conventional statistical methods to

conventional statistical methods to address relationships between
variables and runoff or sediment yield is multicollinearity. In this
study, the variables showed multicollinearity (Fig 6). To identify
the factors that might explain the measured hydrological
responses, we used PLSR.
The prediction error decreased as the number of components
increased, and the minimum and maximum Q2 values were
obtained with two components. An additional increase in the number
of components resulted in a higher prediction error, which suggested
that the other components were not strongly correlated
with the residuals of the predicted variable (Onderka et al.,
2012). The first component explained 85.6% of the variance in
the data set in terms of the changes in runoff (Table 3). The addition
of the second component cumulatively explained 98.3% of
the total variance. The results indicated that P, SSCmax, D, Qmax,
I30, BL, and Dr were important for Q. Among these factors, TL and
antecedent rainfall depth (P1D, P3D, and P7D) were not strongly
correlated with Q (Table 4).
3.5. Sediment delivery process using SSC–Q hysteresis
The relationship between discharge and SS exhibits a high
degree of scatter in this study (Figs 4 and 5). The concept of the
sediment delivery problem was introduced in the literature by
Walling (1977). The SSC–Q hysteresis patterns result from the outcomes
of the complex interactions between the processes and controls
that determine discharge and sediment transport during an
event. According to Oeurng et al. (2010), only parts of the gross soil
within a watershed can reach the outlet and be recorded as sediment
yield.
Fig. 7 shows an example of clockwise hysteresis in the watershed.
The event (13 September 1989) was generated by 47.5 mm
of rainfall with a mean intensity of 4.9 mm h1 and a maximum
discharge of 7.17 m3 s1, which was 22 times higher than the BF.
The SSCmax reached 4960 g m3, and the total sediment load was
379.73 t. Fig. 7 suggests that the decrease in the SSC was much
more rapid than the decrease in discharge, which could indicate
rapid depletion of sediment transported in the main channel.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิธีการทางสถิติแบบเดิมที่อยู่ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร และการไหลบ่า หรือตะกอนผลคือ multicollinearity ในที่นี้ศึกษา ตัวแปรพบว่า multicollinearity (6 รูป) การระบุปัจจัยที่อาจอธิบายการวัดอุทกวิทยาตอบ เราใช้ PLSRข้อผิดพลาดการคาดเดาที่ลดลงเป็นจำนวนส่วนประกอบเพิ่มขึ้น และ Q2 ค่าต่ำสุด และสูงสุดรับกับสององค์ประกอบ เพิ่มเติมในหมายเลขส่วนผลที่สูงกว่าการคาดเดาข้อผิดพลาด ซึ่งแนะนำว่า ส่วนประกอบอื่น ๆ ได้ขอความสัมพันธ์มีเหลือของตัวแปรทำนาย (Onderka et al.,2012) อธิบายส่วนประกอบแรก 85.6% ของความแปรปรวนในชุดข้อมูลในแง่ของการไหลบ่า (ตาราง 3) นอกเหนือจากการที่สอง ได้อธิบายส่วนประกอบจำนวน 98.3%ผลต่างรวม ผลลัพธ์ที่แสดงที่ P, D, SSCmax, QmaxI30, BL และ Dr มีความสำคัญสำหรับ Q ระหว่างปัจจัยเหล่านี้ TL และความลึกของน้ำฝนมาก่อน (P1D, P3D และ P7D) ไม่ได้ขอความสัมพันธ์กับ Q (ตาราง 4)3.5. ตะกอนกระบวนการจัดส่งโดยใช้สัมผัส SSC – Qความสัมพันธ์ระหว่างปล่อยและ SS แสดงสูงระดับการกระจายในการศึกษานี้ (มะเดื่อ 4 และ 5) แนวคิดของการปัญหาการขนส่งตะกอนถูกนำมาใช้ในวรรณคดีโดยWalling (1977) รูปแบบการสัมผัส SSC – Q เป็นผลมาจากผลการโต้ตอบที่ซับซ้อนระหว่างกระบวนการและการควบคุมที่ตรวจสอบการขนส่งที่ปล่อยและตะกอนในระหว่างการเหตุการณ์ ตาม Oeurng et al. (2010), เฉพาะส่วนของดินรวมภายในลุ่มน้ำสามารถเข้าถึงช่องทางออก และบันทึกเป็นตะกอนผลผลิตรูป 7 แสดงตัวอย่างของเข็มนาฬิกาสัมผัสในลุ่มน้ำสร้างเหตุการณ์ (13 1989 กันยายน) โดย 47.5 มม.ปริมาณน้ำฝนมีความเฉลี่ย 4.9 มม. h 1 และสูงสุดปล่อยของ 7.17 m3 s 1, 22 ครั้งสูงกว่า BFSSCmax ที่ถึง 4960 g m 3 และก็โหลดรวมตะกอนต. 379.73 7 รูปแนะนำว่า การลดลงของ SSC ถูกมากเร็วกว่ากว่าการลดลงของปล่อย ซึ่งอาจบ่งชี้อย่างรวดเร็วการลดลงของตะกอนที่ขนส่งในช่องทางหลัก

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วิธีการทางสถิติเดิมที่จะแก้ไขความสัมพันธ์ระหว่าง
ตัวแปรและไหลบ่าหรือตะกอนอัตราผลตอบแทนที่เป็นพหุ ในการนี้
การศึกษาแสดงให้เห็นว่าตัวแปรพหุ (รูปที่ 6) เพื่อระบุ
ปัจจัยที่อาจอธิบายอุทกวิทยาวัด
การตอบสนองของเราใช้ PLSR.
ข้อผิดพลาดการคาดการณ์ลดลงเป็นจำนวนขององค์ประกอบที่
เพิ่มขึ้นและต่ำสุดและสูงสุด Q2 ค่าถูก
รับกับสองส่วน การเพิ่มขึ้นเพิ่มเติมในจำนวน
ขององค์ประกอบที่ส่งผลให้เกิดข้อผิดพลาดในการทำนายที่สูงขึ้นซึ่งชี้ให้เห็น
ว่าส่วนประกอบอื่น ๆ ที่ไม่ได้มีความสัมพันธ์อย่างยิ่ง
กับความคลาดเคลื่อนของตัวแปรที่คาดการณ์ไว้ที่ (Onderka et al.,
2012) องค์ประกอบแรกอธิบาย 85.6% ของความแปรปรวนใน
ชุดข้อมูลในแง่ของการเปลี่ยนแปลงในการไหลบ่า (ตารางที่ 3) นอกจากนี้
องค์ประกอบที่สองกรอกอธิบาย 98.3% ของ
ความแปรปรวนทั้งหมด ผลการวิจัยพบว่า P, SSCmax, D, คิวแม็กซ์,
I30, BL, และดรมีความสำคัญสำหรับ Q. ท่ามกลางปัจจัยเหล่านี้ TL และ
ความลึกของปริมาณน้ำฝนมาก่อน (P1D, P3D และ P7D) ไม่ได้ขอ
มีความสัมพันธ์กับ Q (ตารางที่ 4) .
3.5 กระบวนการส่งมอบตะกอนโดยใช้ SSC-Q Hysteresis
ความสัมพันธ์ระหว่างการปล่อยและเอสเอสจัดแสดงนิทรรศการสูง
ระดับของการกระจายในการศึกษานี้ (มะเดื่อ 4 และ 5) แนวคิดของ
ปัญหาการส่งมอบตะกอนได้รับการแนะนำในวรรณคดีโดย
Walling (1977) รูปแบบ SSC-Q hysteresis เป็นผลมาจากผล
ของปฏิสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างกระบวนการและการควบคุม
ที่กำหนดปลดประจำการและการขนส่งตะกอนในระหว่างการ
จัดกิจกรรม ตามที่ Oeurng et al, (2010) เพียงส่วนหนึ่งของดินมวลรวม
ภายในลุ่มน้ำสามารถเข้าถึงเต้าเสียบและถูกบันทึกเป็นตะกอน
ผลผลิต.
รูป 7 แสดงตัวอย่างของ hysteresis ตามเข็มนาฬิกาในลุ่มน้ำที่.
