Tutorium Kalibrierung
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Um die Güte einer einzelnen Simulation zu beurteilen, wird meist ein einzelnen Maß verwendet. Häufig verwendete Beispiele hierfür sind der mittlere quadratische Fehler oder die Nash - Sutcliff Effizienz. Im Jena Adaptable Modelling System steht hierfür der Standard Efficiency Calculator zur Verfügung. Die folgende Abbildung zeigt beispielhaft eine Konfiguration dieser Komponente | Um die Güte einer einzelnen Simulation zu beurteilen, wird meist ein einzelnen Maß verwendet. Häufig verwendete Beispiele hierfür sind der mittlere quadratische Fehler oder die Nash - Sutcliff Effizienz. Im Jena Adaptable Modelling System steht hierfür der Standard Efficiency Calculator zur Verfügung. Die folgende Abbildung zeigt beispielhaft eine Konfiguration dieser Komponente | ||
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Über die Attribute ''validation'' und ''prediction'' werden der Komponenten die Simulations- und Validierungsdaten übergeben, die verglichen werden soll. Das Zeitinterval in dem die beiden Zeitreihen verglichen werden sollen wird über das Attribut ''effTimeInterval'' festgelegt. Das ''modelTimeInterval'' gibt den Modellierungszeitraum an. In den meisten Anwendungen stimmen diese beiden Zeiträum nicht überein. Viele Modelle zeigen zu Beginn der Simulation ein schlechtes Verhalten, da sie meist eine gewisse Zeit benötigen bis interne Zustände stationär sind. Diese Initialisierungszeit soll normalerweise nicht mit bewertet werden. | Über die Attribute ''validation'' und ''prediction'' werden der Komponenten die Simulations- und Validierungsdaten übergeben, die verglichen werden soll. Das Zeitinterval in dem die beiden Zeitreihen verglichen werden sollen wird über das Attribut ''effTimeInterval'' festgelegt. Das ''modelTimeInterval'' gibt den Modellierungszeitraum an. In den meisten Anwendungen stimmen diese beiden Zeiträum nicht überein. Viele Modelle zeigen zu Beginn der Simulation ein schlechtes Verhalten, da sie meist eine gewisse Zeit benötigen bis interne Zustände stationär sind. Diese Initialisierungszeit soll normalerweise nicht mit bewertet werden. | ||
Oft ist auch die Güte der Modelle in einem speziellen Zeitraum von Interesse (z.B während der Schneeschmelze), so dass mehrere Effizienz Komponenten verwendet werden, die jeweils unterschiedliche Zeiträume betrachten. | Oft ist auch die Güte der Modelle in einem speziellen Zeitraum von Interesse (z.B während der Schneeschmelze), so dass mehrere Effizienz Komponenten verwendet werden, die jeweils unterschiedliche Zeiträume betrachten. | ||
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Version vom 17. Dezember 2010, 15:30 Uhr
Motivation
Um hydrologische Modelle erfolgreich anwenden zu können, ist es notwendig die Modellparameter sorgfältig zu bestimmen. Eine direkte Messung der Parameter ist meistens nicht möglich, zu kostspielig oder es existiert kein eindeutiger physikalischer Zusammenhang. Aus diesen Gründen werden in einem Trial and Error Prozess die Parameter derart angepasst, dass die simulierten Größen (beispielsweise Abfluss) möglichst gut mit den gemessen Größen übereinstimmen. Diese Aufgabe kann eine zeitaufwändige und schwierige Aufgabe sein, wenn das zu Grunde liegende Modell komplex ist oder die Anzahl der Parameter groß.
Voraussetzung
Grundlegende Voraussetzung ist natürlich eine funktionsfähiges Modell.
Um die Güte einer einzelnen Simulation zu beurteilen, wird meist ein einzelnen Maß verwendet. Häufig verwendete Beispiele hierfür sind der mittlere quadratische Fehler oder die Nash - Sutcliff Effizienz. Im Jena Adaptable Modelling System steht hierfür der Standard Efficiency Calculator zur Verfügung. Die folgende Abbildung zeigt beispielhaft eine Konfiguration dieser Komponente
Die Komponente berechnet, die im Parameter effMethod angegebenen Effizienzen. Dabei steht
- 1 -> Nash - Sutcliff Effizienz mit Potenz eins
- 2 -> Nash - Sutcliff Effizienz (mit Potenz zwei)
- 3 -> Nash - Sutcliff Effizienz der logarithmierten Werte mit Potenz eins
- 4 -> Nash - Sutcliff Effizienz der logarithmierten Werte mit Potenz zwei
- 5 -> Index of Agreement (1)
- 6 -> Index of Agreement (2)
- 7 -> Regressionskoeffizient
- 8 -> WR2
- 9 -> DSGRAD
- 10 -> Absoluter Volumenfehler
- 11 -> mittlerer quadratischer Fehler
- 12 -> PBIAS
- 13 -> PBIAS2
Über die Attribute validation und prediction werden der Komponenten die Simulations- und Validierungsdaten übergeben, die verglichen werden soll. Das Zeitinterval in dem die beiden Zeitreihen verglichen werden sollen wird über das Attribut effTimeInterval festgelegt. Das modelTimeInterval gibt den Modellierungszeitraum an. In den meisten Anwendungen stimmen diese beiden Zeiträum nicht überein. Viele Modelle zeigen zu Beginn der Simulation ein schlechtes Verhalten, da sie meist eine gewisse Zeit benötigen bis interne Zustände stationär sind. Diese Initialisierungszeit soll normalerweise nicht mit bewertet werden.
Oft ist auch die Güte der Modelle in einem speziellen Zeitraum von Interesse (z.B während der Schneeschmelze), so dass mehrere Effizienz Komponenten verwendet werden, die jeweils unterschiedliche Zeiträume betrachten.
