การประมาณการการตกฝนนั้นจําเป็นมาก สําหรับการวิเคราะห์ทางน้ําและการจัดการทรัพยากรน้ํา การคาดการณ์อย่างแม่นยํานี้ช่วยในการพยากรณ์น้ําท่วม การออกแบบเขื่อน และการวางแผนเมือง อย่างไรก็ตาม ข้อผิดพลาดทั่วไปหลายอย่างอาจมีผลกระทบต่อความน่าเชื่อถือของการประเมินเหล่านี้ การเข้าใจข้อผิดพลาดเหล่านี้ และการลดความซับซ้อนของข้อมูลเหล่านี้มีความสําคัญมาก สําหรับการปรับปรุงแบบจําลอง
เกิดข้อผิดพลาดในคลังข้อมูล Rainfall
ข้อมูล ฝน ที่ ไม่ แน่นอน เป็น แหล่ง สําคัญ ของ ความ ผิด พลาด ซึ่ง อาจ เกิด จาก การ วัด ที่ ไม่ ดี, การ ตรวจ สอบ ทาง ภูมิศาสตร์ ที่ จํากัด, หรือ วิธี การ วัด ที่ ไม่ แน่นอน.
เกิดข้อผิดพลาดในการเลือกแบบและพารามิเตอร์
การ เลือก แบบ จําลอง ที่ ไม่ เหมาะ สม หรือ การ ทํา ให้ ตัวแปร ผิด อาจ ทํา ให้ เกิด ข้อ ผิด พลาด ได้.
ไตร วิศวกรรม การ อพยพ
- [FLT: 0]. สืบค้นคุณภาพข้อมูล: ใช้ตัววัดที่มีหลักเป็นหลัก และรวมข้อมูลจากระยะไกลเมื่อเป็นไปได้.
- [FLT: 0] การปรับตั้ง: แบบจําลองคํานวณเป็นประจํา โดยมีข้อมูลการลดความบกพร่องที่สังเกตได้ เพื่อปรับตัวแปร
- [FLT: 0] ใช้โมเดลหลายแบบ: ผลการข้าม-วาลิเดทกับโมเดลที่แตกต่างกัน เพื่อระบุความไม่แน่นอน
- [FLT: 0] Incoverporate Spatial Variable [FLT: 1) ใช้ข้อมูลฝนที่กระจายอยู่ในพื้นที่เพื่อบัญชีความจุสูง (FLT: 1).
- [FLT: 0] เฝ้าดูอย่างต่อเนื่อง: ปรับปรุงโมเดลด้วยข้อมูลใหม่เพื่อปรับปรุงความถูกต้องเมื่อเวลาผ่านไป