intTypePromotion=3

Bài giảng Mô hình hóa môi trường - Chương 4

Chia sẻ: Nguyễn Nhi | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:7

0
54
lượt xem
11
download

Bài giảng Mô hình hóa môi trường - Chương 4

Mô tả tài liệu
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Tài liệu tham khảo bài giảng môn học mô hình hóa môi trường - Chương 4 thể hiện mô hình

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Mô hình hóa môi trường - Chương 4

  1. Bài gi ng môn h c MÔ HÌNH HÓA MÔI TR NG Tr ng i h c C n Th ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- Ch ng 4. TH HI N MÔ HÌNH 4.1 Ki m nghi m và nh tr mô hình ánh giá và hi u rõ h n giá tr ý ngh a c a m t mô hình qua cách th hi n, thông tin v nghi th c th c hi n mô hình hóa là m t òi h i c n thi t gi a ng i s d ng mô hình và ng i phát tri n mô hình. Vi c th hi n mô hình r t quan tr ng trong vi c thuy t ph c ng i ra quy t nh có thêm nh ng cân nh c trên c s khoa h c, qua nh ng gì mà mô hình có th ch ng minh b ng k t qu , b ng nh tr các mã mô hình, các hi u ch nh, ki m nghi m và báo cáo ánh giá thông qua lý lu n và th c ti n. Theo nh ngh a ã trình bày ph n 2.2.5, ki m nghi m (verification) mô hình là b c ti p sau công vi c hi u ch nh mô hình nh m ki m tra các thông s mô hình a ra có phù h p v i các di n bi n c a th c t hay không. Ngoài ra, vi c ki m nghi m mô hình nh m ki m tra chính xác gi a các d li u ã bi t v i m t s tiêu chu n th ng kê. Vi c ki m nghi m c ng là m t ph ng cách xem xét l i các s li u quan tr c th c t . M t cách khác, có th nói ki m nghi m mô hình là công vi c o c tính th hi n c a mô hình, nó là công c d n n vi c minh xác (confirmation), ch ng nh n (certificate) và ki m nh (accreditation) nh là m t b ng ch ng v ch t l ng mô hình. 4.2 Nghiên c u ki m nghi m 4.2.1 M c tiêu Theo nh ngh a m c 2.2.5, sau khi hi u ch nh, mô hình c n c ki m nghi m nh m ki m tra các thông s mô hình a ra có phù h p v i các di n bi n c a th c t hay không. Nói m t cách chi ti t, vi c ki m nghi m g m các tr l i các hàm ý sau: Các bi u hi n u ra c a mô hình mô ph ng có phù h p v i các bi u hi n u ra c a h th ng th c t ã c quan tr c. Các thông tin u ra c a mô hình (l u ý là u ra c a mô hình mô ph ng không ph i là thành l p s li u mà là thông tin) có chính xác nh mong mu n mô hình. Trong quá trình xác nh các thông s , n u có sai bi t ý ngh a gi a s li u c a s ki n quan tr c và giá tr mô ph ng, thì c n xác l p m c tin c y c a mô hình. Vi c ki m nghi m ph i mang tính khách quan: mô hình c n ph i b t bu c qua các th nghi m th ng kê chính th ng và nghiêm ng t theo các m c phù h p nh tr c theo t m quy mô th c hi n. Khi làm ki m nghi m u ra c a mô hình, gi thi t r ng mô hình là có c s v ng ch c bao g m các h p lý trong thi t k mô hình, các ph ng trình ch o và mã hóa ch ng trình máy tính. Trong b t k s ki m nghi m nào, có th m t s thông s luôn luôn t yêu c u các i u ki n th nghi m mô hình trong khi m t s thông s khác không th liên kt c v i m t s s ki n ã x y ra. ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 32 TS. Lê Anh Tu n
