Одновременно модулем $ТОС 201 выполняется 
— проверка на
‘ействительность измеренных в расходе величин, таких как вели-
на расхода, которая 
не должна превышать ` 9999990 и 
ряде.
угих. В случае обнаружения грубых ошибок формируется таб-
ица расходов, содержащих эти ошибки 
(модуль $ТОС 209) 
и
роисходит их 
печать 
(модуль $ТОС 208). 
При обнаружении
эшибок программа снимает с обработки расходы данного поста
и выдает на АЦПУ сообщение: «Пост «No и название» снят с 0б-
работки из-за ошибок данных в расходах NoNo» (приводится спи-
сок 
забракованных расходов).
При обнаружении проток модуль $ТОС 204 формирует сум-
марные 
расходы — воды при 
налични 
проток. 
Далее 
модуль.
`5ТОС 217 выполняет 
выделение расходов воды при — свободном
русле, по которым модуль $ТОС 205 вычисляет параметры урав-
нения (1).
Последующие модули программы выполияют уточнение кривой
расходов по приведенному алгоритму и выдают на печать табли-
`цу оценок кривой расходов воды.
СПИСОК 
ЛИТЕРАТУРЫ
1 Иванов 0. 
Н. О выборе 
уравнения дя 
аппроксимации кривой расходов
Нн, 
)
воды. 
— Труды САРНИ! 
1977,, вып, 52 (133), с. 77 
— %4.
2. Иванов Ю. 
Н, 
Сравнение искоторых методов’ построемия кривых _расхо
дов, 
поды. 
— Труды 
САНИИ — 
Госкомгидромета, — 1980, — пып. 
77(155),
с. 78 
— 87
3 Шестакова Р. 
А. 
Выбор участка_для измерения уклона 
водной 
поверх:
мости в беспойменных створах, 
— Труды ГГИ, 1968 вып. 
164 . 128143
С. ГЕРАСИМОВ
ОПТИМАЛЬНЫЙ ВЫБОР АППРОКСИМАЦИИ
ЭМПИРИЧЕСКИХ РАСПРЕДЕЛЕНИЙ
ГИДРОМЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИХ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН
С ПОМОЩЬЮ АНАЛИЗА СИСТЕМ.
В работе автора [2] предложен объективный метод аппрокси-
` мации эмпирических — распределений путем _ трансформирования
` координат методом регресснонного анализа. При этом получает-
|ся большой набор вариантов аппроксимаций следующих моделей
| огнормальное — распределение 
с 
коррекцией — 4 
квантилей
п (и—мо) =ах-+-5 (уо=0 и цо70), степенная функция п 
у=ах^ 
о,
где а, , с — дробные числа, определяемые на основе регрессии;
+ — трансформированная эмпирическая обеспеченность непревы*
` шения (и<й») случайной величины у с помощью обратной функ-
цин нормального`распределения.
В основу оптимизационных вычислений моделей положено _ оп-
ределение с помощью программы АРЕР [5) полиномной регрессии
123