiska i melioracji 311[19]
I.1.1. Technik inżynierii środowiska i melioracji 311[19] Do egzaminu zostało zgłoszonych: 424 Przystąpiło łącznie: 367 przystąpiło: 346 przystąpiło: ETAP PISEMNY ETAP PRAKTYCZNY zdało: 290 (83,8%) zdało:
LABORATORIUM Z FIZYKI
LABORATORIUM Z FIZYKI LABORATORIUM Z FIZYKI I PRACOWNIA FIZYCZNA C w Gliwicach Gliwice, ul. Konarskiego 22, pokoje 52-54 Regulamin pracowni i organizacja zajęć Sprawozdanie (strona tytułowa, karta pomiarowa)
166 Wstęp do statystyki matematycznej
166 Wstęp do statystyki matematycznej Etap trzeci realizacji procesu analizy danych statystycznych w zasadzie powinien rozwiązać nasz zasadniczy problem związany z identyfikacją cechy populacji generalnej
ANALIZA OCENY WSKAŹNIKA SZORSTKOŚCI NAWIERZCHNI DROGOWEJ WAHADŁEM ANGIELSKIM NA DRODZE KRAJOWEJ DK-43 W OKRESIE UJEMNEJ I DODATNIEJ TEMPERATURY
Budownictwo 20 Mariusz Kosiń, Alina Pietrzak ANALIZA OCENY WSKAŹNIKA SZORSTKOŚCI NAWIERZCHNI DROGOWEJ WAHADŁEM ANGIELSKIM NA DRODZE KRAJOWEJ DK-43 W OKRESIE UJEMNEJ I DODATNIEJ TEMPERATURY Wprowadzenie
2. Obliczenia ilości ścieków deszczowych
Spis treści 1. Wstęp 1.1 Przedmiot opracowania 1.2 Zakres opracowania 1.3 Podstawa opracowania 1.4 Wykorzystane materiały 1.5 Ogólna charakterystyka jednostki osadniczej 2. Obliczenia ilości ścieków deszczowych
ANALIZA WŁAŚCIWOŚCI FILTRU PARAMETRYCZNEGO I RZĘDU
POZNAN UNIVE RSITY OF TE CHNOLOGY ACADE MIC JOURNALS No 78 Electrical Engineering 2014 Seweryn MAZURKIEWICZ* Janusz WALCZAK* ANALIZA WŁAŚCIWOŚCI FILTRU PARAMETRYCZNEGO I RZĘDU W artykule rozpatrzono problem
Dobór parametrów algorytmu ewolucyjnego
Dobór parametrów algorytmu ewolucyjnego 1 2 Wstęp Algorytm ewolucyjny posiada wiele parametrów. Przykładowo dla algorytmu genetycznego są to: prawdopodobieństwa stosowania operatorów mutacji i krzyżowania.