  2. Bài gi ng môn h c MÔ HÌNH HÓA MÔI TR NG Tr ng i h c C n Th ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- 4.2.2 Hàm m c tiêu Tr c khi làm ki m nghi m mô hình, c n thi t ph i nh l ng các i u ki n ki m nghi m. Vi c này th hi n qua khái ni m hàm m c tiêu (objective function - OF). Hàm m c tiêu là m t tr s c a ti n trình th ng kê c thù th hi n m c t ng ng, g n (degree of closeness), gi a giá tr th c o và giá tr mô ph ng. ho c còn g i là Có nhi u ki u xác nh hàm m c tiêu OF tùy theo m c ích c thù và t ng quan trong các mô hình ng d ng. Hàm m c tiêu th ng theo xu h ng ti n n tr 0 (khi hàm m c tiêu là t i thi u hóa, OF 0) ho c ti n n tr n v , OF 1 (khi hàm m c tiêu là t i a hóa). 4.2.3 Các tr s th ng kê dùng cho ki m nghi m Khi ki m nghi m các tr s th ng kê th ng c áp d ng so sánh phù h p gi a tr mô ph ng và tr quan tr c cho c chu i th i gian và cho t ng s ki n riêng r r i r c k t phù h p (goodness-of-fit qu u ra. Vi c này có th ánh giá qua th ng kê m c statistics) t k t qu mô hình và th c t . S ng bi n v chu i th i gian trên c s phép áp 1:1. Ngh a là giá tr mô ph ng có "g n" v i tr trung bình c a s li u o th c t không. Ngoài ra các tr th ng kê khác c n c xem xét, g m: Tr trung bình (mean) i). n 1 X xi (4-1) n i1 trong ó: X - tr trung bình c a các tr quan tr c; xi - tr quan tr c c th i i m t h i ; n - s th i i m quan tr c (ho c t ng s tr quan tr c) Hàm m c tiêu liên quan n tr trung bình th hi n m c ph n tr m (%) gi a tr trung bình s quan tr c và s mô ph ng. N u mô hình là t t thì hàm m c tiêu tr trung bình ph i t i thi u hóa (ti n n tr 0): ( x - y) 100. 0 (4-2) X ng sai (variance) Vx ii). Ph 1n 2 Vx xi X (4-3) n -1 i 1 Mô hình c xem là t t khi hàm m c tiêu c a ph ng sai là t i thi u hóa: (Vx2 Vy2 ) 100. 0 (4-4) Vx2 ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 33 TS. Lê Anh Tu n
  3. Bài gi ng môn h c MÔ HÌNH HÓA MÔI TR NG Tr ng i h c C n Th ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- l ch chu n (standard deviation) Sx iii). (4-5) Sx Vx Mô hình c xem là t t khi hàm m c tiêu c a l ch chu n là t i thi u hóa: (Sx S y ) 100. 0 (4-6) Sx ng (variance deviation) CVx iv). H s bi n Sx CVx (4-7) X Mô hình c xem là t t khi hàm m c tiêu c a h s bi n ng là t i thi u hóa: (CVx CVy ) 100. 0 (4-8) CVx H s thiên l ch (skewness) CSx v). n n X) 3 CS x (x i (4-9) S x (n - 1)(n - 2) i1 Mô hình c xem là t t khi hàm m c tiêu c a h s thiên l ch là t i thi u hóa: (CS x CS y ) 100. 0 (4-10) CS x vi). Sai s th ng kê + Sai s chu n c a tr trung bình (standard error of the mean) các tr quan tr c Sx SE x (4-11) n + Sai s tiêu chu n trung bình (root mean square error - RMSE) c a tr quan tr c xi và tr mô ph ng yi n yi )2 (x i i1 RMSE (4-12) n Tr RMSE càng g n 0 thì m c phù h p gi a th c t và mô hình càng cao. H s t ng quan (correlation coeffient) cho quan h tuy n tính vii). Tr ng h p k t qu mô hình cho quan h tuy n tính gi a 2 bi n s x và y nh hình 4.1. Trong ó x là bi n s c l p (tr quan tr c) và y là bi n s ph thu c (tr mô ph ng). Ph ng pháp v ng quan h theo bình ph ng c c ti u xác nh h i quy tuy n tính th ng c áp d ng. ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 34 TS. Lê Anh Tu n
