Hiệu quả của mô hình đƣợc đánh giá bằng cách so sánh kết quả chạy mô hình với số liệu thực đo dòng chảy của lƣu vực theo năm, tháng, ngày.
Để đánh giá độ tin cậy của mô hình ngƣời ta thƣờng sử dụng Hệ số xác định(R2) (P. Krause và ctv,2005) và chỉ số Nash – Sutcliffe (NSI) (Nash, J.E. và J.V. Sutcliffe, 1970). Trong khuôn khổ đề tài thì kiểm định mô hình sử dụng chỉ số NSI thông qua phần mềm SWAT-CUP.
- Công thức tính hệ số xác định(R2) là: n − n R 2 = ∑( xi −x)2 − ∑( xi' −xi )2 i =1 i =1 n − ∑( xi −x)2 i =1 + Trong đó:
R2 : Hệ số xác định hiệu quả của mô hình i : Chỉ số biến thiên của dữ liệu
xi : Giá trị đo đạc thực tế
x’i : Giá trị tính toán theo mô hình _
x : Giá trị thực đo trung bình
n : Số lƣợng giá trị tính toán
+ Hệ số hiệu quả của mô hình thƣờng nhỏ hơn 1 và lớn hơn 0. Nếu R2 lớn hơn 0,9 và nhỏ hơn 1,0 thì mô hình cho kết quả tốt. Nếu R2 lớn hơn 0,7 và nhỏ hơn 0,9 thì mô hình cho kết quả khá. Nếu R2 lớn hơn 0,5 và nhỏ hơn 0,7 thì mô hình cho kết quả trung bình. Nếu R2 lớn hơn 0,3 và nhỏ hơn 0,5 thì mô hình cho kết quả kém, lúc đó phải xem xét lại cách hiệu chỉnh các thông số của mô hình cũng nhƣ số liệu đầu vào.
NSI = 1− ∑in=1 (O i −Pi )2 ∑in=1 (O i − −O)2 + Trong đó: O : Giá trị thực đo
i : Chỉ số biến thiên của dữ liệu. n : Số lƣợng giá trị tính toán
P : Giá trị mô phỏng _
O : Giá trị thực đo trung bình
+ Chỉ số NSI chạy từ -∞ đến 1. Nếu NSI nhỏ hơn hoặc gần bằng 0, khi đó kết quả đƣợc xem là không thể chấp nhận hoặc độ tin cậy kém. Ngƣợc lại, nếu NSI bằng 1, thì kết quả mô phỏng của mô hình là hoàn hảo.
Hiệu chỉnh mô hình: Nếu kiểm định mô hình mà các chỉ số không đạt yêu cầu thì ta phải quay lại hiệu chỉnh và kiểm tra lại các thông số đầu vào của mô hình rồi chạy lại mô hình.