Table of Contents
برآورد Rainfall-runoff برای تجزیه و تحلیل هیدرولوژیکی و مدیریت منابع آب ضروری است. پیش بینی دقیق کمک در پیش بینی سیل، طراحی سد و برنامه ریزی شهری است.با این حال، چندین خطای رایج می تواند بر قابلیت اطمینان این برآوردها تأثیر بگذارد. درک این خطاها و استراتژی های کاهش آنها برای بهبود دقت مدل بسیار مهم است.
خطای مجموعه داده های باران
داده های بارش های غیر قابل قبول منبع اصلی خطا است، این می تواند از اندازه گیری های ضعیف، پوشش فضایی محدود یا تکنیک های اندازه گیری متناقض منجر به داده های ورودی نادرست برای مدل های خاموش شود.
اشتباهات در انتخاب مدل و پارامتر سازی
انتخاب یک مدل نامناسب یا پارامترهای اشتباه می تواند باعث بروز ناامنی های قابل توجهی شود. مدل های مختلف دارای فرضیات و حساسیت های مختلف هستند که ممکن است همه شرایط را برآورده نکنند.
استراتژی های پذیرش
- کیفیت داده ها را بهبود بخشید؛ [FLT 1] از سنجه های نگهداری شده استفاده کنید و داده های سنجش از راه دور را در صورت امکان ترکیب کنید.
- مدل کالیبراسیون: به طور منظم مدل های کالیبره با داده های مشاهده شده اجرا برای اصلاح پارامترهای.
- از مدل های چندگانه استفاده کنید: نتایج حاصل از امتیاز صلیب با مدل های مختلف برای شناسایی عدم اطمینان.
- تنوع فضایی شرکت کننده: [FLT 1] از داده های باران توزیع شده فضایی برای حساب ناهمگنی استفاده کنید.
- نظارت مداوم: مدل های به روز رسانی با داده های جدید برای بهبود دقت در طول زمان.