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La validazione nella modellistica idraulica e idrologica
Cosenza, 7-8 giugno 2012
A. Montanari, Università di Bologna
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La validazione nella modellistica idraulica e idrologica
Cosenza, 7-8 giugno 2012
Componenti
Daniela Biondi, Gabriele Freni, Vito Iacobellis, Gabriele Mascaro, Alberto Montanari, Riccardo Rigon, Tullio
Tucciarelli
Inizio attività
Aprile 2009
Prodotto dell’attività
Proposta di protocollo per la validazione scientifica e validazione delle prestazioni di modelli idrologici
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La validazione nella modellistica idraulica e idrologica
Cosenza, 7-8 giugno 2012
Indici quantitativi
Review delle proposte recenti di letteratura
Proposta di analisi SWOT per modelli
idrologici
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La validazione nella modellistica idraulica e idrologica
Cosenza, 7-8 giugno 2012
Validazione scientifica Validazione delle prestazioni
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La validazione nella modellistica idraulica e idrologica
Cosenza, 7-8 giugno 2012
Le linee guida per la validazione in pratica, allo stato attuale delle
conoscenze e del trasferimento tecnologico, si fondano su un utilizzo
combinato di diverse tecniche.
-Validare su dati indipendenti (anche in senso statistico) rispetto a quelli utilizzati
in calibrazione.
-Validare su set esteso di dati.
-Privilegiare l’utilizzo della validazione jack-knife (il set di dati utilizzato per la
validazione dovrebbe essere statisticamente indipendente rispetto a quello
utilizzato per la calibrazione).
-Validare combinando un set esteso di tecniche grafiche e indici quantitativi.
-Validare su tutto l’intervallo di definizione della variabile in uscita dal modello.
-Valutare la riproducibilità dei risultati.
Problematico fornire valori minimi di riferimento.
Efficienza di Nash: 0.65
Errore relativo medio: 40%
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Cosenza, 7-8 giugno 2012
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Cosenza, 7-8 giugno 2012
Una premessa quasi filosofica
I modelli idrologici sono incerti per definizione. Provocatoriamente si potrebbe
affermare che l’idrologia non è una scienza esatta (affermazione criticabile).
L’incertezza in idrologia ha natura intrinseca.
Epistemica (in principio eliminabile)
Incertezza
Strutturale (o intrinseca; in principio non eliminabile)
L’incertezza, dunque, non deve essere interpretata come un limite dei modelli
idrologici, ma piuttosto quale caratteristica peculiare. Ovviamente deve essere
limitata il più possibile, ma non potrà mai essere totalmente eliminata.
L’incertezza, in modellistica idrologica, è rappresentata proprio dall’errore del
modello, che rappresenta la discriminante fra l’impostazione deterministica e
quella stocastica.
E’ quindi necessario considerare l’incertezza, e quindi la validazione, quali
componenti essenziali della modellistica idrologica
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Cosenza, 7-8 giugno 2012
Quindi:
1) La stima di incertezza deve rappresentare un passo fondamentale della
validazione
2) La validazione deve essere intesa a fornire la prova che il modello sia il
migliore possibile a fronte della presenza di incertezza, piuttosto che la
prova che il modello sia perfetto (condizione non possibile)
3) E’ necessario condurre la validazione utilizzando informazioni multiple e
fra loro indipendenti
Ciò implica che:
• Per condurre la validazione in soluzione attendibile è necessario
individuare le cause di incertezza
• La validazione dovrà assumere sempre più le caratteristiche di un
“learning process” finalizzato a ridurre l’incertezza epistemica
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E’ un problema spesso sopravvalutato (è difficile orientarsi nella
letteratura)
1) L’incertezza (epistemica + strutturale) è rappresentata proprio dall’errore
del modello, che può essere inteso come una variabile casuale.
Purtroppo si tratta di una variabile complicata, spesso non-Gaussiana ed
eteroscedastica, difficile da rappresentare statisticamente (ambito di
ricerca attivo). In presenza di una base dati estesa il problema si
semplifica.
2) Occorre quantificare l’errore del modello in riferimento a tutto l’intervallo
dei valori della variabile in uscita dal modello. Dal punto di vista
empirico, se la base dati e’ estesa, basta suddividere l’intervallo di cui
sopra in sottointervalli e quantificare l’errore su ognuno di essi.
3) Una soluzione statisticamente efficiente (tuttavia basata su assunzioni a
volte problematiche) è il modello meta-Gaussiano
(Montanari & Brath, 2004; codice disponibile sul mio sito).
