Skip to content

GCRI · प्रणाली विज्ञान और मॉडलिंग

अनिश्चितता और सत्यापन

A model result is useful only when its uncertainty is stated and its fitness for a purpose has been tested. Verification checks that the code solves the equations intended; validation checks that the model represents the real system well enough for the decision at hand. This page sets out how uncertainty is quantified and models are verified and validated, and what evidence serves the decision makers who rely on model results.

पूछताछ करें विषय पर वापस
01कैनवास

काम कैसे चलता है।

प्रणालियाँ · इस विषय के आसपासदृष्टांत

युग्मित मॉडल रनर

Uncertainty and validation · Coupled model A · Scenario set 3

एन्सेम्बल चल रहा हैGCRI · प्रणाली विज्ञान और मॉडलिंग

मॉडल युग्मन ग्राफ़

नोड: मॉडल · किनारे: आदान-प्रदान किए गए चर

युग्मित घटक

जल विज्ञान1 dayअपवाहहाँ
विद्युत प्रणाली1 hमाँग, बिजली गुलहाँ
अर्थव्यवस्था1 तिमाहीउत्पादन, क़ीमतेंआंशिक
जनसंख्या1 yearजोखिम-संपर्कहाँ

समुच्चय आउटपुट

Coupled model runner: the screen’s structure, terms and states for Uncertainty and validation.उदाहरण नाम और दृष्टांत मान; एक डिज़ाइन, कोई अभिलेख या चालू प्रणाली नहीं।

चित्रCoupled model runner: example names and illustrative values, not a record or a live system.

02प्रश्न

Uncertainty and validation: how the risk develops.

Quantifying uncertainty, validation against observations and the limits of calibration. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.

तंत्र

Verification precedes validation

Before asking whether a model matches reality, modellers check that the code is correct, through tests, convergence studies and comparison with known solutions.

तंत्र

Validation is purpose-specific

A model valid for one question may be invalid for another. Validation is judged against the accuracy a specific decision needs.

तंत्र

Uncertainty has several sources

Input data, parameters, model structure, numerical error and natural variability each contribute, and each needs a different treatment.

तंत्र

Calibration can hide error

Tuning parameters to match past data can make a model fit for the wrong reasons, so validation needs data not used in calibration.

03भूगोल

उत्तरी अमेरिका में संकट और एक्सपोज़र।

Flood water, population density and night lights over North America, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.

इंटरैक्टिव मानचित्र के लिए JavaScript आवश्यक है; परतों की सूची और स्रोत नीचे दिए गए हैं।

