Методология достоверной оценки качества воды. V. Статистические методы исследования качества воды: параметрический подход

Проанализирована целесообразность использования параметрического толерантного интервала для повышения точности исследования показателей качества воды. Продемонстрировано, что предлагаемый подход обеспечивает преимущество по сравнению с построением непараметрического интервала, но не во всех случаях. Обоснованы достоинства нового метода, обусловленные использованием более полной экспериментальной информации, а также проанализированы причины снижения точности оценки качества воды при его применении.

1. Данилов-Данильян В.И., Розенталь О.М. Методология достоверной оценки качества воды. I. Нормирование и оценивание с позиций риск-ориентированного подхода. Экология и промышленность России. 2020. Т. 24. №8. С. 60—65. DOI: 10.18412/1816-0395-2020-8-60-65.

2. Данилов-Данильян В.И., Розенталь О.М. Методология достоверной оценки качества воды. II. Общая вероятностная природа нормирования и оценивания состава воды. Экология и промышленность России. 2020. Т. 24. № 9. С. 58—63. DOI: 10.18412/1816-0395-2020-9-58-63.

3. Данилов-Данильян В.И., Розенталь О.М. Методология достоверной оценки качества воды. III. Оценка качества пресной воды в условиях непостоянства контролируемых показателей. Экология и промышленность России. 2022. Т. 26. № 5. С. 44—49. DOI: 10.18412/1816-0395-2022-5-44-49.

4. Данилов-Данильян В.И., Розенталь О.М. Методология достоверной оценки качества воды IV. Вероятность удовлетворительного нормирования и контроля (статистический анализ, непараметрический подход). Экология и промышленность России. 2023. Т. 27. № 1. С. 40—45. DOI: 10.18412/1816-0395-2023-1-40-45.

5. Патин С.А. Мифы и реалии эколого-рыбохозяйственного нормирования качества водной среды. Вопросы экологического нормирования и разработка системы оценки состояния водоемов. М., Товарищество научных изданий КМК. 2011. С. 151—155.

6. Красовский Г.Н., Егорова Н.А. Методические ошибки при использовании биотестирования в гигиенических исследованиях. Гигиена и санитария. 2000. № 4. С. 63—66.

7. Сидорин Г.И., Фролова А.Д., Луковникова Л.В. Теоретические основы современного биомониторинга в трудах Н.В. Лазарева и его школы. Токсикологический вестник №1. 2006. С. 2—6.

8. Закруткин В.Е., Скляренко Г.Ю., Бакаева Е.Н., Решетняк О.С., Гибков Е.В., Фоменко Н.Е. Поверхностные и подземные воды в пределах техногенно нарушенных геосистем Восточного Донбасса. Формирование химического состава и оценка качества. Ростов н/Д., Издательство ЮФУ, 2016. 172 с.

9. Geisser S., Johnson W.O. Modes of Parametric Statistical Inference. Hoboken (NJ), John Wiley & Sons, 2006. 192 p.

10. Джонсон Н., Лион Ф. Статистика и планирование эксперимента в технике и науке. Методы обработки данных. М., Мир, 1980. 569 с.

11. Розенталь О.М., Александровская Л.Н., Кириллин А.В. Упрощенный метод анализа, контроля и прогноза высокого загрязнения воды отдельными компонентами. Аналитика и контроль. 2017. Т. 21. № 2. С. 153—160.

12. Ricos C., Alvarez V., Cava F., Garcia-Lario J.V., Hernandez A., Jimenez C.V., Minchinela J., Perich C., Simon M. Current databases on biological variation: pros, cons and progress. Scand. J. Clin. Lab. Invest. 1999. Vol. 59. Р. 491—500.

13. Руководство по определению методом биотестирования токсичности вод, донных отложений, загрязняющих веществ и буровых растворов. М., РЭФИА, 2002. 119 с.

14. Дейвид Г. Порядковые статистики. М., Наука, 1979. 336 с.

15. Bahadur R. Some limit theorems in statistics. Philadelphia: SIAM, 1987. 42 p.