České vysoké učení technické v Praze Fakulta stavební Katedra zdravotního a ekologického inženýrství Možnosti vyhodnocení kalibrace srážko-odtokového simulačního.

Prezentace na téma: "České vysoké učení technické v Praze Fakulta stavební Katedra zdravotního a ekologického inženýrství Možnosti vyhodnocení kalibrace srážko-odtokového simulačního."— Transkript prezentace:

1 České vysoké učení technické v Praze Fakulta stavební Katedra zdravotního a ekologického inženýrství Možnosti vyhodnocení kalibrace srážko-odtokového simulačního modelu Lukáš Novák David Stránský, Ph.D.

2 Obsah prezentace 1. Motivace 2. Cíle 3. Metodické postupy Metody kalibrace Parametry a možnosti vyhodnocení Potenciální kritéria 4. Diskuze 5. Závěr

3 1. Motivace Kalibrace s.-o. simulačních modelů „V managementu městského odvodnění se důležitá rozhodnutí stále více přijímají na podkladě výstupů ze simulačních prostředků srážko-odtokových poměrů v urbanizovaném povodí." nedostatečně zkalibrovaný model ovlivňuje efektivnost a investiční náklady navrhovaných opatření pro optimalizaci systému zdroj: Hlavínek (2001) věrohodnost výstupů simulačních modelů??? požadavek kalibrace modelů cílevědomé a fyzikálně správné přizpůsobení vybraných parametrů zdroj: Krejčí et. al. (2000)

4 ovlivnění vztahu simulace X realita schematizace dat o stokové síti a jednotlivých objektech o povodí o množství a „čas. rozložení" OV o recipientu o ČOV o okrajových podmínkách o počátečních podmínkách schematizace procesů hydrologické procesy hydraulické procesy kalibrace modelu metoda kalibrace kvalita použitých dat 1. Motivace Faktory mající vliv na kvalitu kalibrace

5 1. Motivace Stokové sítě a kanalizační přípojky ČSN 75 6101 Dešťové nádrže ČSN 75 6261 Odlehčovací komory a separátory TNV 75 6262 jaké požadavky mají simulační modely splňovat? Pražské standardy (2001) …základním účelem matematického modelu je simulovat skutečné průtokové poměry v kanalizační síti… matematické simulace musí respektovat… správný popis srážko- odtokového procesu …model má reagovat na daný podnět (zatížení srážkou, manipulace na síti, funkce čerpání apod.) shodně s jeho odezvou v reálném systému… Doporučení v dané problematice - ČR „Environmentální modely jsou neodmyslitelně nedokonalé, neboť abstrahují a zjednodušují skutečné environmentální zákonitosti a procesy.“ (HarmonRiB, 2005)

6 2. Cíle  přehled metod kalibrace  parametry a možnosti vyhodnocení kalibrace  potenciální kritéria parametrů pro vyhodnocení  There is no single, accepted statistic or test that determines whether or not a model is validated „Neexistuje jediná unikátní statistická funkce nebo test, jež by určily, zda je či není model dostatečně věrohodný.“ (Donigian, Jr. 2000)

7 hledání jediného unikátního nastavení parametrů  pokus – omyl  automatická kalibrace  „Code of Good Practice“ PEST, UCODE „state-of-the-art“ 3. Metodické postupy Metody kalibrace – „filozofie“ (Beven, Binley, 1992) hledání sad parametrů, jež splňují požadovaná kritéria – equifinality concept (Beven, Binley, 1992) … úloha kalibrace parametrů je matematicky špatně postavena … výsledek není jednoznačný, vyhovujících řešení je mnoho  GLUE - Generalised Likelihood Uncertainty Estimation „kalibrovat" …. „přibližovat se realitě" zdroj: Vojinovic, Solomatine (2006)

8 3. Metodické postupy Metody kalibrace – „filozofie“ „equifinality“ koncept – „GLUE“ vytvoření reálných rozmezí parametrů předpoklad rovnoměrného rozdělení parametru Monte-Carlo simulace vyhodnocení simulací - na základě porovnání s měřenými daty vyhodnocení predikčních mezí – věrohodnost simulace odvození nejistot daného parametru (& nejistoty struktury modelu) nastavení parametrů modelu není vhodné pro všechny možné situace … vyhovujících řešení je mnoho… zdroj: Saltelli (2004)