परतें 3

इस पृष्ठ के लिए संकट और जोखिम-संपर्क

इस परत के बारे में
साक्ष्य
प्रेक्षित (बादल अंतराल छोड़ देते हैं)
स्रोत
VIIRS वैश्विक बाढ़ उत्पाद (NASA LANCE)
प्रदाता
NASA LANCE
लाइसेंस
NASA खुला डेटा
संस्करण-वर्ष
दैनिक; उपग्रह अभिज्ञान; बादल अंतराल छोड़ देते हैं
निर्माण के समय सबसे नया
2026-10-14
समाधान
लगभग 250 m ग्रिड
अनिश्चितता
उपग्रह अभिज्ञान; बादल अंतराल छोड़ देते हैं। उपग्रह या मॉडल रास्टर, जैसा प्रदाता प्रकाशित करता है। बादल, स्वैथ अंतराल और पुनर्प्राप्ति त्रुटि अंतराल और शोर छोड़ते हैं; मान सूचक हैं, किसी स्थान पर माप नहीं।
जिनके माध्यम से पहुँचा जाता है
gibs.earthdata.nasa.gov, केवल तब जब आप लाइव मानचित्र की अनुमति दें
इस परत के बारे में
साक्ष्य
अनुमानित
स्रोत
Gridded Population of the World v4.11 (NASA SEDAC (CIESIN, कोलंबिया विश्वविद्यालय))
प्रदाता
NASA SEDAC (CIESIN, कोलंबिया विश्वविद्यालय)
लाइसेंस
CC BY 4.0
संस्करण-वर्ष
null; जनगणना-आधारित अनुमान, स्थिर (2020)
समाधान
लगभग 1 km ग्रिड
अनिश्चितता
2020 में प्रति वर्ग किलोमीटर लोगों का जनगणना-आधारित अनुमान, जोखिम-संपर्क के संदर्भ के रूप में दिखाया गया; किसी संकट से प्रभावित लोगों की गिनती नहीं।
जिनके माध्यम से पहुँचा जाता है
gibs.earthdata.nasa.gov, केवल तब जब आप लाइव मानचित्र की अनुमति दें
इस परत के बारे में
साक्ष्य
प्रेक्षित
स्रोत
VIIRS Black Marble (VNP46A2) (NASA LAADS DAAC)
प्रदाता
NASA LAADS DAAC
लाइसेंस
NASA खुला डेटा
संस्करण-वर्ष
दैनिक; उपग्रह दीप्ति, चाँदनी और वायुमंडल के लिए सुधारी गई
निर्माण के समय सबसे नया
2026-10-12
समाधान
लगभग 500 m ग्रिड
अनिश्चितता
दिखाई गई तिथि के लिए उपग्रह-आधारित रात्रिकालीन दीप्ति; रोशनी बिजली के उपयोग और कटौतियों का प्रतिनिधि-सूचक है, आपूर्ति या पहुँच का माप नहीं।
जिनके माध्यम से पहुँचा जाता है
gibs.earthdata.nasa.gov, केवल तब जब आप लाइव मानचित्र की अनुमति दें
इस परत के बारे में
साक्ष्य
प्रेक्षित
स्रोत
VIIRS NOAA-20 संशोधित परावर्तन (NASA LANCE)
प्रदाता
NASA LANCE
लाइसेंस
NASA खुला डेटा
संस्करण-वर्ष
दैनिक; उपग्रह चित्र
निर्माण के समय सबसे नया
2026-10-14
समाधान
लगभग 250 m ग्रिड
अनिश्चितता
उपग्रह चित्र। उपग्रह या मॉडल रास्टर, जैसा प्रदाता प्रकाशित करता है। बादल, स्वैथ अंतराल और पुनर्प्राप्ति त्रुटि अंतराल और शोर छोड़ते हैं; मान सूचक हैं, किसी स्थान पर माप नहीं।
जिनके माध्यम से पहुँचा जाता है
gibs.earthdata.nasa.gov, केवल तब जब आप लाइव मानचित्र की अनुमति दें
इस परत के बारे में
साक्ष्य
मॉडल-आधारित (GIBS द्वारा प्रकाशित नवीनतम वर्ष)
स्रोत
MODIS Terra और Aqua भूमि आवरण (MCD12Q1) (NASA LP DAAC)
प्रदाता
NASA LP DAAC
लाइसेंस
NASA खुला डेटा
संस्करण-वर्ष
वार्षिक; उपग्रह वर्गीकरण; GIBS द्वारा प्रकाशित नवीनतम वर्ष
निर्माण के समय सबसे नया
2024-01-01
समाधान
लगभग 500 m ग्रिड
अनिश्चितता
दिखाए गए वर्ष के उपग्रह-आधारित भूमि आवरण वर्ग, जिनमें कृषि भूमि शामिल है; ज्ञात त्रुटियों वाला वर्गीकरण, कृषि पंजीकरण नहीं।
जिनके माध्यम से पहुँचा जाता है
gibs.earthdata.nasa.gov, केवल तब जब आप लाइव मानचित्र की अनुमति दें
इस परत के बारे में
साक्ष्य
प्रेक्षित (बादल और ऊपरी गुज़रने का समय अंतराल छोड़ते हैं)
स्रोत
VIIRS NOAA-20 375 मी (FIRMS) (NASA LANCE FIRMS)
प्रदाता
NASA LANCE FIRMS
लाइसेंस
NASA खुला डेटा
संस्करण-वर्ष
दैनिक; उपग्रह अभिज्ञान; बादल और ऊपरी गुज़रने का समय अंतराल छोड़ते हैं
निर्माण के समय सबसे नया
2026-10-13
समाधान
लगभग 500 m ग्रिड
अनिश्चितता
दिखाए गए दिन के उपग्रह-आधारित ऊष्मा-बिंदु अभिज्ञान, जिनमें गैस ज्वालाएँ और औद्योगिक ताप शामिल हैं; यह पुष्ट आग, घटना रिपोर्ट या चेतावनी नहीं है।
जिनके माध्यम से पहुँचा जाता है
gibs.earthdata.nasa.gov, केवल तब जब आप लाइव मानचित्र की अनुमति दें

