งานนำเสนอกำลังจะดาวน์โหลด โปรดรอ

งานนำเสนอกำลังจะดาวน์โหลด โปรดรอ

การตรวจสอบข้อมูลทางอุทก วิทยา Hydrologic Data Inspection.

งานนำเสนอที่คล้ายกัน


งานนำเสนอเรื่อง: "การตรวจสอบข้อมูลทางอุทก วิทยา Hydrologic Data Inspection."— ใบสำเนางานนำเสนอ:

1 การตรวจสอบข้อมูลทางอุทก วิทยา Hydrologic Data Inspection

2 1. บทนำ อุทกวิทยาเป็นวิชาที่ว่าด้วยน้ำบนโลก ซึ่ง กล่าวถึงการเกิด การเคลื่อนที่ การหมุนเวียนและการ แผ่กระจายของน้ำบนดินและยังรวมถึงคุณสมบัติทาง กายภาพและเคมีของน้ำ ปฏิกิริยาของน้ำกับ สิ่งแวดล้อมซึ่งรวมถึงความสัมพันธ์กับสิ่งมีชีวิตทั้งหมด ขอบเขตของอุทกวิทยาคือทุกขั้นตอนในวงจรอุทก วิทยาของน้ำที่อยู่บนแผ่นดิน

3 ปัญหา 3 ประการในวิชาอุทก วิทยา การวัด การบันทึก และการเผยแพร่ข้อมูล ขั้นพื้นฐานของอุทกวิทยา การนำข้อมูลดังกล่าวมาวิเคราะห์และ พัฒนาขึ้นเป็นทฤษฎี การนำผลจากการวิเคราะห์หรือทฤษฎีไปใช้ ประโยชน์

4 2. ข้อมูลอุทกวิทยา (Hydrologic Data) 2.1 ประเภทของข้อมูลอุทกวิทยา 1. ข้อมูลในอดีต (Historical data) 2. ข้อมูลในสนาม (field data) 3. ข้อมูลจากการทดลองในห้องปฏิบัติการ (laboratory experimental) 4. ข้อมูลความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสุ่ม (random variables relation data)

5 2.2 คุณภาพของข้อมูล แหล่งข้อมูลทั้ง 4 ประเภทจะมีความหมายค่าของข้อมูล อยู่ 3 ลักษณะ ดังนี้ 1. ค่าที่แท้จริง (true value) 2. ค่าที่บริสุทธิ์ (virgin value) 3. ค่าที่รวบรวมได้ (observed value)

6 2.3 ข้อผิดพลาดหรือความ คลาดเคลื่อนของข้อมูล (errors) ข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นได้จากการเก็บ รวบรวมข้อมูลประกอบด้วย 1. ความรู้สึก (sensing) 2. การถ่ายทอดหรือการเคลื่อนย้าย (Transmitting) 3. การเก็บหรือการบันทึก (Recording) 4. การจัดเตรียมข้อมูล (Processing)

7 2.3.2 ลักษณะของข้อผิดพลาดหรือความ คลาดเคลื่อนในทางอุทกวิทยา 1. ความคลาดเคลื่อนแบบสุ่ม (random error) 2. ความคลาดเคลื่อนอย่างมีระบบ (systemic error) 3. ความคลาดเคลื่อนจากการไม่เป็นเนื้อเดียวกัน (non-homogeneity)

8 ภาพที่ 1 กราฟปริมาณน้ำท่ารายปีของแม่น้ำไนล์ (Nile River) ตั้งแต่ ปีค. ศ.1870 จนถึง ปี ค. ศ ซึ่งเป็น ตัวอย่างของการเกิด ความไม่น่าเชื่อได้ของข้อมูล (inconsistency) ขึ้นในอนุกรม เวลา

9 ภาพที่ 2 กราฟอนุกรมเวลาของปริมาณการไหลสูงสุดราย ปี (maximum annual flood peak) ของแม่น้ำดานูบ ที่ออร์โชวา ประเทศโรมาเนีย ระหว่างปี ค. ศ ซึ่งแสดง ให้เห็นลักษณะแนวโน้มเอียงขึ้น ซึ่งเรียกว่า Upward trand :(1) อนุกรมเวลาของ อัตราการไหลสูงสุดรายปี (2) ค่าเฉลี่ยของปริมาณ การไหลสูงสุด (3) trend ของค่า เฉลี่ยของปริมาณการไหลสูงสุด

