Modelacion Hidrologica Calidad De Modelacion Simulaciones Monte Carlo Calibracion Validacion Evaluacion
Fecha de publicación :
jul-2011
Paginación:
Páginas 49-80
Numero / Secuencia :
volumen 2; número 1 (julio 2011)
Editor:
Universidad de Cuenca
Ciudad:
Cuenca
Código Interno :
378.05;si5938
Tipo:
Article
Abstract:
The analysis of the most commonly used measures of hydrological/hydraulic model performance was herein carried out by means of their statistical examination and illustrative modelling applications. In doing so, the model performance indexes were classified in two groups, according to the type of error (or residual) that those indexes are measuring: (i) statistics measuring the average systematic error (model bias); and (ii) statistics measuring the average combined systematic and random discrepancies among simulations and observations. The reader can in this way easily select a set of unrelated statistics to report on model performance. The manuscript addresses as well the main pitfalls of some of the most popular statistics used in scientific literature and suggests some approaches to overcome such potential pitfalls when addressing model performance.
Resumen :
En el contexto de modelación hidrológica/hidráulica, este artículo describe el análisis de los estadísticos de calidad de modelación empleados con mayor frecuencia en publicaciones científicas. El análisis se basó en el examen de los estadísticos y su aplicación en el contexto de modelación hidrológica. Así, estos estadísticos se clasificaron en dos grandes grupos de acuerdo al tipo de error que los mismos son capaces de percibir: (i) estadísticos que miden el error sistemático medio; y (ii) estadísticos que miden la combinación de los errores sistemático y aleatorio. De esta forma, el lector está en capacidad de seleccionar un grupo de estadísticos que midan información diferente de la población de errores (o residuos de modelación). El artículo se ocupa además de las debilidades principales de los estadísticos más populares, citados en la literatura científica, y sugiere algunas aproximaciones que podrían emplearse para mitigar dichas debilidades al momento de evaluar la calidad de la modelación numérica.
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