नवीनतम उपलब्ध

NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM (METI, NASA) · Blue Marble (NASA) · © OpenStreetMap योगदानकर्ता (ODbL) · Natural Earth

NASA की नवीनतम इमेजरी लोड हो रही है।

हिलाने के लिए खींचें। ज़ूम के लिए Ctrl या ⌘ के साथ स्क्रॉल करें, पिंच करें या बटनों का उपयोग करें; पॉइंटर के नीचे के मान देखने के लिए ऊपर ले जाएँ; रीसेट करने पर क्षेत्र पर लौटता है।

संकट और जोखिम-संपर्क, उत्तरी अमेरिका पर केंद्रित।उपग्रह और मॉडल उत्पाद, जैसे NASA उन्हें प्रकाशित करता है, हर एक की अपनी तिथि के साथ। ये सूचक हैं, किसी स्थान का आकलन नहीं।

डेटा: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © OpenStreetMap योगदानकर्ता · Natural Earth · NASA EONET · U.S. Geological Survey · NASA JPL OPERA DIST-ALERTस्रोत और लाइसेंस

  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA खुला डेटा
  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA खुला डेटा
  • VIIRS लगभग-वास्तविक-समय उत्पाद (बाढ़, भूमि सतह तापमान, हिम आवरण, संशोधित परावर्तन), NASA LANCE; चित्र NASA GIBS के माध्यम से। रंग प्रकाशित रंग-मानचित्र से फिर से बनाए गए; जहाँ दिखाया गया है, मान षट्कोणीय कोशिकाओं में औसत किए गए (संशोधित)। NASA खुला डेटा
  • Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University. 2018. Gridded Population of the World, Version 4 (GPWv4): Population Density, Revision 11. NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). CC BY 4.0 के अंतर्गत लाइसेंस प्राप्त। रंग प्रकाशित रंग-मानचित्र से फिर से बनाए गए; जहाँ दिखाया गया है, मान षट्कोणीय कोशिकाओं में औसत किए गए (संशोधित)। doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • VIIRS Black Marble रात्रि प्रकाश, NASA गोडार्ड अंतरिक्ष उड़ान केंद्र; NASA लेवल-1 और वायुमंडल संग्रह एवं वितरण प्रणाली (LAADS DAAC) द्वारा वितरित; चित्र NASA GIBS के माध्यम से। रंग प्रकाशित रंग-मानचित्र से फिर से बनाए गए; जहाँ दिखाया गया है, मान षट्कोणीय कोशिकाओं में औसत किए गए (संशोधित)। NASA खुला डेटा
  • MODIS भूमि उत्पाद (वनस्पति सूचकांक, सकल प्राथमिक उत्पादन, भूमि आवरण), NASA LP DAAC और LANCE; चित्र NASA GIBS के माध्यम से। रंग प्रकाशित रंग-मानचित्र से फिर से बनाए गए; जहाँ दिखाया गया है, मान षट्कोणीय कोशिकाओं में औसत किए गए (संशोधित)। NASA खुला डेटा
  • NASA संसाधन प्रबंधन हेतु अग्नि सूचना प्रणाली (FIRMS), VIIRS 375 m सक्रिय अग्नि उत्पाद, NASA LANCE; वेक्टर टाइलें NASA GIBS के माध्यम से। रंग प्रकाशित रंग-मानचित्र से फिर से बनाए गए; जहाँ दिखाया गया है, मान षट्कोणीय कोशिकाओं में औसत किए गए (संशोधित)। NASA खुला डेटा
