Эта оценка производится путем сортировки и классификации результатов попарного сравнения параметров кривой обеспечен- ности с применением критериев однородности. Если расхожде- ние между параметрами кривой обеспеченности (норма, коэф- фициент изменчивости) сравниваемых пунктов связано лишь со случайными причинами, то можно предположить, что отсутст- вует существенное различие между двумя сравниваемыми ря- дами наблюдений. Последовательное сравнение имеющихся на рассматриваемой территории рядов наблюдений, точнее харак- теризующих их параметров кривой обеспеченности, позволяет установить границу, где расхождение между ними является су- щественным и не случайным, вызванным различного рода при- чинами. Группа пунктов считается однородной, если все воз- можные сочетания пар внутри этой группы имеют наименьший уровень доверительной вероятности. Чем он ближе к нулю, тем однороднее сравниваемые ряды. Так, Крюков считает Ввозмож- ным принимать группировку за однородную при уровне довери- тельной вероятности В, равном или меньшем 90% . Его величина устанавливается по уравнению в==2Ф,(/,), (12) где Фо(?») — нормированная функция Лапласа, равная @ р 2 ЕТ у Эк / На практике она определяется обратным путем по уравне- нию (12) при заданных В. По таблице нормированной функции Фо(?») (имеющейся в учебниках по теории вероятности) тоже обратным путем устанавливаются значения {р, соответствующие определенной величине В, которые приводятся в табл. 14, заим- ствованной из работы [95]. Фо(#,) == е аЁНЫ (13) ю — 8 Таблица 14 Соотношение В и ё» при нормальной аппроксимации В%/9 + + - . 99 95 90 80 70 50 40 30 20 10 0 йре б с ). 2,58 1,96 1,46 1,28 1,04 0,68 0,52 0,38 0,25 0,12 0,0 Значения {р для сравниваемых попарно рядов наблюдений определяются из соотношения и 22 Ми-|-Ё о, (14) где и— число инверсий (статистика и критерия Вилкоксона), т. е. количество значений одного ряда рассматриваемых вели- чин, предшествующее какому-либо значению другого ряда при расположении этих величин в одной ранжированной совокуп- 158 ности. При этом если используется величина среднего значения стока, то осуществляется его приведение к одному размеру бас- сейна. При объемах выборок лу и пэ, превышающих 10 лет, число инверсий распределено приближенно нормально с цент- ром лП Ми== Э пупэ (^ 1—2 по + 1) оря и Ъ_Щ и дисперсией Ои= Подставляя в соотношение (14) значения и, Ми, си, нетрудно определить Ёр, а по табл. 14 — соответствующее — ему В. Если величина В при попарном — сравнении рядом рас_положенных пунктов находится в допустимых пределах, то эти пункты счита- ' нородными. ЮТ(Ё\Я\:›)›Ё‹норпЁоизвести одновременное исследование всех возмож- ных сочетаний пар имеющихся рядов наблюдений на данной территории независимо от их расположения по отношению к на чальному (отправному) пункту сравнения, т. е. первый путнъёт сравнить со вторым, третьим, четвертым и Т. Д., второй — с Ь;]›М тьим, четвертым, пятым и Т. д., третии — © четвертЁдМ‚ пятым, шестым и т. Д. Затем производится сортировка полученных со- четаний по величине В. Все допустимые по В сочетания группи- руются с учетом географического положения пунктов наблюде- ний, т. е. данная группировка должна оёъединяться В одноь@ районе и не иметь посторонних включении. Ре„зультаты попар_ ного сравнения с последующей их сортировкой и кла„ссифика_ цией можно проверить и уточнить, применив критерии мх){й›же ственной инверсии, когда вышеуказанные параметрьх й, ЦМЁ си определяются попарно, а затем суммируются и уже по су[ь;коз_ каждого из них устанавливается величина 1,. Этот прием воляет оценить полноту выделенной группировки, которая счи- тается полной, если прибавление к ней хотя бы одного пункта соседней группировки вызовет увеличение В выше критическо;о;і Таким образом, предложенный Крюковым способ выделен т однородных районов по статистическим данным, обладая ОПЕЬ- деленной объективностью, в то же время имеет элемент нача Н ной неопределенности, так как базируется на ‚\теханичессктв поиске, а не на предварительном выделении ранона по СХОданиЁ‚ъ природных условий с последующим уточнением егр Ог(;))б н вышеуказанным способом. Представляется более целесообр Г ным сочетание генетического и статистического методов ВЁЁЁЁЁ- ния однородных районов, а именно: на основе анализа Ёы ТИ географических условий производится предварительное оедвпо- ние однородных районов на данной территории, котор Ц следствии уточняется вышеуказанным статистическим сП _ в отношении однородности по рассматриваемым характеристи кам. В этом случае значительно сокращается время поиска 159