3. Mục tiêu, nội dung và phương pháp nghiên cứu
2.3Tiêu chuẩn lựa chọn mô hình
Hiện nay, có rất nhiều dạng mô hình toán trong lĩnh vực thủy văn, việc ứng dụng mô hình này hay mô hình kia phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác nhau. Để chọn mô hình ứng dụng cho vùng nghiên cứu ta có thể dựa vào các cơ sở sau:
- Dựa vào nhiệm vụ của bài toán đặt ra;
- Dựa vào cơ sở tài liệu của đối tượng nghiên cứu;
- Dựa vào đặc điểm địa hình, địa chất khu vực nghiên cứu;
- Dựa vào kinh nghiệm của người sử dụng mô hình.
Có đề xuất các tiêu chí sử dụng để lựa chọn giữa các mô hình thay thế trong vấn đề
cấu trúc mô hình và đầu vào/đầu ra như sau[27]:
- Khái niệm của quy trình chính: mô hình phải phản ánh đúng chất “ý tưởng” về các tiến trình chính, tức là chúng phải thể hiện có cơ sở, lý thuyết cơ bản của các quá trình thay vì liên kết những kinh nghiệm đơn giản.
thống kê lỗi được biết và tính không chắc chắn mô hình được định lượng rõ rang. Mô hình với hệ số thặng dư tối thiểu (BIAS) và phương sai lỗi sẽ được xem xét kỹ. Điều này có nghĩa cấu trúc mô hình có chất lượng cũng như dữ
liệu đầu vào chính xác.
- Tính đơn giản của mô hình: đây là số của các biến và các thông số phải được
ước tính cho một mô tả hoàn toàn của các quá trình và các đầu vào mô hình có thể thu được dễ dàng, hiều các tham số và đầu ra có thể thu được dễ dàng, hiểu các tham số và đầu ra có thểđược giải thích.
- Tính nhất quán của các thông số ước tính: đây là một yếu tố quan trọng cần xem xét trong việc phát triển mô hình khái niệm bằng cách sử dụng các thông số được ước tính bằng các kỹ thuật tối ưu hóa. Nếu các giá trị tối ưu của các tham số nhạy cảm với chuổi thời gian được sử dụng, hoặc nếu khác nhau giữa các lưu vực tương tự, mô hình có khả năng là ít đáng tin cậy. Tính nhất quán của các thông sốước tính cũng ngụ ý rằng người sử dụng mô hình khác nhau nên có giá trị nhất quán của các thông số, trên thực tế hoặc hiệu chuẩn các bài tập.
- Độ nhạy của các kết quảđể thay đổi trong giá trị tham số: các mô hình không nên nhạy cảm cao với những biến sốđầu ra là khó đo lường.
- Các giả định: mô hình nên có phần tối thiểu của các giảđịnh để giới hạn và
độ nhạy của các thông số và để phù hợp với các giả định, các nhà phát triển mô hình không nên cường điệu phạm vi và tính ứng dụng của mô hình.
- Tiềm năng của việc cải tiến: mô hình phải được cấu trúc một cách đơn giản
để dể dàng phát triển hoặc them vào các modun mới.