PL
Jednym z celów działalności poznawczej jest charakterystyka, grupowanie oraz klasyfikacja zjawisk, przedmiotów i zachowań. Podział jakiegoś zbioru przedmiotów, obiektów lub urządzeń na podzbiory oddaje szczególne usługi w pracach normalizacyjnych. W wyniku obiektywnej analizy struktury badanego zbioru jest możliwe m.in. ustalenie wzajemnych powiązań między elementami tworzącymi dany zbiór. Jest to szczególnie istotne w hydrologii, a zwłaszcza w modelowaniu procesów zachodzących w zlewni czy dorzeczu. Relacje pomiędzy charakterystykami zlewni i parametrami modeli hydrologicznych są niezwykle ważne przy estymowaniu parametrów rozkładów statystycznych, oceny zmian w zlewniach i prognozowaniu zjawisk hydrologicznych w zlewniach niekontrolowanych. Znajomość przestrzennego rozkładu charakterystyk hydrologicznych jest coraz częściej wykorzystywana w gospodarce wodnej, a zwłaszcza podczas sporządzaniu planów gospodarowania wodami w obszarze zlewni czy dorzeczy. W celu oszacowania interesujących charakterystyk hydrologicznych w zlewniach niekontrolowanych często stosuje się metodę częstości regionalnych, dzięki której można wydzielić obszary o jednorodnym przebiegu analizowanego zjawiska. Do wydzielania jednorodnych obszarów powszechnie wykorzystuje się również metody regresji dwu lub wielu zmiennych, analizy skupień, krigingu czy sztucznych sieci neuronowych. Metody skupiania bazują na wewnętrznym kryterium podziału, jakim jest matematycznie zdefiniowane podobieństwo między obiektami. Odpowiednie procedury skupiania tworzą grupy obiektów. W praktyce odległości między skupieniami określa się następującymi metodami: pojedynczego wiązania, pełnego wiązania, średnich połączeń, średnich połączeń ważonych, środków ciężkości, ważonych środków ciężkości i Warda. Celem pracy jest analiza możliwości zastosowania metody analizy skupień do wydzielania jednorodnych obszarów pod względem indeksu powodziowości i wybranych charakterystyk fizjograficznych zlewni w dorzeczu Wisły. Materiał wyjściowy stanowiły dane hydrologiczne i wybrane charakterystyki fizjograficzne zlewni rzek w dorzeczu Wisły. W pracy wykorzystano dane z 33 zlewni rzek będących bezpośrednimi dopływami Wisły. Z charakterystyk fizjograficznych do analizy przyjęto: powierzchnię zlewni A i średnią jej wysokość na poziomem morza Hśr, stoczystość zlewni I, długość cieku głównego L i współczynnik kształtu zlewni Rf. Analizy wykazały, że najlepsze rezultaty grupowania uzyskano stosując metodę Warda, gdzie wydzielono sześć jednorodnych zlewni z uwagi na indeks powodziowości, powierzchnię, średnią wysokość n.p.m. i stoczystość, długość cieku głównego oraz współczynnik kształtu. W każdym z wyróżnionych jednorodnych obszarów w odmiennym stopniu analizowane czynniki fizjograficzne wpływają na kształtowanie się indeksu powodziowości.
EN
One of educating activities aims is characteristic, grouping and classification of phenomena, objects and behaviors. Division of some group of objects, subjects or devices into subgroups plays very important role in standardization operations. A result of objective analysis of the tested set structure is the possibility to determine mutual relations between elements which create the set. This is particularly important in hydrology, especially in modeling of processes that occur in catchments or drainage basins. Relations between catchments characteristics and hydrologic models’ parameters are extremely important in estimation of parameters of statistic distributions, evaluation of changes in catchments and prognosis of hydrological phenomena in uncontrolled catchments. The knowledge of the spatial distribution of hydrological characteristics is more and more often used in water management, especially during water management plans creation in the area of catchments or drainage basins. In order to estimate interesting hydrological characteristics in uncontrolled catchments the method of regional frequency analysis is applied, which allows to allocate areas of homogenous type of the analyzed phenomenon. To allocate the homogenous areas methods of two or more variables regression, cluster analysis, kriging or artificial neural networks are applied, too. Grouping methods base on the internal division criterion, which is mathematic definition of similarity between the objects. The appropriate procedures of grouping create sets of objects. In practice distances between the sets are defined with the following methods: single linkage, full linkage, pair group average, weighted pair group average, center of gravity, weighted center of gravity and Ward method. The aim of the work is the analysis of possibilities of cluster analysis method appliance to allocate homogenous areas regarding the flood index and selected physiographic characteristics of catchments in Vistula River drainage basin. The initial material was the hydrological data and chosen physiographic characteristics of rivers in Vistula River drainage basin. Data from 33 catchments of rivers which are direct Vistula inflows was used. The analysis took the following physiographic characteristics: the area of catchment (A) and its average height over the sea level (Hav), catchments inclination (I), length of the main stream (L) and the catchments’ shape factor (Rf). The analyses have shown that the best grouping results were gained using the Ward method, in which six homogenous catchments were allocated regarding the flood index, area, average height over the sea level and inclination, main stream length and the shape factor. In each of the set homogenous areas analyzed physiographic factors influence the flood index in the different way and to the different degree.