1. Trong kiểm nghiệm mô hình, lý tưởng nhất là số liệu quan trắc có đầy đủ sự kiểm soát chất lượng, đủ chi tiết & đủ độ dài theo thời gian.
2. Thực tế là chuỗi số liệu không đủ dài, cần phải có các phương pháp mới để kéo dài chuỗi số liệu từ thực tế ngoài hiện trường hoặc lấy thêm từ các khu vực tương tự.
3. Cần thiết phải đánh giá các ảnh hưởng do sự không chắc chắn của các thông số nhập vào mô hình khi xem xét sự thể hiện mô hình.
4. Các số liệu thực tế nghèo nàn có thể dẫn đến sự hiệu chỉnh & kiểm chứng sai lạc.
5. Một số người làm mô hình cố gắng sử dụng phép ngoại suy để kéo dài chuỗi số liệu có kết quả giải đáp đúng cho những nguyên nhân sai lầm. Điều này làm hạn chế hiệu quả mô hình.
1. Mặc dầu việc hiệu chỉnh & kiểm chứng có thể thỏa mãn một số chỉ tiêu thống kê, nhưng:
Đánh giá độ chính xác của mô hình khi dự đoán kết quả cho tương lai. Bước làm này gọi là hậu kiểm.
2. Trong công việc này:
Các dữ liệu mới sẽ được thu thập nhiều năm sau khi việc nghiên cứu mô hình đã hoàn tất trước đó.
Việc vận hành mô hình với chuỗi số liệu mới để đánh giá mức độ chính xác tiên đoán đầu ra.
Có thể có những thay đổi yếu tố vật lý: địa hình, độ che phủ mặt đất, sử dụng nguồn nước & các tài nguyên khác → các thông số mô hình đã nghiên cứu trước đó không còn chính xác nữa, xuất hiện những khác biệt.
3. Khi mô hình cũ không còn thỏa mãn kết quả sự tiên đoán:
Nhất thiết phải hiệu chỉnh & kiểm nghiệm lại các thông số.
Phải thay đổi giả thiết, thuật tính toán, thậm chí thay đổi cấu trúc,