  • ASTER GDEM, METI और NASA का उत्पाद है (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC); चित्र NASA GIBS के माध्यम से। रंग प्रकाशित रंग-मानचित्र से फिर से बनाए गए; जहाँ दिखाया गया है, मान षट्कोणीय कोशिकाओं में औसत किए गए (संशोधित)। उद्धरण: NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. NASA खुला डेटा
  • Natural Earth के साथ निर्मित। निःशुल्क वेक्टर और रास्टर मानचित्र डेटा @ naturalearthdata.com। सार्वजनिक क्षेत्र
  • © OpenStreetMap योगदानकर्ता (ODbL), NASA GIBS के माध्यम से (तटरेखाएँ, सीमाएँ, सड़कें और स्थान-नाम)। रंग प्रकाशित रंग-मानचित्र से फिर से बनाए गए; जहाँ दिखाया गया है, मान षट्कोणीय कोशिकाओं में औसत किए गए (संशोधित)। ODbL
  • Blue Marble, NASA Earth Observatory; चित्र NASA GIBS के माध्यम से। रंग प्रकाशित रंग-मानचित्र से फिर से बनाए गए; जहाँ दिखाया गया है, मान षट्कोणीय कोशिकाओं में औसत किए गए (संशोधित)। NASA खुला डेटा
  • ग्लोब और सपाट मानचित्र पर संदर्भ: तटरेखाएँ, सीमाएँ, सड़कें और स्थान-नाम NASA GIBS संदर्भ परतों से (OpenStreetMap डेटा, ODbL, © OpenStreetMap contributors); वैकल्पिक आधार के रूप में Blue Marble इमेजरी; 3D भूभाग और ऊँचाई का पाठ्यांक ASTER GDEM ऊँचाई रंग सूचकांक से (5 m से 200 m वर्ग, पठनीयता के लिए अतिरंजित)। सीमाएँ जैसी प्रकाशित हैं वैसी ही खींची गई हैं और किसी भी क्षेत्र पर कोई रुख नहीं दर्शातीं।
  • प्रत्यक्ष घटनाएँ: NASA Earth Observatory Natural Event Tracker (EONET)। घटनाएँ सांकेतिक हैं और अपने मूल स्रोत लिंक रखती हैं।
  • लाइव: NASA EONET की घटनाएँ संकेतात्मक हैं, आधिकारिक चेतावनियाँ नहीं।
  • प्रत्यक्ष: U.S. Geological Survey की घटनाएँ सांकेतिक हैं, प्राधिकारी चेतावनियाँ नहीं।
  • Observed (EO): NASA JPL OPERA DIST-ALERT (contains modified Copernicus Sentinel data 2026). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • नदी प्रवाह पूर्वानुमान, 30 दिन, सीमा सहित (GloFAS, Open-Meteo के माध्यम से): इसमें संशोधित Copernicus Emergency Management Service की 2026 की जानकारी शामिल है। यह बाढ़ चेतावनी नहीं है।
  • Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), द्वारा मौसम डेटा। लाइसेंस: CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
  • वैकल्पिक परतें (परत सूची में 11 स्रोत: लाइव, पूर्वानुमान, प्रेक्षित और संदर्भ) चालू करने पर मानचित्र पर और यहाँ अपने प्रदाता का श्रेय दिखाती हैं; पूर्वानुमान मॉडल आउटपुट हैं और व्युत्पन्न सूचकांक अनुमान हैं।

