QUALITY CONFORMITY ANALYSIS OF RUNOFF FORMATION MODELING CRITERIA FOR SMALL RIVERS
Abstract
The results of successive calculations of various modeling quality criteria based on different methods for statistical processing of observation series are discussed. Reducible criteria are built on a comparison of calculated and empirical values of the runoff. For a brief analysis of the reasonableness of use of the criteria, the results of calculations by the authors' model for a particular catchment are considered. The examples show a number of difficulties encountered in modeling. It is noted that in the case of incompleteness and inaccuracy of the initial information, which results in modeling errors, the use of formal statistical methods may give a negative assessment of the modeling quality. A conclusion is made about the need of selection of the modeling quality criterion in accordance with the task for which the model is constructed.
About the Authors
A. . Vinigradov
Gidrotehproekt Research and Development Association
Russian Federation
Russian Federation
A. . Nikiforovskiy
Gidrotehproekt Research and Development Association
Russian Federation
Russian Federation
References
1. Айзель Г.В. Расчеты речного стока на основе модели SWAP для водосборов с недостаточным информационным обеспечением: дис.. канд. техн. наук. - М., 2014. - 155 с.
2. Виноградов А.Ю. Методика расчета максимальных расходов для проектирования поперечного дорожного водоотвода // Известия СПбГЛТА. - 2010. -Вып. 191. - С. 95-103.
3. Виноградов Ю.Б., Виноградова Т.А. Математическое моделирование в гидрологии. - М.: Академия, 2010. - 3004 с.
4. Глушков В.Г. Географо-гидрологический метод // Известия ГГИ. - 1933. - № 5758. - С. 5-10.
5. Демиденко Е.З. Линейная и нелинейная регрессия. - М.: Наука, 1987. - 248 с.
6. Журавлев С.А. Моделирование гидрографа стока рек с озерным регулированием (на примере бассейна р. Невы): автореф. дис.. канд. геогр. наук. -СПб., 2011. - 19 с.
7. Камышова Г.Н., Корсак В.В., Фалькович А.С. и др. Математическое моделирование в компонентах природы (интерактивный курс). - Саратов: СГАУ 2012. - 161 с.
8. Льюис К.Д. Методы прогнозирования экономических показателей. - М.: Финансы и статистика, 1986. - 133 с.
9. Сазонова Д.Г. Использование модели «Гидрограф ГГИ-2001» для оценки притока воды в Камское водохранилище // Географический вестник. - 2013. -№ 1(24). - С. 52-71.
10. Гаркуша Н.М., Цуканова О.В., Горошанська О.О. Моделі і методи прийняття рішень в аналізі та аудиті: навчальний посібник. - Київ: Знання, 2012. - 591 с.
11. Khan A.D. Hydrological Modeling of Upper Indus Basin and Assessment of Deltaic Ecology / A.D. Khan, S. Ghoraba, J.G. Arnold et al. // Journal of Modern Engineering Research. - 2014. - Vol. 4 (Iss. 1). - P. 73-85.
12. Shamseldin A.Y., O’Connor K.M. A NonLinear Neural Network Technique for Updating of River Flow Forecasts // Hydrology and Earth System Sciences. - 2001. - Vol. 5 (№ 4). - P. 577-597.
13. Theil H. Economics and Information Theory. - Amsterdam: North-Holland Publishing Company, 1967. - 488 p.
14. Vinogradov, А.Yu. On the Conformity of the Regulatory Framework for Hydrological Calculations of Current Legislation // Materials of the 5-th International Research and Practice Conference «European Science and Technology». Vol. 1. Munich (Germany): Vela Verlag Waldkraiburg, 2013. - P. 345-350.
Review
Views:
67
Email this article 