MOSAIK

Timestamp:

Mar 15, 2021 10:49:41 AM (3 years ago)

Author:

hettrich

Comment:

--

project/project/subproj_de/wps51

@@ -4 +4 @@
 ||
 Unsicherheit in den Eingangsdaten führt zu einer Unsicherheit in den Modellergebnissen.
-Das Projektziel ist, die Anwender die nötige Genauigkeit der Eingangsdaten entsprechend der Größe ihres Einflusses auf die Modellergebnisse wissen zu lassen.
+Das Projektziel ist, die nötige Genauigkeit der Eingangsdaten entsprechend der Größe ihres Einflusses auf die Modellergebnisse zu bestimmen und Empfehlungen für die nötige Genauigkeit bei der Datenerhebung zu geben, um Aufwand und Kosten, die mit gründlicher Datenerhebung verbunden sind, optimal einzusetzen.
 ||
 === Aufgabenstellung:
@@ -27 +27 @@
 === Zu liefernde Ergebnisse:
 ||
-Unsicherheits- und Sensitivitätsanalysen sollen durchgeführt werden, um die Bandbreite der Modellergebnisse in Abhängigkeit von der Unsicherheit der Eingabedaten, den Anteil der einzelnen Eingangsdaten an der Unsicherheit der Ergebnisse und die nötige Genauigkeit der Eingabedaten zur Gewährleistung einer gewollten Genauigkeit der Ergebnisse zu bestimmen.
+Unsicherheits- und Sensitivitätsanalysen sollen durchgeführt werden, um die Bandbreite der Modellergebnisse in Abhängigkeit von der Unsicherheit der Eingabedaten und die nötige Genauigkeit der Eingabedaten zur Gewährleistung einer gewünschten Genauigkeit der Ergebnisse zu bestimmen.
 ||
 === Bisheriger Fortschritt:
 ||
-Der bisherige Fortschritt umfasst die Auswahl angebrachter Methoden.
-Im Rahmen der Unsicherheitsanalyse werden mehrere Eingabeparameter gleichzeitig variiert. Da dies zu einer Anzahl von Modellläufen führt, deren Anzahl exponentiell mit der Anzahl der Eingabeparameter steigt, ist es nützlich, die Parameter herauszufiltern, die keinen wesentlichen Beitrag zur Unsicherheit der Ausgabe leisten. Dies erfolgt mit der Morris-Methode, die derzeit implementiert wird. Sie erfordert eine Anzahl von Modellläufen, die linear in der Anzahl der Eingabedaten ist und auf der Idee basiert, dass der Unterschied zwischen Ergebnissen mit nur einem unterschiedlichen Eingabefaktor ein Maß dafür ist, wie empfindlich das Ergebnis auf Variation dieses Eingabefaktors reagiert. Eine Anzahl r von Trajektorien wird im Parameterraum konstruiert, wobei sich die nachfolgenden Punkte in nur einem Eingabefaktor unterscheiden. Hierüber werden r Maße für jeden Eingabefaktor berechnent. Der Mittelwert kann verwendet werden, um die Eingabefaktoren nach ihrem Einfluss auf die Unsicherheit des Ergebnisses zu ordnen.
-Darüber hinaus soll der Bayes‘sche Ansatz als Idee dafür verwendet werden, wie die zulässige Unsicherheit in den Eingabeparametern zur Erreichung einer gewünschten Genauigkeit der Ergebnisse abgeschätzt werden kann. Hierbei wird eine vorherige Wahrscheinlichkeitsverteilung, die Informationen zu den Eingabedaten enthält, mit der Wahrscheinlichkeit, ein gewünschtes Ergebnis mit einer gewünschten Streuung bei einer bestimmten Eingabe zu erhalten, aktualisiert. Dies führt zu einer posterioren Verteilung, die Informationen über die Varianz der Eingabeparameter bei gewünschten Eigenschaften der Modellergebnisse liefert. Im nächsten Schritt soll die Implementierung der Morris-Methode fertiggestellt und die Methode auf ein erstes beispielhaftes Gebiet angewendet werden.
+Der bisherige Fortschritt umfasst die Auswahl angebrachter Methoden und erste Anwendungen.
