ГОСТ Р ИСО 4355—2016
ные наборы параметров неизбежно несут в себе и случайную информацию, бывает крайне трудно выявить «истин
ное» вероятностное распределение и соответствующие ему «истинные» параметры. Поэтому для оценки
ежегодных вероятностей непревышения рекомендуется использовать распределение экстремальных значений
типа 1 (распределение Гумбеля). Для климатических регионов, в которых снеговой покров образуется не каждый
год. при обработке данных следует использовать только ненулевые значения веса снегового покрова. При этом
особое внимание нужно обращать на данные тех наблюдений, в которых зафиксированы аномально большие
значения, причисляемые кстатистическим выбросам.
А.3.2 Возможная климатическая зависимость при выборе распределений
Исследования показывают, что наилучшее соответствие местныхданных логарифмически нормальному рас
пределению или распределению типа 1обусловлено определенными климатическими условиями региона (4).
Если детальный сравнительный анализ различных распределений оказывается невозможным, тодля регио
нов. в которых ежегодные экстремальные значения веса снегового покрова формируются путем снегонакопления
на протяжении длительного периода зимнего сезона, рекомендуется выбирать распределение типа 1. Для регио
нов, в которых экстремальныеснеговые нагрузки являются результатом только одного или нескольких снегопадов,
целесообразно использовать логарифмически нормальное распределение.
Консерватизм обоихуказанныхраспределений зависитот значений коэффициента вариации, т. е. при вычис
лении значений веса снегового покрова с большим периодом повторяемости при низких значениях коэффициента
вариации более консервативным является распределение типа 1. а при высоких значениях — логарифмически
нормальное распределение.
При сравнении различных методов параметрической оценки для рассматриваемого периода повторяемости
может быть использована стандартная ошибка вычислений.
Часто рассматриваемый период повторяемости превышаетдлину имеющегося ряда наблюдений для макси
мумов веса снегового покрова. Хорошая степень соответствия теоретического распределения выборочным дан
ным при этом не всегда будет основана на экстраполированных значениях, соответствующих большим периодам
повторяемости. При принятии решений рекомендуется также учитывать и реальные климатические условия.
10