परतें और तिथियाँ

  • बाढ़ का जल, 3-दिवसीय संयुक्त: VIIRS Global Flood Product, NASA LANCE · 14 अक्टूबर 2026
  • जनसंख्या घनत्व, 2020: जनसंख्या: CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · स्थिर
  • रात्रिकालीन प्रकाश, दैनिक: VIIRS Black Marble (VNP46A2), NASA LAADS DAAC · 12 अक्टूबर 2026
  • वास्तविक रंग: VIIRS NOAA-20 संशोधित परावर्तकता, NASA LANCE · 13 अक्टूबर 2026
  • भूमि आवरण प्रकार (IGBP), वार्षिक: MODIS Terra और Aqua भूमि आवरण (MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024
  • सक्रिय आग और ऊष्मीय विसंगतियाँ: VIIRS NOAA-20 375 m (FIRMS), NASA LANCE FIRMS · 13 अक्टूबर 2026

04सभी क्षेत्रों में

Validation must match the decision each domain faces.

Validation studies are designed for the पद्धतियाँ और तकनीकी शृंखला. ASME V&V 40, NASA-STD-7009 and Bayesian calibration (Kennedy and O’Hagan, 2001) set practice; संवेदनशीलता विश्लेषण is one of the five rules of Saltelli and colleagues (2020).

  • Validation datasets.
  • Documented model failures.
05ट्विन और कैस्केड सिम्युलेटर

Model uncertainty and validation as a system. Run the cascade.

Assembled from the Nexus Standards area profile संयुक्त और शृंखलाबद्ध संकट मानक: the hazards it names, the प्रणालियाँ and sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Choose the components, pick an initiating hazard and step through the cascade. The Map view places the run on an example geography with open data. Every coupling weight is a stated assumption you can change. A teaching model, not a forecast, an assessment or a certification. To model a place of your own choosing, open the full सिस्टम बिल्डर.

संकट

नियंत्रण

  • NS-0 संविधान और सिद्धांत
  • NS-3 जोखिम अभिलेख UNI (व्याकरण, पुरानी प्रणाली से मिलान, आवंटन प्राधिकार)
  • NS-9 प्रासंगिक UNI (परिनियोजन, इंस्टेंस, कार्यक्रम इंस्टेंस)
  • NS-11 सत्यापन और निगरानी (साक्ष्य, सत्यापन-पत्र, शून्य-विश्वास अनुरूपता अवलोकन)
  • NRS-H61 संकट कुल: क्रमिक विफलता (NHS-1 sys.cascade)
  • NRS-H62 संकट परिवार: मिश्रित और बहु-संकट घटनाएँ (NHS-1 sys.compound)
  • NRS-H60 संकट परिवार: आपूर्ति-शृंखला और प्रवाह व्यवधान (NHS-1 sys.supply-chain)
  • NRS-H94 संकट कुल: प्रणालीगत साइबर घटनाएँ (NHS-1 cyber.systemic-cyber)
  • NRS-H107 संकट कुल: डिजिटल अवसंरचना का संकेंद्रण और एकल-संस्कृति (NHS-1 tech.digital-concentration)
  • NRS-H7 संकट परिवार: बड़े पैमाने पर परिसंचरण विसंगतियाँ (NHS-1 atmo.climate-mode)

अवलोकन

  • Copernicus EMS rapid mapping activations (listed for reference)
  • OpenStreetMap planet and replication (listed for reference)
  • ERA5 पुनर्विश्लेषण (Copernicus Climate Data Store) (संदर्भ के लिए सूचीबद्ध)
  • वैश्विक GDP के सापेक्ष आपदाओं के कारण प्रत्यक्ष आर्थिक हानि
  • Number of disruptions to basic services attributed to disasters