+Im Rahmen der Unsicherheitsanalyse werden mehrere Eingabeparameter gleichzeitig variiert. Da dies zu einer Anzahl von Modellläufen führt, deren Anzahl exponentiell mit der Anzahl der Eingabeparameter steigt, ist es nützlich, die Parameter herauszufiltern, die keinen wesentlichen Beitrag zur Unsicherheit der Ausgabe leisten. Dies erfolgt mit der Morris-Methode. Sie erfordert eine Anzahl von Modellläufen, die linear in der Anzahl der Eingabedaten ist und auf der Idee basiert, dass der Unterschied zwischen Ergebnissen mit nur einem unterschiedlichen Eingabefaktor ein Maß dafür ist, wie empfindlich das Ergebnis auf Variation dieses Eingabefaktors reagiert. Eine Anzahl r von Trajektorien wird im Parameterraum konstruiert, wobei sich die nachfolgenden Punkte in nur einem Eingabefaktor unterscheiden. Hierüber werden r Maße für jeden Eingabefaktor berechnet. Der Mittelwert µ und der Mittelwert der absoluten Maße µ* können verwendet werden, um die Eingabefaktoren nach ihrem Einfluss auf die Unsicherheit des Ergebnisses zu ordnen.
+Darüber hinaus soll der Bayes‘sche Ansatz zur Abschätzung der zulässigen Unsicherheit in den Eingabeparametern zur Gewährleistung einer gewünschten Genauigkeit der Ergebnisse verwendet werden. Hierbei wird eine vorherige Wahrscheinlichkeitsverteilung, die Informationen zu den Eingabedaten enthält, mit der Wahrscheinlichkeit, ein gewünschtes Ergebnis mit einer gewünschten Streuung bei einer bestimmten Eingabe zu erhalten, aktualisiert. Dies führt zu einer posterioren Verteilung, die Informationen über die Varianz der Eingabeparameter bei gewünschten Eigenschaften der Modellergebnisse liefert. 
+
+Die Anwendung der Morris-Methode erfolgte für verschiedene Setups, wobei zunächt Modellgebiete mit horizontal homogenen Eigenschaften oder einzelnen Hindernissen betrachtet wurden. Für horizontal homogene naturnahe und urbane Oberblächen wurden das ‘land surface model’ und das ‘radiation model’ verwendet und die ‘vegetation_pars’ bzw. ‘pavement_pars’ und die ‘soil_pars’ variiert. Über das ‘plant canopy model’ wurde ein horitontal homogener Planzenbestand betrachtet und der Einfluss seiner Höhe, seines Profils der Blattflächendichte und des Strömungswiderstandskoeffizienten auf das stationäre Windprofil untersucht. Setups mit einzelnen Hindernissen beinhalteten ein einzelnes Gebäude, dessen Abmessungen variiert wurden, bzw. einen einzelnen Baum, dessen Höhe, Verhältnis von Kronenhöhe zu -breite, Blattflächenindex, Kronen- und Stammdurchmesser und Strömungswiderstandskoeffizient variiert wurden. 
+
+Neben diesen simplen Setups soll der Einfluss grüner und blauer Elemente in einem urbanen Gebiet untersucht werden, um die Genauigkeit und den Aufwand bei der Datenerhebung in urbanen Gebieten entsprechend anpassen zu können. Für ein solches Setup wurde bereits eine Gittersensitivitätsstudie durchgeführt. Das Aufsetzten der Simulation von Tagesgängen und die Unsicherheits- und Sensitiitätsanalyse sollen folgen.
+
+Für Anwendung der Morris-Methode auf die horizontal homogene naturnahe Oberfläche zeigen Abb. 1 und 2 ausgewählte Ergebnisse. Die Beurteilung der Relevanz der Parameter kann mithilfe der Standardabweichung der Ausgabe σ,,out,, erfolgen. Führt ein Parameter zu einer Variation der Ausgabe, die z*σ,,out,,  entspricht oder überschreitet, kann ihm gemäß dem Vorfaktor z eine Relevanz zugeordnet werden, was in Abb. 1 c), d) und Abb. 2 farblich dargestellt ist.
 ||
 === Referenzeliteratur: