Встановлення відповідності між допустимим затуханням та критичною (мінімально допустимою) МДВ

Відповідно до співвідношення 4.7. критичне (мінімальне) значення МДВ визначається співвідношенням:

. (4.8)

4.3. Розрахунок імовірності виникнення погодних умов, коли МВД менша ніж

Зрозуміло, що величина МДВ випадкова величина, яка залежить від пори року, доби та конкретної місцевості.

Одним з методів визначення закону розподілу є вимірювання і статистична обробка отриманих значень. Такі дані були отримані та опубліковані в [1-5, після рисунку 4.1]. В таблиці 4.1 надані отримані величини середнього значення і її середньоквадратичне відхилення на основі спостережень МДВ для Москви (1972-1981 р.) і Одеси (1969-1982 р.) для всіх місяців року.

Більш “свіжі” статистичні дані, отримані на російському підприємстві НДІ Прецизійного Приладобудування за період с вересня 1998 р. по серпень 1999 р., добре узгоджуються з отриманими раніше результатами.

Імовірнісні розподіли (Закони розподілу ) МДВ по Москві, отримані за допомогою статистичної обробки вимірів для найбільш сприятливого місяця (червень) і найменш сприятливого (грудень) надані на рис. 4.1.

Таблиця 4.1

Місяць	Москва	Одеса
	, км	, км	, км	, км
Січень	6.62	3.49	5.15	3.37
Лютий	6.90	3.49	4.86	3.25
Березень	7.11	3.61	5.58	3.40
Квітень	8.28	3.12	7.12	3.22
Травень	9.01	2.41	7.98	3.93
Червень	9.28	2.07	8.69	2.46
Липень	8.89	2.51	8.72	2.42
Серпень	8.72	2.69	8.91	2.69
Вересень	8.22	3.07	8.36	2.69
Жовтень	7.97	3.25	7.19	3.24
Листопад	6.84	3.63	5.84	3.46
Грудень	6.16	3.70	5.47	3.25
Середньорічне	7.83	3.30	7.00	3.36

Рис. 4.1

З аналізу даних випливає, що закони розподілу дійсно залежать від багатьох факторів. Більш того різняться середні величини МДВ різняться також досить сильно. Так ця величина в Москві відрізняється від такої величини в Одесі на 12%. Разом з тим відповідні дисперсії різняться лише на 2%.

Відомо, що імовірність того, що випадкова величина знаходиться в інтервалі визначається співвідношенням:

. (4.9)

При цьому, в нашому випадку , тобто імовірність нульової МДВ рівна нулю.

Відповідно 4.9 трансформується до вигляду:

. (4.10)

Отже для того щоб визначити відповідну імовірність необхідно знати повністю визначену функцію розподілу , або густину розподілу імовірності .

Зауважимо, що при цьому необхідно знати також параметри розподілу або густину розподілу такі як середню МДВ та дисперсію .

В [1-5, після рисунку 5.1] встановлені аналітичні закони розподілу МДВ. Так, розподіл МДВ (у сякому разі для Москви) найкращим чином аппроксимується бета-розподілом:

, (4.11)

де – гамма-функція; ,

– параметри розподілу; – середнє значення МДВ;

– середньоквадратичне відхилення МДВ.

Дата добавления: 2015-11-14