19. 模型检查与验证 |
  
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19. 模型检查与验证 |
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模型检查要点
为了保证模型预测结果的一致性和可靠性，需要检查下列要点：
●检查所有模型输入数据的一致性和准确性；
●检查库朗数Co，设置合适的模拟时间步长大小；
●检查模型的稳定性和收敛情况，每次模型调整后，收敛性应该单调提高；
●检查模型水流和溶质运移的质量平衡。
模型验证
校准后的模型需要选择水文地质参数值、汇源项、边界条件等在一定校准的时间段（稳态流或非稳定流）对野外条件进行拟合，包括水均衡对比检验、流场检验和观测孔动态检验，这一过程为模型验证。但是，在模型校准中，参数值的选择与边界条件的使用不是唯一的，参数值与边界条件相结合能产生类似的模型结果，因此模型的验证过程可导致需要对模型校准工作做进一步完善。当校准的模型对历史数据的拟合可成功再现野外条件下观测值的变化时，模型即可用于模拟和预测。
模型验证步骤是证明校准后的模型可以合理表征目标地下水系统的物理特征。尤其在缺少不确定性分析的时候，执行模型验证步骤可以加强对于模型预测结果的信心。该步骤在水流模拟中较为常见，因为有长时间序列的观测数据作为支持。一方面，我们推荐使用模型验证，从而避免非唯一解的问题的出现；另一方面，一个没有执行模型验证的校准后的模型，可以通过执行细致的敏感性分析，用于预测分析。
由于缺乏数据和需要更多的模拟投入，模型验证步骤只出现在有限的模型中。但是，缺少验证步骤，模型就没有经过检验，原则上只适用于完全相同的情景，用该模型去进行预测通常可信度不高。即使是一个成功校准的模型，也不能指望它可以对各种情景都能作出准确的预测。以下讨论了四种可行的模型验证方法，其中第四种方法中需要的工作量最小：
● 成功预测其它的情景。例如，用稳定流数据进行模型校准，用非稳定流数据进行模型检验。该方法的优势为，数据组之间是相互独立的，但是非稳定流中新增的参数（例如贮存系数和流量）可能会造成一个明显合理的稳定流模型无效。另外一种方法是，使用非稳定流中的部分数据校准模型；剩下的数据，可能是受到不同边界条件的影响，用于验证模型。该种模型验证方法是最常用的；
● 成功预测现有的情景。在该方法下，模型验证中使用在校准步骤中未使用的对比数据。该方法最有用，但是由于数据有限，很少可以获得足够的数据，达到满意地刻画整个模型区的情况，因此该方法使用较少。即使是数据充足，该方法也不理想，因为用于校准和验证的数据组不是完全不相关的；
● 比较不同模型对于相同情景的模拟预测结果。由于不同的模型使用的是相同的假设、边界条件和输入数据，因此该方法可以用于检验数值模型，但是不能检验概念模型；
● 结合额外的野外勘查工作，对于不在现有观测范围的地点或者未来时刻的情景预测。该方法是最有效的支持现有模型可靠性和准确性的论据，同时也是最具实践性，可用于检验溶质运移模型。需注意的是，在实行该方法时，应同时进行模型分析以及野外勘查工作。
模型错误来源
一个模型包含了许多不同类型的数据和假设，可能单个的假设是合理的，但是多个假设组合后的结果就不合理了。如果模拟预测不符合期许，则需要分析模型错误的来源，极端情况下，整个模型建立基础都必须重新评估。以下是五个较为常见的模型错误来源：
●数学模型错误。这些错误包括物理过程与数学表达间的偏差。该模型使用的数学体系应该在适当的假设条件下适用于目标模拟情景；
●概念模型错误。其中包括对于模型控制机制、边界条件、源项和模拟维度的错误理解；
●输入数据错误。其中包括数据输入错误、多假设组合不合理、测量错误、系统的异质性没有被确认或者其描述不能表征客观世界；
●数值错误。例如，由有限差分和有限元控制方程的泰勒级数展开而产生的截断误差，由于计算机存储数据精确度产生的舍入误差，以及由于离散化造成的数值弥散；
●解译错误。这多由于对模拟预测结果错误的理解，特别是在模型没有前处理，缺乏有意义的总结、分析和图像输出时。例如使用单个观测点的观测结果与空间和时间平均下的模拟预测结果进行对比。
对模型进行简化
一个收敛性好的水流模型是一个好的溶质运移模型的前提。如果水流模拟结果出现振荡、不收敛，或者得出了不真实的预测结果，而且考虑了上述错误的来源，依然不能解决问题，则可以尝试对模型输入条件进行一系列的逐步简化，这种操作通常可以获得一个较满意的结果。通过这些简化，模拟的结果通常可以提高。模型失掉的复杂性可以被单独地添加回来。事实上，模型计算值和观测值的差异在一定程度上也可以反映模型中缺失的因素。
●移除非饱和带或者用统一的参数刻画饱和带和非饱和带的特征；
●简化或者移除一些流量边界；
●简化模型分层；
●移除各项异性；
●移除参数的空间异质性；
●减少维度。