10 2.4 ปรากฏการณ์ทางอุทกวิทยา ตัวแปรและ พารามิเตอร์ ข้อมูลอุทกวิทยา คือ ข้อมูลที่ได้จากปรากฏการณ์ ทางอุทกวิทยา เช่น ฝน น้ำท่า การระเหย ตะกอน เป็น ต้น ตัวแปร คือ เทอมที่ใช้อธิบายปรากฏการณ์อุทก วิทยา เช่น ปริมาณการไหลรายวัน รายเดือนและรายปี หรือปริมาณฝน จำนวนวันฝนตก ฯลฯ พารามิเตอร์หรือตัวสถิติ คือ ค่าที่ใช้อธิบาย เกี่ยวกับการแจกแจง (distribution) และกระบวนการ ของตัวแปรอุทกวิทยาเช่น ค่าเฉลี่ย ค่าความแปร ปรวน ค่าความเบ้ ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ ฯลฯ

11 2.5 ความน่าเชื่อถือได้ของข้อมูลแบ่งได้เป็น 4 ประเภทคือ 1. มีความน่าเชื่อถือมากที่สุด 2. มีความน่าเชื่อถือน้อยกว่าประเภทที่ 1 3. มีความน่าเชื่อถือน้อยกว่าประเภทที่ 2 4. มีความน่าเชื่อถือน้อยที่สุด

12 3. การตรวจสอบข้อมูลทางอุทก วิทยา 1. การตรวจสอบความเชื่อถือได้ของข้อมูล ด้วย การทำ double mass analysis 2. การตรวจสอบ non-homogeneity ของข้อมูล ทำการตรวจสอบได้ 2 วิธี 1. Physical/historical evidence คือการหา หลักฐานมาสนับสนุนการเกิด non-homogeneity 2. Statistical test คือการทดสอบทางสถิติ ด้วย t-test และ f-test

13 ภาพที่ 3 การทำ double mass analysis

14 4. ขั้นตอนการทดสอบสมมุติฐาน 4.1 ขั้นตอนการทดสอบสมมุติฐานประกอบด้วย 1. ตั้งสมมุติฐานทางสถิติประกอบด้วย สมมุติฐานที่ต้องการทดสอบ (Null Hypothesis ; Ho) และสมมุติฐานแย้ง (Alternatives Hypothesis ; H 1 ) 2. กำหนดค่านัยสำคัญ (œ) ที่จะปฏิเสธ Ho 3. เลือกตัวสถิติที่ใช้ทดสอบเป็น t,F,z, X 2 ฯลฯ 4. สร้างขอบเขตในการยอมรับและปฏิเสธ 5. คำนวณค่าสถิติ 6. การเปรียบเทียบค่าสถิติที่คำนวณได้กับ ค่า Critical

15 4.2 ค่าสถิติ t t-Test จะใช้ทดสอบความแตกต่างระหว่าง ค่าเฉลี่ยของสองประชากรที่มีการแจกแจงแบบปรกติ เมื่อขนาดตัวอย่างเล็ก (n) คือมีค่าน้อยกว่า 30 ( ขนาด ตัวอย่างมากกว่า 30 เป็นตัวอย่างใหญ่ใช้ z-test กรณีไม่ ทราบค่า  1 2,  2 2 และ  1 2 =  2 2

16 t = (x 1 – x 2 ) – (  1 -  2 ) S p 2 ( ) n 1 n 2 Sp2Sp2 = ความแปรปรวน Sp2Sp2 (n 1 - 1) S (n 2 - 1) S 2 2 n 1 + n 2 – 2 = S12S12 =  I=1 ( x i – x 1 ) 2 n n 1 – 1 S22S22  I=1 ( x i – x 2 ) 2 n 2 – 1 = n df = n 1 + n 2 – 2

17 4.3 ค่าตัวสถิติ F F-Test จะใช้ทดสอบความแตกต่างระหว่างค่า ความแปรปรวนของสองประชากรที่มีการแจกแจงแบบ ปรกติและเป็นอิสระต่อกัน F = S12S12 S22S22 df 1 = n 1 – 1 df 2 = n 2 – 1 ปกติจะใช้ F = S 2 larger S 2 smaller df 1 = n larger -1 df 2 = n smaller -1

18 ถ้าทดสอบ Ho ;  1 2   2 2 หรือ  1 2   2 2 ถ้าทดสอบ Ho ;  1 2 =  2 2 F critical = F 1 -  (n larger -1, n smaller -1 ) 2

19 5. สรุป ดังนั้นการตรวจสอบความน่าเชื่อถือได้ของข้อมูล ทางอุทกวิทยาจึงมีความจำเป็นยิ่งก่อนที่จะนำข้อมูลนั้น ไปวิเคราะห์หรือสังเคราะห์ ในการที่จะข้อมูลนั้นไป generation หรือ forecasting ต่อไป


ดาวน์โหลด ppt การตรวจสอบข้อมูลทางอุทก วิทยา Hydrologic Data Inspection.

งานนำเสนอที่คล้ายกัน


Ads by Google