Page 40 - 4349

застосування методу найближчого сусідства слід визначити так
звану R - статистику методу найближчого сусідства:
D
R  ,

1
  ,
 2 P
N
P  ,
S
де N - кількість точок спостережень, S - площа території, що
досліджується, D - середнє арифметичне відстаней між кожною

точкою спостережень та найближчою до неї сусідньою точкою.
R - статистика приймає значення в інтервалі від 0 до 2,15.
У випадку, коли всі точки спостережень зведені в одну

точку (ідеальна гіпотетична групова схема), R - статистика
дорівнює 0. Якщо схема розподілу точок спостережень є
випадковою, R - статистика дорівнює 1. При регулярному
розподілу точок спостережень R - статистика дорівнює 2,15.

На практиці для визначення (класифікації) схеми розподілу
точок спостережень за допомогою методу найближчого сусідства
можна застосувати таку шкалу:

0.00 < R < 0.50 - групова схема;
0.50 < R < 1.50 - випадкова схема;
1.50 < R < 2.15 - регулярна схема.
На першому етапі оптимізації спостережної мережі

аналізується існуюча попередня мережа моніторингу.
Задача модифікації існуючої мережі моніторингу ставиться
наступним чином. Є набір точок, в яких проведені попередні

вимірювання, зроблені первинні висновки про досліджуване
явище і характер необхідних змін в мережі моніторингу.
Потрібно побудувати додаткові вузли мережі моніторингу для

більш ефективного виявлення властивостей спостережуваного
явища, тобто визначити оптимальне число і місцерозташування
додаткових точок вимірювання.

Оптимізація кількості додаткових точок вимірювань
проводиться по співвідношенню вартості вимірювання і вартості
помилки, якщо це вимірювання не було зроблено.
Місцеположення додаткових точок мережі визначається за

допомогою геостатистичного стохастичного моделювання.
Значення досліджуваного показника розбиваються на
градації. Будуються карти вірогідності, тобто для певних градацій

39