जल विज्ञान सांख्यिकी और आवृत्ति विश्लेषण
जल विज्ञान सांख्यिकी परिवर्तनशीलता को चिह्नित करने और बाढ़ और सूखे जैसी चरम घटनाओं की आवृत्ति का अनुमान लगाने के लिए जल विज्ञान संबंधी डेटा पर संभाव्यता और स्टोकेस्टिक विधियों को लागू करती है।
Definition
जल विज्ञान सांख्यिकी और आवृत्ति विश्लेषण, जल विज्ञान संबंधी डेटा पर संभाव्यता सिद्धांत और सांख्यिकी का अनुप्रयोग है ताकि उनकी परिवर्तनशीलता का वर्णन किया जा सके और घटनाओं, विशेष रूप से चरम घटनाओं, के परिमाण और संभाव्यता का अनुमान डिज़ाइन और जोखिम मूल्यांकन के लिए लगाया जा सके।
Scope
यह विषय जल विज्ञान संबंधी चरों के लिए संभाव्यता वितरण, एल-मोमेंट्स (L-moments) सहित पैरामीटर अनुमान, चरम घटनाओं का आवृत्ति और क्षेत्रीय आवृत्ति विश्लेषण, और स्थिरता (stationarity) की धारणा को शामिल करता है। यह जल विज्ञान में उपयोग किए जाने वाले डिज़ाइन मानों के लिए सांख्यिकीय आधार प्रदान करता है, जिसमें बाढ़ और सूखे का अनुमान भी शामिल है।
Core questions
- जल विज्ञान संबंधी चरों का वर्णन संभाव्यता वितरण द्वारा कैसे किया जाता है?
- छोटे रिकॉर्ड से वितरण मापदंडों का विश्वसनीय अनुमान कैसे लगाया जाता है?
- आवृत्ति विश्लेषण को क्षेत्रीय स्तर पर और बिना गेज वाले स्थलों तक कैसे बढ़ाया जाता है?
- क्या परिवर्तन के तहत स्थिरता की धारणा मान्य है?
Key concepts
- जल विज्ञान में संभाव्यता वितरण
- पुनरावृत्ति अवधि और क्वांटाइल
- पैरामीटर अनुमान और एल-मोमेंट्स
- क्षेत्रीय आवृत्ति विश्लेषण
- स्थिरता और गैर-स्थिरता
- स्टोकेस्टिक जल विज्ञान
Key theories
- चरम घटनाओं का आवृत्ति विश्लेषण
- जल विज्ञान संबंधी चरम घटनाओं को संभाव्यता वितरण के साथ प्रतिरूपित किया जाता है जिनके क्वांटाइल डिज़ाइन मान देते हैं; उचित अभ्यास वितरण चयन, पैरामीटर अनुमान, और बाहरी मानों (outliers) और छोटे रिकॉर्ड के उपचार को संबोधित करता है।
- एल-मोमेंट्स के साथ क्षेत्रीय आवृत्ति विश्लेषण
- कई स्थलों से डेटा को पूल करना और एल-मोमेंट्स का उपयोग करना स्थल-विशेष विश्लेषण की तुलना में चरम क्वांटाइल के अधिक मजबूत अनुमान प्रदान करता है, जिससे छोटे या बिना रिकॉर्ड वाले स्थलों पर अनुमान में सुधार होता है।
- गैर-स्थिरता
- जलवायु और भूमि-उपयोग परिवर्तन पारंपरिक आवृत्ति विश्लेषण के अंतर्निहित स्थिरता की धारणा का उल्लंघन कर सकते हैं, जिससे प्रवृत्तियों और बदलते जोखिम को ध्यान में रखने वाली विधियों को विकसित करने का आह्वान किया गया है।
Clinical relevance
जल विज्ञान सांख्यिकी डिज़ाइन बाढ़, कम प्रवाह और वर्षा मान प्रदान करती है जिनका उपयोग बुनियादी ढांचे के आकार और विनियमन, बाढ़ बीमा की कीमत तय करने और जल संसाधनों की योजना बनाने के लिए किया जाता है; स्थिरता पर बहस सीधे तौर पर प्रभावित करती है कि बदलते जलवायु के तहत इन डिज़ाइन मानों का अनुमान कैसे लगाया जाता है।
History
सांख्यिकीय जल विज्ञान 20वीं शताब्दी के दौरान चरम-मान सिद्धांत और बढ़ते रिकॉर्ड के साथ विकसित हुआ; 1990 के दशक में एल-मोमेंट क्षेत्रीय विधियों ने अनुमान में सुधार किया, और 2008 में 'स्थिरता मृत है' (stationarity is dead) के तर्क ने इस चिंता को स्पष्ट किया कि जलवायु परिवर्तन आवृत्ति विश्लेषण की एक मुख्य धारणा को कमजोर करता है।
Debates
- जलवायु परिवर्तन के तहत स्थिरता
- एक केंद्रीय बहस यह है कि क्या डिज़ाइन के लिए स्थिरता की लंबे समय से चली आ रही धारणा अभी भी मान्य है, और यदि नहीं, तो आवृत्ति विश्लेषण और जल प्रबंधन में गैर-स्थिरता और गहरी अनिश्चितता को कैसे शामिल किया जाए।
Key figures
- Jery R. Stedinger
- Jonathan R. M. Hosking
- P. C. D. Milly
Related topics
Seminal works
- stedinger1993
- hosking1997
- milly2008
Frequently asked questions
- क्षेत्रीय आवृत्ति विश्लेषण का उपयोग क्यों करें?
- व्यक्तिगत स्थलों पर अक्सर छोटे रिकॉर्ड होते हैं, जिससे दुर्लभ घटनाओं का अनुमान अविश्वसनीय हो जाता है; जल विज्ञान की दृष्टि से समान स्थलों से डेटा को पूल करना, उदाहरण के लिए एल-मोमेंट्स के साथ, क्षेत्र भर में जानकारी उधार लेता है ताकि चरम क्वांटाइल के अधिक स्थिर अनुमान उत्पन्न हो सकें।
- 'स्थिरता मृत है' का जल विज्ञान के लिए क्या अर्थ है?
- यह इस चिंता को व्यक्त करता है कि जलवायु और भूमि-उपयोग परिवर्तन अतीत को भविष्य के लिए एक विश्वसनीय मार्गदर्शक नहीं बनाते हैं, इसलिए एक अपरिवर्तनीय संभाव्यता वितरण को मानने वाले आवृत्ति विश्लेषण जोखिम को गलत बता सकते हैं, जिससे गैर-स्थिर और परिदृश्य-आधारित दृष्टिकोणों को प्रेरणा मिलती है।