  4. Bài gi ng môn h c MÔ HÌNH HÓA MÔI TR NG Tr ng i h c C n Th ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- Khi ó quan h gi a 2 dãy s li u theo ph ng trình ng th ng y = ax +b, trong ó a là h ng s n n và b là d cc a ng th ng. 40 35 Tr mô ph ng (yi ) 30 25 20 15 10 5 0 0 5 10 15 20 25 30 Tr quan tr c (x i ) Hình 4.1: M t ví d v ng t ng quan tuy n tính gi a tr quan tr c và tr mô ph ng Hst ng quan R gi a tr quan tr c và tr mô ph ng các nh theo: n xi X yi Y i1 (4-13) R n n 2 2 (x i X) . (yi Y) i1 i1 trong ó: X và Y - tr trung bình c a các tr quan tr c và các tr mô ph ng; xi và yi - tr quan tr c và tr mô ph ng c th i i m t h i ; n - s th i i m quan tr c (ho c t ng s tr quan tr c) H s t ng quan R càng g n ti n n ± 1 thì m c ng t ng quan càng l n. Khi R > 0 thì t ng quan là ng bi n và khi R < 0 thì t ng quan là ngh ch bi n. R càng ti n v 0 thì t ng quan càng kém. Hàm m c tiêu c a h s t ng quan là t i a hóa, R 1 d c b (slope) cho ng bình ph ng c c ti u (least-square line) th hi n s viii). quan h gi a s thay i xu th mô ph ng và s thay i xu th quan tr c: n n n n x i yi xi. yi i1 i1 i1 (4-14) b 2 n n x i2 n xi i1 i1 Hàm m c tiêu c a d c b là t i a hóa n tr n v , ngh a là b càng ti n n 1 thì kh n ng "phù h p" c a các tr s càng cao. ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 35 TS. Lê Anh Tu n
  5. Bài gi ng môn h c MÔ HÌNH HÓA MÔI TR NG Tr ng i h c C n Th ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- H ng s n n (base constant) hay ch n y (y-intercept) ix). n n yi b xi i1 i1 a (4-15) n N u quan h là ng bi n thì y = ax + b. Hàm m c tiêu c a a 0. T ng các th ng kê bình ph ng (sums of squares statistics) x). + Toàn t ng các bình ph ng (total sum of squares - SST) là m t s o s phân tán c a các giá tr mô ph ng so v i tr trung bình. STT c xác nh nh sau: n Y) 2 SST (y i (4-16) i1 + T ng các bình ph ng gi i ngh a (explained sum of squares - SSR) là t ng sai l ch các giá tr mô ph ng (l y t ng quan h tuy n tính gi a các chu n th c o và chu i mô hình) v i tr trung bình mô ph ng: n Y) 2 ˆ SSR (y i (4-17) i1 ˆ Tr y i là giá tr xác nh trên ng th ng quan h tuy n tính gi a các s o th c t và các s mô ph ng, nh hình 4.2: y yn yi yi ˆ (yi yi ) y2 y = ax + b ˆ y1 ˆ yi ˆ yi ˆ y2 y1 xi x ˆ Hình 4.2 Giá tr y i trên ng quan h tuy n tính gi a s th c o và s mô ph ng + T ng các bình ph ng phi gi i ngh a (unexplained sum of squares - SSE) là ˆ t ng bình ph ng các kho ng l ch c c ti u ( y i y i ) , nh minh h a trên hình 4.2. n yi )2 ˆ SSE (y i (4-18) i1 +T ng quan c a 3 tr t ng bình ph ng trên là: SST = SSR + SSE (4-19) Th c ch t, sai l ch này là sai s làm tròn, do v y d u b ng (=) nên thay là d u x p x ( ) SST SSR + SSE (4-20) ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 36 TS. Lê Anh Tu n