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Cosenza, 7-8 giugno 2012
All’aumentare dell’incertezza intrinseca le prestazioni del modello
diminuiscono, ma ciò non necessariamente implica inadeguatezza del
modello
1) E’ necessario valutare le cause di incertezza intrinseca. Se questa è
elevata il modello non può fornire prestazioni elevate.
2) Occorre applicare test che permettano di comprendere se il modello può
essere migliorato, piuttosto che test che quantificano le prestazioni in
senso assoluto. Un valore dell’efficienza di Nash pari a 0.4 può essere
ottimo!
3) La presenza di correlazione nell’errore non è un indicatore
soddisfacente. Può essere originata da incertezza intrinseca.
4) Potenzialità nell’analisi della struttura di cross-correlazione fra variabili in
ingresso e variabili in uscita – Possibilità di ricerca (ma in ambito ostico).
5) Verifica di diversi modelli di crescente complessità (Fenicia et al.,
pubblicazioni recenti su WRR ed altre riviste).
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Cosenza, 7-8 giugno 2012
Esempi:
• Validazione su dati di sezioni fluviali interne.
• Validazione utilizzando dati non convenzionali, ad esempio le stime di
volume d’invaso ricavate da misure dell’accelerazione di gravità.
• Validazione utilizzando dati di altezza idrica.
• Validazione utilizzando dati da sensore remoto (altezze idriche rilevate da
satellite).
Ad esempio: Moretti e Montanari (2008)
Modello afflussi-deflussi calibrato con dati orari di portata del Fiume Secchia
alla sezione di chiusura (Ponte Bacchello). Modello validato simulando la
distribuzione di frequenza dei colmi di piena massimi annuali alla sezione di
chiusura ed alla sezione interna di Ponte Cavola.
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Cosenza, 7-8 giugno 2012
• Quali dati indipendenti potrebbero essere usati per la validazione? Sensori
remoti?
• Quali tecniche potrebbero essere utilizzate per verificare che il modello
abbia spiegato tutta la dipendenza in essere fra variabili in ingresso ed
uscita? E’ possibile utilizzare tecniche grafiche?
• Come possiamo quantificare attendibilmente l’incertezza intrinseca?
• Come descrivere statisticamente l’errore del modello? Come valutare la
verosimiglianza di un modello?
• Quali protocolli potrebbero essere definiti per la validazione jack-knife di
un modello afflussi-deflussi? E’ possibile verificare ogni evento di
interesse, oppure ogni periodo rilevante di osservazione?
• E’ possibile definire funzioni obiettivo che siano meno sensibili alla
presenza di incertezza? Calibrazione selettiva/spettrale?
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Cosenza, 7-8 giugno 2012
• Quali dati indipendenti potrebbero essere usati per la validazione? Sensori
remoti?
• Quali tecniche potrebbero essere utilizzate per verificare che il modello
abbia spiegato tutta la dipendenza in essere fra variabili in ingresso ed
uscita? E’ possibile utilizzare tecniche grafiche?
• Come possiamo quantificare attendibilmente l’incertezza intrinseca?
• Come descrivere statisticamente l’errore del modello? Come valutare la
verosimiglianza di un modello?
• Quali protocolli potrebbero essere definiti per la validazione jack-knife di
un modello afflussi-deflussi? E’ possibile verificare ogni evento di
interesse, oppure ogni periodo rilevante di osservazione?
• E’ possibile definire funzioni obiettivo che siano meno sensibili alla
presenza di incertezza? Calibrazione selettiva/spettrale?
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Cosenza, 7-8 giugno 2012
Main focus
Changing hydrological systems, interaction with society, sustainable development
Why? Very briefly….
Change is around us and the society is putting forward compelling questions for water uses.
Hydrology should reply to the above questions by inspecting how change is affecting hydrological systems
and water resources, to what extent change is important, what policies are most appropriated in the face of
change. There is the need to infer future behaviours of hydrological systems.
The Science Plan will clarify the motivations, in an optimistic way.
About change…..
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Cosenza, 7-8 giugno 2012
Theme so far…..
Hydrology for a changing
society and environment
Keywords…..
change, uncertainty, risk
and vulnerability
Brief rationale…. Hydrology and society are an
essential part of a changing
human and environmental
system.
Hydrology is a within society and
is serving society through
modelling (with uncertainty),
prediction, risk and vulnerability
assessment, and management
through policy development
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