9 3. Metodické postupy stoková síť - povodí cca 20 ha, typická městská obytná zástavba - vysoká infiltrace/exfiltrace 3-měsíční monitorovací kampaň v r. 1994 simulační prostředek MOUSE - RDII modul … 22 kalibračních parametrů … 9 významných metoda kalibrace ovlivňuje výstupy simulačního modelu metoda „kalibrace" přepadlý objem [m 3 ]počet přepadů pokus – omyl23 404,154 auto. kalibrace49 611,682 „code of good practice“78 545,171 „equifinality“ koncept33 200,083 100 212 336 142 Vyhodnocení „chování„ s.s. za 3-měsíce v roce 1995 ΔV [%]ΔV [%] Metody kalibrace – srovnání zdroj: Vojinovic, Solomatine (2006)

10 3. Metodické postupy Parametry vyhodnocení kalibrace V … celkový objem události Q max … maximální hodnota průtoku T Q,max … čas výskytu maximální hodnoty průtoku Ω … tvar hydrogramu h max … maximální hodnota hladiny v max … maximální hodnota rychlosti & T i,max V, h max, v max, Q max T i,max, Ω porovnání simulované a naměřené – referenční veličiny grafické statistické

11 3. Metodické postupy Grafické vyhodnocení kalibrace  časové řady  scattergraf  kumulativní frekvenční rozdělení

12 3. Metodické postupy Statistické vyhodnocení kalibrace  vyhodnocení odchylek  testy korelace (lineární korelační koeficient)  kumulativní distribuční test (test dle Kolmogorova-Smirnova) V = 115,4 m 3 V = 118,9 m 3 RE(V) = 3,0% Q max = 51,7 m 3 /s Q max = 53,0 m 3 /s RE(Q max ) = 2,6% ρ(P,O) = 0,933

13 3. Metodické postupy Statistické vyhodnocení kalibrace „tvar“ hydrogramu „podobnost tvarů křivek“ → vhodnost statistických metod??? střední kvadratická odchylka koeficient determinace RMSE = 7,245E f = 0,854 E f > 0,9 … velmi dobré 0,8 < E f < 0,9 … dobré 0,6 < E f < 0,8 … neuspokojivé (Shamseldin, 1997)

14 3. Metodické postupy Potenciální kritéria vyhodnocení kalibrace paramet r - autor Pugh, Keeble (2004) James (2003)WaPUG (2003) DWFWWFDWFWWFDWFWWF T Qmax ----cca 1 hod.„podobné“ h± 25 %± 30 %---± 100 mm* Q,max ± 10 %± 15 %± 10 %± 15 %± 10 %- 15 % až + 25% V± 10 %± 15 %± 5 %± 10 % -10 % až + 20 % * platí pro výšku plnění při volné hladině v klíčových objektech systému, např. OK * v případě tlakového proudění ve stokové síti je doporučeno kritérium - 0,1 m až + 0,5 m odlišná kritéria pro různé úrovně schematizace problematiky

15 4. Diskuze Použití „sofistikovanějších“ modelů? limity - přesnost měření - počty měření pro statistické vyhodnocení - problém „měřítka“ sofistikovanější model větší množství parametrů více dílčích nejistot spolehlivější výstupy ? realitu nelze postihnout, nakolik se ji však lze přiblížit? zdroj: EPA CREM (2003) Nejistota Komplexnost modelu Celková nejistota Bod minimální nejistoty Nejistota dat Nejistota struktury modelu

16 4. Diskuze Výběr kalibračních událostí data pro kalibraci srážková odezvy na s.s. srážkové události  srážkový úhrn > 5 mm  rozsah trvání srážky – ideálně ½ T c, 1 T c, 1⅓ T c  intenzita srážky > 6 mm/hod více než > 4 minuty plošné rozložení deště srážkový úhrn v povodí by se neměl lišit > 20% rozdíl v čase maximální ntenzity by měl být < 15 minut odchylka v průměrné intenzitě události by měla být < 30% odezvy na s.s. v měrném profilu o výška plnění potrubí > 100 mm & rychlost proudění > 0.2 m.s -1 o poměr odezvy ku bezdeštnému průtoku by měl být dvojnásobný o významné objekty na s.s. by měly být ve funkci (např. OK, ČS…) kvalita výstupů modelu při kalibraci nemůže být lepší než kvalita použitých naměřených dat zdroj: WaPUG (2002) úroveň kalibrace závisí zejména na počtu měrných profilů, ve kterých je model ověřován než na preciznosti shody

17 5. Závěr  kritéria parametrů pro vyhodnocení kalibrace mohou: + zvýšit kvalitu simulačních modelů + zajistit porovnatelnost jednotlivých modelů - nesmí „zapříčinit“ násilnou kalibraci „Všechny modely jsou pochybné, ale některé přesto užitečné.“ (James, 2005)  v rámci ČR by měl být vytvořen metodický pokyn pro aplikaci simulačních modelů

18 zdroj: www.bmpdatabase.org „Je na čase se podívat tváří tvář realitě přátelé… Opravdu nejsme raketoví inženýři.“