उदाहरण भूगोल

  • बांग्लादेश: 134 षट्कोणीय सेल
  • आज रात की रात्रि रोशनी, बिजली कटौती (VIIRS दिन/रात बैंड), NASA GIBS
  • Carbon monoxide, smoke transport (AIRS), NASA GIBS
  • Vegetation disturbance alerts, 30 m (OPERA DIST-ALERT), NASA GIBS
06संकेतक

क्या मापा जाता है, और कितनी अच्छी तरह।

प्रत्येक संकेतक अपनी इकाई, आवृत्ति, उसके पीछे के स्रोत का प्रकार और वह साक्ष्य लेबल वहन करता है जो किसी मान पर होगा। कोई मान नहीं दिखाए जाते: कोई कार्यक्रम उन्हें अपने अधिकार के तहत प्रदान करता है।

संकेतकइकाईलयस्रोत प्रकारलेबल
Verification tests passedpercent of test suiteप्रति रिलीज़Model test recordsप्रेक्षित
Validation error against independent dataerror metricper validationValidation studiesअनुमानित
Prediction interval coveragepercent of observations inside stated intervalsper evaluationOut-of-sample evaluationप्रेक्षित
Sensitivity indicesshare of output variance by inputper analysisवैश्विक संवेदनशीलता विश्लेषणमॉडल-आधारित
Models with documented credibility assessmentगणनाप्रति आकलनModel documentationघोषित
Independent reviews completedगणनाper modelReview recordsरिपोर्ट किया गया
07पद्धतियाँ और साक्ष्य

How uncertainty and validation is modelled, measured and tested.

मॉडल, उसकी मान्यताएँ, उसका डेटा और उसकी अनिश्चितता, उस रूप में जिसे कोई वैज्ञानिक या अभियंता जाँचेगा। संरचनाएँ प्रकाशित पद्धतियों का अनुसरण करती हैं। लिए गए मान उदाहरणात्मक हैं, निष्कर्ष नहीं।

मॉडल, समीकरण और मान्यताएँ

The model structure used for uncertainty and validation, the assumptions it makes and how each is tested.

तत्व i का जोखिमRi = f(Hi, Ei, Vi, Ci)संकट, जोखिम-संपर्क, भेद्यता और सामना करने की क्षमता
अपेक्षित वार्षिक हानिEAL = ∑k pk · Lkवार्षिक प्रायिकता pk
युग्मित प्रणालियाँxt+1 = A xt + B ut + εtA carries the couplings, u the shock, ε the error
धारणायह क्यों बनाया जाता हैइसका परीक्षण कैसे होता है
एक घटना के भीतर संकट और जोखिम-संपर्क स्वतंत्र हैंनुकसान समाकलन को हल करने योग्य रखता हैसंयुक्त अभिलेखों पर कोपुला फ़िट से तुलना करें
संचालन बिंदु के पास युग्मन रैखिक हैंझटकों को A के माध्यम से फैलने देता हैरैखिक सीमा से आगे विक्षोभ दें और तुलना करें
भेद्यता वक्र स्थानों के बीच स्थानांतरित होते हैंस्थानीय वक्र शायद ही कभी उपलब्ध होते हैंजहाँ प्रेक्षित हानियाँ मौजूद हों, उनके विरुद्ध सत्यापन करें
इनपुट
उद्गम के साथ संस्करणबद्ध डेटासेट
परिणाम
वितरण, कभी एकल संख्याएँ नहीं
Code
मॉडल कार्ड और परीक्षणों के साथ जारी
पुनरुत्पादन
वही डेटा, कोड, परिवेश और सीड
मानक जोखिम और अवस्था-समष्टि सूत्रीकरण; सूचीबद्ध धारणाएँ पद्धति की विशिष्ट धारणाएँ हैं, समीक्षा के लिए बताई गई, परिणाम नहीं।
FAIR मार्गदर्शक सिद्धांत · GO FAIR और FORCE11W3C PROV · World Wide Web Consortiumअनिश्चितताओं के सुसंगत उपचार पर मार्गदर्शन · IPCCCEOS विश्लेषण-योग्य डेटा · Committee on Earth Observation Satellites
08स्रोत