เหตุการณ์ (13 กันยายน 1989) ถูกสร้างขึ้นโดย 47.5 มิลลิเมตร
ปริมาณน้ำฝนที่มีความหมายถึงความรุนแรงของ 4.9 มม H? 1 และสูงสุด
ปล่อย 7.17 m3 S? 1 ซึ่งเป็นครั้งที่ 22 สูงกว่า BF ได้.
SSCmax ถึง 4960 จีเอ็ม 3 และตะกอนรวมทั้งสิ้น
379.73 ตัน มะเดื่อ. 7 แสดงให้เห็นว่าการลดลงของเอสเอสที่ถูกมาก
มากขึ้นอย่างรวดเร็วกว่าการลดลงในการปฏิบัติซึ่งอาจบ่งชี้ว่า
การสูญเสียอย่างรวดเร็วของตะกอนขนส่งในช่องทางหลัก

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ปกติสถิติที่อยู่ในความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรและดินหรือตะกอนเป็นค่า . ในนี้การศึกษาตัวแปรที่แสดงข้อมูล ( รูปที่ 6 ) เพื่อระบุปัจจัยที่อาจอธิบายการวัดทางอุทกวิทยาการตอบสนองที่เราใช้ plsr .ค่าความผิดพลาดลดลงเป็นจำนวนขององค์ประกอบเพิ่มขึ้น และมีค่าต่ำสุดและสูงสุดอย่างต่อเนื่องที่ได้จากทั้งสองส่วน เพิ่มขึ้นเพิ่มเติมในหมายเลขส่วนประกอบของผลในข้อผิดพลาดการทำนายสูงกว่าที่แนะนำที่ส่วนประกอบอื่น ๆที่ไม่ได้มีความสัมพันธ์กับค่าของตัวแปรทำนาย ( onderka et al . ,2012 ) ส่วนแรกอธิบายการทดลอง % ของความแปรปรวนในชุดข้อมูลในแง่ของการเปลี่ยนแปลงในน้ำท่า ( ตารางที่ 3 ) นอกจากนี้ขององค์ประกอบที่สองของดีเอ็นเอสามารถขยายอธิบายความแปรปรวนทั้งหมด ผลการวิจัยพบว่า sscmax คิวแมกซ์ , P , D ,I30 BL และดร , สำคัญสำหรับคิวของปัจจัยเหล่านี้ ทีแอล และนำความลึกน้ำฝน ( p1d p3d , และ p7d ) ไม่ได้ขอความสัมพันธ์กับ Q ( ตารางที่ 4 )3.5 . กระบวนการจัดส่งสินค้าแบบตะกอนโดยใช้ SSC –คิวความสัมพันธ์ระหว่างผู้ป่วยและ SS จัดแสดงสูงระดับของการกระจายในการศึกษานี้ ( มะเดื่อ 4 และ 5 ) แนวคิดของปัญหาการส่งตะกอนถูกแนะนำในวรรณกรรมผนัง ( 1977 ) SSC - Q แบบลวดลาย ผล ผลของปฏิสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างกระบวนการและการควบคุมกำหนดปล่อยตะกอนในระหว่างเหตุการณ์ ตาม oeurng et al . ( 2010 ) เฉพาะส่วนของดินเบื้องต้นภายในลุ่มน้ำ สามารถเข้าถึงได้สะดวกและถูกบันทึกเป็นตะกอนผลผลิตที่ได้รูปที่ 7 แสดงให้เห็นตัวอย่างของแบบตามเข็มนาฬิกาในลุ่มน้ำเหตุการณ์ ( 13 กันยายน 2532 ) ที่ถูกสร้างขึ้นโดย 47.5 มิลลิเมตรน้ำฝนกับค่าเฉลี่ยความเข้มของ H1 และสูงสุด 4.9 มิลลิเมตร7.17 จำหน่าย M3 S1 ซึ่งเป็นครั้งที่ 22 สูงกว่า BF .การ sscmax ถึง 4960 G M3 และตะกอนคือโหลด379.73 ที รูปที่ 7 แสดงให้เห็นว่าการลดลงใน SSC อยู่มากมากขึ้นอย่างรวดเร็วกว่าการชาร์จ ซึ่งบ่งบอกได้ว่าหมดสิ้นอย่างรวดเร็วของตะกอนขนส่งในช่องหลัก