Виктор Назаркин - Атмосфера должна быть чистой. Применение статистических методов при аттестации источников эмиссии и оценке качества атмосферного воздуха

Частота, с которой данная концентрация ингредиента может быть превышена, определяет частоту с которой может ожидаться определенный эффект воздействия. Таким образом, для того чтобы связать концентрации с их воздействием, данные о качестве воздуха должны быть проанализированы как функции времени осреднения и частоты.

Долгое время господствовало убеждение, что вполне случайное распределение должно быть строго симметричным и всякую асимметрию считали признаком тенденции к преимущественному появлению односторонних значений и, следовательно, признаком наличия каких-то связей, исключающих случайность. На самом деле это не так. Нетрудно показать, что любая функция случайной переменной, и любая функция распределения может быть преобразована в функцию распределения заданной формы. Нет никаких специальных оснований полагать, что именно тот, а не другой аргумент целиком управляет явлением.

Так как значения ПДК для многих ЗВ весьма малы и находятся на границе чувствительности многих методов и приборов, ошибки измерений резко возрастают. Возможность появления больших средних квадратичных отклонений данных измерений, не зависимо от причин их генерирующих, и как следствие появление больших ошибок вычисления средних (больших 100%) приводит к необходимости использования несимметричных доверительных интервалов и несимметричных функций распределения вероятности.

В частности, такие функции должны быть ограничены слева значением во избежание появления бессмысленных с физической точки зрения оценок вида:

Для аппроксимации функции распределения случайных величин Х, изменяющихся на конечном интервале предлагалось использовать их разложение по системе ортогональных полиномов Лежандра и Лагерра [ 37 ].

Аналогично, предлагалось использовать разложение по полиномам Лагерра.

Данный подход универсален и позволяет получить достаточную точность уже при вычислении 4÷5 членов разложения. Известны и другие виды разложений по ортогональным полиномам, основанным на нормальном распределении. Это, так называемые, ряд Грамма-Шарлье и асимптотическое распределение Эдокворта [ 38 ].

К недостаткам этих представлений следует отнести относительную сложность расчетных процедур и необходимость вычисления лишних моментов и семиинвариантов, так как не учет моментов 5-го и 6-го порядка приводил к генерации отрицательных частот [5].

К недостаткам таких аппроксимаций можно отнести и существенное влияние ошибок в определении параметров реальных распределений.

В последнее время появился ряд убедительных свидетельств в пользу возможности использования логарифмически нормального распределения для выравнивания распределения частот данных о загрязнении воздуха [22,23,39,51].

Характерной особенностью логнормального распределения является зависимость дисперсии от математического ожидания, таким образом, что коэффициент вариации остается близким к единице (рис. 2.4.).