以此来确定水坝的防洪能力和高度。”
“假设我们有过去一百年的洪水记录，通过统计我们发现，每十年会有一次较大规模的洪水。那么，我们可以大致估算出，在未来一年内发生较大规模洪水的概率是十分之一。有了这个概率，我们在设计水坝的时候，就可以根据预期的保护目标和风险承受能力，确定合适的坝高和泄洪能力。”
一位学子举手提问：“先生，如果历史数据有限，或者数据的准确性存在问题，那该如何计算概率呢？”
戴浩文点了点头，赞许地说：“这是一个很好的问题。当历史数据有限时，我们可以参考相邻地区的类似数据，或者采用一些基于理论模型的方法进行估算。同时，我们也要不断地收集新的数据，对概率进行修正和完善。”
戴浩文接着又举了一个例子：“在规划灌溉渠道的分布时，我们需要了解不同区域的土壤湿度变化情况。通过在不同地点、不同时间进行多次测量，统计土壤湿度的数据，我们可以计算出湿度低于一定阈值的概率。根据这个概率，我们就能合理地确定灌溉渠道的密度和布局，确保农作物得到充足的水分。”
“再比如，在预测水库的淤积速度时，我们可以统计流入水库的泥沙量、水流速度等数据，结合水库的地形和库容，运用概率模型来估算未来一段时间内水库淤积导致库容减小的可能性，以便及时采取清淤措施或者调整水库的运行方式。”
学子们一边听，一边记录，不时点头表示理解。
随着课程的推进，戴浩文开始布置实际的统计概率问题让学子们解决。有的问题是根据给定的降水数据预测干旱的概率，有的是根据河道地形数据计算洪水淹没特定区域的概率。
学子们分组展开讨论和计算，每个人都积极参与，运用所学的知识尝试解决问题。戴浩文在各小组之间穿梭，给予指导和提示，鼓励他们从不同的角度思考问题。
经过一段时间的学习和实践，学子们对统计概率知识有了更深入的理解和掌握。他们开始将这些知识应用到实际的水利工程项目中。
有一组学子受当地官府委托，对一个地区的地下水资源进行评估。他们通过在不同地点打井测量水位和水量，收集了大量的数据。运用统计方法，他们计算出了该地区地下水资源的总量和年补给量，同时根据历史用水数据和人口增长趋势，估算出未来不同年份水资源短缺的概率。基于这些分析，他们向官府提出了合理开采地下水资源和建设水利设施的建议，得到了官