साक्ष्य कहाँ से आता है।

नामित सार्वजनिक डेटासेट और संस्थागत अभिलेख, प्रत्येक अपने लाइसेंस वर्ग के साथ। समझौते द्वारा प्राप्त स्रोतों का उपयोग केवल उनकी शर्तों के तहत होता है और कभी पुनः प्रकाशित नहीं किया जाता।

स्रोतयह क्या देता हैलाइसेंस वर्ग
ASME V&V 10, V&V 20 and V&V 40Verification, validation and credibility standardsLicensed standards, purchase required
NASA-STD-7009Credibility assessment of models and simulationsPublic domain, US government
IPCC uncertainty guidance noteअंशांकित अनिश्चितता भाषाPublic, IPCC terms
SALib and other open संवेदनशीलता विश्लेषण librariesImplementations of global sensitivity methodsOpen source, MIT licence
Published validation studies in each fieldEvidence on model performanceLicence per publication
09निर्णय

कौन निर्णय लेता है, और साक्ष्य किसकी सेवा करता है।

प्रणालियाँ Science and Modelling prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.

निर्णय कौन लेता हैप्रश्नयह पृष्ठ जिस साक्ष्य की सेवा करता है
Model ownersWhether a model is fit for a stated purposeCredibility assessments; validation reports
Decision makersHow much weight to give model resultsUncertainty statements
Reviewers and auditorsWhether verification and validation were adequateProtocols and review records

इस विषय से उत्पन्न आउटपुट

  • Verification and validation protocols for network models
  • Uncertainty statements in calibrated language
  • Credibility assessments for models used in decisions
  • Validation reports against independent data
10मूल प्रश्न

What experts ask about uncertainty and validation.

  • Which sources of uncertainty matter most for the decision at hand?
  • How does uncertainty in inputs and parameters propagate to outputs?
  • What observations can test the model, and are they independent of calibration data?
  • How far beyond the calibration conditions can the model be trusted?
  • How should uncertainty be communicated to people who must act on it?
11तंत्र और चालक

Kinds of uncertainty and why calibration is not validation.

Modellers distinguish aleatory uncertainty, the inherent variability of a system, from epistemic uncertainty, which comes from incomplete knowledge and can in principle be reduced. Structural uncertainty, about whether the model’s equations are right, is often the largest and hardest to quantify. गहन अनिश्चितता arises when experts cannot agree even on probability distributions.

Calibration adjusts parameters so that a model matches observations. A well-calibrated model may still be wrong: many parameter combinations can fit the same data, a problem called equifinality, and a model tuned to past conditions may fail under new ones. Validation therefore requires tests against data not used in calibration, and ideally under different conditions.

Validation is purpose-specific. A model may be adequate for estimating averages but not extremes, or for one region but not another.

12पद्धतियाँ और डेटा

पद्धतियाँ और उनकी सीमाएँ।

  1. 01

    संवेदनशीलता विश्लेषण

    Identifying which inputs drive output variation. Global methods are computationally demanding.

  2. 02

    Probabilistic propagation

    Monte Carlo and related methods, using प्रायिकता और सांख्यिकी. Results depend on assumed input distributions.

  3. 03

    Bayesian calibration

    Updating parameter beliefs with data and representing model discrepancy. Priors and discrepancy models involve judgement.

  4. 04

    Out-of-sample validation

    Testing against independent data, held-out periods or different locations. Suitable data are often scarce for extremes.

No validation proves a model correct. It establishes confidence for a purpose, within stated conditions.

13पद्धतियाँ

इसका अध्ययन कैसे होता है, और पद्धतियाँ क्या नहीं बता सकतीं।

  1. अनिश्चितता परिमाणन और मॉडल सत्यापनअनिश्चितता बजट · महँगे सिमुलेशनों के लिए सरोगेट मॉडल · विश्वसनीयता आकलनयहाँ लागू
    प्रामाणिक · STEM Commons
  2. प्रायिकता और सांख्यिकीबेज़ियन अंशांकन · पूर्वानुमानों का उचित अंकन · समूह सांख्यिकीयहाँ लागू
    प्रामाणिक · STEM Commons
  3. सिस्टम इंजीनियरिंगनिर्णय मॉडलों के लिए आवश्यकताएँ · युग्मित मॉडलों के लिए इंटरफ़ेस नियंत्रणयहाँ लागू
    प्रामाणिक · STEM Commons
  4. अनिश्चितता में निर्णय विश्लेषणमॉडल से पहले निर्णय की रूपरेखा · मॉडलों के लिए सूचना का मूल्ययहाँ लागू
    प्रामाणिक · STEM Commons
14Where this page’s references

Where this page’s references lead.

वे निकाय और दस्तावेज़ जिनके विरुद्ध यह पृष्ठ पढ़ा जाता है। स्थिति और संस्करण बदलते हैं; हर लिंक जारी करने वाले निकाय तक जाता है।

15प्रश्न

प्रश्न और उत्तर।

What is the difference between verification and validation?
Verification asks whether the model is solved correctly, that the code does what it is meant to. Validation asks whether it is the right model for the purpose, by comparing it with reality.
Can a model be validated for the future?
Not directly. Models can be tested on past conditions and processes; confidence for new conditions rests on whether the model represents the underlying processes.
What is global sensitivity analysis?
A method that varies all uncertain inputs together to find which ones drive most of the variation in model outputs.
Can uncertainty always be quantified?
Not always. Under deep uncertainty, experts may not agree on probabilities, and other approaches such as scenario analysis are used. See अनिश्चितता में इष्टतमीकरण.
What is equifinality?
The situation in which different parameter sets produce equally good fits to observations, so calibration cannot identify the true values.
Does GCRI validate models for regulators?
No. GCRI does not certify. Its method notes describe how validation can be done.
Why is calibration not enough?
Because matching past data does not show that a model will perform under new conditions or for different outputs.
रिपोर्टयोगदान दें

इस पृष्ठ से साक्ष्य का योगदान करें।

रिपोर्ट is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.

GCRIप्रणाली विज्ञान और मॉडलिंगपद्धतियाँ और तकनीकीपरिदृश्य और तनाव-परीक्षण

व्यक्तिगत डेटा, संवेदनशील अवसंरचना का विवरण या ऐसी कोई भी सामग्री कभी न भेजें जिसे साझा करने का आपको अधिकार नहीं है। उपयोग से पहले योगदान की समीक्षा होती है; इसे भेजने से लेखकत्व या संपादकीय अधिकार नहीं मिलते, और प्रायोजन कभी किसी निष्कर्ष को नहीं खरीदता।

प्रणाली विज्ञान और मॉडलिंग

कोई विधि, डेटासेट या प्रश्न लाएँ।

जानकारी और पूछताछ आज से खुली हैं। हर पूछताछ को एक संदर्भ मिलता है और अगला कदम बताया जाता है; आवेदन, भुगतान, कंप्यूट आवंटन और पंजीकरण तभी खुलते हैं जब उनकी टीम, शर्तें और समीक्षा क्षमता मौजूद हों।

एक पद्धति प्रस्तावित करें सभी संपर्क मार्ग देखें
विधिक

इस साइट पर मानचित्र, डेटा और आँकड़े संदर्भ और सामान्य जानकारी के लिए दिखाए जाते हैं। वे सलाह, पूर्वानुमान या चेतावनियाँ नहीं हैं; जानकारी की सीमाएँ अस्वीकरण और डेटा सूचनाओं में बताई गई हैं।