Рассмотрим один частный случай { (т), когда математическое
ожидание изменения влагозапасов во времсли описывается 
выра-
жением
=Те , 
(3.46)
тде \No — влагозапасы, о— начальные влагозапасы л_ момент т 
==0,
т-— время, Т-— время, через которое отпошение /М, =е-!== 037
За это время происходит около / изменения процесса, а даль-
нейщие изменения происходят весьма медленно. Это время обычно
называется «временсм 
стабилизации» [19]. 
Определим интервал
между осреднениями и количество осредпений для математического
ожидания (3.46). Вычислив вторую производпую ф” и подставив
это выражение в (3.44), получим ‘частоту осреднения:
`/ ч 
(3.47)
где е = АМ/No, — относительная ошибка осреднения. Далее, помня,
что интервал времени, через которое нужно ироизводить осредне-
ние, равен Ат== 1/о, получим
Аке= / Вее”, 
(3.48)
Подетавляя (3.48) в (83.45), получаем расчетную 
формулу для
числа осреднений на лиобом интервале т -— ;; опа 
будет 
вметь
следующий вид:
НЕНЕ й 
(3.49)
у 
(3.49)
Задав теперь значения е, получим Ат и л на различных ивтер-
валах вегетации. Вычисления сводим в табл. 5. В этой таблице —
текущее время, 8/7 — относительный интервал, в котором необхо-
димо провести п осреднений. Точность осреднения 
следует выби-
рать на порядок выше, чем точность 
измерений, для того, чтобы
можно было пренебречь ошибкой осреднения.
Выбрав, исходя из этого, 
определенную 
точность осреднения,
можно найти Ат и л для разных интервалов времени. При дробных
значениях следует округлять до целого чиела, 
Общее количество
осреднений будет равно
МеМанв-На, 
(3.50)
где & — количество интервалов 6/7.
По табл. 5 можно определить необходимый интервал осреднения
для того, чтобы 
математическое 
ожидание 
случайной функции
было оппсано с задапной точностью. 
Покажем, 
как 
это 
Можно
сделать, 
.
Пример. Рассмотрим период вегетации 
май—сентябрь. В этом
перноде около 150 сут. Найдем количество дней, за которое можно.
проводить осреднения.
50