  6. Bài gi ng môn h c MÔ HÌNH HÓA MÔI TR NG Tr ng i h c C n Th ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- nh tr (coefficient of determination) dùng xi). Hs om c ph i h p gi a các tr mô ph ng và các tr l y t ng quan h mô ph ng: n n Y) 2 yi )2 ˆ (yi (yi SST - SSE SSR r2 i1 i1 (4-21) n SST SST 2 (yi Y) i1 Giá tr r2 luôn luôn nh h n 1 nh ng không th là giá tr nh h n 0. Tr r2 càng cao càng nh tr là t i a hóa tr r2. ch ng t m c ph i h p càng t t. Hàm m c tiêu c a h s H s h u hi u (coefficient of efficiency) là s xii). om c ph i h p gi a các giá tr quan tr c và tr mô ph ng. n n Y) 2 xi )2 (yi (yi i1 i1 E (4-22) n 2 (yi Y) i1 Giá tr E có th d i s 0 nh ng không th l n h n 1. Hàm m c tiêu c a h s h u d ng là t i a hóa tr E ti n n tr r2. ng thu n (coeffient of agreement - IA) th hi n s hài lòng v m c xiii). Hs tiên oán sai s c a mô hình t ph ng trình h i quy: n yi )2 ˆ (y i i1 IA 1 - (4-23) n 2 ˆ yi Y yi Y i1 Giá tr IA càng g n n 1 thì s ng thu n cao, càng g n n 0 thì s b t ng thu n l n. Hàm m c tiêu cho h s ng thu n là t i a hóa IA 1. 4.3 V n ki m nghi m mô hình 4.3.1 Các v n th ng g p Trong ki m nghi m mô hình, lý t ng nh t là s li u quan tr c có y s ki m soát ch t l ng, chi ti t và dài theo th i gian. Th c t là chu i s li u không dài, c n ph i có các ph ng pháp m i kéo dài chu i s li u t th c t ngoài hi n tr ng ho c l y thêm t các l u v c t ng t , tình hu ng môi tr ng x p x . C n thi t ph i ánh giá các nh h ng do s không ch c ch n c a các thông s nh p vào mô hình khi xem xét s th hi n mô hình. Các s li u th c t nghèo nàn có th d n n s hi u ch nh và ki m ch ng sai l c. M t s ng i làm mô hình c g ng s d ng phép ngo i suy kéo dài chu i s ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 37 TS. Lê Anh Tu n
  7. Bài gi ng môn h c MÔ HÌNH HÓA MÔI TR NG Tr ng i h c C n Th ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- li u có th d n n tình tr ng có k t qu gi i áp úng cho nh ng nguyên nhân sai l m. i u này làm h n ch hi u qu mô hình. 4.3.2 H u ki m vi c phê chu n và ki m nghi m mô hình M c d u vi c hi u ch nh và ki m ch ng có th th a mãn m t s ch tiêu th ng kê nh ng c ng c n ánh giá chính xác c a mô hình khi tiên oán k t qu cho t ng lai. B c làm này g i là h u ki m (post-audit). Trong công vi c h u ki m, các d li u m i s c thu th p nhi u n m sau khi vi c nghiên c u mô hình ã hoàn t t tr c ó. Vi c v n hành mô hình v i chu i s li u m i ánh giá m c chính xác tiên oán u ra. Có th có nh ng thay i y u t v t lý nh a hình, che ph m t t, thay i khi s d ng ngu n n c và các tài nguyên khác làm các thông s mô hình ã nghiên c u tr c ó không còn chính xác n a hay xu t hi n nh ng khác bi t có ý ngh a. Khi mô hình c không còn th a mãn k t qu s tiên oán, nh t thi t ph i hi u ch nh và ki m nghi m l i các thông s ho c ph i thay i gi thi t, thu t tính toán, và th m chí thay i c u trúc, khái ni m mô hình. ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 38 TS. Lê Anh Tu n

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản